I Psr a sostegno di formazione e assistenza tecnica: chi spende i (pochi) soldi a disposizione?

Introduzione1

Conoscenza e innovazione continuano a rappresentare fattori chiave per lo sviluppo del settore agricolo, anche nei paesi occidentali (Esposti, 2012a; Vagnozzi, 2014). Le sfide che questo settore è chiamato oggi ad affrontare sono ben diverse da quelle che erano state alla base della Green Revolution. Cambiamenti climatici, sicurezza alimentare, un uso più efficiente delle risorse anche in ambito agricolo, biodiversità: sono questi i temi che determinano un rinnovato interesse per gli aspetti legati alla conoscenza e dell’innovazione in agricoltura (Materia, 2012).
Il ruolo del sostegno pubblico al sistema della conoscenza in agricoltura appare dunque centrale: in Europa, la Strategia Europa 2020 per una crescita intelligente, sostenibile e inclusiva e Horizon 2020 (attraverso la Innovation Union) fanno da sfondo alla politica della conoscenza, anche per il settore agricolo (Vagnozzi, 2012; Materia, 2012). Tuttavia, ad un rinnovato interesse per il sostegno all’innovazione ai vari livelli (comunitario, nazionale, regionale) non sembra aver fatto seguito, all’interno delle politiche agricole, un adeguato spazio in termini di risorse stanziate ed erogate (Esposti, 2012b). La Pac, infatti, non tratta direttamente di ricerca e innovazione in agricoltura. Tuttavia, la Politica di Sviluppo Rurale (2007-2013) comprende alcune misure che hanno un impatto sul sistema della conoscenza e dell’innovazione: in particolare, le misure 111, 114, 115 e 124 dell’Asse 1 (Sotte, 2009; Materia, 2012). I finanziamenti destinati a queste misure continuano però a rappresentare una quota molto limitata del budget totale del Fondo Europeo Agricolo di Sviluppo Rurale (Feasr). Neppure la riforma della Pac per il periodo 2014-2020 sembra avere modificato questa situazione2 (Esposti, 2012b).
Obiettivo di questo lavoro è dunque quello di evidenziare come tali misure, oltre ad un ammontare ridotto di fondi, presentino anche un’allocazione territoriale particolarmente disomogenea all’interno dell’Unione Europea (Ue). Sia scelte di natura politica (ovvero, la diversa importanza attribuita alle politiche per la formazione dai singoli Programmi di Sviluppo Rurale, Psr) sia altri aspetti di carattere strutturale (la diversa capacità dei territori europei di attirare e spendere i fondi messi a disposizione dai rispettivi Psr) influenzano tale allocazione, con notevoli implicazioni di policy.

La politica della formazione nei Psr

Il secondo pilastro della Pac è finanziato dal Feasr: pur rappresentando meno del 25% del totale dei fondi Pac, esso ha il compito (addizionale rispetto al primo pilastro) di sostenere un più ampio set di misure ambientali e di promozione dello sviluppo rurale, come risposta alle nuove sfide che affronta il settore agricolo (Materia, 2012). Il secondo pilastro, dunque, non costituisce una politica unitaria: esso è piuttosto un ‘canestro’ di politiche (Sotte, 2009), ognuna caratterizzata da propri obiettivi e propri strumenti d’intervento. Per distinguere tali politiche, Sotte (2009) supera la tradizionale struttura per assi (o per priorità, nell’attuale programmazione), distinguendo tra: 1. politica della formazione e dell’assistenza tecnica, 2. politica del ricambio generazionale, 3. politica strutturale, 4. politica della qualità alimentare, 5. politica agro-ambientale, 6. politica forestale, 7. politica per la diversificazione, la qualità della vita e l’approccio Leader.
Nel periodo di programmazione 2007-2013, la politica della formazione e dell’assistenza tecnica comprendeva quattro misure dell’Asse 1 (competitività del settore agricolo e forestale) (Sotte, 2009; Materia, 2012):

• misura 111: formazione professionale e informazione per gli addetti del settore agro-alimentare e forestale;
• misura 114: utilizzo dei servizi di consulenza;
• misura 115: avviamento dei servizi di assistenza alla gestione, servizi di sostituzione e di consulenza aziendale;
• misura 124: cooperazione per lo sviluppo di nuovi prodotti, processi e tecnologie, nel settore agro-alimentare e forestale.

Come si è ricordato, sul totale dei fondi Feasr erogati negli anni 2007-20113, le quattro misure rappresentano una quota molto limitata: lo 0,8% del totale, pari ad appena 310 milioni di Euro (totale UE-27, per tutti gli anni considerati). Con circa 225 milioni di Euro, la misura 111 rappresenta la misura con il budget maggiore tra le quattro considerate.
Ai fini del presente lavoro, non rileva tanto l’ammontare delle misure analizzate, quanto piuttosto la loro distribuzione all’interno del territorio europeo. Con riferimento ai territori Nuts 3 della UE-274, quest’ultima si presenta particolarmente disomogenea per vari aspetti, tra i quali anche le caratteristiche del processo decisionale e la capacità di spesa dei singoli territori (Shucksmith et al., 2005).
Un’analisi della distribuzione territoriale della spesa in formazione e assistenza tecnica è qui condotta sulla base di indicatori di intensità della spesa: in particolare, i dati assoluti sono stati pesati per alcune variabili agricole, come la superficie agricola utilizzata (ettari di Sau); le unità di lavoro agricolo (Ula); il valore aggiunto agricolo (Camaioni et al., 2014). Mentre questi indicatori forniscono unicamente informazioni circa l’intensità del sostegno alla formazione nei territori europei, la quota percentuale della spesa per queste misure sul totale della spesa Feasr permette di cogliere la loro importanza relativa5.

L’allocazione politica della spesa per la formazione

Oltre a motivazioni di ordine storico, due elementi influenzano l’allocazione territoriale della spesa Feasr con effetti sul sistema della conoscenza. Il primo è il processo decisionale, che avviene a livello di Psr. Nonostante si utilizzino qui dati di spesa raccolti al livello Nuts 3, ogni decisione ex-ante circa tale allocazione è presa ad un livello superiore6: nel periodo 2007-2013 sono stati adottati 88 Psr nella UE-27. Nella maggior parte dei Paesi Membri, tali programmi sono stati implementati a livello nazionale, mentre Italia, Spagna e Germania hanno optato per una programmazione regionale7. Uno schema misto è stato invece adottato da: Belgio e Finlandia (2 Psr ciascuno); Francia (6 Psr); Portogallo (3 Psr) e Regno Unito (4 Psr). Ai fini del presente lavoro, sono analizzati soltanto 81 programmi: non sono qui considerati i Psr relativi a territori extra-europei (come ad esempio, i Dom francesi).
Tra i Psr “europei”, la spesa ex-post relativa alla politica della formazione e dell’assistenza tecnica è risultata molto sbilanciata. In media, ogni Psr ha stanziato, per le quattro misure considerate, poco meno di 4 milioni di Euro. Tuttavia, se 8 regioni non hanno stanziato fondi (le italiane Valle d’Aosta, Molise, Puglia e Basilicata; Saarland in Germania; Asturie e Navarra in Spagna; Malta), 10 Psr Europei hanno stanziato oltre 10 milioni di Euro ciascuno. La tabella 1 presenta i Psr top spender: essi sono prevalentemente Psr nazionali, benché con alcune eccezioni (ad esempio la Galizia e il Galles). Molti di questi risultati, dunque, sono influenzati dal fatto che l’ammontare delle risorse stanziate è legato alla dimensione territoriale stessa del programma, in termini di superficie interessata.

Tabella 1 – Psr che hanno speso di più nella politica della formazione e dell’assistenza tecnica (milioni di Euro, totale anni 2007-2011)

Fonte: elaborazione degli autori

Un’analisi più robusta della politica per la conoscenza a livello territoriale è data dall’analisi degli indici di intensità del sostegno, richiamati in precedenza. La figura 1 e la figura 2 mostrano l’intensità del sostegno delle quattro misure considerate rispettivamente per ettaro di Sau e in percentuale sul totale della spesa Feasr. Nel primo caso, i Psr dell’Europa centro-settentrionale sostengono con maggiore intensità la politica della formazione, al pari dei Psr delle regioni del Centro e Nord Italia. Nel secondo caso, invece, benché risulti confermata la scarsa importanza relativa che queste misure ricoprono sul totale del budget Feasr (esse rappresentano meno dell’1% del budget Feasr nella grande maggioranza dei Psr europei), emergono alcune eccezioni. Tra queste spiccano il Galles, le Fiandre e la Danimarca: in quei territori, infatti, le misure 111, 114, 115 e 124, rappresentano (da sole) oltre il 5% del totale della spesa Feasr.
 

Figura 1 - Intensità della spesa (misure 111, 114, 115 e 124) per ettaro di Sau. Dati per Psr, totale anni 2007-2011

Fonte: elaborazione degli autori

Figura 2 - Intensità della spesa (misure 111, 114, 115 e 124) in percentuale della spesa Feasr. Dati per Psr, totale anni 2007-2011

Fonte: elaborazione degli autori

I territori Nuts 3 e la loro capacità di spendere i fondi europei

Oltre al processo politico e decisionale, che si manifesta a livello di Psr, anche la capacità dei singoli territori europei di attrarre (e spendere) i fondi comunitari è rilevante nel dar conto delle principali differenze osservate nella loro allocazione (Shucksmith et al., 2005; Camaioni et al., 2014). La politica per la formazione in agricoltura, infatti, non presenta una distribuzione omogenea a livello locale, nemmeno tra regioni tra loro contigue (o comunque appartenenti ad un medesimo Psr). La stessa eterogeneità che è possibile osservare per il totale dei fondi Feasr viene riscontrata anche in riferimento alle misure destinate a sostenere la formazione e l’assistenza tecnica. In particolare, la figura 3 e figura 4 riportano le intensità di spesa delle quattro misure indicate per ettaro di Sau e in percentuale sul totale dei fondi Feasr, a livello Nuts 3.
La complessità che emerge analizzando i dati a livello Nuts 3 è molto superiore rispetto a quella riscontrata a livello di Psr. In particolare, regioni sovra- e sotto- finanziate si alternano, a testimonianza dunque di una diversa capacità di attrazione dei fondi comunitari da parte dei singoli territori. Tali differenze sono imputabili a caratteristiche strutturali delle regioni, come, ad esempio, il maggiore o minore grado di ruralità, le tipologie di utilizzo dei suoli, la maggiore o minore rilevanza del settore agricolo. Nel paragrafo successivo, dunque, si tenterà di fornire alcuni dettagli ulteriori circa gli elementi che possono influenzare tale allocazione.

Figura 3 - Intensità della spesa (misure 111, 114, 115 e 124) per ettaro di Sau. Dati per regione Nuts 3, totale anni 2007-2011

Fonte: elaborazione degli autori

Figura 4 - Intensità della spesa (misure 111, 114, 115 e 124) in percentuale della spesa Feasr. Dati per regione Nuts 3, totale anni 2007-2011

Fonte: elaborazione degli autori

Alcuni possibili driver strutturali dell’allocazione dei fondi

Tra le tante caratteristiche strutturali che, a livello regionale, possono influenzare l’implementazione della politica per la formazione e l’assistenza tecnica nel settore agro-forestale, si prendono qui in esame tre possibili driver: i divari urbano-rurali, la struttura dell’economia regionale, la produttività del settore agricolo.
I divari urbano-rurali, oltre ad influenzare la distribuzione totale dei fondi Feasr (Camaioni et al., 2014), influenzano anche quella dei fondi per il sistema della conoscenza. Le regioni urbane, e in generale quelle più centrali nel continente europeo, ricevono, in media, un sostegno più intenso. In tabella 2, il diverso grado di urbanità e/o ruralità di ogni territorio europeo è misurato attraverso tre indicatori: i) la classificazione Eurostat (2010) che distingue tra regioni prevalentemente rurali (PR), intermedie (IR) e prevalentemente urbane (PU); ii) la densità demografica; iii) il Pri (PeripheRurality Indicator), un indicatore continuo e multidimensionale, che tiene in considerazione sia l’importanza dell’attività agricola sia altri fattori geografici, tra cui il grado di remoteness (Camaioni et al., 2013).
Rispetto alla classificazione Eurostat, la spesa per la formazione, espressa sia per ettaro di Sau che in percentuale sul totale della spesa Feasr, appare maggiore nelle regioni PU. Tuttavia, molte delle differenze osservate non sono statisticamente significative. Al contrario, i coefficienti di correlazione tra intensità del sostegno per la formazione e l’assistenza tecnica e gli altri indicatori di ruralità (densità e Pri) risultano significativi: in particolare, all’aumentare del grado di ruralità (ovvero, al diminuire del Pri o all’aumentare della densità), si riduce l’intensità del sostegno erogato. Si osserva, dunque, una relazione negativa tra grado di ruralità e intensità della spesa per la formazione e l’assistenza tecnica. Il fenomeno potrebbe essere giustificato dal fatto che molti dei beneficiari che forniscono supporto tecnico o implementano programmi formativi per il settore agro-alimentare, sono in realtà localizzati nelle aree urbane (o comunque non nelle aree rurali più marginali). Ciò spiega anche la variabilità che si osserva tra le regioni Nuts 3 che appartengono ad uno stesso Psr (Tabella 2).

Tabella 2 – Intensità media del sostegno, per tipologia urbano-rurale (Eurostat, 2010) e coefficienti di correlazione di Pearson tra intensità della spesa (misure 111, 114, 115 e 124) e indicatori di ruralità

p-value in parentesi
*: Correlazione statisticamente significativa al 5% (2 code)
Fonte: elaborazione degli autori

Oltre ai divari urbano-rurali, anche le caratteristiche socio-economiche delle regioni europee possono influenzare la capacità di spesa rispetto alla politica per la formazione e per l’assistenza tecnica. La tabella 3 riporta i coefficienti di correlazione tra intensità della spesa per le misure 111, 114, 115 e 124 e sei variabili economiche prese in esame: Pil pro capite (in Euro per abitante, anno 2009); tasso di disoccupazione (anno 2009); percentuale di occupazione nel settore agricolo (settore A, Nace Rev. 2, anno 2009); nel settore manifatturiero (settori C-E, anno 2009); nel settore terziario (settori G-U, anno 2009); produttività del lavoro in agricoltura (espressa mediante il rapporto tra valore aggiunto del settore agricolo e lavoro in agricoltura, in Ula)8.
Tali variabili integrano la dimensione urbano-rurale nel dare conto delle differenze riscontrate nell’allocazione territoriale della spesa per la formazione e l’assistenza tecnica. In realtà, lo sviluppo economico non rappresenta uno dei driver principali nell’allocazione delle risorse. In merito, i risultati non sono univoci, benché il sostegno per ettaro di Sau e in percentuale del totale della spesa Feasr risulti superiore proprio nelle regioni economicamente più ricche. Ugualmente, anche il tasso di disoccupazione non è correlato all’intensità del sostegno per la politica della formazione. Piuttosto, la struttura dell’economia gioca un ruolo molto maggiore nell’allocazione territoriale di questi fondi: sia la percentuale dell’occupazione nel settore agricolo che quella nel settore manifatturiero sono negativamente correlate alla quota della spesa per le misure 111, 114, 115 e 124 sul totale dei fondi Feasr. L’occupazione terziaria, invece, è positivamente correlata all’intensità e all’incidenza del sostegno della spesa per educazione e innovazione. Di nuovo, dunque, le regioni caratterizzate da economie tipicamente urbane risultano supportare maggiormente la politica per la formazione. Infine, anche la produttività del lavoro in agricoltura risulta positivamente correlata a questo tipo di sostegno. Tutti questi risultati, inoltre, sono robusti tra indicatori alternativi di intensità della spesa, con l’unica eccezione della percentuale sulla spesa Feasr.

Tabella 3 – Coefficienti di correlazione di Pearson tra intensità della spesa (misure 111, 114, 115 e 124) e alcune variabili socio-economiche e strutturali

p-value in parentesi
*: Correlazione statisticamente significativa al 5% (2 code)
Fonte: elaborazione degli autori

Conclusioni

Il contributo comunitario a sostegno della politica per la formazione e l’assistenza tecnica, attraverso lo strumento del Feasr, è cruciale per il settore agricolo, nonostante una ridotta incidenza percentuale sul budget comunitario.
Il lavoro ha evidenziato come la distribuzione territoriale delle misure 111, 114, 115 e 124 risulti poco bilanciata a livello continentale. Pesano, in primo luogo, le scelte prese dai vari Psr nell’allocazione delle risorse disponibili tra le singole misure. Alcuni Psr, infatti, riconoscono un ruolo più importante a queste voci di spesa, destinando a tale politica un sostegno finanziario molto maggiore. La concentrazione dei fondi, in particolare, appare significativa. Sul totale dei fondi stanziati a livello comunitario per le quattro misure considerate, i 10 Psr europei top-spender rappresentano il 64% del totale, nonostante gli stessi rappresentino appena il 33% della Sau totale, il 18% delle Ula e il 34% del valore aggiunto agricolo europei. È evidente, dunque, come le decisioni politiche pesino nell’allocazione della spesa a livello comunitario. E pesino in modo molto significativo.
A questi aspetti si aggiungono poi altre specificità dei territori europei. Le stesse caratteristiche strutturali infatti possono rappresentare driver importanti nell’allocazione dei fondi a sostegno di formazione e assistenza tecnica. L’analisi ha dimostrato come al diminuire del grado di ruralità di un territorio, all’aumentare del suo Pil pro capite e della terziarizzazione della sua economia, aumenti anche l’intensità della spesa Feasr a sostegno della politica per la conoscenza. La maggior parte di questi fondi, infatti, è stata destinata, nel periodo 2007-2011, proprio alle regioni più urbane del continente europeo. Tali territori, meglio attrezzati in termini di strutture formative (università o altri centri di ricerca), sono in grado di attirare una quota significativa di fondi europei, lasciando le regioni più periferiche – e rurali – del continente in posizione più arretrata.
Anche i dati relativi alla produttività del lavoro agricolo rispetto al sostegno fornito dal Psr al sistema della conoscenza portano a conclusioni simili. I fondi spesi per tali misure (ovvero per aumentare la produttività del settore agricolo) sono maggiormente destinati a quelle regioni Nuts 3 che presentano una più alta produttività del lavoro agricolo. Benché, alla luce dei dati a disposizione, non sia possibile trarre alcuna conclusione sui rapporti causa-effetto di tale relazione, si può affermare che tali misure siano in realtà destinate alle regioni che meno ne necessitano. Emerge dunque con forza il tema relativo al disegno della politica di sviluppo rurale a livello europeo. Molte, infatti, sono le debolezze di tale politica, almeno a livello locale: se il secondo pilastro della Pac destinasse un più intenso sostegno alle regioni la cui produttività in agricoltura è tuttora inferiore alla media continentale, sicuramente il suo impatto globale potrebbe essere maggiore.
Anche rispetto alle misure qui considerate, dunque, la Politica di Sviluppo Rurale sembra non essere destinata effettivamente al sostegno delle aree più rurali del continente europeo. Queste ultime, al contrario, potrebbero trarre grande beneficio da una revisione di tale politica; revisione che, tuttavia, deve necessariamente passare per un miglioramento nella capacità di spesa di quelle stesse aree.

Riferimenti bibliografici

• Camaioni B., Esposti R., Lobianco A., Pagliacci F. and Sotte F. (2013), How rural is the EU Rdp? An analysis through spatial fund allocation. Bae Bio-based and Applied Economics 2(3): 277-300

• Camaioni B., Esposti R., Pagliacci F., Sotte F. (2014), La distribuzione territoriale della Pac: tante politiche in una. Agriregionieuropa, vol. 10, n.38, pp. 24-27

• Esposti R. (2012a), Knowledge, Technology and Innovations for a Bio-based Economy: Lessons from the Past, Challenges for the Future. Bio-based and Applied Economics 1(3): 235-268

• Esposti R. (2012b), Il Sistema della conoscenza in agricoltura: una lettura introduttiva. Agriregionieuropa 8(28): 1-3

• Eurostat (2010), A revised urban-rural typology. In Eurostat, Eurostat regional yearbook 2010. Luxembourg: Publications Office of the European Union

• Materia V.C. (2012), Evoluzione dei sistemi della conoscenza in Europa e nel mondo. Agriregionieuropa 8(28): 6-11

• Shucksmith M., Thomson K. and Roberts D. (eds.) (2005), The Cap and the Regions: Territorial Impact of Common Agricultural Policy, Wallingford: Cab International

• Sotte F. (ed.) (2009), La politica di sviluppo rurale 2007-2013. Un primo bilancio per l’Italia. Roma: Edizioni Tellus

• Vagnozzi A. (2012), Il sistema della conoscenza in agricoltura in Italia: è in corso una fase regressiva? Agriregionieuropa 8(28): 3-6

• Vagnozzi A. (2014), Quali bisogni di innovazione per il sistema agroalimentare italiano? Agriregionieuropa 10(37): 18-20

• 1. Questo studio è parte del progetto di ricerca wwwforEurope, finanziato dal 7 Programma Quadro della Comunità Europea (FP7/2007-2013 - grant agreement n° 290647). Il lavoro è stato presentato alla 4° Conferenza Annuale Aieaa (Ancona, 11-12 giugno 2015).
• 2. Nonostante, nell’attuale periodo di programmazione, la Priorità 1 della Politica di Sviluppo Rurale sia dedicata a promuovere e trasferire conoscenza e innovazione al settore agricolo e nelle zone rurali.
• 3. Si fa qui riferimento alla spesa ex-post. I dati sono forniti dalla Commissione Europea (DG Agricoltura) e raccolti sulla base delle dichiarazioni delle agenzie di pagamento nazionali e/o regionali. Circa la possibilità di effetti distorsivi, dovuti alla scelta dell’intervallo temporale, si veda Camaioni et al. (2014).
• 4. Sono stati esclusi i territori extra-europei. Si considerano dunque 1288 osservazioni. Proprio la scelta di tale livello di disaggregazione territoriale ha posto non pochi problemi in fase di elaborazione dei dati: per maggiori dettagli si veda Camaioni et al. (2014).
• 5. L’ultimo indicatore, infatti, non è influenzato dall’ammontare totale dei fondi che una data regione ha ricevuto nel medesimo intervallo temporale.
• 6. Gli autori sono consapevoli che l’analisi della spesa stanziata ex-ante a livello di singolo Psr rappresenterebbe un indicatore più corretto, in tal senso, rispetto alla ricostruzione condotta a partire dai dati di spesa ex-post.
• 7. In Germania, i Psr erano implementati a livello di regioni Nuts 1 (Länder).
• 8. Dati di fonte Eurostat. Eventuali missing values sono trattati ricorrendo ai dati disponibili al più vicino livello territoriale superiore (regioni Nuts 2 o Nuts 1).