la metodologia di analis

5.4.1 Le aziende rappresentative

Una volta definite le regioni da sottoporre all’analisi il passo successivo consiste nella scelta delle aziende in cui andare a stimare l’impatto delle misure di greening. In particolare,

la scelta delle imprese agricole da sottoporre all’analisi è stata basata su una stratificazione dell’intera popolazione di aziende agricole specializzate nei seminativi che ha tenuto conto, oltre che dell’ordinamento produttivo, anche della loro localizzazione regionale e altimetrica.

I dati strutturali (superfici, specializzazione colturale), derivano dalle informazioni provenienti dal 6° Censimento generale dell’agricoltura, mentre le caratteristiche economi- che (produzione lorda, pagamenti diretti, costi specifici, margine lordo) derivano dai dati medi contenuti nella banca dati RICA (media riferita agli esercizi contabili 2010-2011).

Le aziende agricole presenti nella banca dati RICA con indirizzo produttivo a semi- nativi sono state suddivise, all’interno di ciascuna regione selezionata, in base all’altimetria (montagna, collina e pianura). In particolare nel campione costante RICA, le aziende a semi- nativi con una Sau maggiore e/o pari a 10 ettari risultano essere pari a 2.293 unità. L’8,2% di esse si trova localizzata in montagna, il 42,2% in collina e, infine, il 49,6% in pianura.

Poiché è impossibile analizzare l’intera popolazione delle aziende cerealicole specia- lizzate coinvolte dalle nuove misure di greening, si è ricorso alla costruzione di un’azienda cerealicola specializzata rappresentativa di ciascuna area presa in esame.

Il concetto di azienda rappresentativa è essenzialmente empirico. Infatti, essa rap- presenta quell’azienda i cui caratteri siano tipici di una popolazione di aziende, in altre parole l’azienda rappresentativa possiede le caratteristiche medie di un gruppo di aziende sostanzialmente omogeneo. Inoltre, per un’analisi di tipo normale o previsionale, non ne- cessariamente l’azienda rappresentativa deve essere un’azienda reale; essa può essere “co- struita” in astratto nelle sue caratteristiche strutturali (De Benedictis e Cosentino, 1979).

In particolare, per poter pervenire alla definizione dell’azienda rappresentativa biso- gna pertanto, dapprima, ripartire l’intera popolazione delle aziende di un determinato ter- ritorio in gruppi omogenei. Nel nostro lavoro questi coincidono con le aziende cerealicole specializzate raggruppate per regione e altimetria. Una volta definiti i vari gruppi, il pas- saggio successivo consiste nell’individuazione per ciascuno di essi dell’azienda che abbia le caratteristiche selezionate per rappresentare l’intero gruppo.

Nel corso del tempo sono stati diversi gli studiosi (Cioffi e Sorrentino, 1997; Cafiero

et al., 2005; De Gennaro et al., 2010; Idda et al., 2010; Seccia et al., 2010; Cardillo et al., 2012; Vanni et al., 2013; de Witte e Latacz-Lohmann, 2014) che hanno fatto ricorso al concetto di azienda rappresentativa per analizzare le diverse problematiche e/o i diversi aspetti inerenti la sfera economico-politica delle aziende agricole.

Sulla base delle informazioni derivanti dall’analisi effettuata nel precedente capi- tolo sono state individuate a livello regionale e per ciascuna zona altimetrica (montagna, collina, pianura) alcune aziende cerealicole rappresentative. In particolare, la dimensione media (Sau media) di ciascuna azienda cerealicola rappresentativa è stata calcolata uti- lizzando il valore medio della Sau per ognuna delle zone altimetriche, mentre la specia- lizzazione colturale è stata identificata sulla base della coltura maggiormente presente tra quelle praticate dalle aziende agricole che ricadono in quella stessa area.

Il raccordo tra i dati censuari Istat e le indagini RICA è reso possibile dal fatto che entrambe le fonti utilizzano lo stesso schema di classificazione delle aziende, determinato a livello comunitario.

Nella definizione delle aziende rappresentative per le diverse regioni prese in esame, tuttavia, si è dovuto escludere dall’analisi alcune aree. Ciò si è reso necessario o perché alcune di esse non erano sufficientemente rappresentate nella banca dati RICA, o perché

non risultavano specializzate nella coltivazione del mais o del frumento duro (ad esempio alcune zone di montagna nel Nord Italia o alcune aree di pianura nel Centro-Sud).

In definitiva sono state identificate e “costruite” 17 aziende cerealicole specializzate rap- presentative: 8 per il sistema produttivo a mais e 9 per il sistema produttivo a frumento duro.

5.4.2 Gli scenari

Nel corso del lavoro, oltre alla descrizione ed all’analisi della baseline, è stato ipotiz- zato e definito un nuovo scenario derivante dell’obbligo di applicazione delle misure del greening.

Nello scenario pre-riforma (benchmark) la superficie agricola media è stata calcolata sulla base delle stime derivanti dal 6° Censimento generale dell’agricoltura effettuate nel precedente capitolo, ovvero facendo riferimento alla superficie media delle aziende poten- zialmente interessate dal greening per ogni area oggetto di studio. Inoltre, si è supposto che le aziende cerealicole rappresentative siano interamente (100% della Sau) specializzate nella coltivazione della coltura più frequente secondo le informazioni derivanti dal censi- mento dell’agricoltura. Si è, pertanto, ipotizzato per le diverse aziende rappresentative il ricorso alla monocoltura.

Tale assunzione rappresenta anche, di fatto, il limite principale della metodologia di analisi utilizzata in questo studio. Infatti, è probabile che in molti casi le aziende cerealico- le reali, al fine di massimizzare il proprio margine lordo stiano già adottando strategie di di- versificazione. Se in questi casi l’analisi svolta ha determinato una sovra-stima dell’impatto delle misure di greening, le simulazioni effettuate risultano utili sia per poter effettuare un’analisi comparata tra le diverse aree individuate, sia per un’analisi delle due colture che si propongono per il rispetto del vincolo della diversificazione.

In tal modo è stato possibile ricostruire le caratteristiche strutturali ed economiche delle aziende agricole rappresentative ad indirizzo cerealicolo, distinte per regione e alti- metria, per le quali è stato misurato l’impatto delle misure di greening (tab. 5.7).

tabella 5.7 - sintesi della metodologia adottata

numero aziende agricole

Campione Costante (2010-2011): 1.794 aziende

Mais: piemonte (289); lombardia (281); Veneto (393); Friuli Venezia Giulia (124) Grano duro: Marche (238); Molise (164); puglia (132); Basilicata (145)

scenario pre-riforma scenario post-riforma

diversificazione delle

colture Una coltura (1): mais o grano duro

tre colture: (1) (mais o grano duro) 75%, (2) 20%, (3) 5% della SaU. la scelta (e l’ordine) della seconda e terza coltura è effettuata sulla base della superficie investita per altimetria in ogni regione.

aree d’interesse

ecologico 0%

Montagna: 0% della SaU; Collina: 2,5% della SaU; pianura: 5% della SaU.

dimensione azienda Media della SaU delle aziende poten-_{zialmente interessate dal greening} Montagna: SaU totale; Collina e pianura: SaU al _{netto dell’area ecologica} pagamenti diretti Stimati dalla banca dati Rica Stime dei pagamenti diretti regionalizzati

pagamenti Verdi - 30% dei pagamenti diretti regionalizzati

Margine lordo Margine lordo della coltura (1) (mais o

5.4.3 L’effetto del greening sui redditi aziendali

Una volta definita l’azienda rappresentativa, si è proceduto al calcolo del margine lordo aziendale per ettaro di Sau utilizzando i valori della produzione lorda e dei costi spe- cifici sostenuti per la coltivazione delle colture assegnate a ciascuna azienda5_.

Per la definizione dello scenario post-riforma si sono prese in considerazione due delle pratiche agricole benefiche per l’ambiente e il clima che gli agricoltori aventi diritto al pagamento ecologico di base sono tenuti a rispettare: la diversificazione delle colture e l’introduzione delle aree di interesse ecologico6_.

• Diversificazione delle colture: si è ipotizzata l’introduzione di altre due colture

in azienda. Assumendo che la coltura principale occupi il 75% della Sau azien- dale, la seconda coltura il 20% della Sau e, infine, la terza coltura introdotta in azienda il restante 5% della superficie agricola. L’ordine della seconda e terza coltura è stato deciso sulla base del valore del loro margine lordo;

• Aree di interesse ecologico (AIE): esse consistono in fasce tampone, siepi, ter-

reni a riposo, margini dei campi, etc. Non riuscendo a definire nelle banche dati utilizzate in maniera univoca tutte le voci che compongono le AIE si è preferito ipotizzare che, nello scenario pre-riforma, l’azienda non presenti alcuna area di interesse ecologico (AIE uguale a zero ettari). Nello scenario post-riforma si è imposto, così come previsto dalle misure del greening, che l’aria ad interesse eco- logico sia pari al 5% della Sau aziendale totale nel caso delle aziende a seminativi con una superficie superiore e/o pari a 10 ettari. L’impatto delle AIE è stato, per- tanto, calcolato riducendo la Sau di ciascuna azienda agricola rappresentativa del 5% e, ancora, si è ipotizzato che l’azienda agricola nello scenario post-riforma non avrebbe dovuto adeguarsi alle tare improduttive imposte dal greening se questa risultasse localizzata in montagna. Per le aziende agricole collinari l’adeguamen- to delle aree ad interesse ecologico previsto è stato ridotto del 50%, si è cioè ipo- tizzato che le aziende collinari possedessero già nella baseline una superficie ad AIE pari al 50% di quanto previsto dal greening. Infine, per le aziende localizzate in pianura l’adeguamento ipotizzato è stato pari all’intera soglia (100%) fissata dalle misure introdotte col greening.

5.4.4 Il ruolo del sostegno pubblico

Un altro aspetto preso in considerazione è rappresentato dal ruolo svolto dal sostegno pubblico percepito dalle aziende cerealicole italiane specializzate nella coltivazione del mais e del grano. Bisogna ricordare, infatti, come il sostegno pubblico risulti fortemente influenzato non solo dai nuovi “vincoli ambientali” introdotti dalla nuova PAC ma, anche, dalla redistribuzione dei pagamenti diretti del I pilastro.

5 Nel calcolo del margine lordo (ML) sono stati esclusi i pagamenti diretti (nella banca dati Rica essendo i pagamenti disaccoppiati non vengono più associati ad una specifica produzione); per cui tutti i calcoli del ML sono al netto dei pagamenti diretti.

6 Per quanto riguarda, invece, il terzo requisito, ovvero il mantenimento dei prati permanenti nel lavoro svolto si sono mantenute inalterate le superfici destinante ai prati permanenti qualora questi entravano a far parte delle 3 colture selezionate in un’area. Nell’analisi non si è tenuto conto esplicitamente di questo requisito in quanto il conteggio della superficie a prati permanenti in Italia avverrà prevalentemente a livello nazionale (escludendo le zone ecologicamente sensibili) e di fatto non risulterà essere vincolante a livello di singola azienda agricola.

Nello scenario pre-riforma i pagamenti diretti per ciascuna azienda cerealicola rap- presentativa sono stati definiti sulla base dei dati delle aziende presenti nella RICA. Essi sono stati, pertanto, calcolati selezionando tra gli importi totali dei pagamenti ricevuti da- gli agricoltori soltanto quelli legati alla presenza dei seminativi. In particolare, nel calcolo dei pagamenti diretti si è definito il valore medio tra il 2010 e il 2011 e, successivamente, si è diviso il valore così ottenuto per gli ettari di Sau di ciascuna azienda cerealicola rap- presentativa. Inoltre, nel definire l’ammontare degli aiuti diretti ad ettaro nello scenario post-riforma, non si è tenuto conto dell’articolazione del pagamento unico aziendale nelle diverse voci previste dallo spacchettamento e, pertanto, si è ipotizzando che il plafond nazionale venga destinato per il 30% alla componente greening e, per il rimanente 70% unicamente al pagamento di base.

I dati riguardanti i pagamenti diretti per ciascuna azienda rappresentativa derivano dalla banca dati RICA per lo scenario pre-riforma, mentre quelli utilizzati nelle simulazioni post-riforma derivano dal “PAC2020 – Simulation tool”. In particolare, questo strumento è in grado di calcolare per ciascuna azienda l’importo del pagamento di base e del paga- mento verde dal 2015 al 2019, stimando il valore dei diritti all’aiuto per singolo agricoltore (Pierangeli, 2014)7_.

L’analisi delle variazioni del margine lordo aziendale tra lo scenario pre-riforma e quello post-riforma consente di pervenire ad alcune importanti valutazioni sull’impatto atteso dalle misure di greening. Infatti, gli impatti degli effetti delle misure di greening (mi- surati in termini di variazione del margine lordo aziendale per ettaro) sono stati confron- tati con la quota di pagamenti diretti che, nello scenario post-riforma dovrebbero essere subordinati al rispetto da parte degli agricoltori degli obblighi ecologici imposti dalle mi- sure di greening (30%). Questa differenza permette di capire se tale quota è effettivamente in grado di remunerare gli agricoltori dei costi aggiuntivi (o dei mancati redditi) derivanti dal rispetto delle misure di greening.

Le stime dell’analisi effettuata sono presentate effettuando il confronto dei risultati (in termini di margine lordo) ottenuti dalle aziende rappresentative di ciascuna area (mon- tagna, collina e pianura) per le diverse regioni nello scenario pre-riforma con quelli dello scenario post-riforma.