Fattori determinanti l’adozione delle misure agroambientali: alcune evidenze dalla Regione Lombardia

Fattori determinanti l’adozione delle misure agroambientali: alcune evidenze dalla Regione Lombardia
a Università di Milano, Dipartimento di Economia e Politica Agraria, Agroalimentare e Ambientale
b Università degli Studi di Milano, Dipartimento di Economia, Management e Metodi Quantitativi

Introduzione

Le recenti riforme della Politica agricola comunitaria (Pac) hanno riconosciuto l’importanza strategica del ruolo svolto dal settore agricolo nella gestione dell’ambiente e delle risorse naturali. Tale riconoscimento ha condotto il legislatore comunitario a modificare parzialmente gli obiettivi delle politiche agricole e, contestualmente, ad introdurre nuovi strumenti di programmazione finalizzati al rafforzamento della valenza ambientale e paesaggistica del settore primario (greening della Pac). Fra questi strumenti hanno assunto un ruolo centrale le misure agro-ambientali (Maa), costituite quali ‘misure di accompagnamento’ a seguito della Riforma Mac Sharry del 1992, ed in seguito incluse nell’ambito delle Politiche di sviluppo rurale, di cui rappresentano uno dei più importanti capitoli di spesa. In ragione della vasta applicazione sul territorio (circa il 25% della Sau comunitaria) e dell’ampio riscontro in termini di adesione da parte degli agricoltori europei, nonché in merito alla natura degli impegni previsti, le Maa sono risultate negli ultimi anni uno degli strumenti più dibattuti nell’ambito della Pac. Oggetto del contendere è la reale efficacia delle stesse, le cui logiche di implementazione sono da alcuni ritenute eccessivamente subordinate ai tradizionali schemi della spesa agricola. Non rara, ad esempio, è l’accusa di rappresentare uno strumento tatticamente finalizzato a giustificare il sostegno al reddito agricolo, sempre più contestato all’interno e all’esterno della Ue, con superficiali intenzioni di carattere ambientale (Anderson, 2000; Swinbank, 2001; Garzon, 2005; Glebe, 2007). Per queste ragioni emerge la necessità di una rigorosa analisi dell’applicazione delle misure e, in particolare, delle determinanti che ne influenzano l’adozione da parte del mondo agricolo. Questo aspetto non è infatti indifferente all’effettivo perseguimento degli obiettivi stessi delle politiche, specialmente se di carattere volontario come nel caso delle Maa (Falconer, 2000). Tuttavia è necessario sottolineare che il rapporto tra determinanti di adozione ed effetti tende ad essere abbastanza indiretto.
In questo dibattito si inserisce un recente lavoro di ricerca finalizzato a chiarire alcuni aspetti relativi alle dinamiche di adozione delle Maa da parte delle imprese agricole della Regione Lombardia. La considerazione di fondo che ha guidato lo studio è che l’adesione alle misure non sia unicamente condizionata da fattori legati alle caratteristiche personali dell’imprenditore e tipologico-strutturali dell’azienda, nonché dalle caratteristiche della misura e dall’entità del pagamento (fattori intrinseci), ma dipenda in una certa misura anche dal contesto socio-economico e politico-istituzionale in cui gli agricoltori operano. Diversi studi hanno esaminato le determinanti della partecipazione alle misure di sviluppo rurale da parte degli agricoltori, partendo dal presupposto che tale adesione è principalmente il risultato di un processo di massimizzazione dell’utilità dell’agricoltore stesso (Vanslembrouck et al., 2002; Dupraz et al., 2003, Defrancesco et al., 2007; Barreiro-Hurlé et al., 2008). In letteratura vengono inoltre considerati, quali determinanti dell’adesione alle Maa, l’inserimento dell’agricoltore nel contesto sociale e la sua sensibilità nei confronti della tutela ambientale (Damianos e Giannakopoulos, 2002; Wossink e Wenum, 2003).
In ogni caso, salvo rare eccezioni (Vandermeulen et al., 2006 e Hackl et al., 2007) sono stati fino ad ora trascurati i fattori legati all’ambiente politico-istituzionale, nonostante il ruolo centrale svolto dalle amministrazioni regionali e provinciali nella definizione e implementazione delle Maa (1).
In effetti la declinazione locale delle Maa, in termini sia di azioni attivabili, sia di contributi assegnati, presuppone, a differenza delle politiche del primo pilastro, il diretto ed attivo coinvolgimento delle istituzioni politiche locali e, di conseguenza, la presenza di notevoli gradi di libertà che potrebbero generare una sorta di contrattazione politica o political bargaining fra gli attori socio-economici coinvolti nel processo decisionale e di implementazione delle misure. Di conseguenza, oltre ai tradizionali fattori intrinseci, si è cercato di includere nel modello empirico variabili atte a stimare i costi di transazione del processo politico, come per esempio l’appartenenza ad una specifica organizzazione di categoria, l’orientamento politico del distretto territoriale e la domanda sociale di beni pubblici ambientali. Un secondo elemento di innovazione del lavoro risiede nel dataset utilizzato, costruito a partire dalla banca dati Siarl (Sistema Informativo Agricolo della Regione Lombardia) e comprendente oltre 60.000 aziende agricole lombarde, che nella sostanza rappresentano l’universo statistico regionale (2).

Il modello utilizzato

Seguendo Vanslembrouck et al. (2002) e Dupraz et al. (2003) e, più recentemente Barreiro-Hurlé et al. (2008), l’analisi dei fattori determinanti la partecipazione alle Maa in Lombardia è stata condotta attraverso la stima di un modello a risposta binaria (Probit) teso a valutare la probabilità di adesione condizionata ad una serie di parametri di riferimento (intrinseci ed estrinseci all’azienda). A causa della mancanza di informazioni sulle attitudini degli agricoltori, rilevabili unicamente tramite intervista diretta, si è fatto ricorso a proxy calcolate a livello aziendale, qualora disponibili, o a livello territoriale. L’inclusione di variabili territoriali, oltre a rappresentare un’approssimazione delle caratteristiche medie dell’imprenditore agricolo, di fatto consente di interpretare l’ambiente politico-istituzionale nel quale esso opera e dal quale potrebbe essere influenzato nelle proprie scelte operative, nella fattispecie legate all’adozione delle Maa.
Per quanto riguarda le caratteristiche dell’agricoltore, fra i fattori intrinseci sono state incluse l’età del conduttore, il tasso di proprietà della terra e il reddito agricolo medio della regione agraria; relativamente ai parametri aziendali, invece, sono state utilizzate la dimensione economica (Ude), la densità zootecnica, l’intensità di meccanizzazione e l’ordinamento produttivo (seminativi, colture permanenti e bovini da latte),. Mentre queste variabili sono state tradizionalmente utilizzate nei precedenti studi, ora assumono piuttosto carattere innovativo quelle legate alla valutazione del capitale sociale, ovvero del sistema di relazioni intercorrenti fra agricoltore e le altre differenti categorie di stakeholders coinvolte a vario titolo nel processo di implementazione delle Maa (istituzioni, contribuenti, consumatori di beni pubblici, organizzazioni agricole). Nella fattispecie, si è testata l’influenza del reddito medio e del livello di educazione del distretto (parametri legati alla domanda di beni pubblici ambientali), la partecipazione dell’azienda ad altre misure del Piano di sviluppo rurale, i differenti orientamenti politici del distretto (sinistra ed euroscettici) (3), il consenso ai movimenti ambientalisti e l’affiliazione dell’azienda alle diverse organizzazioni professionali.
Sono state inoltre inserite nel modello variabili legate alla localizzazione geografica dell’azienda agricola con particolare riferimento alle priorità territoriali nell’applicazione della misura, definite dal Programma di sviluppo rurale della Regione Lombardia (parco regionale, area montana, zona vulnerabile ai nitrati), al fine di effettuarne una valutazione ex post. Infine, con l’obiettivo di valutare i potenziali effetti redistributivi delle Maa rispetto alle politiche del primo pilastro, è stata considerata una variabile che indica l’eventuale percepimento del Pagamento unico aziendale (Pua).
L’influenza di queste variabili sul processo di adozione delle Maa è stata testata attraverso un modello di regressione con variabile dipendente binaria (adesione o non adesione alle MAA). Per individuare con maggiore precisione le dinamiche aziendali interconnesse alla partecipazione alle Maa si è fatto ricorso sia ad un modello generale, sia a 4 modelli specifici legati alla partecipazione alle singole azioni della misura.
Nel modello generale, la variabile dipendente assume valore 1 in caso di partecipazione ad almeno 1 azione, fra quelle successivamente elencate, nell’anno di riferimento, 0 negli altri casi.
Diversamente, i modelli specifici sono riferiti alla partecipazione alle seguenti azioni:

  • Azione 1: Riduzione degli input e produzione integrata;
  • Azione 2: Agricoltura biologica;
  • Azione 3: Gestione dei prati permanenti e pascoli;
  • Azione 4: Miglioramento del paesaggio rurale.

I modelli sono stati testati su campioni numericamente differenti (dalle 30.000 alle 55.000 unità circa) a seconda dei criteri di eleggibilità delle singole azioni.
Per esigenze di spazio, si riportano solo i risultati di alcune specificazioni (segno del coefficiente stimato e livello di significatività statistica). In particolare, la Tabella 1 riporta due differenti specificazioni legate al modello generale (partecipazione ad almeno una azione) (4).

Tabella 1 - Risultati delle specificazioni generali (adesione ad almeno un’azione delle Maa)

La Tabella 2 è riferita invece alle due azioni più rappresentative delle Maa: azione ‘riduzione degli input e produzione integrata’ e azione ‘agricoltura biologica’.

Tabella 2 - Risultati delle specificazioni riferite alle singole azioni (riduzione degli input e agricoltura biologica)

Risultati

Con riferimento alle categorie di variabili descritte, i risultati delle regressioni confermano ampiamente il ruolo decisivo svolto dai fattori intrinseci. In particolare, si osserva una relazione inversa fra la partecipazione alla misura e il grado di intensità delle pratiche agricole nonché l’età del conduttore. Il primo risultato conferma il noto fenomeno di selezione avversa, secondo cui le aziende più intensive con un impatto potenziale maggiore sotto il profilo ambientale, che in teoria dovrebbero rappresentare un obiettivo della misura, presentano un tasso di adesione agli impegni agro-ambientali significativamente minore. Molto probabilmente, in queste realtà i mancati redditi connessi all’adesione comportano eccessivi costi opportunità. Al contrario la probabilità di attivazione risulta significativamente più elevata nelle aziende estensive, per le quali si impongono scarse modifiche delle consuete pratiche agricole e di conseguenza minori costi opportunità (Hart e Latacz-Lohmann, 2005).
La dimensione economica aziendale esercita un’azione positiva sulla probabilità di adesione. Ciò tende a confermare l’effetto dissuadente le piccole realtà esercitato dai costi di transazione connessi all’adesione, soprattutto se si tratta di costi fissi non efficacemente spalmabili sull’entità complessiva del potenziale contributo (si veda Falconer, 2000). Non indifferente al risultato dovrebbe essere inoltre il minore livello di informazione e professionalità delle piccole aziende, spesso a carattere di part-time.
Per quanto riguarda le variabili intese a descrivere il capitale sociale si riscontra una maggiore adesione da parte delle aziende che già partecipano ad altre misure del Psr (5) e una certa influenza, anche se non preponderante, della matrice “ideologica” del territorio. Di un certo interesse è l’effetto negativo esercitato sulla probabilità di adesione della componente euroscettica. Tale effetto potrebbe essere interpretato come sintomo di una limitata informazione sulle politiche comunitarie, ma anche di un diffuso rifiuto della connotazione multifunzionale dell’agricoltura in favore di quella più strettamente produttiva (6). Viene confermato l’interesse della componente orientata a sinistra per interventi di carattere ambientale. Al contrario, il consenso elettorale diretto a movimenti ambientalisti non sembra giocare alcun ruolo, probabilmente anche a causa della scarsa diffusione e variabilità all’interno del territorio regionale.
Il reddito pro-capite, e in minor misura il livello di istruzione, corroborano l’idea secondo la quale la reazione alla domanda di esternalità e beni pubblici ambientali non sia comunque estranea al processo di implementazione delle Maa.
L’appartenenza alle principali organizzazioni professionali non sembra interferire in modo particolare nel processo decisionale sulla partecipazione alle Maa, anche se la probabilità di partecipazione risulta più elevata per le piccole organizzazioni, dove probabilmente il livello di assistenza tecnica e il grado di informazione dei soci sono maggiori. Limitatamente alla localizzazione geografica le variabili considerate non indicano un particolare raggiungimento degli obiettivi preventivati. La relazione inversamente proporzionale fra attivazione delle azioni finalizzate alla riduzione degli input e posizionamento dell’azienda nelle zone vulnerabili ai nitrati rappresenta la più evidente conferma di tale affermazione. Per ultimo, il coefficiente positivo della variabile Pua denota una parziale sovrapposizione fra distribuzione dei fondi del primo e del secondo pilastro, segnale che le Maa non esercitano, almeno nel caso in esame, alcun effetto redistributivo delle risorse della Pac.

Conclusioni

L’analisi dei fattori determinanti l’adozione delle misure agro ambientali conferma l’importanza del fenomeno di selezione avversa e il modesto targeting spaziale nell’implementazione delle misure, dato piuttosto sconfortante se si pensa all’ampia valenza territoriale attribuita a questo strumento di politica agro-ambientale. Da questo punto di vista sembra quindi emergere la necessità di un’adeguata valutazione dei risultati delle Maa e l’avvio di un più incisivo processo di selezione degli interventi e dei beneficiari, atto al miglioramento della qualità, anziché della quantità, della spesa ad esse dedicata. Una proposta potrebbe ad esempio riguardare l’attivazione di un approccio concordato anche nell’implementazione delle Maa al fine di concentrare gli interventi in aree specifiche e non disperderli come accade attualmente sul territorio. Più generalmente, varrebbe la pena di quantificare in termini economici se l’entità dei servizi ambientali realizzati giustifichi l’ingente dotazione di risorse impegnate e se esistano strumenti più efficienti, anche non prettamente settoriali, per garantire un’adeguata qualità del paesaggio e dell’ambiente nelle aree rurali europee.

Note

(1) L’utilizzo di variabili calcolate a livello territoriale potrebbe comportare la presenza di alcune forme di correlazione spuria determinata da variabili di localizzazione. Al fine di eliminare questa potenziale fonte di distorsione si sono calcolati errori standard clusterizzati al livello geografico opportuno.
(2) Si noti a riguardo che i precedenti lavori rinvenuti in letteratura sono normalmente basati su interviste dirette a campioni composti da alcune centinaia di agricoltori.
(3) Per la classificazione degli orientamenti politici si è fatto riferimento ai risultati a livello comunale delle elezioni europee del 2004. L’attribuzione delle diverse forze politiche ad una categoria fa riferimento all’appartenenza ai diversi gruppi del Parlamento Europeo (si veda Kemmerling e Bodenstein, 2006).
(4) In particolare, il modello 2 comprende l’appartenenza ad una specifica organizzazione professionale. L’appartenenza alle organizzazioni è stimata a partire dai procedimenti amministrativi del Pua per cui le relative variabili sono altamente correlate con la variabile Pua, opportunamente esclusa nella seconda specificazione presentata. Nelle specificazioni 2, 3 e 4 il campione è di conseguenza composto da aziende con Pua.
(5) La partecipazione ad altre misure potrebbe essere incoraggiata anche da costi di transazione fissi, specifiche prescrizioni o sinergie tecniche.
(6) Ad esempio, nelle recenti trattative in seno all’Health Check il Ministro dell’Agricoltura italiano ha richiesto una riduzione dei tassi di modulazione rispetto alle iniziali proposte della Commissione.

Riferimenti bibliografici

  • Anderson K. (2000), “Agriculture’s ‘multifunctionality’ and the WTO”, The Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 44, pp. 475-494.
  • Barreiro-Hurlé J., Espinosa-Goded M., Dupraz P. (2008), “Does Intensity of Change Matter? Factors Affecting Adoption in Two Agri-environmental Scheme”, 107th EAAE Seminar “Modelling of Agricultural and Rural Development Policies
  • Damianos D., Giannakopoulos N. (2002), “Farmers’ participation in agri-environmental schemes in Greece”, British Food Journal, 104, pp. 261-273.
  • Defrancesco E., Gatto P., Runge F., Trestini S. (2007), “Factors Affecting Farmers’ Participation in Agri-environmental Measures: A Northern Italian Perspective”, Journal of Agricultural Economics, 59, pp. 114-131.
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  • Hart R., Latacz-Lohmann U. (2005), “Combating moral hazard in agri-environmental schemes: a multiple-agent approach”, European Review of Agricultural Economics, 32, pp. 75-91.
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  • Swinbank A. (2001), “Multifunctionality: a European Euphemism for Protection?”, FWAG Conference “Multifunctional Agriculture – A European Model"
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  • Vanslembrouck I., Van Huylenbroeck G., Verbeke W. (2002), “Determinants of the Willingness of Belgian Farmers to Participate in Agri-environmental Measures”, Journal of Agricultural Economics, 53, pp. 489-511.
  • Wossink G.A.A., van Wenum J.H. (2003), “Biodiversity conservation by farmers: analysis of actual and contingent participation”, European Review of Agricultural Economics, 30, pp. 461-485.
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