RICERCA SULLA GESTIONE DEL RISCHIO IN AGRICOLTURA E

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

Sintesi della ricerca 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. 2

Stabilizzazione del Reddito È da sempre un obiettivo centrale della PAC Le strategie Passato • Meccanismi di Mercato • Aiuti Ex-post per eventi climatici avversi Inesistente Presente • Pagamenti Diretti disaccoppiati • Utilizzo di risorse per facilitare l’accesso agli strumenti di gestione del rischio Marginale Futuro • Nuovo set pagamenti diretti • Fondo Mutualità per stabilizzazione del reddito • Assicurazioni Fondi Mutualità rischi Centrale? ? ? Quale il ruolo della Gestione del Rischio? 3

La proposta della Nuova PAC 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. Un pacchetto di strumenti perseguire soluzioni di stabilizzazione del reddito che integrino interventi Nuova PAC diretti sul reddito + contributi ai premi assicurativi e fondi mutualistici perdite derivanti da avversità atmosferiche, malattie degli animali e delle piante e infezioni parassitarie; allocazione di rischi specifici sui mercati assicurativi contributi a fondi mutualistici operanti come strumento di stabilizzazione del reddito 4

Necessario Riflettere Strumenti di gestione del Rischio Fattori di Rischio: Condizioni Climatiche Instabilità dei mercati e volatità dei prezzi Evoluzione dei consumi Globalizzazione Crescente Capacità di innovare dell’impresa Costo fattori produttivi Variabili Macro: Tasso di cambio Tasso di interesse Prelievo fiscale Rischio reddito fattore derivato ma ha assunto una certa rilevanza nei dibattiti 5

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

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

Focus della Ricerca Rischio reddito Trasferimento del Rischio Strumenti Finanziari e Assicurativi In Italia oggi sono stati attivati solo strumenti di copertura dei rischi di produzione per calamità naturali 8

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

1. SISTEMI DI ASSICURAZIONE AGRICOLA NEL MONDO

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 • Assicurazione sulle rese • Assicurazione sul ricavo La polizza assicurativa può coprire: - Rischio singolo - Rischio combinato • Assicurazione singola • Assicurazione combinata Le polizze assicurative possono essere articolate in merito a: - dati storici a livello aziendale o di area - indici diretti o indiretti. • Assicurazione indicizzata Tra gli strumenti di gestione dei rischi (di mercato ed atmosferici), che non rientrano tra gli strumenti assicurativi, ci sono i fondi di mutualità Fondi per calamità ed aiuti ad hoc 11

Sistemi di assicurazione agricola nel mondo 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. 12

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

Alcune precisazioni: 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. 14

Focus sui Modelli Assicurativi finalizzati alla stabilizzazione dei redditi

All Risk Finalizzato a stabilizzare i Redditi I programmi analizzati 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 16

Specifiche dei modelli assicurativi per garantire il 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, aziendale va oltre la singola coltivazione, riguarda la totalità delle attività aziendali. Si basa sulle informazioni Fiscali Garanzia livello di Reddito 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. 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). 17

Caratteristiche Modelli Assicurativi Dall’analisi dei modelli assicurativi emerge : una diversità nella qualificazione dell’obiettivo “Reddito” da garantire Necessità di dati fiscali/aziendali/di mercato aggiornati 18

Qualificazione “Reddito” Margine Lordo Reddito Aziendale 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 ai fini fiscali è definibile come reddito derivante da attività di coltivazione e allevamento escluse le attività connesse. NON comprende • Quote reddito da prodotti non assicurati • Pagamenti agricoli • Indennità prestazione di terzi • Reddito da valore aggiunto post raccolta Margine Netto • Costi ammortamento • Benefici per i dipendenti • Costi di interesse • Fitti pagati • Costi per valore aggiunto post raccolta 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

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.

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 21

Una possibile proposta di modello assicurativo “All Risk” per l’Italia, può essere rappresentata proprio dalla mutuazione dei due modelli individuati Ovviamente , a condizione che 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 Tale ipotesi richiede cambiamenti strutturali che non è possibile definire nell’immediato, di conseguenza si rende necessario definire nuove proposte 22

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

Dall’analisi delle esperienze straniere è emerso anche il buon funzionamento di un qualsiasi modello assicurativo è strettamente correlato alla disponibilità di basi informative/statistiche 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 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. 24

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. 25

RICA 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 Quantificato il RLS per area, per l’individuazione dell’indirizzo prevalente (OTE) (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. 26

Tabella degli OTE validi fino all'esercizio contabile 2009 (fonte: INEA) 27

Fascicolo Aziendale Una banca dati che merita una riflessione su come possa essere utilizzata sono i fascicoli aziendali Da cui è possibile ricavare informazioni aggiornate sui dati strutturali ma non economici delle imprese. 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 28

Modello Considerata l’assenza di dati economici puntuali a livello aziendale, 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 29

Modello “All Risk” area Strumento per gestire il rischio che deriva dalla perdita di reddito legato ad una cultura in una specifica 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.

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

Modello “All Risk” area Dati Specificazione Protezione massima per ha Protezione per ha λ E(RLS) Media RLS (per area) triennio precedente Livello di copertura β Livello Reddito βx. E(RLS) Reddito per area (RLS corrente) RLS’ Fattore di pagamento Indennizzo per ha τ = [βx. E(RLS)-RLS’]/βx. E(RLS) τx xλ 0 0 λ 1 0 β 1

SIMULAZIONE Modello “All Risk” area Dati Specificazione Protezione massima per ha Protezione per ha λ E(RLS) Media RLS (per area) triennio precedente Livello di copertura β Livello Reddito βx. E(RLS) 900€ Reddito per area (RLS corrente) RLS’ 700€ Fattore di pagamento τ = [βx. E(RLS)-RLS’]/βx. E(RLS) τ =(900 -700)/900= 0. 222 Indennizzo per ha τx xλ 333€ 0 0 λ 1 1. 500€ 1 1. 000€ 0 β 1 0, 9 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 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. 35

Step 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 36

Premessa 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. 37

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) Tab. 1 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. 34 La variabilità più bassa si riscontra per l’OTE 13, 33 e 31. 39

Step 2 e 3 - RLS medio per OTE: confronto con valore medio 2006 -2008 Tab. 2 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 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) 13 PROV Tab. 3 AV SA 32 33 34 60 - 6146, 244 5353, 288 3068, 032 20997, 43 3086, 485 σ 504, 1372 1068, 409 - 467, 2545 2057, 043 5 12 0 6 8 0 1 25281, 29 450, 7801 2 3 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 0 14 3 0 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 0 22 1 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 29 0 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 μ NA 31 1175, 341 2631, 688 μ CE 20 μ N BN 14 2 13 15 2 27 5 20 22 0 15 26 9 2 3 5 6 7 2 3

Provincia di Avellino Tab. 4 OTE μ μ (2006) (2007) μ (2008) μ μ (2009) Var% 13 812, 98 974, 57 956, 74 914, 7 14 1321, 75 1328, 93 1271, 21 1307, 2 2631, 688 +101% 20 - - 1175, 3 +28% - 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, 02 3068 34 2830, 85 2950, 11 14879, 41 6886, 79 20997, 4 60 12210, 77 12213, 9 2094, 24 8839, 6 3086, 4 NESSUNA CRITICITA’ 0 +204% -59% 42

Provincia di Benevento Tab. 5 OTE μ μ (2006) (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 32 6647, 30 5587, 75 - - 5456, 45 4908, 16 6895, 35 5325 6376, 8 6744, 7 - NESSUNA CRITICITA’ +8, 4% +5, 7% 33 3403 3546 - - 34 6764, 8 6747, 69 8262, 1 7258, 2 8297, 15 +14, 3% 60 5651, 3 4103, 9 5135, 5 4675, 12 -8, 9% 43

Provincia di Caserta Tab. 6 OTE μ (2006) μ (2007) 13 μ (2008) μ 817 4910, 19 μ (2009) Var% 1392, 8 14 7042, 1 7613, 5 6521, 9 5165, 3 20 24410, 47 18425, 26 31 4606, 9 - - 32 5562, 8 5632 6208, 5 5801 6034, 18 +4% 33 3005, 8 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% 19083, 58 20639, 7 19083, 58 -20, 8% -7, 5% - CRITICITA’ 44

Provincia di Napoli Tab. 7 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 33 - - 34 6074, 3 5967, 8 5783, 18 5941, 7 60 11312, 85 11286, 2 7297, 8 6105, 36 6206, 9 6105, 3 - - Campione poco significativo -1, 6% 6353 9965, 6 6966, 18 +7% -30% 45

Provincia di Salerno Tab. 8 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 33 3114, 2 3146, 35 34 3275 60 7565, 86 - - 6081, 2 6372, 7 +4, 7% 3083, 2 3114, 5 3089, 9 -0, 78% 6047, 21 3696, 29 4339, 5 3712, 2 -14, 4% 4709, 62 5694 5989, 8 8843, 03 +47% 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 Tab. 9 Dati Protezione massima per ha Protezione per ha Specificazione 0 λ 1 E(RLS) Media RLS (per area) triennio precedente β 0 β 1 Livello di copertura Livello Reddito βx. E(RLS) Reddito per area RLS’ (RLS corrente) τ = [βx. E(RLS)-RLS’]/βx. E(RLS) Fattore di pagamento τx xλ Indennizzo per ha 48

Tab. 10 Simulazione Indennizzo: OTE 14 Provincia di Salerno Dati Specificazione Protezione massima per ha Protezione per ha λ E(RLS) 9567, 8 Livello di copertura β Livello Reddito per area (RLS corrente) Fattore di pagamento Indennizzo per ha βx 9567, 8 10310 0, 9 8611 6497, 8 τ = [8611 -6497, 8]/8611 τx xλ 0, 245 x 10310 x 0, 9= 2273, 3 49

Tab. 11 Simulazione Indennizzo: OTE 14 Provincia di Caserta Dati Specificazione Protezione massima per ha Protezione per ha λ E(RLS) 6521, 9 Livello di copertura β Livello Reddito βx 6521, 9 Reddito per area (RLS corrente) 5165, 3 Fattore di pagamento τ = [5869, 7 -5165, 3]/5869, 7 0, 12 Indennizzo per ha τx xλ 0, 12 x 7613 x 0, 9= 822, 2 7613 0, 9 5869, 7 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