Estimating the CAP greening effect by machine learning techniques : A big data ex post analysis

Il pagamento "greening" rappresenta una delle principali e controverse novità dell'attuale periodo di programmazione 2015-2020 della politica agricola comune (PAC). Tali pagamenti vincolano una parte dei sussidi alle aziende agricole al rispetto di pratiche specifiche, come la diversificazione delle colture. A differenza delle precedenti simulazioni ex ante, il presente contributo tenta di stimare l'impatto ex post dei pagamenti greening in termini di cambiamento dell'uso del suolo utilizzando l'osservazione in serie storica (2011-2017) si una campione costante di particelle (appezzamenti di terreno) della pianura lombarda di circa 4,5 milioni di osservazioni. Le catene di Markov e un test ponderato χ2 hanno rilevato una discontinuità nelle probabilità di transizione dei terreni agricoli solo nelle aziende inizialmente non conformi alle regole del greening. Tale discontinuità non si osserva nelle aziende agricole che non erano soggette o che erano soggette e già conformi alle regole del greening. Questa evidenza, anche se indiretta, suggerisce che il pagamento greening ha indotto la conversione dei terreni agricoli in aziende con un grado inferiore di diversificazione delle colture. L'impatto del greening sull'allocazione dei terreni agricoli in questo gruppo di aziende è stato successivamente simulato utilizzando tecniche di machine learning. Nelle aziende agricole che hanno dovuto adattarsi al greening, questa politica ha ridotto la monocoltura del mais e aumentato la superficie investita a colture azotofissatrici, a terreni incolti e ad altri cereali. Utilizzando l'effetto di diversificazione colturale indotto dal greening, sono stati stimati i benefici ambientali (riduzione delle emissioni di gas a effetto serra e utilizzo di input) e le perdite di reffito delle aziende. Si è così fornita la prima analisi costi-benefici di tale strumento politico. Non è stato possibile valutare i costi indiretti e i benefici del greening (miglioramento della gestione dei parassiti, della qualità del suolo e della biodiversità) a causa della scarsa o assente copertura territoriale dei dati necessari per queste analisi. Sono necessarie ulteriori ricerche e dati di dettaglio derivanti da monitoraggi ambientali per valutare tali effetti indiretti e per fornire un'analisi costi-benefici più completa del greening.