Food risks may be caused by moral hazard, i.e. by opportunistic behaviour of upstream sellers who exploit the fact that many food product qualities remain uncertain to downstream buyers in the course of conventional market transactions (credence qualities). Due to this lack of market transparency buyers run the risk to pay premium prices for inferior products (quality risks); furthermore, they run the risk to use or consume substances which are harmful (health risks). Therefore, they will want to design optimal contracts and controls preventing opportunistic behaviour. Usually, however, buyers cannot contract contingent on the actions of upstream sellers because they cannot observe them directly (information asymmetry). Motivated by the obviously game-theoretic nature of the problem, we investigate the potential of principal-agent-models for the analysis of food risks induced by opportunistic behaviour. We identify a binary stochastic moral hazard model which is able to represent the microeconomic situation of buyers (principals) and sellers (agents) adequately. On the one hand, the model considers the remuneration costs which are needed to induce compliance. On the other hand, it accounts for direct costs and benefits of control as well as a limited traceability caused by the multiple agents setting of most food risk problems. If we know the costs of compliance, the stochastic relationship between the agent’s action and the product quality, and the traceability coefficient, we are able to determine the optimal control intensity and price for any cost of control function and predefined upper limit of the imposable sanction. For practical applications the main problem will be how to procure empirical data. The manageable data requirements of the binary model qualify it as a ready to use model for future applications: first, it can be used in positive analyses of food chains in order to detect the hot spots where food risks induced by opportunistic behaviour are to be expected for economic reasons. Secondly, it can be used in normative analyses in order to identify contractual designs which induce compliance at minimum costs. Thirdly, it can be used in order to compare the efficiency of different system structures taking into account the costs of change. Nahrungsmittelrisiken entstehen unter anderem dann, wenn opportunistische Akteure der Wertschöpfungskette unter Ausnutzung von Informationsasymmetrien Verhaltensnormen brechen, ohne dass die dadurch negativ beeinflussten Produkteigenschaften (Vertrauenseigenschaften) offensichtlich sind. Aufgrund eines solchen Mangels an Markttransparenz unterliegen Käufer bei jeder Transaktion dem Risiko, minderwertige (Qualitätsrisiko) oder gesundheitsschädliche Produkte (Gesundheitsrisiko) zu kaufen. Aus Sicht der schlechter informierten Käufer geht es darum, ein optimales Vertrags- und Kontrolldesign festzulegen, das opportunistisches Verhalten vorgelagerter Akteure und damit Markversagen ausschließt, obwohl weder die qualitätsbeeinflussenden Aktivitäten noch die Produkteigenschaften direkt beobachtet werden können. Aufgrund des offensichtlich spieltheoretischen Charakter des Problems wird im vorliegenden Beitrag untersucht, welches grundsätzliche Analysepotenzial Prinzipal-Agenten-Modelle für verhaltensinduzierte Nahrungsmittelrisiken haben. Dazu wird ein binäres stochastisches Moral-Hazard-Modell abgeleitet, das in der Lage ist, die Entscheidungssituation des Käufers (Prinzipals) und des Verkäufers (Agenten) abzubilden. Dieses Modell berücksichtigt die Kosten einer anreizkompatiblen Entlohnung, die Kontrollkosten, verhinderte Schäden durch Aussortierung schadhafter Partien sowie eine begrenzte Rückverfolgbarkeit, die bei den meisten Nahrungsmittelrisiken eine maßgebliche Rolle spielt. Bei Kenntnis der Kosten der Normeinhaltung, des stochastischen Zusammenhangs zwischen dem Verhalten des Agenten und der Produktqualität sowie der prozentualen Rückverfolgbarkeit lässt sich mit Hilfe des Modells z.B. die anreizkompatible und kostenminimale Kombination von Kontrollintensität und Preis für eine gegebene Kontrollkostenfunktion und maximal zulässige Sanktionshöhe bestimmen. Mit Blick auf praktische Anwendungen bleibt die empirische Datenbeschaffung die große Herausforderung. Aufgrund seiner relativ geringen Datenanforderungen ist das abgeleitete binäre Modell für zukünftige praktische Anwendungen grundsätzlich gut geeignet: Erstens kann es für eine positive Analyse von Wertschöpfungsketten genutzt werden, in dem Sinne, dass diejenigen Stellen bzw. Prozessaktivitäten identifiziert werden können, bei denen die größten ökonomischen Anreize für normwidriges Verhalten vorliegen. Zweitens lässt sich mit Hilfe des Modells eine normative Analyse durchführen mit dem Ziel, ein Vertrags- und Kontrolldesign zu identifizieren, das mit geringsten Kosten Anreize für normgerechtes Verhalten gibt und somit präventiv wirkt. Drittens lässt sich mit seiner Hilfe die Effizienz verschiedener Systemstrukturen im Sinne verschiedener Organisationsformen der Wertschöpfungskette und der Kontrolle unter Berücksichtigung von Veränderungskosten vergleichen
