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RICERCA SULLA GESTIONE DEL RISCHIO IN AGRICOLTURA E NUOVI MODELLI PER LA STABILIZZAZIONE DEL REDDITO
La PAC ha lasciato progressivamente gli agricoltori privi di difese di fronte alla volatilità dei prezzi agricoli ed alle crisi di mercato. In avvio di dibattito sulla PAC post 2013, i documenti delle Istituzioni europee richiamano il tema delle politiche di mercato ed indicano una pluralità di strumenti per proteggere i redditi degli agricoltori: organizzativi, contrattuali, finanziari ed assicurativi.Le esperienze maturate nei principali Paesi sono diversificate e non tutte di successo. Ciò vale in particolar modo con riferimento agli strumenti assicurativi ed ai fondi di mutualità, oggetto della presente ricerca.La ricerca si propone il duplice obiettivo di fornire un quadro delle esperienze già consolidate in altri paesi e di formulare una proposta operativa applicabile al contesto italiano.La ricerca si è articolata nelle seguenti macroattività:
1. Rassegna di modelli di strumenti assicurativi per il settore agricolo utilizzati in altri paesi, scelti tra realtà o con esperienza efficace e consolidata o con caratteristiche strutturali assimilabili all’Italia che hanno introdotto tali strumenti.
2. Analisi dell’esperienze estere per l’individuazione degli elementi caratteristici su cui formulare una proposta di modello “All Risk”.
3. Definizione di un nuovo modello di strumenti finanziari “All Risk” per la stabilizzazione del reddito delle imprese agricole e riflessioni sulla sua applicabilità.
Sintesi della ricerca
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Stabilizzazione del Reddito
3
È da sempre un obiettivo centrale della PACLe strategie
• Meccanismi di Mercato
• Aiuti Ex-post per eventi climatici
avversi
• Pagamenti Diretti disaccoppiati
• Utilizzo di risorse per facilitare l’accesso agli strumenti di gestione del rischio
• Nuovo set pagamenti diretti
• Fondo Mutualità per stabilizzazione del reddito
• Assicurazioni Fondi Mutualità rischi
Quale il ruolo della Gestione del Rischio?
Inesistente
Marginale
Centrale???
PassatoPresente
Futuro
La proposta della Nuova PAC
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Un pacchetto di strumenti per perseguire soluzioni di stabilizzazione del reddito che integrino interventi
diretti sul reddito allocazione di rischi specifici sui mercati assicurativi+
contributi a fondi mutualistici operanti come strumento di stabilizzazione del reddito
La stabilizzazione del Reddito ha attirato una maggiore attenzione in considerazione della progressiva riduzione del sostegno al reddito scelto dalla Politica Europea e alla luce della crescente pressione competitiva dei mercati globali.
Nuova PAC
contributi ai premi assicurativi e fondi mutualistici per perdite derivanti da avversità atmosferiche, malattie degli animali e delle piante e infezioni parassitarie;
Necessario Riflettere
5
Strumenti di gestione del Rischio
Fattori di Rischio:
Condizioni Climatiche
Instabilità dei mercati e volatità
dei prezzi
Costo fattori produttivi
Rischio reddito fattore derivato ma ha assunto una certa rilevanza nei dibattiti
Capacità di innovare dell’impresa
Evoluzione dei consumi
Globalizzazione Crescente
Variabili Macro:Tasso di cambio
Tasso di interessePrelievo fiscale
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Necessità di differenti categorie di strumenti di gestione del Rischio
AziendaliComparto
Settore Sistema Paese
Strategie di gestione del Rischio per le Aziende
7
Riduzione dell’esposizione al
Rischio
Azioni strategiche dell’impresa
Trasferimento del Rischio
Strumenti Finanziari e Assicurativi
Focus della Ricerca
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Trasferimento del Rischio
Strumenti Finanziari e Assicurativi
Rischio reddito
In Italia oggi sono stati attivati solo strumenti di copertura dei rischi di produzione per calamità naturali
Rassegna di modelli di strumenti assicurativi per il
settore agricolo
PUNTO 1 DELLA RICERCA
1. SISTEMI DI ASSICURAZIONE AGRICOLA NEL MONDO
Il mancato ricavo di un agricoltore può derivare da:- Condizioni atmosferiche avverse in cui una minore resa = minore ricavo- Crisi di mercato (rischi di mercato) in cui minore prezzo = minore ricavo
Sistemi di assicurazione agricola nel mondo
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• Assicurazione indicizzata
Fondi per calamità ed aiuti ad hoc
• Assicurazione sulle rese • Assicurazione sul ricavo
• Assicurazione singola • Assicurazione combinata
La polizza assicurativa può coprire:- Rischio singolo- Rischio combinato
Le polizze assicurative possono essere articolate in merito a:- dati storici a livello aziendale o di area- indici diretti o indiretti.
Tra gli strumenti di gestione dei rischi (di mercato ed atmosferici), che non rientrano tra gli strumenti assicurativi, ci sono i fondi di mutualità
Sistemi di assicurazione agricola nel mondo
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Assicurazione sul rischio (singolo e combinato ): disponibili nella maggior parte dei paesi, in prevalenza si tratta di grandine, o della combinazione di rischi atmosferici differenti.
Assicurazione sul reddito/ricavi: copre i rischi di rendimento e di prezzo per un singolo prodotto.
Assicurazione sulle rese: contro i rischi principali che incidono sulla produzione.
Assicurazione sulle rese (intera azienda): costituito da una combinazione di garanzie sulle rese per diverse produzioni agricole in azienda.
Assicurazione sulle entrate dell’intera azienda: include 2 tipi di prodotti assicurativi, quelli che funzionano come una combinazione di polizze assicurative per diverse colture o per il bestiame (di cui sopra), e quelli che coprono direttamente il totale delle entrate dell’azienda.
Assicurazione indicizzata: si distingue in diretta ed indiretta, se i dati si riferiscono a colture e aree precise o sono riferiti a parametri più generici, come il meteo.
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Assicurazione singola e combinata
Assicurazione indicizzata
Assicurazione sulle rese e sul reddito
Fondi per calamità e d aiuti ad - hoc
Alcune precisazioni:
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USA e Canada sono casi particolari dove non è molto popolare l’assicurazione sul rischio singolo.
Gli USA sono l’unico paese in cui esiste un’ampia gamma di prodotti assicurativi sul reddito/ricavi e che funzionano bene. Esperimenti falliti in altri paesi come UK e Canada.
In Giappone l’assicurazione sulle rese copre tutte le colture contro tutti i rischi climatici. Negli USA l’assicurazione (AGR) utilizza serie storiche dei dati fiscali dell’agricoltore per calcolare un livello di reddito garantito.
L’assicurazione indicizzata può essere distinta in diretta ed indiretta. ◦ Indici diretti: presente in USA, Canada, Brasile, India. Caso particolare
la Mongolia. La polizza assicurativa che potrebbe essere attuate in futuro è per il bestiame, si basa sui tassi di mortalità zona. Questo è possibile perché Mongolia effettua un censimento completo di tutte le specie di ogni anno (Skees et al. 2005)
◦ Indici indiretti: sono in fase di studio in molti paesi. La Banca Mondiale li promuove come strumento per i PVS.
Focus sui Modelli Assicurativi finalizzati alla stabilizzazione dei redditi
Rischio singolo Multirischio Reddito Ricavi Rese
CAT x x
APH x x
GRP x x
Dollar Plan x
Livestock x
GRIP x
Revenue Protection x
Piani Indicizzati x x
ARH x
AGR x
CRC x
IP x
RA x
AgriInsurance x x
Agri Invest
Agri Stability x
Agri Recovery x
Assurances récoltes x
Fonds national de
garantie des calamités x
Germania
Spagna 2 progetti
Olanda
Francia
assicurazioni private senza sovvenzioni per rischi da calamità naturali
assicurazioni rischi calamità naturali
assicurazione multirischio
Piano assicurativo Tipologia Rischio Variabile di riferimento
Stati Uniti
Canada
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All Risk Finalizzato a stabilizzare i Redditi
Dalla rassegna dei modelli assicurativi
emerge chiaramente la limitata diffusione di
modelli “All Risk”.
Tali esperienze sono assenti in Europa e
si concentrano principalmente negli
Stati Uniti e in Canada
Progetti Pilota con scarsi risultati
I programmi analizzati
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Specifiche dei modelli assicurativi per garantire il reddito
Garanzia livello di Reddito
Livestock:Specifici programmi assicurativi per il
settore Zootecnico, garantisco da danni derivanti dalla diminuzione di PREZZO.
Il programma LGM prevede la protezione contro la perdita del
Margine Lordo (differenza Ricavo-Costi Produzione)
AGR:Assicura l’intero reddito
aziendale, va oltre la singola coltivazione, riguarda la totalità delle
attività aziendali.Si basa sulle informazioni Fiscali
Agri-Stability:Questo programma permette porre rimedio alle diminuzioni superiori al 15% del margine netto degli agricoltori. I produttori hanno la possibilità di ricevere un’indennità quando il reddito attuale scende al di sotto del 85% del reddito di riferimento (determinato dalla media degli ultimi 3-5 anni).
Agri-Insurance:Ha l’obiettivo di stabilizzare i redditi degli agricoltori, minimizzando gli
effetti economici negativi derivanti dalle perdite di produzione causate
da pericoli naturali.
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Caratteristiche Modelli Assicurativi
una diversità nella qualificazione dell’obiettivo “Reddito” da
garantire
Dall’analisi dei modelli assicurativi emerge :
Necessità di dati fiscali/aziendali/di
mercato aggiornati
Reddito Aziendale
da informazioni
fiscali
Prezzo di
Mercato
Calamità
Naturale
Livestock Perdita Margine Lordo x
AGR Livello reddito aziendale attività agricole x
AgriInsurance Reddito da calamità naturali x
Agri Stability Diminuzione Margine netto x
Piano assicurativo Garanzia
Stati Uniti
Canada
Variabili Riferimento
Qualificazione “Reddito”
Margine Lordo
Definito come la differenza tra i ricavi e i costi di produzione direttamente imputabili. Nelle nostre statistiche può essere assimilato al Reddito Lordo
Reddito Aziendale
Reddito Aziendale ai fini fiscali è definibile come reddito derivante da attività di coltivazione e allevamento escluse le attività connesse.
• Quote reddito da prodotti non assicurati
• Pagamenti agricoli• Indennità prestazione di
terzi• Reddito da valore aggiunto
post raccolta
• Costi ammortamento• Benefici per i dipendenti• Costi di interesse• Fitti pagati• Costi per valore aggiunto
post raccolta
Margine Netto
Definito come la differenza tra i ricavi aziendali e i costi di produzione diretti ed indiretti. Nelle nostre statistiche può essere assimilato al Reddito Netto
Specifiche
NON comprende
Componenti Margine Netto
Ricavi Ammissibili Spese ammissibili
Vendita di prodotti agricoli
Prodotti
Sconti sui costi Contenitori
Risarcimento danni Fauna
Fertilizzanti
Indennità assicurativa Premi assicurativi
Pagamenti a sostegno Spese veterinarie
Costi elettricità
Gasolio
Trasporto
Combustibile per riscaldamento
Salari
Commissioni
Mangime
Rispetto al nostro obiettivo, l’ottimo potrebbe essere
riuscire a definire un modello che
garantisca il Margine Netto.
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Dati fiscali/aziendali/di mercato aggiornati
I modelli assicurativi analizzati si fondano sulle informazioni fiscali delle singole aziende.
Infatti, per entrambi i modelli, viene calcolato un Reddito di riferimento, utilizzando i risultati aziendali delle annualità precedenti, a cui si compara il Reddito Reale attuale per determinare il diritto di indennizzo.
Il funzionamento dei due programmi assicurativi è molto simile. Le differenze sostenziali sono:
nella tipologia di reddito di riferimento
nella possibilità per l’agricoltore di scegliere nel piano AGR la percentuale di protezione e il livello di indennizzo.
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Una possibile proposta di modello assicurativo “All Risk”
per l’Italia, può essere rappresentata proprio dalla
mutuazione dei due modelli individuati
anche in Italia sia implementato un sistema di rilevazione
fiscale che consenta di individuare chiaramente i livelli di
Reddito e, soprattutto, questi possano essere considerati
affidabili
Ovviamente , a condizione che
Tale ipotesi richiede cambiamenti strutturali che non è possibile definire nell’immediato, di conseguenza si rende necessario definire nuove proposte
Definizione di un nuovo modello di strumenti finanziari “All Risk” per la
stabilizzazione del reddito delle imprese agricole e riflessioni sulla
sua applicabilità
PUNTO 3 DELLA RICERCA
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Dall’analisi delle esperienze straniere è emerso anche
che il buon funzionamento di un qualsiasi modello
assicurativo è strettamente correlato alla
disponibilità di basi informative/statistiche che sono
frequentamente aggiornate e hanno un notevole grado
di dettaglio.
Di conseguenza, per la definizione del nostro modello è
necessario valutare anche quali dati sono
disponibiliLa nostra attenzione si è soffermata principalmente sulla RICA e sulle rilevazioni dei fascicoli aziendali, tralasciando le basi informative che si concentrano principalmente sulle rilevazioni legate al mercato.
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RICA
La Rete di Informazione Contabile Agricola (R.I.C.A.) è una indagine campionaria annuale istituita dalla Commissione Economica Europea nel 1965, con il Regolamento CEE 79/56.La RICA italiana si basa su un campione ragionato di aziende, strutturato in modo da rappresentare le diverse tipologie produttive e dimensionali presenti sul territorio nazionale. Le aziende agricole che partecipano alla RICA vengono selezionate sulla base di un piano di campionamento redatto in ciascun Paese Membro.Per agevolare l'analisi delle caratteristiche strutturali delle aziende agricole e dei loro risultati economici è stata istituita una tipologia comunitaria delle aziende agricole, consistente in una classificazione uniforme delle aziende della Comunità.
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Per la determinazione della dimensione economica e dell’indirizzo produttivo prevalente, la RICA impiega una metodologia che poggia sul concetto di Reddito Lordo Standard (RLS), inteso come la differenza tra il valore della produzione commercializzata e il valore dei costi variabili specifici della produzione. Quindi, con riferimento alle aziende appartenenti a una determinata area agraria, per ciascun processo produttivo in tale area realizzato si provvede a determinare il RLS di riferimento .
RLSValore della
produzione per ha
Costi Variabili specifici per ha
Quantificato il RLS per area, per l’individuazione dell’indirizzo prevalente (OTE) a livello aziendale, occorre prima procedere al calcolo del RLS aziendale, dato dalla somma dei RLS di ogni attività aziendale, ottenuti come il prodotto tra i RLS di riferimento e la dimensione aziendale di ciascuna attività; poi sulla base del peso dei RLS di ciascuna attività sul RLS aziendale si individua l’attività prevalente. Gli ordinamenti tecnico economici validi fino all’anno contabile 2009 sono riportati nella tabella della slide che segue.
RICA
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Tabella degli OTE validi fino all'esercizio contabile 2009 (fonte: INEA)
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Fascicolo Aziendale
Da cui è possibile ricavare
informazioni aggiornate
sui dati strutturali ma non
economici delle imprese.
Una banca dati che merita una
riflessione su come possa essere
utilizzata sono i fascicoli aziendali
Il Fascicolo Aziendale è organizzato in sezioni: Anagrafica,
Componente Territoriale, Segnalazioni Terreni, Fabbricati, Mezzi di
produzione, Manodopera e Documenti a supporto.
Da questa sezione è possibile evincere l’estensione territoriale destinata ad alcune produzioni.In particolare, vi è una diretta corrispondenza con le OTE: Viticoltura, Olivicoltura, Agrumicoltura, Coltivazioni Permanenti e Serre
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Modello
Considerata l’assenza di dati economici puntuali a livello
aziendale, le nostre riflessioni si sono soffermate sulla
possibilità di definire un MODELLO ASSICURATIVO PER
AREA
In particolare, abbiamo articolato la nostra proposta sulla
base del modello assicurativo americano GRIP
Strumento per gestire il rischio che deriva dalla perdita di ricavo legato ad una cultura in una specifica area. Questo piano è scelto molto spesso quando non ci sono rese storiche importanti e i risultati di impresa sono simili all’andamento della contea, inoltre il costo di questi piani è minore.
La nostra proposta utilizzerebbe la stessa logica ma
applicata alla redditività media dell’area
Beneficiari:
I Coltivatori la cui produzione è strettamente correlata ad una area di
riferimento utilizzano questo strumento per garantirsi un determinato livello
di reddito.
Se il reddito dell’area di riferimento subisce una diminuzione, anche se il reddito del singolo non ha subito lo stesso andamento, potrà comunque ricevere un risarcimento.
Si può anche verificare, il contrario, cioè che il singolo subisca una diminuzione del suo reddito e che il reddito dell’area resti invariato, e, in questo caso, non abbia diritto ad alcun risarcimento.
Modello “All Risk” area
Strumento per gestire il rischio che deriva dalla perdita di reddito legato
ad una cultura in una specifica area.
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Da GRIP a Modello “All Risk” area
Media 3 anni precedenti
Variabili GRIPVariabili Modello All
RiskSpecifica
Massima protezione
per acro
Massima protezione
per ettaro
importo per l’assicurazione massima di un ettaro, viene determinato da
uffici statistici e varia a seconda della coltura e può essere massimo il
150% del reddito dell'area di riferimento.
Protezione per acro Protezione ettaro
Percentuale di protezione scelta dal produttore, può variare dal 60 al
100% della protezione massima per acro. Per i rischi derivanti da catastrofi
si può scegliere una protezione pari al 45%.
Resa prevista
nell’areano
Resa determinata sulla base delle serie storiche del servizio di statistica
nazionale opportunamente adeguate e poi approvate dal RMA.
Prezzo Previsto no questo valore è definito nelle disposizioni generali per ogni determinata
coltura coperti GRIP
Ricavo previsto per
l’area
Reddito lordo
standard medio per
OTE - RICA
Stima del reddito medio per ettaro - Fonte RICA
Livello di copertura okil produttore deve scegliere un livello di copertura che può variare dal 70
al 90% del reddito di area previsto.
Livello reddito okè il valore a cui far riferimento per il rimborso e determinare l’indennità. Si
calcola moltiplicando il reddito previsto per l’area e il livello di copertura
Resa effettiva noè determinata sulle rilevazioni del servizio statistico nazionale ed è
disponibile nei primi mesi dell'anno successivo a quello raccolto assicurato
Prezzo Medio noIl prezzo medio dei prezzi di chiusura delle contrattazioni giornaliere dei
contratti futures per il mese di negoziazione per una determinata coltura
Reddito di Area
Reddito lordo
standard medio per
OTE anno corrente
- RICA
Reddito lordo standad anno corrente - Fonte RICA
Modello “All Risk” area Dati Specificazione
Protezione massima per ha 0
Protezione per ha λ 0λ1
E(RLS) Media RLS (per area) triennio precedente
Livello di copertura β 0β1
Livello Reddito βxE(RLS)Reddito per area (RLS
corrente) RLS’
Fattore di pagamento τ = [βxE(RLS)-RLS’]/βxE(RLS)
Indennizzo per ha τ x x λ
Modello “All Risk” area Dati Specificazione
Protezione massima per ha 0 1.500€
Protezione per ha λ 0λ1 1
E(RLS) Media RLS (per area) triennio precedente 1.000€
Livello di copertura β 0β1 0,9
Livello Reddito βxE(RLS) 900€Reddito per area
(RLS corrente) RLS’ 700€
Fattore di pagamento τ = [βxE(RLS)-RLS’]/βxE(RLS)
τ =(900-700)/900= 0.222
Indennizzo per ha τ x x λ 333€
SIMULAZIONE
L’indennizzo Totale sarà derminato dall’indennizzo per ettaro moltiplicato per la superfice dichiarata nel piano colturale a corredo del Fascicolo Aziendale
Caso - Campania
34
Introduzione
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Per valutare l’applicabilità del Modello “ALL RISK” proposto si
è deciso di realizzare un Caso studio sulle produzioni
Campane.
A tal fine, era necessario acquisire i Dati RICA relativi alla
Regione Campania per le ultime quattro annualità disponibili,
nello specifico 2006-2009.
Di conseguenza, il 2009 nella nostra applicazione
rappresenterà l’anno corrente e il 2006-2007-2008 gli anni su
cui calacolare i valori di riferimento.
Step
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1. Calcolo Reddito Lordo Standard di Riferimento (E(RLS)) per singola OTE, calcolato come valore atteso, cioè come la media dei RLS di riferimento del triennio precedente
2. Calcolo Reddito Lordo Standard Corrente medio (RLS’) per singola OTE
3. Benchmarking tra RLS’ e RLS per l’individuazione degli stati di Crisi
4. Calcolo Fattore di Pagamento
5. Indennizzo
Premessa
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Nella definizione del campione di analisi, al fine di avere un valore medio di RLS per OTE strettamente legato alla superfice abbiamo deciso di considerare solo le rilevazioni che non avessero UBA.
Tale scelta ha ridotto il numero di osservazioni ma ci ha permesso di calcolare il RLS medio OTE per ettaro.
Lo sviluppo del caso studio parte da un livello regionale per poi soffermarsi sulla necessità di un livello di analisi provinciale.
Descrizione
Nella tab.2 sono riportati per gli anni 2006-2009 i valori medi del RLS su base regionale con riferimento all’attività prevalente (OTE). Per il triennio 2006-2008 è stato poi calcolato per ciascuna OTE il valore medio del RLS. Quest’ultimo è stato impiegato come benchmark per verificare l’andamento (crescita o riduzione) del RLS del 2009. La tab. 2 individua due criticità, per l’OTE 14 e l’OTE 60.
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Step 1 - RLS medio per ettaro su base regionale per tipo di attività
prevalente (anno 2009)
OTE μ σ
13 1222,19 374,92
14 4962,88 2467,10
20 42022,49 27226,52
31 5641,02 794,36
32 6083,88 1561,24
33 3095,28 420,49
34 7655,77 10056,69
60 6023,24 3369,46
Su base regionale, il RLS (medio) differisce a seconda dell’attività prevalente (OTE). Il RLS presenta una forte variabilità in corrispondenza dell’OTE 20 e 34. La variabilità più bassa si riscontra per l’OTE 13, 33 e 31.
Tab. 1
39
Step 2 e 3 - RLS medio per OTE: confronto con valore medio 2006-2008
OTE μ (2006) μ (2007) μ (2008) μ μ (2009) VAR %
13 988,72 963,36 939,8 963,9 1222,19 26,79
14 7059,24 6984,6 5425,7 6489,8 4962,88 -23,52
20 39505,69 41886,8 41812,5 41068,3 42022,5 2,32
31 5187,69 5227,91 5712,9 5376,16 5641,02 4,92
32 5728,72 5643,9 6143,9 5838,84 6083,88 4,19
33 3120,29 3262,9 3088,8 3157,33 3095,28 -1,96
34 5722,15 6854,54 7264,9 6613,86 7655,77 15,75
60 8225,36 7522,8 5539,8 7095,98 6023,24 -15,11
Tab. 2
CRITICITA’
A causa della maggiore numerosità delle aziende campionate per l’OTE 14 rispetto all’OTE 60, l’analisi si è concentrata sulla prima attività prevalente. In particolare, si è verificata la distribuzione di tale criticità, registrata su base regionale, a livello provinciale.
RLS per OTE su base provinciale: media , deviazione standard e numero aziende campionate (anno 2009)
PROV13 14 20 31 32 33 34 60
AV
μ 1175,341 2631,688 - 6146,244 5353,288 3068,032 20997,43 3086,485
σ 504,1372 1068,409 - 467,2545 2057,043 0 25281,29 450,7801
N 5 12 0 6 8 1 2 3
BN
μ 1028,237 3463,485 - 5325,077 6744,707 - 8297,157 4675,121
σ 149,1246 1791,272 - 797,1991 267,0669 - 10600,95 1591,403
N 2 13 0 14 3 0 9 6
CE
μ 1392,876 5165,306 19083,58 - 6034,187 3260 3240,675 6959,496
σ 53,91514 1960,077 11174,09 - 1472,872 0 730,7466 4075,185
N 2 15 5 0 22 1 2 7
NA
μ - 6455,377 58837,07 6337 6105,367 - 6353,03 6966,188
σ - 471,1973 30866,52 0 1534,805 - 215,3295 414,8065
N 0 2 20 2 29 0 3 2
SA
μ 1503 6497,894 31949,89 - 6372,711 3089,992 3712,282 8843,03
σ 0 2367,163 15399,23 - 1627,252 435,6793 773,3094 4776,763
N 1 27 22 0 15 26 5 3
Tab. 3
Provincia di Avellino
OTE μ (2006)μ
(2007) μ (2008) μ μ
(2009) Var%
13 812,98 974,57 956,74 914,7 1175,3 +28%
14 1321,75 1328,93 1271,21 1307,2 2631,688 +101%
20 - - -
31 5948,69 6349,02 6146,24 6147,9 6146,2 0
32 2529,49 2485,68 5353,28 3456,1 5353,2 +54%
33 3068 3068,02 3068 3068 3068 0
34 2830,85 2950,11 14879,41 6886,79 20997,4 +204%
60 12210,77 12213,9 2094,24 8839,6 3086,4 -59%
Tab. 4
NESSUNACRITICITA’
42
Provincia di Benevento
OTE μ (2006)μ
(2007) μ (2008) μ μ
(2009) Var%
13 1076,58 947,67 945,21 989.82 1028,2 +3,8%
14 2934,31 2818,13 3554,8 3102,4 3463,4 +11,6%
20 - - - - -
31 4698,23 4569,8 5456,45 4908,16 5325 +8,4%
32 6647,30 5587,75 6895,35 6376,8 6744,7 +5,7%
33 3403 3546 - - -
34 6764,8 6747,69 8262,1 7258,2 8297,15 +14,3%
60 5651,3 5651,3 4103,9 5135,5 4675,12 -8,9%
Tab. 5
NESSUNACRITICITA’
43
Provincia di Caserta
OTE μ (2006) μ (2007) μ (2008) μ μ (2009) Var%
13 817 1392,8
14 7042,1 7613,5 4910,19 6521,9 5165,3 -20,8%
20 24410,47 18425,26 19083,58 20639,7 19083,58 -7,5%
31 4606,9 - - -
32 5562,8 5632 6208,5 5801 6034,18 +4%
33 3005,8 3260 3260 3175,26 3260 +2,6%
34 15650,32 10813,97 3240,67 9901,65 3240,6 -67%
60 4681 4505,2 6582,5 5256,2 6959,49 +32%
Tab. 6
CRITICITA’
44
Provincia di Napoli
OTE μ (2006) μ (2007) μ (2008) μ μ
(2009) Var%
13 - - - - -
14 7429 7613,5 6094,4 7045,6 6455,37 -8,3%
20 60303 58807 60620 59910 58837 -1.7%
31 6336,9 6336,8 6337 6336,9 6337 0
32 6248,8 6266,7 6105,36 6206,9 6105,3 -1,6%
33 - - - - -
34 6074,3 5967,8 5783,18 5941,7 6353 +7%
60 11312,85 11286,2 7297,8 9965,6 6966,18 -30%
Tab. 7
Campione poco significativo
45
Provincia di Salerno
OTE μ (2006) μ (2007) μ (2008) μ μ (2009) Var%
13 - - - - 1503
14 10310,8 10055,7 8337,15 9567,8 6497,8 -32%
20 29039,9 29786,4 28833,68 29219,9 31949,8 +9,3%
31 6337 - - - -
32 5832,47 5919,8 6491,58 6081,2 6372,7 +4,7%
33 3114,2 3146,35 3083,2 3114,5 3089,9 -0,78%
34 3275 6047,21 3696,29 4339,5 3712,2 -14,4%
60 7565,86 4709,62 5694 5989,8 8843,03 +47%
Tab. 8
CRITICITA’
46
Osservazione
Così, per ciascuna provincia, il confronto tra il valore medio del RLS del 2009 e il valore medio del RLS benchmark (triennio 2006-2008) conferma la criticità per l’OTE 14 nelle province di Caserta e, soprattutto, di Salerno (-32%). Per queste due province quindi si è provveduto a simulare la procedura di calcolo dell’indennizzo per la caduta di redditività (si vedano le tab. 10 e 11).
47
Indennizzo
Dati SpecificazioneProtezione
massima per ha 0
Protezione per ha λ 0λ1
E(RLS) Media RLS (per area) triennio precedente
Livello di copertura
β 0β1
Livello Reddito βxE(RLS)
Reddito per area (RLS corrente)
RLS’
Fattore di pagamento
τ = [βxE(RLS)-RLS’]/βxE(RLS)
Indennizzo per ha τ x x λ
Tab. 9
48
Simulazione Indennizzo: OTE 14 Provincia di Salerno
Dati Specificazione
Protezione massima per ha
10310
Protezione per ha λ0,9
E(RLS) 9567,8
Livello di copertura β0,9
Livello Redditoβx9567,8
8611
Reddito per area (RLS corrente)
6497,8
Fattore di pagamentoτ = [8611-6497,8]/8611
0,245
Indennizzo per ha τ x x λ0,245x10310x0,9=
2273,3
Tab. 10
49
Simulazione Indennizzo: OTE 14 Provincia di Caserta
Dati Specificazione
Protezione massima per ha
7613
Protezione per ha λ0,9
E(RLS) 6521,9
Livello di copertura β0,9
Livello Reddito βx6521,9 5869,7
Reddito per area (RLS corrente)
5165,3
Fattore di pagamento τ = [5869,7-5165,3]/5869,7 0,12
Indennizzo per ha τ x x λ0,12x7613x0,9=
822,2
Tab. 11
50
Riflessioni finali
La procedura impiegata, fondata sull’utilizzo del RLS di riferimento, produce, con riferimento ad una data area agraria, una omogeneizzazione della redditività per ha e consente di attribuire a livello della singola azienda la variabilità del RLS per ha alle peculiarità del territorio in cui l’azienda si trova ad operare e alla composizione dei processi di produzione dall’azienda attivati.
Traslando l’analisi dal dato regionale a quello provinciale, è possibile in parte operare un controllo dell’influenza esercitata dal territorio sulla redditività per ha. La variabilità del RLS per ha verrebbe a dipendere dalla composizione dei processi di produzione organizzati e dunque dalla capacità di ciascuna azienda di compensare la variazione della redditività dei differenti processi.
51
Riflessioni finali
L’efficacia del controllo aumenterebbe se si scendesse ulteriormente di livello fino alle “aree omogenee” così come individuate dalla territorializzazione dei diversi PSR. Infatti, sarebbe possibile isolare le aree, e le aziende in esse presenti, per le quali la capacità reddituale è effettivamente colpita dalla crisi di un particolare processo di produzione.
La validità dei risultati è però (negativamente) influenzata dallo sfasamento temporale dei dati RICA, i quali rispetto all’anno corrente sono aggiornati al biennio precedente.
52