Introduzione
Nell'ambito della ricerca economico-agraria si è assistito negli ultimi anni, soprattutto a livello internazionale, alla proliferazione di modelli economici finalizzati all’analisi degli effetti della riforma della Politica Agricola Comunitaria (PAC) (Arfini, 2005). E’ altresì vero, però, che questi modelli, spesso anche solo implicitamente, lasciano intendere che la PAC costituisca la variabile fondamentale nel determinare performance e redditi del settore primario, laddove, invece, queste sono più spesso decise dagli andamenti ben più imprevedibili, talora del tutto esogeni all’agricoltura e difficilmente “modellabili”, dei mercati.
Tra questi si può sicuramente annoverare l’andamento del cambio Euro-Dollaro, il quale condiziona il rapporto tra prezzo interno (alla UE) e prezzo mondiale di un certo prodotto e, quindi, le stesse performance commerciali dei produttori europei. Questa variabile macroeconomica, peraltro, condiziona essa stessa alcune misure cruciali della PAC (per esempio i dazi sulle importazioni), nonché la stessa spesa complessiva della PAC (si pensi, in particolare, alle cosiddette “restituzioni alle esportazioni”).
AGMEMOD è un modello econometrico appositamente sviluppato per analizzare come le performance del settore agricolo (in particolare valore aggiunto e reddito) siano l’esito ultimo dell’evoluzione dei mercati nonché della PAC e, soprattutto, del loro effetto combinato (Chantreuil et al., 2005).
Il modello AGMEMOD
AGMEMOD è un modello econometrico notevolmente complesso la cui realizzazione è stata avviata nel 2001 con un progetto di ricerca finanziato dalla UE nell’ambito del 5° Programma Quadro di Ricerca Scientifica e Tecnologica. E’ attualmente disponibile una sua prima versione, il cui aggiornamento viene continuamente condotto in collaborazione con la stessa Commissione Europea (e in particolare l’IPTS, Institute for Prospective Technological Studies), mentre si sta realizzando una seconda e più completa versione (sotto il nome di AGMEMOD2020) nell’ambito del 6° Programma Quadro (1). Il modello AGMEMOD è costituito dall’integrazione di numerose unità elementari. Queste sono i modelli econometrici delle agricolture dei singoli paesi membri della UE (sono infatti 25 i modelli nazionali attualmente presenti in AGMEMOD), i country models. A loro volta, questi modelli nazionali sono composti da modelli dei mercati dei singoli prodotti agricoli, i commodity models: sono circa 35 i prodotti i cui mercati vengono modellati in AGMEMOD2020. I modelli nazionali e i modelli dei mercati dei singoli prodotti hanno tutti la stessa struttura di base (template); caso per caso, però, essi possono essere adattati e stimati in modo da essere più aderenti al contesto specifico.
A livello nazionale i commodity models interagiscono tra loro per diversi aspetti; per esempio, competendo per l’allocazione della terra. A loro volta, i modelli nazionali interagiscono aggregandosi a livello europeo e andando a costituire il cosiddetto EU combined model. Questa aggregazione viene fondamentalmente realizzata a livello di formazione dei prezzi. Per ogni prodotto, uno dei paesi della UE (di solito il principale produttore europeo dello stesso) viene eletto a key-market e il relativo prezzo a key-price, cioè a prezzo guida dell’intero mercato europeo. In tutti gli altri paesi, perciò, il prezzo interno risulta guidato da questo key-price attraverso alcune equazioni di trasmissione del prezzo. A sua volta il key-price risulta condizionato dal prezzo mondiale, totalmente esogeno (2), nonché dalle performance complessive del mercato europeo di quel prodotto (export netto o grado di autoapprovvigionamento (3)). L’elemento chiave del funzionamento di AGMEMOD, quindi, è il meccanismo di trasmissione dei prezzi attraverso cui si attivano tutte le interazioni esistenti tra mercati e paesi diversi del modello. A questo proposito, la figura 1 descrive i meccanismi di formazione dei prezzi europei a partire da quelli mondiali. L’effetto di una variazione dei prezzi mondiali, peraltro, viene influenzato da altre variabili esogene, come per esempio alcune variabili macroeconomiche, e qui in particolare si porrà attenzione al tasso di cambio Euro/Dollaro, così come da variabili inerenti la PAC (per esempio, il prezzo di intervento fissato per quel mercato in quell’anno).
Figura 1 - Formazione dei prezzi Europei a partire da quelli mondiali
Guidati dai prezzi mondiali e dal key-market europeo, vengono perciò formati i prezzi a livello di ogni singolo mercato e paese. A questo punto, “entrando” all’interno dei country e commodity models, i prezzi esercitano tutti i loro complessi effetti. La Figura 2 mostra la struttura generale dei singoli modelli nazionali. Si noti la divisione del modello di ogni prodotto nelle due aree della produzione (offerta) e del consumo (domanda), l'interdipendenza tra i diversi prodotti (ad esempio nelle scelte allocative della terra) e la “chiusura” del modello (cioè l’imposizione dell’uguaglianza tra domanda e offerta) a livello nazionale, che genera un flusso di esportazioni nette che viene a sua volta aggregato nel combined model a formare le esportazioni nette europee.
Figura 2 - Meccanismi interni dei modelli nazionali
In questo breve articolo presentiamo i risultati relativi solo ad alcuni dei prodotti presenti in AGMEMOD, cereali, semi oleosi, prodotti degli allevamenti e del settore lattiero-caseario (si vedano anche le Tabelle 1, 2 e 3).
Effetti della modifica dei tassi di cambio
AGEMOD è dunque un modello appositamente creato per verificare come cambiamenti esogeni ai mercati agricoli (variabili macroeconomiche e misure di policy) si trasmettano tra gli stessi e tra i paesi, secondo le rispettive specificità, modificando la performance complessiva del comparto primario. Qui, in particolare, si vuole portare l’attenzione sugli effetti della variazione del tasso di cambio tra Dollaro e Euro, con riferimento ad un'ipotesi che definiamo di base (Baseline o BAS) che è quella ritenuta verosimile anche in riferimento alle proiezioni degli organismi internazionali, e nella quale il tasso di cambio varia da un minimo di 1,06 ad un massimo di 1,16 US$/€ (4). Rispetto a tale andamento di riferimento, il primo scenario (SCEN1) ipotizza un rafforzamento del Dollaro fissato a parità con l'Euro (1 US$=1€); il secondo ed il terzo scenario (SCEN2 e SCEN3) ipotizzano, all'opposto, un rafforzamento dell'Euro a 1,3 e 1,4US$/€, rispettivamente (Figura 3).
Figura 3 - Tassi di cambio US$/€ secondo i vari scenari
Essendo i prezzi mondiali espressi in dollari, uno shock sul tasso Dollaro/Euro si ripercuote su tutto il modello proprio modificando l’equivalente dei prezzi mondiali espressi in Euro. In particolare, se il Dollaro si apprezza (SCEN1) il prezzo mondiale tradotto in Euro e, a cascata, il key-price europeo e i prezzi nazionali, aumentano. Dato il prezzo più alto, l’offerta viene stimolata mentre la domanda si deprime portando ad un aumento dell’export netto. In modo analogo, ma speculare, si comporta l’impatto negli scenari SCEN1 e SCEN2 nei quali è l'Euro ad apprezzarsi.
Chiaramente l'entità degli aggiustamenti nei modelli nazionali dipenderà dalle elasticità rispetto al prezzo mondiale lungo tutta la “cinghia di trasmissione” che da questo porta al prezzo nel mercato interno. Gli aggiustamenti sono attesi più forti dove il prezzo mondiale entra direttamente nei modelli nazionali, senza il tramite del key-market europeo (per esempio, i semi oleosi), oppure quando è il paese stesso ad rappresentare il key-market (per esempio, il grano duro per l'Italia). Occorre peraltro ricordare che AGMEMOD presenta meccanismi di feedback che realisticamente attenuano le variazioni del prezzo nel mercato nazionale rispetto alle fluttuazioni esterne. Per esempio, con riferimento al meccanismo sopra esemplificato, l’aumento del rapporto tra offerta e domanda (cioè del tasso di autoapprovvigionamento), o dell’export netto, riduce il grado di trasmissione delle variazioni del prezzo dall’esterno all’interno dei mercati nazionali.
Risultati delle simulazioni e redditi agricoli
Limitando l’attenzione ai risultati relativi all’Italia (5), il modello risponde agli shock secondo le attese, in generale con un aumento delle produzioni in SCEN1 e, all'opposto, un aumento dei consumi in SCEN2 e, soprattutto, in SCEN3 (Tabelle 1, 2 e 3). Osservando le singole produzioni, si nota come gli impatti sui prezzi risultino meno che proporzionali rispetto agli shock originariamente introdotti. Questa attenuazione dipende, come accennato, dai meccanismi di trasmissione dei prezzi, nonché dai relativi fenomeni di feedback. I risultati confermano che il grano duro, per il quale l’Italia è il key-market ed il cui prezzo è, quindi, legato direttamente al prezzo mondiale, è il prodotto, tra i cereali, che risente maggiormente degli shock (Esposti e Lobianco, 2005).
Essendo i prezzi italiani dei semi oleosi direttamente derivati per costruzione dai prezzi mondiali, gli impatti degli shock sul tasso di cambio sono assolutamente gli stessi per tutti i semi oleosi e il loro valore corrisponde, in termini percentuali, alla variazione dei prezzi mondiali indotta dai nuovi tassi di cambio. Nonostante il grande impatto sui prezzi, l'impatto sulla produzione e sui consumi dei semi oleosi è, comunque, assai limitato (inferiore all'1%). Riguardo al comparto degli allevamenti, solo il settore suinicolo sembra mostrare una certa reattività, e questo potrebbe essere spiegato considerando che questo settore è uno dei meno protetti ed è largamente esposto alla competizione internazionale. Un altro caso interessante è quello del settore caseario, dove l'Italia è allo stesso tempo, a seconda del formaggio specifico, sia un grande importatore sia un grande esportatore e dove l'impatto degli shock sui prezzi risulta significativo, mentre sembra essere molto limitato negli altri settori legati al latte (latte e burro in particolare).
Infine, è interessante concentrarsi sul settore avicolo che è, come quello suinicolo, maggiormente aperto alla competizione mondiale, ma che è anche l'unico settore tra gli allevamenti per il quale l'Italia è un esportatore netto. Per quest'ultima ragione, le aspettative sono di un minor effetto indotto dagli shock dei prezzi mondiali sui prezzi domestici, e queste aspettative vengono pienamente confermate dalle proiezioni del modello.
Le attese circa gli impatti di questi shock sui redditi agricoli nel loro complesso emergono chiaramente dalla discussione precedente. Questi scenari non influenzano direttamente i pagamenti della PAC, quindi i sussidi (almeno quelli disaccoppiati) dovrebbero rimanere costanti. Tuttavia, ci si attendono effetti considerevoli sul valore dell'output agricolo. In quanto induce prezzi più elevati, SCEN1 determina un effetto di incremento della produzione. Ne deriva che in questo scenario dovrebbe aumentare il valore dell'output agricolo e, seppur limitatamente, i costi. Conseguentemente i redditi dovrebbero aumentare. Per le stesse ragioni, negli scenari SCEN2 e SCEN3 i redditi agricoli dovrebbero diminuire e con un'intensità maggiore nel secondo caso. La Figura 4 conferma pienamente queste attese. In confronto con BAS, nel 2015 i redditi sono maggiori del 4% in SCEN1, mentre si osserva una loro diminuzione del 6% e del 8%, rispettivamente, negli scenari SCEN2 e SCEN3.
Va sottolineato che, confrontati con altri scenari relativi ad ulteriori riforme della PAC (non riportati in queste pagine ma disponibili in Esposti e Lobianco, 2006), i risultati di queste simulazioni prevedono, di norma, impatti più significativi. Questo significa che il dibattito sulle prossime riforme della PAC, e il loro eventuale impatto sui redditi agricoli, è forse troppo enfatizzato rispetto ad altri impatti che potrebbero derivare da mutamenti di mercato come, ad esempio, quelli indotti dal cambiamento dei tassi di cambio.
Figura 4: Valore della produzione e reddito agricolo: variazione nei vari scenari rispetto alla Baseline
Tabella 1 - SCEN1 (1,0 EUR = 1,0 US $) - variazione rispetto alla Baseline per i principali prodotti
Tabella 2 - SCEN2 (1,0 EUR = 1,3 US $) - variazione rispetto alla Baseline per i principali prodotti
Tabella 3 - SCEN3 (1,0 EUR = 1,4 US $) - variazione rispetto alla Baseline per i principali prodotti
Note
(1) AGMEMOD è l’acrostico di “AGricultural sector in the Member state and EU: Econometric MODelling for projection and analysis of EU policies on agriculture, forestry and the environment”. Ulteriori informazioni e dettagli sulla ricerca AGMEMOD, sulle sue applicazioni e sviluppi possono essere reperite presso il sito del progetto: [link]
(2) Questa ipotesi, detta del “piccolo paese” in quanto tipica di un paese il cui mercato non è in grado di influenzare il mercato più grande del quale subisce passivamente gli andamenti, è chiaramente inappropriata per modellare l'agricoltura europea. Una delle principali linee di ricerca sulle quali si sta lavorando in AGMEMOD è proprio la rimozione di questa ipotesi.
(3) Però in alcuni casi (per esempio, i semi oleosi) il prezzo europeo è l’espressione diretta del prezzo mondiale, senza la presenza esplicita di un mercato che funga da riferimento in Europa.
(4) Maggiori informazioni sulle ipotesi inerenti lo scenario di base possono essere reperite presso il sito del progetto, [link].
(5) Si tratta dei risultati comunque ottenuti con il modello EU combined però relativi solo all’Italia e ad alcuni prodotti selezionati. Risultati concernenti anche gli altri paesi e prodotti possono essere richiesti direttamente agli autori.
Riferimenti bibliografici
- Arfini, F. (ed.), 2005, Modelling Agricultural Policies: State of the Art and New Challenges. Proceedings of the LXXXIX EAAE Seminar – Parma. Parma: MUP Editore.
- Chantreuil F., Levert F., Erjavec E., Donnellan T., Hanrahan K., 2005, CAP Reform: Prospects for crop markets in the enlarged EU, EuroChoices, 4(1), pp 26-30.
- Esposti, R., Lobianco, A., 2005, Modelling the Impact of 2003 CAP Reform on Crop Production. The case of Durum Wheat in Italy. Agricultural Economics Review, 6 (1), 31-53.
- Esposti, R., Lobianco, A., 2006, Italy. In: AGMEMOD Partnership (ed.), Impact analysis of the CAP reform on main agricultural commodities. Report 4. European Commission Directorate General JRC – IPTS (Institute for Prospective Technological Studies), 151-165.