Processi di diversificazione multifunzionale nelle imprese agricole marchigiane

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1 Scuola estiva per Dottori e Dottorandi di Ricerca Metodologia della ricerca nelle scienze sociali e in economia agraria. Bari, 8-10 settembre 2008 Processi di diversificazione multifunzionale nelle imprese agricole marchigiane Romina Finocchio r.finocchio@univpm.it

2 Il tema di ricerca Opportunità di sviluppo delle imprese agricole nel senso della diversificazione multifunzionale Analisi del grado di diversificazione multifunzionale delle imprese agricole nella Regione Marche Identificazione delle variabili che influenzano le scelte dell imprenditore nel senso della diversificazione multifunzionale

3 La struttura della tesi Introduzione Capitolo 1 Diversificazione e Multifunzionalità Capitolo 2 Modelli a Scelta Discreta Capitolo 3 Il dataset e le problematiche legate alla specificazione panel Capitolo 4 Il caso studio: diversificazione multifunzionale nelle Marche secondo la banca dati RICA Conclusioni

4 Definizione di diversificazione multifunzionale Approccio OCSE Approccio WTO Approccio FAO Approccio UE Il triangolo del valore dell agricoltura moderna

5 Il modello di riferimento Fonte: van der Ploeg et al. (2002)

6 Il modello di riferimento Broadening: si riferisce allo sviluppo di attività produttive e di servizio di tipo no-food volte a rispondere ai nuovi bisogni di mercato e a fornire servizi alla collettività (es. agriturismo, contoterzismo, ecc.) Deepening: attiene a tutte le attività integrate a quelle tradizionali ma volte alla riorganizzazione della produzione in forme integrate e più complesse, all innovazione di prodotto e alla cura dei suoi aspetti qualitativi (es. vendita diretta, trasformazione di prodotto, ecc.)

7 Random Utility Model 1 it U > U 0 it i = 1,...N ; t = 1,...T ; U 1 it = X it β ' + ε 1 1 it 1 1 k Prit = Pr(U it > U it ) = f ( X itβ' 1,X itβ' 0 ) esterni (es. localizzazione, ecc.) strutturali (es. disponibilità di fattori, ecc) idiosincratici (es. motivazione personale, ecc)

8 Il dataset Panel data di aziende della RICA Periodo: La struttura della RICA è cambiata: pre- 2003: adesione volontaria; post-2003: casuale Impossibilità di riconoscere le aziende fra un periodo e l altro Creazione di due sottocampioni costanti, parzialmente sovrapponibili, di 387 imprese Per bilanciare il panel: matching statistico ogni azienda le primo periodo è stata associata con la più simile del secondo periodo ottenendo uno pseudo panel bilanciato di 387 osservazioni per un periodo di 6 anni

9 Il dataset Valori medi ( ) n aziende = 2322 SAT (ha) 28,1 SAU (ha) 24,3 Altitudine (m.s.l.m.) 274,1 RLS ( ) Età del conduttore 59 Tipologia di attività Aziende (%) Trasformazione di prodotto 47,5 Certificazione di prodotto 12,7 Agricoltura biologica 8,4 Certificazione di impresa 0,1 Adesione misure agro-ambientali (PAC) 14,7 Contoterzismo 2,1 Agriturismo 1,7

10 I modelli a scelta discreta Choice-set limitato ad alcune alternative 2 alternative: modelli binari n alternative >2: modelli multinomiali In letteratura i modelli più usati sono: Probit Pr( y β' = 1) = x1 it φ( t )dt = φ( β' x ) Logit Pr( y = 1) = e 1+ β' x e β' x = Λ( β' x )

11 I modelli stimati LOGIT (pooled) con dummy temporali senza dummy temporali Test di annullamento congiunto Criteri informativi AIC e BIC LOGIT MULTINOMIALE (pooled) Violazione della condizione di Indipendenza delle Alternative Irrilevanti (IIA) PROBIT MULTINOMIALE (pooled) con dummy temporali senza dummy temporali LOGIT (panel) Effetti random Effetti fissi Eliminazione delle variabili time-invariant Effetti fissi ristretto Effetti random ristretto Matching Test di Hausman

12 Le variabili del modello X PROV ALT SUCC ANNI SAU TRAT RLS Descrizione Province: da nord a sud Altitudine Presenza di successori occupati permanentemente in azienda Età dell imprenditore agricolo Superficie agricola utilizzata Trattori in azienda Reddito lordo standard OTE Orientamento tecnico economico: da 1: massima specializzazione a 8: max diversificazione convenzionale DUMT Variabile dummy

13 Risultati empirici: Modello Logit Variabile PROV Logit 0.398*** TRAT RLS OTE *** *** (0.001) 0.111*** *** significatività del 5%

14 Risultati empirici: Probit Multinomiale Variabile j = 1a (deep) j = 1b (broad) j = 1ab (deep+broad) Constant *** (0.239) *** (0.424) *** (0.298) PROV 0.266*** (0.036) 0.347*** (0.063) 0.453*** (0.046) ALT *** 0.002*** 0.001*** ETA 0.007*** (0.003) *** (0.005) *** (0.004) SAU (0.002) (0.004) 0.005*** (0.002) TRAT 0.140*** (0.037) 0.212*** (0.068) 0.251*** (0.046) RLS *** *** *** OTE 0.066*** (0.018) (0.033) 0.164*** (0.021) *** significatività del 5%; ** significatività del 10%

15 Risultati empirici: Logit Panel Variabile RE Logit FE Logit (ristretto) Constant PROV ALT SUCC ETA SAU TRAT RLS OTE Dumt *** (0.415) 0.575*** (0.064) *** (0.266) (0.005) (0.003) 0.363*** (0.063) *** 0.192*** (0.032) 0.186** (0.112) 0.628*** (0.088) 0.628*** (0.088) *** (0.001) 0.720** (0.393) (0.007) 0.012** (0.007) 0.565*** (0.096) *** 0.255*** (0.047) 0.449*** (0.139) *** significatività del 5%; ** significatività del 10%

16 La trasformazione di prodotto interessa il 47,5% delle imprese (autoconsumo) non è possibile capire in quale % il prodotto trasformato è destinato all autoconsumo e in quale % al mercato osserviamo cosa succede al modello escludendo la voce trasformazione di prodotto, limitando così il condizionamento della tradizione locale con trasformazione senza trasformazione

17 Trasformazione di prodotto Variabile PROV ALT ETA SAU TRAT RLS OTE RE panel con trasformazione 0.575*** *** (0.037) (0.284) (0.261) 0.363*** ** (0.059) 0.192*** RE panel senza trasformazione (0.513) 0.002*** (0.001) *** (0.010) 0.008*** (0.023) 0.266*** *** (0.003) 0.275*** *** significatività del 5%; ** significatività del 10%

18 Cosa possiamo concludere? La scelta di diversificare degli imprenditori agricoli sembrerebbe essere influenzata positivamente da: localizzazione la meccanizzazione l orientamento tecnico-economico e negativamente dal il reddito lordo standard

19 Per il futuro Sarebbero possibili ulteriori approfondimenti: superando il gap informativo della banca dati RICA (ottenendo un panel bilanciato) ampliando il tracciato dati RICA con ulteriori indicazioni relative alla diversificazione multifunzionale capire in che modo la PAC influenza le scelte dell agricoltore

20 Grazie per l attenzione Romina Finocchio r.finocchio@univpm.it