Modellizzazione dell’adozione di sistemi di mungitura automatici in Noord-Holland

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Modellizzazione dell’adozione di sistemi di mungitura automatici in Noord-Holland
a Univeristà di Bologna, Dipartimento di Economia e Ingegneria Agrarie
b Università di Pisa, Dipartimento di Scienze Agrarie, Alimentari e Agro-ambientali (DISAAA-a)
c Wageningen University, Dipartimento di Economia Agrarie e Politica Rurale
d Wageningen University, Dipartimento di Economia Regionale e Uso del Suolo, LEI
e Università di Bologna, Dipartimento di Scienze Agrarie (DipSA)

L'accordo Bae - Agriregionieuropa

La nascita di una nuova rivista è sempre un evento scientifico di particolare importanza. Lo è ancora di più se la rivista è promossa da una nuova associazione scientifica, in questo caso l’Associazione Italiana di Economia Agraria ed Applicata (Aieaa), fondata soltanto due anni fa. Per la sua proiezione internazionale e per le sue ambizioni scientifiche Bio-based and applied economics (Bae) è in inglese, come si conviene alle riviste scientifiche di alto livello che aspirano ad entrare nel Gotha delle pubblicazioni scientifiche. Agriregionieuropa, il cui fine è la divulgazione scientifica in lingua italiana, pubblica in ogni numero una versione in italiano di un articolo della Bae. Questo articolo accompagna una pagina con tutti abstract. A sua volta Bio-based and applied economics promuoverà le iniziative Agriregionieuropa, specie quelle di rilievo internazionale, come Elcap, il recente corso e-Learning sulla Pac in inglese, prodotto in collaborazione con il Groupe de Bruges

Introduzione

L’innovazione e l’adozione di nuove tecnologie sono due elementi centrali nell’assicurare la vitalità delle imprese e del settore agricolo. L’innovazione è un driver importante di crescita economica. Svolge un ruolo centrale nel raggiungimento degli obiettivi di UE 2020 (European Commission, 2010) e rappresenta una componente fondamentale nel processo di riforma della Politica agricola comune (Pac). In particolare, negli obiettivi della Pac post 2013, l’innovazione dovrebbe contribuire alla promozione della competitività delle aziende, all’uso sostenibile delle risorse naturali, e ad uno sviluppo rurale bilanciato (European Commission, 2011a,b).
Il settore lattiero dell’UE sta affrontando numerose sfide, a partire dal soft landing delle quote latte e dalla relative aperture del mercato, accompagnato dalla necessità di ridurre i costi di produzione. In aggiunta, in anni recenti, i prezzi del latte hanno visto notevoli fluttuazioni (Oecd-Fao, 2012), che contribuiscono all’incertezza delle scelte di investimento. Infine, la riduzione del lavoro disponibile, la ricerca di maggiore flessibilità del lavoro famigliare e la necessità di ridurre i costi hanno incoraggiato l’adozione di tecnologie labour-saving (Sauer and Zilberman, 2012). I sistemi di mungitura automatici (Ams) sono innovazioni che consentono di automatizzare tutte le funzioni relative alla mungitura. Gli Ams sono considerati tra le principali innovazioni nel settore lattiero (Meskens et al., 2001) e negli ultimi anni è stata osservata una forte diffusione di tali sistemi (Heikkila et al., 2012), soprattutto nelle aziende zootecniche del nord Europa, (Sauer and Zilberman, 2012).
Questo lavoro ha l’obiettivo di valutare l’impatto di diversi livelli di sussidio nella forma di cofinanziamento all’investimento (misura 121 dei Psr) sull’adozione di Ams negli allevamenti bovini da latte olandesi, in diverse condizioni di incertezza riguardanti il costo del lavoro, il pagamento unico aziendale ed il prezzo del latte. All’interno della misura 121, il Psr olandese fornisce sussidi agli investimenti agli agricoltori fino al 35-50% dei costi di investimento. Le categorie eleggibili comprendono i sistemi di mungitura automatici (Regiebureau, 2012).

Metodologia

Lo studio dell’adozione delle innovazioni ha un ruolo centrale nella letteratura economico-agraria (Sauer, Zilberman, 2012). Questo lavoro affronta la decisione di adottare Ams attraverso un approccio Real Option (RO). Come evidenziato dalla letteratura, l’adozione di Ams è fortemente determinata dall’incertezza circa le variabili principali che ne determinano la convenienza. Gli elementi principali di tale incertezza riguardano prevalentemente la disponibilità di lavoro e le condizioni di mercato (costo opportunità del lavoro famigliare utilizzato fuori dall’azienda, prezzi dei prodotti agricoli e costo del lavoro salariato). Altri elementi di incertezza possono essere associati alle variabili legate alla gestione finanziaria dei progetti, quali i tassi di interesse sui prestiti, l’accessibilità del credito e l’ammontare e la certezza del pagamento unico e dei pagamenti del Psr. La letteratura economica ha evidenziato come l’elevato costo della tecnologia, la forte specificità dell’investimento nei Ams dovuta principalmente alla bassa possibilità di reimpiegare la tecnologia in processi alternativi, determina una forte irreversibilità dell’investimento, con conseguente elevata esposizione dell’azienda alle incertezze.
In condizioni di incertezza ed irreversibilità dell’investimento, l’approccio RO permette il calcolo del valore attuale netto (Van) dovuto all’opzione di posticipare l’investimento in Ams fino ad un periodo successivo, quando l’agricoltore avrà accesso a maggiori informazioni circa le variabili incerte esogene che determinano la convenienza dell’investimento (Sauer, Zilberman, 2010).
Seguendo il modello proposto da Was et al. (2011), l’adozione dell’Ams può essere presentata come un modello di decisione a due periodi (Figura 1).

Figura 1 - Tempistica dell’adozione di Ams


Fonte: Adattato da Was et al. (2011)

La metodologia è basata su un modello di programmazione matematica che implementa un modello RO della decisione di adozione di Ams da parte dell’azienda agricola. La metodologia è illustrata in dettaglio in Floridi et al. (2013). La metodologia è applicata a quattro tipologie aziendali, derivanti da una cluster analysis applicata al campione di aziende rilevate nell’ambito del progetto Cap-Ire1.
I cluster si differenziano soprattutto per le dimensioni degli allevamenti e per la disponibilità di lavoro esterno. Il cluster 2 è di gran lunga il più grande (213 vacche da latte), seguito dal cluster 3 (106), dal cluster 4 (62) e dal cluster 1 (27).

Risultati

I principali risultati sono riportati nella tabella 1.

Tabella 1 - Effetti sull’adozione di mungitori automatici con diversi livello di co-finanziamento degli investimenti all’interno della misura 121


Legenda: 0 non convenienza all’adozione; = nessun cambiamento; + aumento della probabilità di osservare l’adozione nel medesimo periodo; § aumento della probabilità di osservare un anticipo dell’adozione nel primo periodo.

Il cluster 2 è quello che dimostra il maggiore interesse all’adozione degli Ams anche in assenza di pagamenti. L’adozione in assenza della misura 121 non è mai conveniente in presenza di incertezza sul costo del lavoro e, a parte il cluster 2, nemmeno in presenza di incertezza sul pagamento unico aziendale. La convenienza è invece bassa nella maggior parte dei casi e alta nel caso del cluster 2 in presenza di incertezza sul prezzo del latte. All’aumentare della percentuale di cofinanziamento della misura 121 aumenta la probabilità di adozione, ma con effetti differenziati sia tra i cluster sia tra le fonti di incertezza. Nella maggior parte dei casi, l’aumento del cofinanziamento determina una maggiore probabilità di adozione nel periodo. In alcuni casi, in particolare nel cluster 2 e per aumenti più rilevanti di cofinanziamento da parte della misura 121, si assiste anche all’aumento della probabilità di anticipare l’investimento.

Discussione

Tecnologie labour saving, quali gli Ams, sono tra le innovazione principali delle aziende lattiere, promosse dalla sempre maggiore necessità di flessibilità del lavoro e di riduzione dei costi. I risultati di questo studio mostrano che l’adozione degli Ams è fortemente influenzata dall’incertezza circa le future condizioni di mercato e di policy, e che l’effetto di tali incertezze è primariamente quello di posporre l’adozione. I risultati evidenziano inoltre che la disponibilità e la qualità dell’informazione hanno un ruolo centrale nel processo di adozione dell’innovazione, specialmente quando questa è irreversibile e presenta degli effetti di lock-in. I risultati confermano quelli di Was et al. (2011), in cui l’incertezza circa il prezzo del latte, confrontata ad altre forme di incertezza (pagamento unico, costo del lavoro), risultava in un più alto valori di opzione e quindi minore adozione nel primo periodo.
Come precedentemente evidenziato dalla letteratura, ci sono forti interconnessioni tra cambiamenti nelle politiche agricole e comportamento da parte degli agricoltori (Viaggi et al., 2013). I risultati del lavoro confermano questa evidenza e sottolineano come la politica abbia un effetto sul grado di adozione di nuove tecnologie. Peraltro gli effetti delle politiche sono multipli influenzando l’innovazione sia direttamente, sia attraverso la redditività generale dell’azienda, sia attraverso la produttività di altri fattori, sia, infine, influenzando la liquidità aziendale (Bartolini, Viaggi, 2013).
I risultati dimostrano la capacità dei co-finanziamenti agli investimenti di influenzare sia il grado di adozione, sia la sua tempistica, particolarmente nelle aziende grandi. I risultati mostrano inoltre gli effetti positivi del pagamento unico sulla redditività degli Ams e sulla loro adozione, soprattutto apportando liquidità e riducendo l’esposizione al rischio. Essi sottolineano anche la necessità di rinforzare (o costruire) collegamenti tra le misure di sostegno agli investimenti e le misure rivolte alla riduzione dell’incertezza (es. assicurazioni). Tali misure sono adatte a prevenire una eccessiva esposizione per le aziende con la più forte intenzione di investire e ad incoraggiare un più tempestiva reazione degli agricoltori alle opportunità di finanziamento. Nell’insieme questo suggerisce la necessità di un più coerente framework di policy in cui, al di là dell’abolizione delle quote latte, misure di sostegno all’investimento/innovazione sono necessarie per aumentare la competitività delle aziende e garantirne la continuità. In particolare, l’abolizione delle quote latte potrebbe aumentare le fluttuazioni del prezzo del latte, riducendo la propensione all’investimento in Ams.

Riferimenti bibliografici

  • Bartolini, F. and Viaggi, D. (2013), The Common Agricultural Policy and the Determinants of Changes in EU Farm Size. Land Use Policy 31: 126-135

  • Commission (2010), The Cap Towards 2020: Meeting the Food, Natural Resources and Territorial Challenges of the Future. Com(2010) 672 final. Brussels

  • European Commission (2011a), Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council Establishing Rules for Direct Payments to Farmers Under Support Schemes Within the Framework of the Common Agricultural Policy. Com(2011) 625 final. Brussels

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  • Hekkila A.M., Myyra S. and Pietola K. (2012), Effects of Economics Factors on Adoption of Robotics and Consequences of Automation fro Productivity Growth of Dairy Farms. Working Paper n. 32 of the FP7 project Factor Markets

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  • Sauer J. and Zilberman D. (2010), Innovation Behaviour at Farm Level – Selection and Identification. Paper presented at 114th Eaae seminar, April 15-16, 2010, Berlin, Germany

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  • Viaggi D., Gomez Y Paloma S., Mishra A. and Raggi M. (2013), The Role of the EU Common Agricultural Policy: Assessing Multiple Effects in Alternative Policy Scenarios. Land Use Policy 31: 99-101

  • Was, A., Majewsky E., Cygansky, L. Bartolini, F., Floridi, M. and Viaggi, D. (2011). Assessment of Economic Effects of Innovation in Automatic Milking Systems in Podlaskie Region (Poland) with the Use of Real Option Approach. Acta Scientiarum Polonorum Oeconomia 10(2): 107-120.

  • 1. Cap-Ire è l’acronimo di un Progetto finanziato nell’ambito del 7th Framework Program, intitolato Assessing the Multiple Impacts of the Common Agricultural Policies on Rural Economies. Maggiori informazioni sono disponibili sul sito: [link].
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