Le potenzialità di un campione ragionato per studi e analisi in Friuli Venezia Giulia

L’elaborazione della Banca dati RICA regionale operata al fine di determi- nare i minori ricavi e/o i maggiori costi, ha incontrato fin dalle prime fasi di lavoro alcune difficoltà. Sono state lavorate le aziende del quadriennio 2006-2009 e pur avendo una disponibilità di dati notevole, la rilevazione ha riguardato nel quadrien- nio circa 2.605 contabilità, non è stato possibile individuare all’interno del campio- ne un adeguato numero di aziende aderenti alle misure (tabella 29).

Tabella 29: Numerosità di alcune delle attività produttive colturali presenti nel campione RICA quadriennio 2006-2009

Convenzionale biologico mais 1895 5 frumento tenero 591 2 orzo 725 3 soia 1019 3 melo 111 9 Kiwi 123 5 pesco 51 1 pero 25 0 olivo 34 1 vite di qualità 975 12 orticole in genere 211 12

Fonte: Elaborazioni INEA su banca dati regionale RICA 2006-2009

I processi produttivi che hanno presentato la numerosità più elevata, nel quadriennio, sono: la vite (12 casi), le orticole in genere (12 casi), il melo (9 casi) e il mais (5 casi). I campioni di aziende quindi erano troppo contenuti per procedere con analisi di tipo comparativo.

La RICA, in effetti, essendo realizzata su un campione rappresentativo di aziende “pesato” e opportunamente riconducibile all’universo dell’agricoltura regionale, può essere utilizzata per descrivere il contesto strutturale ed econo- mico delle aziende. Tuttavia, qualora si tratti di rispondere a particolari esigenze informative, ad esempio la stima dei pagamenti di misure agroambientali, il cam- pione non risulta rappresentativo poiché il disegno di campionamento è basato su altri criteri. In questi casi, il target dell’analisi è rappresentato dalle aziende che

adottano le tecniche di produzione convenzionale, integrata o biologica. Sarebbe, quindi, appropriato prevedere indagini integrative ad hoc rispetto alla rilevazione RICA, su un campione ragionato di aziende. Quest’ultimo dovrebbe essere forma- to integralmente o in parte da campioni satellite. L’ipotesi sviluppata dall’INEA assume come campione base, che costituisce il riferimento per il satellite, il campione RICA regionale, il quale possiede il requisito della rappresentatività statistica. Il collegamento tra i campioni è assicurato da un set d’informazioni co- muni rilevate a livello aziendale. Lo scopo principale, dunque, per il quale si può prevedere la rilevazione di un campione ragionato è proprio quello di concorrere al soddisfacimento delle esigenze connesse alle attività di programmazione dei PSR, oltre che al monitoraggio e alla valutazione14_.

Di fronte all’eventualità di attivare un’analisi di tipo controfattuale basata su dati RICA sarebbe opportuno:

a) osservare l’Universo di riferimento, ovvero l’elenco delle aziende benefi- ciarie di un determinata misura (ad esempio: aziende biologiche o azien- de che aderiscono a misure del PSR);

b) identificare il sub campione RICA con le stesse caratteristiche, il quale probabilmente avrà una scarsa numerosità;

c) integrare quindi il sub campione RICA con un campione satellite con le aziende appartenenti all’universo con le caratteristiche oggetto di studio; d) applicare la rilevazione RICA secondo metodologia INEA alle aziende del

campione satellite.

La stratificazione del campione dovrebbe basarsi su variabili strutturali, in- dipendenti da elementi legati alla performance dell’azienda in termini economici (Redditi, Ricavi, Costi). è necessario studiare gruppi di aziende più simili possibili che siano confrontabili. Una volta stabiliti i termini che identificano i gruppi di con- fronto, è possibile procedere con l’analisi (Cagliero et al. 2010).

La possibilità di inserire ad integrazione della RICA una indagine aziendale ad hoc, che sia orientata ad indagare più nello specifico la natura, l’origine e la valuta- zione di alcuni costi (ad esempio i costi della lavorazione), permetterebbe di dispor- re, a priori, di una serie d’informazioni, ottenute sul campo, utili ai fini delle stime e della valutazione dei pagamenti. Questa rilevazione potrebbe, pertanto, essere fi-

14 In questo contesto, si potrebbe ipotizzare di indagare attraverso la RICA alcuni aspetti peculiari pertinenti alle aziende agricole beneficiarie dei pagamenti connessi alla misura 214. In altri casi potrebbe essere interessante raccogliere informazioni relative alle aziende agricole che propon- gono attività di diversificazione non agricola (agriturismo) connessi alla misura 311, oltre che alle misure 121, 112, 211.

nalizzata a raccogliere in modo articolato le effettive differenze nei costi sostenuti e nei redditi conseguiti tra le aziende che adottano le tecniche di produzione diverse o, più in generale, che aderiscono a misure diverse del programma di sviluppo rurale. Tale approccio dovrebbe prevedere a priori una dettagliata analisi della banca dati RICA per comprendere l’efficienza dello strumento, ma soprattutto per evidenziare le eventuali lacune che potrebbero essere superate attraverso l’indagine integra- tiva. Per sviluppare un’indagine integrativa di questo tipo si dovrebbe prevedere il coinvolgimento e la collaborazione tra INEA e Amministrazione regionale.

Un esempio di tale applicazione è stato possibile nella precedente program- mazione, con il progetto dedicato al “Miglioramento del sistema di monitoraggio del Piano di Sviluppo Rurale del Friuli Venezia Giulia, 200-2006”, affidato dalla Direzione regionale Agricoltura e pesca al Centro Interdipartimentale dell’Univer- sità degli Studi di Udine – CARTESIO con il quale ha collaborato la sede regionale INEA. Il progetto ha elaborato un sistema per promuovere alcuni cambiamenti al processo che guidava il monitoraggio del Piano. In tale contesto è stato defini- to un campione ragionato di aziende costituito da 379 aziende beneficiarie di cui 220 facenti parte del campione casuale RICA e 159 appartenenti ad un campione satellite. Su tale campione l’INEA ha provveduto a rilevare sia dati contabili della RICA che l’indagine integrativa ad hoc opportunamente studiata per le esigenze del progetto (Bassi, Cisilino 2010).

Le difficoltà connesse all’attivazione di un campione ragionato e all’indagi- ne integrata da un punto di vista sia organizzativo che di costo, inducono a ricor- rere a fonti di dati secondari, tuttavia, queste ultime non sono in grado di fornire tutte le informazioni necessarie per la quantificazione delle diverse voci di costo e di ricavo, come anche per il calcolo delle differenze tra aziende riconducibili alla baseline e aziende che aderiscono ad una specifica azione. In conclusione, realizzare un’operazione di questo tipo potrebbe dare origine ad un “Sistema In- formativo” utilizzabile non solo in fase di programmazione, ma anche nelle fasi di monitoraggio e valutazione del PSR - soprattutto qualora lo stesso campione fosse mantenuto nel tempo (campione costante) - divenendo una base dati utile per sviluppare analisi specifiche e/o costruire indicatori ad hoc.