德国农业普查（CA,Censusofagriculture））是欧盟农业普查（EuropeanUnion(EU)Farmstructuresurvey(FSS)）和联合国粮食及农业组织（粮农组织）发起的世界农业普查的一部分。从年开始，在年，年和年在德意志联邦共和国进行了农业普查。从年到年，以每两年一次的间隔进行了农场结构调查。此外，每四年对所有持股量（所有农业持股量进行汇总）要求提供一些变量。从年到年，该调查被组织为“综合调查”，并且所有生产和结构变量均在相应调查年度的5月被要求提交。农业普查每隔8到12年进行一次。

年的农业普查是在统一的德国进行的第一次，随后在年和年进行了普查。CA与农业生产方法调查（SAPM,SurveyonAgriculturalProductionMethods）一起进行。年农业普查正在进行，已经在许多州展开。在整个德国，有家农业控股公司被要求提供有关诸如农场继承、农场租金、畜牧业和有机地区等主题的信息。结果会在联邦和州一级公布，有些也在区和市一级公布。

下文中重点介绍德国农业普查CA的内容。

德国的农业普查是分散的。联邦统计局（FederalStatisticalOffice，FSO）负责协调和统计方法，各州统计局参与其中。

已经完成的CA的法律框架包括：

经修正的年1月22日《联邦统计数字法（Bundesstatistikgesetz-BStatG）》(theLawonStatisticsforFederalPurposes)（《联邦法律公报》（FederalLawGazette）第、页）；

经修订的年12月17日《农业统计法（Agrarstatistikgesetz-AgrStatG）》(theLawonAgriculturalStatistics)（《联邦法律公报》（FederalLawGazette）第页）；

经修订的年7月10日的《耕地和农业用地平等地位法》（theLawonEqualStatusforSet-AsideandAgriculturallyUsedAreas）（《联邦法律公报》（FederalLawGazette）第页）；

有关实施FSS的欧盟法规。

德国的农业普查和农业生产方法调查是分散的。联邦统计局负责协调和统计方法，各州统计局也参与其中。这包括准备调查文件，包括预测试和说明，问卷，样本计划，行政数据的使用和作用，以及数据处理程序，包括数据输入，编辑，估算，估计和制表。

在年CA中，涉及项目人员和常驻人员，包括联邦统计局FSO的39名员工和州统计局的名员工。

参考日：年3月1日，用于库存物品，例如牲畜，饲养场所和饲养方法。

参考期：

最后十二个月，用于肥料的可再生能源；

从年3月至年2月，用于劳动力和农村发展的特征；

年，用于灌溉，动物放牧和其他有益活动；

年，涉及法律形式，位置，土地使用和农作物，有机农业和土地使用权类型；

前三年（年至年），用于轮作，农村发展支持等；

从年6月至年5月间作。

在年1月（问卷调查表的发布）和年1月（提醒迟到者和未回答者）之间进行了包括农业生产方法调查在内的年农业普查。

EC法规/将统计单位定义为农业控股。

“农业控股”是指在技术和经济上均具有单一管理权的单一单位，并且在经济领域内从事《欧洲议会和理事会条例》（EuropeanParliamentandCouncilRegulation，EC）No/附件一所列的农业活动欧盟的主要活动或次要活动。此外，欧盟法规还确定了尺寸阈值。

根据欧盟法律，德国采用了以下阈值：

五公顷已利用的农业面积，0.5公顷的啤酒花或烟草，或用于水果种植的区域，或在藤本植物或苗圃下；或户外蔬菜或草莓栽培

1.0公顷的永久性户外作物，或

0.3公顷的室外花卉或观赏植物种植，或

在玻璃或其他易于接近的保护层或蘑菇下的0.1公顷作物

十头牛或五十头猪或十头种母猪，或二十只羊，或二十只山羊，或一千只家禽，该门槛值不包括被访者中的14.9％；但是，农业普查涵盖了UAA总数的99.1％和牲畜总数的99.4％。

国家有关于森林所有权的特别规定：在上述范围内进行的（国家）FFS调查对象中，包括没有上述最低面积或牲畜但拥有10公顷及以上的森林或短程人工林面积的土地（所谓的林业企业）农业普查局。这些持有量与农业普查同时进行了调查，使用了FSS中大大减少的变量程序。但是，它们不被视为农业财产。

覆盖全德国。

除了在国家对农业经营的定义中规定为农业活动的最低门槛的指标外，没有其他阈值。

德国适用以下门槛：

（i）5公顷的UAA；

（ii）0.5公顷的啤酒花或烟草或可用于水果种植的区域；在葡萄树或苗圃下；或户外蔬菜或草莓栽培；

（iii）1公顷永久性户外作物；

（iv）0.3公顷的室外花卉或观赏植物栽培；

（v）在玻璃或其他易于接近的保护层或蘑菇下的作物面积为0.1公顷；

（vi）十头牛，五十头猪，十头种母猪，二十只绵羊，二十只山羊，一千只家禽。

农业普查使用了经典方法。一些普查数据是直接从管理注册表中收集的。没有使用世界粮农组织模块化方法。

为准备年农业普查，年进行了广泛的调查以识别人口（SiP），以更新受访者群体。除了此次年调查（SiP）的结果之外，还使用了行政数据（例如贸易协会数据）来更新统计农场登记册。统计农场登记册用于准备，执行和处理农业普查（参见《农业统计法》第97条），例如确定所有调查单位，确定和指定答复，处理和发送调查文件的义务。年农业普查的框架由大约30万户农户组成。

年农业普查是对所有农业资产的完整列举。农业生产方法调查（SurveyofAgriculturalProductionMethods，SAPM）是抽样调查，采用分层抽样程序。样本是单阶段（分层）样本，样本中约有78,个馆藏，《农业统计法》规定最大样本量为80,馆藏。

年农业普查使用了新技术，例如：

（i）用于普查数据收集的CASI和CATI方法；

（ii）直接从行政登记册收集一些普查数据；

（iii）在线发布普查结果。

关于数据收集方式，根据（EC）第/号条例第4条第（1）款，可以将行政数据用于农业普查，但前提是该数据的质量至少应与从统计调查中获得的数据质量相同，并且参考时间相同。行政数据是综合管理和控制系统（IntegratedAdministrationandControlSystem，IACS），再加上有关动物识别和登记的中央数据库（HIT，HirtunftssicherungsandInformationssystemfürTiere）。

此外，还使用了有关转基因作物的耕种，参与农村发展措施以及确定保存地点地理坐标的行政数据。有关转基因作物生长量的数据取自联邦消费者保护和食品安全局（FederalOfficeofConsumerProtectionandFoodSafety，BVL）保留的“转基因生物释放和栽培的站点登记册”。各州主管当局的行政数据提供了关于为个人所有财产提供农村发展支持的信息。为了确定居住地点的地理坐标，土地测量处的官方建筑坐标被用作行政数据源。

IACS数据的质量因地区而异，各州之间IACS数据使用的程度也不统一。如果认为行政数据源的数据不足，则要求受访者将信息提供给农业普查。

受访者填写了各州统计局发送给他们的调查表，使用互联网提供了这些调查表，或将信息提供给了访问员或各个调查局。以这种方式获得的数据是通过在线对话或在AGRA中自动捕获数据后进行采集和验证的。

必须将各种管理来源中可用的数据彼此合并，并与通过调查获得的数据进行合并。由于此操作是在单个控股级别上完成的，因此要求农民提供其行政数据编号，以将调查数据与IACS和HIT的数据相结合，并将每个所有权存储在统计农场登记册中。

在进行问卷调查时，欧盟法规要求提供以下信息：持有地点和地理位置，法律地位，所有权和租赁权，种植的土地使用和农作物，灌溉，牲畜，有机农业，机械（年FSS强制性），可再生能源装置，其他有收益的活动，经济状况（全日制和非全日制农业），劳动力（家庭，非家庭，承包商），管理人员的农业和职业培训，纳入农村发展支持计划，土壤耕种方法，轮作和侵蚀防护，牲畜饲养场所和饲养方法，动物放牧，施肥和粪便存储和处理设施，景观特征的维护和安装。

此外，出于国家目的，德国纳入了间作变量（在随后的两种主要作物之间的耕地上种植作物）；过去两年内的租金和新租赁以及租金变化；确定利润和营业税关于农场继承权的问卷共有四份：

1)样本持有量的主要问卷，

2)主要持股量表不在样本中，而是在完整计数中，

3)一项关于灌溉和养护后续调查的问卷

4)林业企业调查表（调查的国家部分）。

AGRA处理程序是完整性和真实性检查的主要工具，是用以减少非采样错误的控件，并且广泛使用了与受访者进行的跟进。

这也是一种方法的创新，每当农业统计数据的质量至少与从统计调查中获得并参考相同调查期间的数据质量相同时，就使用行政数据进行农业普查。

AGRA处理程序是完整性和真实性编辑的主要工具。该程序进行项强制性错误测试，项可能的错误测试和11项自动更正。

强制性错误必须在所有情况下进行调整（例如，个人年龄缺失），并且是明显的，不可接受的错误信息或数据相关性不一致。

当考虑到农业的经营和经济状况，或者由于时间上不同的个人调查而导致信息或信息的相关性是可能的，但信息是不可能或罕见的时，可能会发生错误，或者不一定是相匹配的（例如最大控制量）。在这种情况下，通过对持有人的后续采访或根据其他情况，检查是否以及是否需要纠正相关信息。

自动调整的错误是可以毫无疑问地根据可用信息进行纠正的错误，无需后续采访或数据匹配（例如，通过插入缺失的总值）。

一旦列表结果可用，就可以进行手动控制以实现事实和数学准确性。这指的是表中的结果以及表的比较。然后，在考虑到数据保护和机密性条款的前提下，编译结果以供发布。

联邦统计局可在国家和地区两级公布年农业普查的结果（NUTS1，联合国地区统计的术语）作为总数。结果以统一的行和列标题的国家结构表示，并且具有最高的详细程度。

各州统计局根据联邦统计局和各州统计局之间商定的发布计划发布结果，该计划结合了表格行标题中所标识的尺寸类别以及区域分类的规范。州统计局可自行决定是否超出其出版物的最低出版计划。

整个制表程序必须遵守公认的全国保密规则，以防止泄露个人数据的可能性。在具有总结果的表中，原则上删除单个数据，并用点代替。确保机密性会阻止对机密信息进行数学确定。机密值包含在总计中。具有代表性的结果的表以千为单位发布，原则上小数点后一位。四舍五入差异未调整。

在国家一级，发布了农业普查的广泛成果，这对农业政策，协会，科学机构，顾问，当然也对农民本身在农业政策讨论中具有重大意义。结果和新的覆盖范围阈值显示了农业持股的农场和市场结构在德国正在发生变化。他们描绘了农业的创收状况，并说明了农业在农村地区以及气候和环境保护中的作用。

年农业普查的初步结果在年1月27日于柏林“绿色周”举行的新闻发布会上进行了介绍，其中包括大量附随的文献，标题为“谁生产我们的食物？（Whoproducesourfood?）”。这些文献和其他表格以及概述也可以在联邦统计局的网站上找到。

在完成农业普查的最终结果之后，这些估算值与以前的调查相匹配。没有发现明显或意想不到的差异。通过研究纠正了在处理阶段发现的不一致之处；因此，农业普查最终结果的出版物中没有令人难以置信的数据或与其他可比较出版物相矛盾的数据。通常不会给出农业普查结果与其他来源的结果之间的可比性，因为覆盖范围阈值不同，变量定义互不相同，并且报告期间不匹配。

德国年农业普查主要成果见下表所示：

1数据源–欧盟统计局数据库，网址为：