Scenari di evoluzione degli orientamenti produttivi in Lombardia alla luce della riforma della PAC

Gli indirizzi produttivi agricoli sono oggi oggetto di profonda evoluzione, in conseguenza della revisione a medio termine della politica agricola comunitaria (PAC) avvenuta nel 2003 e in corso di attuazione a partire dal 2005. Lo scenario di sostegno all¿agricoltura va mutando profondamente in ragione del fatto che i premi concessi per gran parte delle produzioni che interessano il territorio agricolo regionale (seminativi, settore lattiero-caseario, carni bovine, ecc.) vengono disancorati dalle produzioni stesse e ricondotti ad un pagamento unico aziendale concesso indipendentemente dalle produzioni attuate e condizionati unicamente al rispetto di criteri di gestione legati alla salvaguardia ambientale, alla sicurezza alimentare e al benessere animale. In presenza di premi disaccoppiati gli indirizzi produttivi vengono scelti, molto più che in passato, sulla base della convenienza economica. Per valutare in che modo la riforma Fischler del 2003, attualmente in fase di decollo, potrà influenzare le scelte produttive, e di conseguenza l¿assetto territoriale, si intende ricorrere ad un modello di simulazione a scala sub-regionale, basato sulla programmazione matematica positiva (Pmp). La Pmp rappresenta un¿evoluzione della programmazione lineare, di cui mantiene l¿impianto, ma dalla quale si discosta per alcune assunzioni che la rendono idonea a risolvere modelli territoriali e a fornire indicazioni utili alle scelte di politica settoriale. Il principale elemento distintivo è costituito dall¿assunzione che le scelte operate dall¿agricoltore rappresentano la situazione che, a livello territoriale, viene ritenuta ottimale, ed è su questa che il modello viene calibrato. Per ottenere questo risultato il modello verrà implementato in tre fasi. La prima consiste nell¿impostare tanti modelli di programmazione lineare quante sono le aziende campionate in una determinata realtà territoriale. Il campione aziendale verrà tratto dalla banca dati RICA. Tali modelli sono caratterizzati non dalla ricerca di livelli ottimali di attivazione dei processi, ma dalla determinazione degli scostamenti rilevati per ciascuna azienda rispetto ad una soluzione massimizzante il reddito lordo. La seconda fase consiste nello stimare i costi variabili marginali dei processi produttivi attivati nel territorio, ricavabili come problema duale nel modello di programmazione lineare. Infine (terza fase), applicando la funzione di costo marginale stimata a tanti modelli di programmazione non-lineare (quadratica) quante sono le aziende del campione, è possibile riprodurre le funzioni primale e duale del modello di programmazione lineare della prima fase. In tal modo il modello è in grado di restituire il livello dei processi attivati allo stato attuale quale scelta ottimale che massimizza il reddito lordo. Su questa base si possono allora valutare le modifiche apportate a livello aziendale e territoriale al variare di parametri sensibili quali prezzi di vendita e premi PAC.