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

2

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

4

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

6

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

8

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

11

• 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

12

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.

13

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.

18

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.

21

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.

22

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

24

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.

25

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.

26

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

27

Tabella degli OTE validi fino all'esercizio contabile 2009 (fonte: INEA)

28

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

29

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

35

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

36

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

37

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.

38

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.

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