RICERCA SULLA GESTIONE DEL RISCHIO IN AGRICOLTURA E NUOVI MODELLI PER LA STABILIZZAZIONE DEL REDDITO.

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1 RICERCA SULLA GESTIONE DEL RISCHIO IN AGRICOLTURA E NUOVI MODELLI PER LA STABILIZZAZIONE DEL REDDITO

2 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

3 Stabilizzazione del Reddito 3 È da sempre un obiettivo centrale della PAC Le 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??? Passato Presente Futuro

4 La proposta della Nuova PAC 4 Un pacchetto di strumenti per perseguire soluzioni di stabilizzazione del reddito che integrino interventi diretti sul redditoallocazione 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;

5 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 interesse Prelievo fiscale

6 6 Necessità di differenti categorie di strumenti di gestione del Rischio Aziendali Comparto Settore Sistema Paese

7 Strategie di gestione del Rischio per le Aziende 7 Riduzione dell’esposizione al Rischio Azioni strategiche dell’impresa Riduzione dell’esposizione al Rischio Azioni strategiche dell’impresa Trasferimento del Rischio Strumenti Finanziari e Assicurativi Trasferimento del Rischio Strumenti Finanziari e Assicurativi

8 Focus della Ricerca 8 Trasferimento del Rischio Strumenti Finanziari e Assicurativi 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

9 Rassegna di modelli di strumenti assicurativi per il settore agricolo PUNTO 1 DELLA RICERCA

10 1. SISTEMI DI ASSICURAZIONE AGRICOLA NEL MONDO

11 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

12 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 13 Assicurazione singola e combinata Assicurazione indicizzata Assicurazione sulle rese e sul reddito Fondi per calamità e d aiuti ad - hoc

14 Alcune precisazioni: 14  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.

15 Focus sui Modelli Assicurativi finalizzati alla stabilizzazione dei redditi

16 16 All Risk Finalizzato a stabilizzare i Redditi limitata diffusione “All Risk” Dalla rassegna dei modelli assicurativi emerge chiaramente la limitata diffusione di modelli “All Risk”. assenti in Europa concentrano Stati Uniti Canada Tali esperienze sono assenti in Europa e si concentrano principalmente negli Stati Uniti e in Canada Progetti Pilota con scarsi risultati I programmi analizzati

17 17 Specifiche dei modelli assicurativi per garantire il reddito Garanzia livello di Reddito Livestock: PREZZO Specifici programmi assicurativi per il settore Zootecnico, garantisco da danni derivanti dalla diminuzione di PREZZO. Margine Lordo Il programma LGM prevede la protezione contro la perdita del Margine Lordo (differenza Ricavo-Costi Produzione) AGR: l’intero reddito aziendale Assicura l’intero reddito aziendale, va oltre la singola coltivazione, riguarda la totalità delle attività aziendali. informazioni Fiscali Si basa sulle informazioni Fiscali Agri-Stability: diminuzionimargine netto 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 18 Caratteristiche Modelli Assicurativi diversitàqualificazione “Reddito” una diversità nella qualificazione dell’obiettivo “Reddito” da garantire Dall’analisi dei modelli assicurativi emerge : Necessità di dati fiscali/aziendali/di mercato aggiornati

19 Qualificazione “Reddito” Margine Lordo Reddito 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 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 Reddito 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

20 Componenti Margine Netto Ricavi AmmissibiliSpese ammissibili Vendita di prodotti agricoli Prodotti Sconti sui costiContenitori Risarcimento danni Fauna Fertilizzanti Indennità assicurativaPremi assicurativi Pagamenti a sostegnoSpese 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 21 Dati fiscali/aziendali/di mercato aggiornati si fondano sulle informazioni fiscali delle singole aziende I modelli assicurativi analizzati si fondano sulle informazioni fiscali delle singole aziende. Reddito di riferimento, Reddito Reale attuale 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. differenze Il funzionamento dei due programmi assicurativi è molto simile. Le differenze sostenziali sono: tipologia di reddito nella tipologia di reddito di riferimento possibilità scegliere percentuale di protezione livello di indennizzo nella possibilità per l’agricoltore di scegliere nel piano AGR la percentuale di protezione e il livello di indennizzo.

22 22 Una possibile proposta di modello assicurativo “All Risk” per l’Italia, può essere rappresentata proprio dalla mutuazione dei due modelli individuati sistema di rilevazione fiscale i livelli di Reddito affidabili 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

23 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 24 buon funzionamento modello assicurativocorrelato basi informative/statistiche 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. necessario valutarequali dati sono disponibili Di conseguenza, per la definizione del nostro modello è necessario valutare anche quali dati sono disponibili La 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 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.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.piano di campionamento 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 26 Reddito Lordo Standard (RLS), 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. RLS Valore della produzione per ha Costi Variabili specifici per ha dell’indirizzo prevalente (OTE 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 27 Tabella degli OTE validi fino all'esercizio contabile 2009 (fonte: INEA)

28 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. Viticoltura, Olivicoltura, Agrumicoltura, Coltivazioni Permanenti e Serre In particolare, vi è una diretta corrispondenza con le OTE: Viticoltura, Olivicoltura, Agrumicoltura, Coltivazioni Permanenti e Serre Da questa sezione è possibile evincere l’estensione territoriale destinata ad alcune produzioni. Viticoltura, Olivicoltura, Agrumicoltura, Coltivazioni Permanenti e Serre In particolare, vi è una diretta corrispondenza con le OTE: Viticoltura, Olivicoltura, Agrumicoltura, Coltivazioni Permanenti e Serre

29 29 Modello l’assenza di dati economici livello aziendale MODELLO ASSICURATIVO PER AREA 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 GRIP 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. redditività media dell’area La nostra proposta utilizzerebbe la stessa logica ma applicata alla redditività media dell’area

30 Beneficiari: una area di riferimento 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.

31 31 Da GRIP a Modello “All Risk” area Media 3 anni precedenti

32 Modello “All Risk” area DatiSpecificazione Protezione massima per ha   0 Protezione per haλ 0λ10λ1 E(RLS)Media RLS (per area) triennio precedente Livello di coperturaβ 0β10β1 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

33 Modello “All Risk” area DatiSpecificazione Protezione massima per ha   0 1.500€ Protezione per haλ 0λ10λ1 1 E(RLS) Media RLS (per area) triennio precedente 1.000€ Livello di copertura β 0β10β1 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

34 Caso - Campania 34

35 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.

36 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

37 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.

38 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

39 Step 1 - RLS medio per ettaro su base regionale per tipo di attività prevalente (anno 2009) OTEμσ 131222,19374,92 144962,882467,10 2042022,4927226,52 315641,02794,36 326083,881561,24 333095,28420,49 347655,7710056,69 606023,243369,46 forte variabilità OTE 20 34 più bassa OTE 13, 33 e 31. 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

40 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 % 13988,72963,36939,8963,91222,1926,79 147059,246984,65425,76489,84962,88-23,52 2039505,6941886,841812,541068,342022,52,32 315187,695227,915712,95376,165641,024,92 325728,725643,96143,95838,846083,884,19 333120,293262,93088,83157,333095,28-1,96 345722,156854,547264,96613,867655,7715,75 608225,367522,85539,87095,986023,24-15,11 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.

41 RLS per OTE su base provinciale: media, deviazione standard e numero aziende campionate (anno 2009) PROV 1314203132333460 AV μ1175,3412631,688-6146,2445353,2883068,03220997,433086,485 σ504,13721068,409-467,25452057,043025281,29450,7801 N512068123 BN μ 1028,2373463,485-5325,0776744,707-8297,1574675,121 σ 149,12461791,272-797,1991267,0669-10600,951591,403 N 2130143096 CE μ 1392,8765165,30619083,58-6034,18732603240,6756959,496 σ 53,915141960,07711174,09-1472,8720730,74664075,185 N 2155022127 NA μ -6455,37758837,0763376105,367-6353,036966,188 σ -471,197330866,5201534,805-215,3295414,8065 N 0220229032 SA μ 15036497,89431949,89-6372,7113089,9923712,2828843,03 σ 02367,16315399,23-1627,252435,6793773,30944776,763 N 127220152653 Tab. 3

42 Provincia di Avellino OTEμ (2006) μ (2007)μ (2008)μ μ (2009)Var% 13812,98974,57956,74914,71175,3+28% 141321,751328,931271,211307,22631,688+101% 20--- 315948,696349,026146,246147,96146,20 322529,492485,685353,283456,15353,2+54% 3330683068,023068 0 342830,852950,1114879,416886,7920997,4+204% 6012210,7712213,92094,248839,63086,4-59% Tab. 4 NESSUNA CRITICITA’ 42

43 Provincia di Benevento OTEμ (2006) μ (2007)μ (2008)μ μ (2009)Var% 131076,58947,67945,21989.821028,2+3,8% 142934,312818,133554,83102,43463,4+11,6% 20----- 314698,234569,85456,454908,165325+8,4% 326647,305587,756895,356376,86744,7+5,7% 3334033546--- 346764,86747,698262,17258,28297,15+14,3% 605651,3 4103,95135,54675,12-8,9% Tab. 5 NESSUNA CRITICITA’ 43

44 Provincia di Caserta OTEμ (2006) μ (2007)μ (2008)μμ (2009)Var% 138171392,8 147042,17613,54910,196521,95165,3-20,8% 2024410,4718425,2619083,5820639,719083,58-7,5% 314606,9--- 325562,856326208,558016034,18+4% 333005,83260 3175,263260+2,6% 3415650,3210813,973240,679901,653240,6-67% 6046814505,26582,55256,26959,49+32% Tab. 6 CRITICITA’ 44

45 Provincia di Napoli OTEμ (2006) μ (2007)μ (2008)μ μ (2009)Var% 13----- 1474297613,56094,47045,66455,37-8,3% 206030358807606205991058837-1.7% 316336,96336,863376336,963370 326248,86266,76105,366206,96105,3-1,6% 33----- 346074,35967,85783,185941,76353+7% 6011312,8511286,27297,89965,66966,18-30% Tab. 7 Campione poco significativo 45

46 Provincia di Salerno OTEμ (2006) μ (2007)μ (2008)μμ (2009)Var% 13----1503 1410310,810055,78337,159567,86497,8-32% 2029039,929786,428833,6829219,931949,8+9,3% 316337---- 325832,475919,86491,586081,26372,7+4,7% 333114,23146,353083,23114,53089,9-0,78% 3432756047,213696,294339,53712,2-14,4% 607565,864709,6256945989,88843,03+47% Tab. 8 CRITICITA’ 46

47 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

48 Indennizzo DatiSpecificazione Protezione massima per ha   0 Protezione per haλ 0λ10λ1 E(RLS)Media RLS (per area) triennio precedente Livello di copertura β 0β10β1 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

49 Simulazione Indennizzo: OTE 14 Provincia di Salerno DatiSpecificazione Protezione massima per ha  10310 Protezione per haλ 0,9 E(RLS)9567,8 Livello di coperturaβ 0,9 Livello Reddito βx9567,8 8611 Reddito per area (RLS corrente) 6497,8 Fattore di pagamento τ = [8611-6497,8]/8611 0,245 Indennizzo per haτ x  x λ 0,245x10310x0,9= 2273,3 Tab. 10 49

50 Simulazione Indennizzo: OTE 14 Provincia di Caserta DatiSpecificazione Protezione massima per ha  7613 Protezione per haλ 0,9 E(RLS)6521,9 Livello di coperturaβ 0,9 Livello Redditoβx6521,95869,7 Reddito per area (RLS corrente) 5165,3 Fattore di pagamentoτ = [5869,7-5165,3]/5869,70,12 Indennizzo per haτ x  x λ 0,12x7613x0,9= 822,2 Tab. 11 50

51 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

52 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