Verso un nuovo modello di Pac: fabbisogni informativi e ruolo della Rica

Verso un nuovo modello di Pac: fabbisogni informativi e ruolo della Rica

Introduzione

Il monitoraggio e la valutazione delle politiche hanno lo scopo di generare informazioni utili alla creazione di una solida base analitica che contribuisca da un lato ad analizzare l'efficacia delle misure e degli interventi e il raggiungimento degli obiettivi stabiliti e dall'altro lato a fissare gli obiettivi programmatici e a misurare il modo in cui questi vengono raggiunti nella futura progettazione delle politiche. Le due funzioni di monitoraggio e valutazione sono complementari ma hanno scopi diversi. Il monitoraggio fornisce un inventario sistematico e in continuo aggiornamento di dati riguardanti la spesa pubblica in termini di attività finanziate e la situazione strutturale e congiunturale del sistema - economico, sociale e ambientale - oggetto di intervento. La valutazione, d'altra parte, implica un giudizio degli interventi in base ai risultati, agli impatti e ai bisogni che mirano a soddisfare. È uno strumento che, se adottato in modo sistematico, aiuta il processo decisionale e migliora l'efficacia e l'efficienza degli interventi, contribuendo alla trasparenza, all'apprendimento e alla assunzione di responsabilità nell'attuazione degli interventi.
Il quadro di monitoraggio e valutazione della Pac si è evoluto nell'arco di almeno tre decenni (Pulina, 2018), attraverso alcune modifiche in termini di semplificazione e di coerenza e arrivando a coprire l'intera gamma di interventi (entrambi i pilastri) nell'attuale periodo di programmazione. Nei prossimi anni, quindi, si otterrà un quadro informativo completo sui risultati e sugli impatti delle misure implementate. Sotto questo profilo la nuova riforma della Pac - secondo le proposte di regolamento presentate dalla Commissione - aumenta ulteriormente le proprie ambizioni, chiedendo un maggior orientamento verso i risultati attesi dell’intervento pubblico in cambio di una maggior autonomia programmatoria e applicativa offerta agli Stati membri (Commissione europea, 2017). Da qui nasce l'elemento innovativo, in quanto la combinazione di questi elementi è rappresentata dal nuovo quadro unitario di interventi definito “new delivery model”. In sostanza, si propone di passare, almeno a parole, ad una Pac meno rigida, più vicina ai territori e ai diversi modelli di agricoltura presenti in Europa. Se da un lato l’impianto teorico della nuova proposta sembra essere convincente, dall'altro lato la complessità insita in alcune proposte innovative (es. pagamenti basati sui risultati) rischia di rendere ancora più difficile la sua concreta realizzazione. In particolare, la sfida della governance della nuova Pac potrebbe tradursi in un'ulteriore differenziazione tra Stati Membri UE a più velocità a seconda della maggiore o minore efficienza delle amministrazioni.
In questo scenario il quadro di monitoraggio e valutazione dovrebbe giocare un ruolo non indifferente, come elemento essenziale per segnalare i pregi e i difetti degli interventi attuati e delle politiche che si intendono progettare nel futuro. Il condizionale è d'obbligo in un paese come l'Italia dove l'informazione statistica non ha mai suscitato grande interesse per capire come funzionano le politiche e come esse possano essere cambiate per meglio rispondere ai bisogni della società.
La breve rassegna presentata di seguito cerca di fare il punto sullo stato dei negoziati in corso tra la Commissione UE e gli Stati membri in merito alla selezione degli indicatori che sono il fulcro di qualsiasi sistema di monitoraggio e valutazione e, in particolare, ci si interroga sulle potenzialità della Rete di Informazione Contabile Agricola (Rica) per fornire quell'informazione statistica così importante per migliorare le performance dell'intervento pubblico.

Gli indicatori per la nuova Pac

Per la futura programmazione della Pac - come è accaduto anche nelle precedenti programmazioni - si propone di utilizzare una batteria di indicatori di contesto per rappresentare lo stato della situazione sociale, economica ed ambientale del territorio, su cui attuare gli interventi. Il processo di diagnosi richiesto per la stesura del futuro Piano strategico - comunque esso sarà articolato - si fonda su una analisi di contesto e rappresenta il percorso conoscitivo sullo stato di fatto del territorio. È il passaggio analitico necessario per dare fondamento alla logica stessa dell’intervento nel suo complesso e per disegnare i cambiamenti attesi (Cagliero et al., 2013). Evidentemente, questa diagnosi si deve basare sulla raccolta, e sull’aggiornamento successivo, di informazioni di natura quantitativa e qualitativa, per rappresentare le variabili socio-economiche, settoriali e ambientali più rilevanti nei territori. La determinazione e la disponibilità di dati e informazioni adeguati, partendo anche solo dai cosiddetti criteri Racer: “relevance, acceptability, clarity, easiness, robustness”, (DG Agricoltura, 2015), diventa cruciale per l’esaustività e la coerenza del processo di diagnosi e di individuazione dei fabbisogni (Commissione Europea, 2018).
La correttezza della diagnosi territoriale e la definizione di un set di indicatori, che ne rappresenti i tratti più importanti, sono fondamentali, inoltre, per la valutazione degli effetti di un programma. È, infatti, il valutatore che dovrà cogliere, attraverso gli indicatori, e analizzare in maniera critica i cambiamenti osservabili per un determinato contesto territoriale, valutarne la correlazione con gli obiettivi della politica e con altri fenomeni osservabili in un determinato contesto di programma, fino a fornire giudizi sul come e sul quanto il cambiamento osservato sia attribuibile alla politica e abbia raggiunto gli obiettivi attesi.
Nel dettaglio, le proposte regolamentari indicano una batteria di quasi 50 indicatori di contesto (contro i 45 della attuale programmazione), ma si deve anche tenere presente che la maggior parte dei quasi 30 (attualmente 16) indicatori di impatto si possono considerare anche di contesto (Tabella 1). Molti degli indicatori proposti sono già in uso nella attuale programmazione e tale scelta, oltre a rispondere a motivi metodologici, è anche orientata a rassicurare gli Stati membri (SM) sulla riproposizione di indicatori teoricamente già quantificabili o quantificati. Le informazioni, infatti, dovrebbero derivare in via principale da fonti già esistenti (inclusa la Rica), anche se permangono differenze tra diversi SM e si sottolinea la necessità di sviluppare ulteriormente tutti i registri amministrativi esistenti (Committee for the Farm Accountancy Data Network, 2018). L’obiettivo è, dunque, di evitare di creare ulteriori oneri per gli Stati membri.

Tabella 1 - La proposta dell’elenco degli indicatori di contesto

(*) anche indicatore di impatto
Fonte: UE e Rrn

Diverse sono le critiche mosse verso la proposta per la futura Pac. Un recente studio realizzato per il Comitato Agricoltura (Policy Department for Structural and Cohesion Policies, 2018) pone in evidenza come una limitata capacità di individuare e descrivere in modo corretto la futura logica di intervento sarebbe un grave fallimento del nuovo modello di implementazione e giudica l'attuale proposta non in grado di inquadrare in modo sufficiente gli obiettivi specifici della Pac. Ad esempio, in merito all'ambiente i relativi indicatori non sarebbero direttamente collegati alla legislazione ambientale esistente. In sintesi, le proposte sono poco chiare sul metodo di quantificazione della situazione di base, mentre adeguate conoscenze sarebbero fondamentali per una pianificazione realmente strategica e per giustificare e sostenere le scelte di policy. Ciò non vale soltanto per gli obiettivi più attenzionati (es. competitività e ambiente), ma anche e soprattutto per quelli meno esplorati, relativi alle questioni sociali (ad esempio, la povertà rurale, la promozione e condivisione della conoscenza e innovazione), per i quali il quadro delle informazioni risulta relativamente povero e incompleto.
Secondo la Corte dei Conti Europea, gli indicatori proposti sono troppo numerosi e poco pertinenti: (Eca, 2018). Se è pur vero che essi devono rappresentare una pluralità di obiettivi, esiste anche il rischio che un numero così elevato di indicatori possa portare a una lettura troppo semplificata, in quanto fondata sulla mera quantificazione degli stessi o che conduca alla necessità di stimare proxy in realtà poco esplicative in merito alla Pac. Dalle prime letture delle schede di descrizione degli indicatori di contesto, si possono riscontrare alcune problematiche, per altro già presenti nella batteria attualmente in uso, come la reale disponibilità dei dati e le limitazioni del dettaglio territoriale o della frequenza di raccolta.
Posto che per l’Italia sia utile, se non necessario, costruire indicatori a un livello territoriale più spinto di quello nazionale (regionale, comunale e/o per aree di azione), permangono diverse criticità operative nello sviluppare questo percorso a livello sub nazionale e per fornire una adeguata lettura dei territori e delle loro differenze. Per costruire interventi in grado di agire sui concreti fabbisogni, il livello di territorializzazione da utilizzare nelle fasi di analisi e di programmazione, e poi di attuazione, è fondamentale, ma resta oggi un capitolo aperto e da porre sotto particolare attenzione. Utilizzare il cosiddetto approccio Ocse, su base provinciale, o quello delle aree Psn comporta marcate differenze in termini di disponibilità e affidabilità delle informazioni. In questo senso, è opportuno mantenere una certa flessibilità, anche per individuare indicatori alternativi, a quelli proposti dalla Commissione, che meglio rappresentino i fabbisogni, prima, e gli obiettivi, poi, nelle strategie nazionali e regionali. Questo elemento di flessibilità non è, tuttavia, chiaro nelle proposte regolamentari, come non lo sono le indicazioni per sviluppare indicatori proxy, laddove le informazioni non sono disponibili secondo le puntali richieste nelle schede ad oggi divulgate dalla Commissione (Eca, 2018).
Alla luce di queste considerazioni, è necessario decidere quale investimento si voglia fare per garantire la popolazione degli indicatori, indipendentemente dagli obblighi comunitari. Per avere certezza della capacità di quantificazione è necessario avere un quadro definito sui sistemi di raccolta delle informazioni legate alla determinazione e all’attuazione degli interventi (es. il Sistema integrato di controllo e gestione di Agea e organismi pagatori regionali), sulla necessità di altre rilevazioni ad hoc e sulle metodologie da applicare, individuando le dimensioni più strategiche in relazione alle scelte nazionali. Il funzionamento del nuovo sistema di implementazione proposto richiede, quindi, anche un supporto metodologico e processi di capacity bulding, sia a livello comunitario sia a livello nazionale, che prevedano il coinvolgimento delle Reti, ma anche l’integrazione tra istituzioni diverse.

Il contributo delle statistiche aziendali al monitoraggio e valutazione delle politiche agricole

Che le statistiche agricole, anche quelle riguardanti il livello aziendale, siano sempre più utilizzate a livello unionale come base per l’analisi e la successiva impostazione delle politiche della UE è un dato certo e del tutto evidente. È altrettanto evidente l’esigenza di soddisfare il fabbisogno informativo attuale e quello futuro in modo efficiente e con un onere sopportabile per i produttori di dati (Eurostat, 2015). Per soddisfare questi obiettivi e requisiti è stata intrapresa negli ultimi anni una revisione strategica delle statistiche agricole1, al fine di: a) migliorare la coerenza tra i sottodomini delle statistiche agricole, anche attraverso una armonizzazione dei concetti e delle definizioni, b) ottimizzare l'integrazione tra agricoltura, silvicoltura, uso del suolo e statistiche ambientali e c) aumentare la flessibilità e la velocità di reazione del sistema statistico.
La Rete di Informazione Contabile Agricola (Rica) può essere utilmente impiegata per rispondere alle suddette richieste di informazione, quando riferite all’unità di produzione e, quindi, all’azienda agricola, attraverso una sua stretta integrazione e sinergia con l’intero panorama delle statistiche agricole, in un sistema di statistiche integrate. I dati raccolti dalle indagini sui conti delle aziende agricole sono utilizzati dalla Commissione europea per produrre una serie di statistiche economiche e pubblicazioni e rappresentano un importante input per valutazioni, studi e ricerche (Bradley and Hill, 2015). In particolare, c'è un formale obbligo di condurre valutazioni ex ante e valutazioni ex post di misure politiche, e i dati della Rica sono fondamentali per adempiere a queste finalità. I dati raccolti a livello di Stato membro, che spesso superano in larghezza e/o dettaglio ciò che è contenuto nella scheda aziendale comunitaria2, sono spesso usati dai governi nazionali per le loro esigenze valutative.
In tale prospettiva, a livello comunitario è auspicato su più fronti il collegamento della Rica con il sistema di indagini agricole (System of Farm Surveys - SoFS). Tale collegamento può realizzarsi utilizzando un codice numerico identificativo dell’azienda agricola che consenta di collegare le aziende ricadenti nella rete contabile Rica con le aziende oggetto delle indagini agricole a titolarità Eurostat. Negli anni in cui vengono effettuate le indagini Eurostat, tutte le informazioni strutturali sarebbero raccolte una sola volta e potrebbero essere condivise con i raccoglitori di dati della Rica. Per contro, si chiede di aggiungere ulteriori variabili alla Rica, trasformandole in sondaggi satellitari nel sistema delle indagini agricole.

Lo studio di fattibilità del progetto Flint

Negli ultimi decenni la crescente richiesta di valutazione del grado di sostenibilità dei sistemi agricoli ha sviluppato un ampio dibattito sulla necessità di identificare gli indicatori più appropriati per monitorare e valutare tali aspetti. La misurazione di questi indicatori può risultare a volte molto complessa, poiché i dati elementari, che influenzeranno il calcolo di tali indicatori e quindi il risultato dell'analisi, sono di difficile misurazione. Inoltre, le valutazioni di sostenibilità dovrebbero essere validate, avere cioè i caratteri essenziali di rappresentatività, essere credibili ed al tempo stesso riproducibili e misurabili ad un costo accettabile. Per questo motivo è essenziale che i dati di base siano di alta qualità e che si abbiano a disposizione serie storiche per l'analisi delle tendenze.
Nell’ambito del 7° Programma quadro comunitario sulla ricerca, il progetto Flint (Farm Level Indicators for New Topics), si è posto l’obiettivo di testare la definizione di una serie comune di indicatori a livello di azienda agricola per la valutazione delle politiche, idealmente collegato con la Rica (Latruffe et al. 2016; Vrolijk et al. 2016). Il progetto pilota, condotto in nove paesi su 1.000 aziende agricole, ha dimostrato che in generale è possibile rilevare questo tipo di dati, se si stabilisce un'efficacie relazione tra l'agricoltore e il sistema Rica e in particolare con gli addetti alla raccolta dati (Poppe and Vrolijk, 2017). L'uso della Rica per raccogliere dati sulla sostenibilità offre, inoltre, l'opportunità di utilizzare i meccanismi di qualità esistenti. Ciò non riguarda solo la qualità dei dati raccolti ma anche la qualità dei processi, che vanno dalla definizione del piano di selezione delle aziende e valutazione del campione, alle istruzioni e alla formazione per i rilevatori dei dati. La qualità può anche beneficiare del forte legame tra la raccolta di dati ambientali e sociali in combinazione con i dati economici (Kelly et al., 2018).
Al momento la discussione all’interno del Comitato comunitario Rica a Bruxelles non appare orientata ad una imminente adozione nella indagine comunitaria delle proposte operative suggerite dal progetto, a causa della notevole eterogeneità esistente nei sistemi Rica dei diversi Paesi UE, lasciando nei fatti ai singoli Stati la decisione di implementare o meno nelle loro reti nazionali il maggior fabbisogno informativo richiesto dalla valutazione della sostenibilità dei sistemi agricoli.

Le prospettive in Italia per la Rica

L’attuale sistema informativo della Rica Italiana è già orientato a rispondere ai fabbisogni informativi individuati dal progetto Flint in tema di sostenibilità delle attività agricole, non solo dal punto di vista economico, ma anche in ambito sociale ed ambientale, sia per il modello di raccolta dati adottato, sia per le applicazioni informatiche impiegate per la gestione delle base dati. La metodologia di raccolta e gestione dei dati aziendali, adottata a partire dalle rilevazioni 2008, ha rappresentato per la Rica italiana un passaggio importante, in quanto sono state effettuate scelte innovative sul set di dati da raccogliere e sulla scelta del metodo con cui questi dati devono essere elaborati all’interno di un sistema contabile3. Alcune delle scelte effettuate in quegli anni hanno anticipato quello che la fadn comunitaria ha inserito nel proprio sistema solo a partire dal 20144. Le figure 1 e 2 mostrano le relazioni tra i temi individuati per ogni area della sostenibilità e i relativi indicatori.

Figura 1 - Temi e indicatori previsti dal progetto Flint per l'area Ambiente

Fonte: ns elaborazione da Flint

 

Figura 2 - Temi e indicatori previsti dal progetto Flint per l'area Sociale ed Economica

Fonte: ns elaborazione da Flint

Da un primo schematico confronto con il set delle variabili individuate nel progetto Flint è emerso un quadro che rassicura sulle potenzialità e sull’opportunità di poter rilevare con la Rica italiana le informazioni necessarie. L'analisi comparativa si sta traducendo in una proposta operativa da realizzare nei prossimi anni, in concomitanza con l’avvio della nuova fase di programmazione della Pac. Più nel dettaglio, il progetto Flint individua 33 indicatori e oltre 180 sub-indicatori, suddivisi per tematiche a loro volta afferenti alle quattro dimensioni della sostenibilità aziendale (ambientale, sociale, economica e dell’innovazione).
Per alimentare gli indicatori individuati dal progetto Flint è stata selezionata una serie di variabili, a loro volta raggruppate in 10 ambiti, che trovano perfetta integrazione con l’organizzazione dei dati attualmente in uso nella scheda della Fadn comunitaria. La tabella 2 mostra il livello di copertura della Rica Italiana rispetto agli ambiti informativi del sistema Flint/Fadn.

Tabella 2 - Confronto del livello del contenuto informativo della Rica attuale e futura

Come si evince, l’attuale sistema di rilevazione adottato nella Rica italiana consente di avere un buon livello di copertura per le informazioni sui sistemi di certificazione e modalità di commercializzazione dei prodotti e servizi aziendali e per i dati per il calcolo del bilancio dei nutrienti. Anche l’ambito delle innovazioni introdotte nelle aziende agricole e l’impiego dei prodotti fitosanitari trovano un sufficiente livello di copertura nel sistema di rilevazione italiano. Viceversa, le informazioni relative ai sistemi di gestione dei suoli appaiono carenti e andrebbero opportunamente integrate nell’attuale dataset di rilevazione.

Le problematiche nella raccolta di dati aggiuntivi

Il passaggio dalla raccolta di dati economici ai dati sulla sostenibilità è rilevante e la raccolta di dati aggiuntivi aumenta ovviamente la complessità della rilevazione. Per far fronte a questa prima problematica può essere utile registrare sistematicamente l'aspetto economico-finanziario insieme agli aspetti fisici e materiali (spesso è possibile utilizzare gli stessi documenti di origine). L'utilizzo di questa connessione tra flussi finanziari e fisici offre grandi vantaggi per la qualità dei dati raccolti e la loro completezza, nonché per alleviare l'onere a carico degli agricoltori (i dati non devono essere richiesti all’agricoltore). La qualità può essere inoltre migliorata dalle opportunità di controllo incrociato dei flussi finanziari e fisici. Anche l’integrazione con il sistema informativo agricolo nazionale può aiutare a ridurre la problematica del carico statistico.
Occorre inoltre considerare i maggiori oneri richiesti per la raccolta di informazioni aggiuntive e le relative fonti di finanziamento, nonché, il coinvolgimento diretto e interessato da parte degli agricoltori, essenziale per un’adeguata qualità dell’informazione e l’aggiornamento professionale della rete di raccolta dati.
L’impiego della Indagine Rica per la valutazione della sostenibilità implica, infine, la risoluzione di alcuni aspetti statistici nell’estensione dei dati Rica, legati alla progettazione del campione Rica attualmente volta a rappresentare questioni di natura economica. Ci si riferisce, in particolare, alla necessità di includere, anche solo parzialmente, le aziende agricole di piccole dimensioni, escluse dal campo di osservazione della Indagine, ma che hanno un impatto significativo sulle dimensioni sociali e sull'ambiente delle aree rurali, specialmente nelle regioni con un numero elevato di aziende agricole di piccole dimensioni e/o di semi-sussistenza.
Ulteriore criticità è rappresentata dal fatto che il campione Rica è stratificato in base a due elementi: la dimensione economica e l’indirizzo produttivo, mentre per la raccolta di dati su questioni ambientali e sociali potrebbero essere necessari ulteriori e differenti elementi di stratificazione, a cominciare dalla variabile altimetrica.
Non va infine trascurato che l'estensione della raccolta dei dati per valutare la sostenibilità delle pratiche agricole richiede un esplicito supporto politico. È cioè indispensabile che i maggiori costi di rilevazione e il maggior onere per gli agricoltori siano adeguatamente compensati dalla valenza assegnata ai dati raccolti, che devono trovare spazio e utilizzazione nella elaborazione delle politiche di settore. In tal senso, la partecipazione attiva da parte delle Istituzioni, nazionali e locali, coinvolte nel processo di negoziazione con la Commissione Europea per la definizione del quadro informativo, può agevolare l’individuazione delle principali fonti statistiche che alimenteranno gli indicatori di risultato e di impatto, a supporto della definizione della nuova fase di programmazione della politica agricola.

Alcune considerazioni conclusive

Un archivio dati come la Rica, basato su dati microeconomici, ha delle potenzialità ineguagliabili per il monitoraggio dei redditi e della gestione nelle imprese agricole. Oltre al monitoraggio, inoltre, i dati forniscono ampie opportunità per analizzare il livello e la composizione dei redditi agricoli e per una valutazione delle politiche ex-ante ed ex-post (Vrolijk et al. 2004). In generale sono richiesti dati dettagliati sul comportamento degli agricoltori e su come le loro decisioni influenzano gli obiettivi politici. Per questo è cresciuto l'interesse per l'analisi delle relazioni che legano una misura di politica con le decisioni di gestione aziendale, piuttosto che per l'analisi di dati statistici sull'utilizzo degli input, sugli output o sul reddito (Poppe and Vrolijk, 2018). Ci sono opportunità significative per migliorare l'uso di questi dati per scopi analitici, rispetto al parziale sottoutilizzo che si è verificato nel passato.
La raccolta di dati continuativa nel tempo e nello spazio da un panel di aziende ha indubbi vantaggi anche nel caso di valutazioni che riguardano gli effetti dell'attività agricola sull'ambiente. Purtroppo, la limitata disponibilità di dati rende parzialmente inefficaci le valutazioni delle politiche in campo agricolo (Viaggi, 2018). D'altra parte, è ormai evidente che le istituzioni pubbliche e private - in Italia come in altri paesi sviluppati - hanno creato nel tempo un'ampia varietà di dati, conoscenze e disposizioni istituzionali che costituiscono una sorta di "infrastruttura" utile per la gestione dei sistemi agricoli (Capalbo et al. 2017). Questa infrastruttura fisica e istituzionale - con l'acquisizione di dati sempre più dettagliati e site-specific - è potenzialmente in grado di migliorare la qualità del processo decisionale dalla scala aziendale e quella territoriale.
Venendo all'esperienza italiana, la mancanza di un collegamento sistematico tra le basi dati relative al settore agricolo con quelle relative ai parametri ambientali su scala territoriale e la parziale assenza di una georeferenziazione funzionale alle emergenze ambientali rappresentano altrettante sfide per la Rica. In questo senso l'accesso ai dati - intesi come dialogo tra diversi database (es. con i dati Agea) - resta ancora un problema da risolvere nei prossimi anni.
La disponibilità delle nuove tecnologie dell'informazione e comunicazione (Tic) offre delle potenzialità, ancora in larga misura inespresse, per migliorare la capacità di prendere decisioni consapevoli. L'infrastruttura dei dati sopra citata potrebbe essere sostanzialmente migliorata sfruttando le tecnologie emergenti insieme ai nuovi approcci all'acquisizione e all'utilizzo dei dati (es. "big data" e "open data"). L'infrastruttura dovrebbe combinare i risultati raggiunti dalla ricerca in campo agricolo con le capacità in rapida crescita delle tecnologie di acquisizione dati (Antle et al. 2015). Il crescente utilizzo dell'agricoltura di precisione e delle Tic, insieme ai miglioramenti nel software di gestione dei dati, offre opportunità in espansione per un'infrastruttura di dati integrata che sia in grado di collegare le decisioni di gestione a livello di azienda a dati biofisici specifici del sito e a nuovi strumenti analitici per migliorare la gestione in azienda. In altre parole, si tratta di attuare "politiche basate sulla scienza", ovvero una politica progettata per raggiungere l'obiettivo di gestire in modo sostenibile i sistemi agricoli nel modo più efficiente ed efficace possibile, data la scienza e la tecnologia migliori disponibili.

Riferimenti bibliografici

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  • Capalbo, S. M., Antle, J. M., & Seavert, C. (2017), Next generation data systems and knowledge products to support agricultural producers and science-based policy decision making. Agricultural systems, 155, 191-199

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  • 1. Il Comitato permanente per le statistiche agricole (Cspa) ed il Comitato del sistema statistico europeo (Essc) hanno incaricato Eurostat di preparare una strategia sulle statistiche agricole in vista di un sistema armonizzato per il prossimo decennio (European Commission – Eurostat, 2015).
  • 2. La scheda aziendale comunitaria rappresenta il modello per la presentazione dei dati contabili, di cui all'articolo 8 del regolamento (CE) n. 1217/2009 di istituzione della rete contabile Rica. Le istruzioni per la sua compilazione sono stabilite nell'allegato VIII del regolamento di esecuzione (UE) 2015/220.
  • 3. Tali scelte si sono concretizzate con la progettazione e lo sviluppo del software Gaia (gaia.crea.gov.it), strumento innovativo per la gestione aziendale delle imprese agricole, tutt’ora in uso e abbastanza diffuso anche all’esterno delle reti di rilevazione contabile.
  • 4. Regolamento di esecuzione (UE) n. 385/2012 della Commissione, del 30 aprile 2012, relativo al nuovo formato della scheda aziendale da utilizzare per la constatazione dei redditi nelle aziende agricole e l'analisi del funzionamento economico di dette aziende.
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