Modelling Regional Maize Markets for Biogas Production in Germany

Abstract

The production of biogas is considered to be a promising candidate for a sustainable energy mix. Accordingly, Germany’s Renewable Energy Act (EEG) promotes electricity production from biogas along with other renewable energies. While overall benefits are seen in terms of climate protection and increased employment in rural areas, for example, biogas production (mainly from maize in Germany) also has the potential to create negative environmental effects on a regional scale. This can be caused by the production of monocultures and increasing transport volumes, to cite two prominent examples. To assess environmental effects arising from bioenergy policies, different types of agricultural models have been applied to determine the effects on competition for primary factors. Generally, these models do not however capture the demand side for crops with high transportation costs such as maize.<br /> The production of biogas is considered to be a promising candidate for a sustainable energy mix. Accordingly, Germany’s Renewable Energy Act (EEG) promotes electricity production from biogas along with other renewable energies. While overall benefits are seen in terms of climate protection and increased employment in rural areas, for example, biogas production (mainly from maize in Germany) also has the potential to create negative environmental effects on a regional scale. This can be caused by the production of monocultures and increasing transport volumes, to cite two prominent examples. To assess environmental effects arising from bioenergy policies, different types of agricultural models have been applied to determine the effects on competition for primary factors. Generally, these models do not however capture the demand side for crops with high transportation costs such as maize.<br /> Coupling ReSI-M with RAUMIS, a partial supply model which depicts German agriculture based on regionally differentiated processes, adds regional market clearing for a robust impact assessment of biogas production. As a result, policy implications on land use of different policy settings are analysed in this thesis. Furthermore, ReSI-M simulates regionally differing CO₂ emissions from transports per kWh_el (kilowatt hour electric), as well as the efficiency of subsidies for the policy scenarios.<br /> The results show that adding maize demand to an assessment of land use changes improves the representation of regional maize markets since regional demand characteristics such as transport costs and availability of inputs are taken into account. Simulation results indicate that under a scenario adopting feed-in tariffs according to the EEG 2004, less land for maize cultivation per kWh_el is used and also less transport emissions are caused compared to the EEG 2008 and the counterfactual scenario. Furthermore, results point out differences in regional maize markets under the applied scenarios: under the EEG 2008 scenario, maize production increases in regions with high livestock densities, which therewith further intensifies maize production in regions where the production level is already high. Applying the counterfactual scenario shows that production increases in regions with low transport costs. However, under the EEG 2008 the greatest amount of energy from biogas is produced and most subsidies per produced kWh_el are paid. The efficiency of subsidies is best in the counterfactual scenario, in which feed-in tariffs are paid independent of plant size and technology. Against these results, the thesis concludes with policy recommendations and suggestions for further research. The work provides a tool for policymakers to evaluate distinct regional demand levels for maize and its environmental impacts while the work also contributes to an ongoing political debate of the benefits and drawbacks of bioenergy production.

<strong>Modellierung regionaler Maismärkte zur Biogasproduktion in Deutschland - Der Einfluss verschiedener Politikoptionen auf die Umwelt und Transportemissionen</strong><br /> Die Produktion von Biogas wird als vielversprechende Option innerhalb eines nachhaltigen Energiemixes angesehen, und dementsprechend wird in Deutschland die Produktion von Biogas zusammen mit anderen erneuerbaren Energien durch das Erneuerbare-Energien-Gesetz (EEG) gefördert. Während Vorteile für den Klimaschutz und ländliche Entwicklung gesehen werden, birgt die Produktion von Biogas (in Deutschland hauptsächlich auf der Basis von Silomais) die Gefahr, negative Umwelteffekte wie beispielsweise den Anbau von Mais in Monokulturen und steigende Transportaufkommen auf regionaler Ebene zu verursachen. Zur Bewertung von Umwelteffekten, die durch unterschiedliche Bioenergiepolitiken entstehen, wurden verschiedene agrarökonomische Modelle angewandt, um Auswirkungen auf den Wettbewerb von Einsatzfaktoren zu erfassen. Diese Modelle bilden die Nachfrageseite von Pflanzen mit hohen Transportkosten, wie beispielsweise Silomais, jedoch nicht ab.<br /> Basierend auf der Standorttheorie und vor dem Hintergrund bestehender Standortmodelle, wird im Laufe der Dissertation ein neues Modell entwickelt, um Standorte und Größen von Biogasanlagen zu bestimmen und somit deren Maisnachfrage abzuleiten. Das Standortmodell ReSI-M (Regionalsiertes Standortinformationsmodell – Mais) ermöglicht es regionale Nachfrage-funktionen für Silomais als eine Funktion von Silomaispreisen und weiteren Erklärungsvariablen wie Transportkosten und wirtschaftliche Profitabilität von verschieden Biogasanlagentypen abzuleiten. Es simuliert Nachfragefunktionen für drei Politikszenarien: das EEG 2004, das EEG 2008 mit entsprechenden Einspeisevergütungen, und außerdem ein fiktives Szenario („counterfactual scenario―), in dem Einspeisevergütungen unabhängig von Anlagengröße und –technologie gezahlt werden. Das letzere Szenario wird angewandt, um die EEG Szenarien mit einer Situation zu vergleichen, in welcher die resultierende Anlagenstruktur theoretisch einer kostenminimalen Lösung entspricht.<br /> Durch das Koppeln von ReSI-M mit RAUMIS, einem partiellen Angebotsmodell, das den deutschen Agrarsektor regional differenziert abbildet, wird eine regionale Markträumung einer Folgenabschätzung der Biogasproduktion hinzugefügt. Somit werden in dieser Dissertation Politikauswirkungen auf Landnutzung und resultierende Umwelteffekte analysiert. So werden mit ReSI-M regional unterschiedliche CO₂ Transportemissionen pro kWh_el (Kilowattstunden elektrisch) und die Effizienz von Subventionen für die Politikszenarien simuliert.<br /> Die Ergebnisse zeigen, dass eine Ergänzung der Maisnachfrage innerhalb einer Bewertung von Landnutzungsänderungen, die Abbildung von regionalen Maismärkten verbessert, da regionale Charakteristika auf der Nachfrageseite, wie Transportkosten und die Verfügbarkeit von Einsatzstoffen, berücksichtigt werden. Simulationsergebnisse weisen darauf hin, dass unter dem EEG 2004 Szenario die geringste Landfläche pro kWh_el benötigt wird und weniger Transportemissionen im Vergleich zu dem EEG 2008 und dem fiktiven Szenario verursacht werden. Zudem stellen die Ergebnisse Unterschiede der regionalen Maismärkte bei den verschiedenen Szenarien heraus: unter dem EEG 2008 Szenario steigt die Maisproduktion vor allem in Regionen mit einer hohen Viehdichte an und verstärkt somit den Maisanbau in Regionen, wo er für den Futteranbau bereits hoch ist. Die Anwendung des fiktiven Szenarios zeigt, dass sich die Produktion in Regionen mit geringen Transportkosten ausdehnt. Dabei handelt es sich vornehmlich um Ackerbauregionen. Unter dem EEG 2008 wird jedoch die meiste Energiemenge produziert und die meisten Subventionen pro kWh_el gezahlt. Die Effizienz der Subventionen ist hingegen im fiktiven Szenario am besten. Vor dem Hintergrund dieser Ergebnisse, schließt diese Dissertation mit Politikempfehlungen und Vorschlägen für weiteren Forschungsbedarf. Die Arbeit stellt ein Instrument für Entscheidungsträger vor, das dabei hilft, unterschiedliche regionale Maismärkte und deren Umwelteffekte zu bewerten und trägt somit zu der aktuellen politischen Debatte über die Vor- und Nachteile der Förderung von Bioenergie bei.