Una nuova fonte di informazione sulla distribuzione del reddito nell'agricoltura italiana

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Una nuova fonte di informazione sulla distribuzione del reddito nell'agricoltura italiana

Scopo del lavoro

L’attenzione verso la distribuzione del reddito e le conseguenze delle politiche agricole dal punto di vista distributivo, dopo essere stata per lungo tempo messa in secondo piano dalle problematiche di efficienza (miglioramento strutturale dell’agricoltura italiana, eliminazione delle politiche distorsive mediante il disaccoppiamento del sostegno) è nuovamente tornata al centro dell’attenzione negli ultimi anni. La prospettiva di un possibile ridimensionamento del sostegno ai redditi agricoli, fino ad oggi garantito dalla PAC, e la grave crisi macroeconomica globale hanno infatti in un certo senso riportato in primo piano l’importanza degli obiettivi di equità distributiva.
Che il sostegno ai redditi agricoli garantito dalla PAC sia fondamentalmente distorto a favore delle aziende più grandi è fatto noto da tempo (Harvey 1997; Tracy 1997). Non mancano inoltre ricerche che dimostrano come la distribuzione del sostegno abbia un effetto sostanzialmente regressivo sulla distribuzione del reddito, aumentando la diseguaglianza (Allanson, Rocchi 2008). La stessa Commissione Europea,nel preparare l’accordo per il cosiddetto Health Check della PAC, ha segnalato nella sua analisi preliminare l’obiettivo di favorire una più equa distribuzione dei pagamenti (Commissione Europea, 2008: p. 19).
Nel dibattito sulla riforma della PAC programmata per il dopo 2013 il tema della redistribuzione del sostegno è entrato a pieno titolo. La comunicazione della Commissione Europea del novembre 2010 (Commissione Europea, 2010), avviando tale dibattito, ha posto esplicitamente la questione di come ottenere una “equa distribuzione” dei pagamenti diretti. Gli obiettivi da perseguire e le modalità di redistribuzione del sostegno sono stati oggetto di studi e analisi sia a livello europeo (cfr. ad esempio Bureau, Witzke 2010) che italiano (Inea 2009; Romano, Rocchi, 2011).
Qualunque sia l’obiettivo che si vuole perseguire con la riforma del sostegno ai redditi agricoli, nasce comunque l’esigenza di una base informativa che possa supportare le analisi sugli impatti e orientare adeguatamente la scelta degli strumenti da attuare. La valutazione degli aspetti distributivi, infatti, rende necessaria la considerazione delle caratteristiche dei soggetti beneficiari, oltre che delle aziende agrarie con le quali essi esercitano la loro attività. In particolare diventa importante conoscere il reddito totale dei potenziali beneficiari e non esclusivamente quello generato dall’attività di produzione agricola: come è noto, con la diffusione di forme di agricoltura part-time, per molte famiglie l’attività di produzione agricola è solo una, e spesso non la principale, fonte di reddito.
L’obiettivo di migliorare il targeting del sostegno dal punto di vista distributivo richiede inoltre che le caratteristiche dei potenziali beneficiari possano essere valutate con riferimento al complesso della popolazione italiana e non solo a quella impegnata nell’attività agricola: è necessario in altri termini passare da una prospettiva settoriale ad una prospettiva che tiene in considerazione le caratteristiche generali del sistema economico italiano.
Le principali fonti di informazione microeconomica sull’agricoltura (come il sistema di indagini sull’agricoltura dell’ISTAT e la Rete di Informazione Contabile Agricola RICA dell’INEA) hanno, come è ovvio, un orientamento prettamente settoriale, avendo l’obiettivo di rappresentare correttamente l’agricoltura come settore produttivo (l’insieme delle unità di produzione dedicate alla realizzazione dei processi produttivi agricoli all’interno dell’economia italiana), più che i soggetti (famiglie, imprese e altre istituzioni) in qualche modo coinvolti nella produzione agricola. Nelle indagini settoriali viene tuttavia rilevata anche una serie di informazioni sui soggetti, che possono fornire indicazioni utili. Con riferimento all’Italia, alcuni studi hanno già utilizzato questi dati per analizzare dal punto di vista distributivo gli impatti delle politiche agricole (Rocchi 2009).
Questo lavoro si propone di sviluppare questo tipo di analisi attraverso la creazione una nuova fonte di informazione statistica. Il risultato è stato ottenuto unendo in un unico archivio dati provenienti da due indagini diverse effettuate dall’ISTAT utilizzando appropriate procedure statistiche. Nel caso specifico sono stati utilizzati, congiuntamente, un campione rappresentativo delle aziende agrarie italiane e un campione rappresentativo delle famiglie italiane (sia agricole che non agricole).
L’obiettivo è quello di ottenere un database che, pur rappresentando correttamente l’agricoltura, permetta di descrivere anche le caratteristiche delle famiglie agricole in termini di livelli di reddito e di benessere.
Nel prossimo paragrafo verranno brevemente descritte le fonti di informazione utilizzate e la procedura seguita per la loro “fusione” in un unico archivio. Nel paragrafo successivo verranno presentati alcuni risultati preliminari sulla distribuzione del reddito e dei pagamenti diretti PAC ricavabili dalla nuova fonte informativa per esemplificare le potenzialità del lavoro avviato.

Descrizione dei dati di partenza e della procedura utilizzata

Nell’ambito del sistema delle indagini agricole1, a partire dal 1997 l’ISTAT rileva annualmente presso un campione di aziende agrarie, rappresentativo sia a livello nazionale che regionale, i costi e i ricavi delle attività di produzione (Indagine sui risultati economici delle aziende agrarie, REA)2 . L’indagine è stata avviata per sopperire alle esigenze informative generate dalle stime di contabilità nazionale, che devono seguire standard fissati a livello europeo. A partire dall’anno contabile 2003 l’indagine è integrata con la RICA. Dalle contabilità delle aziende con dimensione economica superiore ad una certa soglia, che costituisce il campione rilevante per l’INEA, vengono ricavate le informazioni necessarie a completare il questionario REA; l’ISTAT inoltre compila direttamente il questionario presso un campione rappresentativo delle aziende più piccole.
L’interesse dell’indagine REA ai fini di questo lavoro, è costituito dalle informazioni che in essa vengono rilevate sulle caratteristiche e i redditi delle famiglie agricole.
Per ogni componente della famiglia agricola, infatti, vengono registrati oltre che l’impegno in azienda anche le fonti di reddito extraziendale (altri redditi da lavoro autonomo, redditi da lavoro dipendente, pensioni, redditi da capitale e altro). L’entità di questi redditi, viene quantificata per classi. Sulla base di questa informazione è possibile effettuare una stima non solo del reddito agricolo della famiglia (stimabile direttamente a partire dai costi e ricavi aziendali, rilevati in dettaglio dall’indagine) ma anche del reddito totale e della sua composizione.
Questa peculiarità dell’indagine, oltre a rappresentare un aspetto interessante di per sé, ha costituito la base per la sua integrazione con i dati provenienti da un’altra fonte di informazioni prodotta dall’ISTAT: il campione dell’Indagine EU-SILC sul reddito e le condizioni di vita delle famiglie italiane3. Si tratta in questo caso di un campione rappresentativo di tutte le famiglie italiane rilevato nell’ambito di un’indagine panel-europea. L’indagine SILC rileva con estremo dettaglio l’entità (definendo variabili continue e non solo per classi come nel caso della REA) e la composizione del reddito delle famiglie oltre che un’ampia batteria di indicatori relativi al loro benessere inteso in senso ampio: condizioni di salute e abitative, livelli di istruzione, condizione di benessere individuale famigliare percepito e così via. Pur essendo rappresentativo del complesso delle famiglie italiane il campione SILC, a differenza del campione REA, non può però essere utilizzato da solo per studiare le sole famiglie agricole che, costituendo solo una piccola quota del totale della popolazione italiana, sono in esso sotto-rappresentate.
La ricerca è stata avviata con l’obiettivo di valorizzare questi aspetti complementari delle due indagini attraverso una loro utilizzazione congiunta. Le due fonti di informazione sono state infatti integrate mediante una procedura di matching statistico (D’Orazio et al., 2006). Mediante queste tecniche tutte le unità osservate contenute in un database ricevente (in questo caso le aziende/famiglie agricole rilevate con l’indagine REA) ricevono da un database donatore (l’indagine SILC) una serie informazioni aggiuntive.
Il lavoro si è svolto in due fasi. Nella prima, sulla base delle informazioni raccolte dalle due indagini, è stato creato in entrambe i database un gruppo di variabili uguali riguardanti: il reddito totale della famiglia, la sua composizione per fonti di reddito (agricolo, da lavoro autonomo, da lavoro dipendente, da pensione, da capitale e altri redditi), la prevalenza o meno dell’attività agricola come fonte di reddito, il numero di componenti con almeno una fonte di reddito. Una particolare attenzione è stata necessaria per definire queste variabili in modo omogeneo: le stesse informazioni, infatti, vengono rilevate con modalità e adottando definizioni non sempre perfettamente sovrapponibili nelle due indagini. In particolare il valore medio corrispondente alle cinque classi di reddito extraziendale rilevate dalla REA è stato stimato sulla base di una elaborazione dei dati dell’indagine SILC, nella quale le diverse fonti di reddito vengono rilevate in valore assoluto e non solo per classi.
Nella seconda fase a ciascuna delle aziende/famiglie contenute nel database REA è stata attribuita una serie di nuove informazioni provenienti dal database SILC. Nella procedura di matching l’assegnazione delle nuove informazioni a ciascuna osservazione del database ricevente è stata effettuata secondo un criterio di “somiglianza” con le osservazioni del database donatore. Tale somiglianza viene “misurata” sulla base delle caratteristiche rappresentate proprio dalle variabili “comuni” ai due archivi preparate nella prima fase. L’ipotesi è che le variabili “donate” al database ricevente siano in qualche modo correlate con le variabili utilizzate come “ponte” tra i due archivi originali. Così ad esempio, i livelli di benessere (espressi con variabili non monetarie, come si vedrà più avanti) sono stati ritenuti connessi al livello e alla composizione del reddito famigliare, alla composizione della famiglia, alla collocazione geografica etc. Sulla base di questa ipotesi alle famiglie agricole rilevate dalla REA sono stati assegnati i punteggi di benessere rilevati in famiglie simili (anche se non necessariamente agricole) rilevate dall’indagine SILC. La metodologia statistica impiegata nel matching delle indagini REA e SILC è stata presentata nel convegno 2011 della Società Italiana di Statistica (Pizzoli et al., 2011) e si basa su una procedura già impiegata dall’ISTAT nella costruzione di un archivio integrato da usare nella costruzione della matrice di contabilità sociale dell’economia italiana.
Il risultato della procedura è costituito da un archivio REA integrato da una serie di variabili nuove, sia relative al reddito e alla sua composizione, che ai livelli di benessere.

Primi risultati

Un primo sguardo ai livelli di reddito e alle condizioni di benessere delle famiglie che in Italia gestiscono una qualche forma di attività agricola, così come risultano dal nuovo archivio di dati microeconomici, può essere dato guardando alla tabella 1.
Le famiglie rilevate dall’indagine REA vengono suddivise tra diversi livelli di reddito netto pro-capite. E’ bene sottolineare come i cinque strati non corrispondano a gruppi di famiglie agricole di eguale numerosità: ogni famiglia infatti viene assegnata ad uno strato in base a soglie definite con riferimento al totale delle famiglie italiane, sia quelle che svolgono attività agricola che quelle che con l’agricoltura non hanno a che fare. Come risulta dalla prima colonna, gran parte delle famiglie rilevate dalla REA sarebbero da collocare nel primo quintile (20%) della popolazione italiana, quello con redditi più bassi. La concentrazione delle famiglie nei quintili più bassi risulta maggiore di quella stimata in precedenti analisi basate sul solo campione REA (Rocchi 2009). Il reddito procapite di questo 71% di famiglie “agricole” si aggira in media intorno a 6.000€. Il restante 30% di famiglie che esercitano l’agricoltura si divide tra gli strati più alti con redditi medi progressivamente crescenti fino a raggiungere i 55.000€.
Le altre colonne della tabella riportano il valore medio di una serie di indicatori di benessere. Si tratta di quattro punteggi misurati su una scala a 5 intervalli. I primi 2 riguardano livelli “percepiti”: all’intervistato viene chiesto di dare una autovalutazione di un particolare aspetto del benessere. I restanti due riguardano invece aspetti misurati sulla base di un indicatore oggettivo. Come si vede le variazioni nella media non sono grandissime (nonostante le differenze tra singole osservazioni possono essere piuttosto elevate) anche se sembra si possa osservare una certa correlazione positiva tra benessere e livello di reddito.

Tabella 1 - Reddito e livelli di benessere delle famiglie agricole italiane - 2007


Fonte: elaborazione su dati ISTAT

La tabella 2 propone alcuni dati utili per delineare la distribuzione del reddito da lavoro autonomo agricolo in Italia. Deve essere innanzitutto rilevato come, secondo i dati utilizzati, circa il 10% di famiglie incluse nei due strati più alti percepisca intorno al 50% del reddito agricolo netto (cioè misurato come componente di reddito disponibile per l’utilizzazione famigliare). Le famiglie incluse nella fascia di reddito più elevata percepiscono oltre il 38% del totale. Il peso medio del reddito agricolo sul totale del reddito netto famigliare, che nel caso delle famiglie del primo quintile supera il 40%, decresce al crescere del livello di reddito con l’eccezione dell’ultimo strato (dove il reddito agricolo rappresenta in media circa un quarto dei redditi percepiti dalle famiglie).

Tabella 2 - Distribuzione del reddito agricolo in Italia


Fonte: elaborazione su dati ISTAT

I risultati presentati fin qui sono corrispondenti ad una rappresentazione dualistica dell’agricoltura italiana e sembrano confermare quanto emerso da analisi precedenti. Il reddito agricolo si distribuisce in modo asimmetrico , con un gruppo riotto di famiglie con reddito totale elevato rispetto alla media italiana che di fatto è titolare di una quota maggioritaria del totale dei redditi agricoli.
Al fine di completare questa breve rassegna di risultati nelle tabelle 3 e 4 la classificazione delle famiglie agricole in base al livello di reddito totale viene messa in relazione con la distribuzione dei pagamenti diretti della PAC, così come risultava dall’indagine REA del 2007. La distribuzione mostra una struttura a “clessidra”, con il primo e l’ultimo strato che percepiscono una quota simile di premi e gli strati intermedi percentuali inferiori. Bisogna però tener presente che la distribuzione delle famiglie negli strati non presenta la stessa struttura, come veniva mostrato nella tabella 1. Ne risulta un pagamento individuale medio che cresce con continuità passando da quelli percepiti dalle famiglie con reddito più basso (2.079€) a quelli percepiti dalle famiglie con reddito più alto (19.966€).

Tabella 3 - Targeting dei pagamenti diretti


Fonte: elaborazione su dati ISTAT

Il dato fa emergere con ogni evidenza la distorsione dei pagamenti diretti dal punto di vista distributivo. Si consideri anche che, secondo i dati utilizzati, il rapporto (espresso in percentuale) tra pagamenti diretti e reddito totale della famiglia cresce al crescere del livello di reddito dei beneficiari! Sembrano essere confermate, dunque, almeno con riferimento all’Italia, le motivazioni di equità che giustificherebbero una riforma del pagamento unico e una sua significativa redistribuzione a partire dal 2014. Come è stato sottolineato in un’analisi recentemente pubblicata (Romano, Rocchi 2011) la semplice regionalizzazione dei pagamenti per unità di superficie, in teoria già possibile a partire dalla riforma Fischler del 2003 ma non adottata dall’Italia che ha preferito la determinazione “storica” dei pagamenti individuali, comporterebbe un rilevante effetto redistributivo.
A scopo esemplificativo, nella tabella 4 viene simulata la distribuzione dei pagamenti che risulterebbe dalla regionalizzazione adottando un pagamento ad ettaro identico per tutti a livello di regioni amministrative (flat rate superfici) oppure dalla quantificazione dei pagamenti individuali in base alle unità di lavoro impiegate (sempre a livello regionale: flat rate lavoro).

Tabella 4 - Riforma PAC e targeting dei pagamenti


Fonte: elaborazione su dati ISTAT

Gli effetti redistributivi appaiono evidenti. La quota di pagamenti percepita da famiglie beneficiarie incluse nel quintile con reddito più alto si dimezzerebbe, passando dal pagamento storico (Tabella 3) ad un pagamento commisurato alle unità di lavoro impiegate. Ampliandosi la “platea” di beneficiari (Romano e Rocchi, 2011) verrebbe a livellarsi significativamente anche l’entità dei pagamenti individuali. Se con il calcolo dei pagamenti diretti su base “storica” (che poi è quella corrente) i pagamenti individuali percepiti dai beneficiari più ricchi avevano un importo in media di dieci volte superiore a quello percepito dai beneficiari più poveri, nello scenario con pagamenti commisurati al lavoro utilizzato questo rapporto si riduce a circa due volte e mezzo.
Anche se esiste un dibattito sull’opportunità che una politica settoriale come la PAC persegua obiettivi redistributivi, alla luce di questi risultati sembra difficile negare l’opportunità che una sua riforma la armonizzi maggiormente agli obiettivi di equità perseguiti dalle politiche di fiscalità generale, soprattutto nella prolungata fase di crisi economica che attraversa l’economia europea.

Conclusioni

In questo articolo sono stati illustrati i primi risultati ottenuti nell’ambito di uno studio finalizzato alla creazione di una nuova fonte di informazione microeconomica per l’analisi della distribuzione del reddito in agricoltura. La procedura di matching tra l’archivio dell’indagine REA sui risultati economici delle aziende agricole e quello l’indagine EU-SILC sui redditi e le condizione di vita delle famiglie italiane si è dimostrata fattibile sulla base delle informazioni rilevate da entrambe le indagini. L’utilizzazione congiunta con le informazioni SILC permette una migliore stima del reddito totale delle famiglie agricole a partire dalle informazioni rilevate con l’indagine REA. Questo costituisce un risultato rilevante anche ai fini delle stime di contabilità nazionale per il settore agricolo. Il campione REA infatti permette una eccellente copertura statistica delle famiglie agricole (quelle cioè che tra le fonti di reddito comprendono anche redditi da lavoro autonomo agricolo) a differenza delle altre indagini correnti su campioni di famiglie. Inoltre, la possibilità di caratterizzare le famiglie che svolgono attività agricola in base ad alcuni indicatori di benessere diversi dal semplice reddito procapite, costituisce un importante contributo all’analisi dell’economia del settore e alla formulazione delle politiche.
I risultati presentati sono i primi di un percorso di ricerca tutt’ora in atto. Due sono le principali verifiche svolte ancora parzialmente, e che dovranno essere completate.
La prima riguarda la stabilità dei risultati al variare della procedura statistica utilizzata. Poichè la procedura di matching richiede la definizione di una serie di parametri, come ad esempio la suddivisione delle osservazioni per area geografica o l’importanza relativa assegnata alle variabili sulla base delle quali si misura la “somiglianza” tra archivio ricevente e donatore, sarà necessaria un’analisi della stabilità dei risultati al variare dei parametri stessi. La stessa procedura di matching può inoltre essere modificata.
La seconda verifica riguarderà una valutazione della qualità “intrinseca” dei risultati, ad esempio sulla base della correlazione statistica esistente tra informazioni “donate” con la procedura di matching e le variabili comuni utilizzate come “ponte” statistico tra le due indagini.
Un ultimo risultato è atteso sul piano metodologico: il lavoro svolto dovrebbe suggerire modifiche alle indagini stesse (come ad esempio l’introduzione o la ridefinizione di alcuni quesiti sul questionario per rendere più semplice e affidabile la creazione delle variabili “ponte” oppure un adattamento del piano di campionamento per consentire una più adeguata stratificazione nella realizzazione del matching) che, senza stravolgerne caratteristiche e costi, siano capaci di renderle più adatte ad una successiva utilizzazione congiunta.

Riferimenti bibliografici

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  • Romano, D. e Rocchi, B. (2011). Pagamenti diretti e lavoro. Un’analisi degli impatti distributivi. Working Paper Gruppo 2013 n. 17. Roma, Coldiretti

  • Tracy, M. (1997). Agricultural policy in the European Union and other market economies. Genappe, (B): APS, 2nd edition

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