Poorvi Iyer, Martina Bozzola, Stefan Hirsch, Manuela Meraner, Robert Finger.

La maggior parte delle decisioni prese dagli agricoltori vengono formulate in un contesto caratterizzato da incertezza e varie forme di rischio (climatico, istituzionale ecc.). Un aspetto fondamentale delle scelte in condizioni di incertezza è l’atteggiamento degli individui rispetto al rischio, che può essere di avversione, neutralità o propensione. Tuttavia, l’avversione al e la percezione del rischio sono aspetti non osservabili ed estremamente difficili da misurare. Per questo motivo, sia nel campo della ricerca accademica che da parte delle persone responsabili di formulare ed implementare politiche riguardanti il settore agricolo, viene data grande importanza allo sviluppo di metodologie che possano dare informazioni sull’atteggiamento degli agricoltori nei confronti del rischio. Per esempio, a livello Europeo, la Politica Agricola Comunitaria (PAC) ha enfatizzato in maniera crescente, nel corso delle sue varie riforme, il ruolo degli strumenti di mitigazione del rischio, come le assicurazioni e lo strumento di Stabilizzazione del Reddito (IST) (El Benni, Finger, Meuwissen, 2016, Severini, Biagini, Finger, 2018). L’efficacia ed il successo di tali strumenti dipendono in larga parte proprio dalla capacità di capire, nella fase di sviluppo di tali strumenti, variabili come l’avversione verso varie forme di rischio da parte dei soggetti coinvolti.

Una recente pubblicazione (Iyer et al., 2019) propone un esame sistematico di oltre 50 studi pubblicati nel ventennio 1997-2017, che hanno analizzato le preferenze al rischio nel settore agricolo in Europa. La letteratura analizzata è molto ampia ed eterogenea in termini di scala geografica degli studi condotti, periodo temporale considerato, tipologia di azienda agricola analizzata, risultati ottenuti ed anche metodologia adottata. Tali metodologie includono, per esempio, articoli che cercano di trarre conclusioni sul grado di avversione al rischio attraverso stime econometriche basate su dati secondari sull’attività delle aziende agricole, e tecniche basate sulla raccolta di risposte fornite dagli agricoltori (dati primari). Tra queste ultime vi sono studi che cercano di determinare l’avversione al rischio osservando le decisioni che i soggetti intervistati compioni quando  e’ richiesto di scegliere tra lotterie con diversi premi monetari.

Grazie a rapidi sviluppi nel campo dell’economia e della psicologia, proprio l’uso di lotterie per elicitare e misurare l’avversione al rischio ha conosciuto un rapido e sostanziale sviluppo negli ultimi anni (Figura 1). In generale, gli studi basati su dati primari hanno registrato un rapito aumento negli ultimi 10 anni, in parte anche per la presa di coscienza si alcune limitazioni degli studi basati su dati secondari. Questi ultimi sono infatti limitati dal fatto che il ricercatore debba usare basi di dati esistenti, per esempio i bilanci delle aziende agricole, senza poter includere nelle analisi econometriche molte delle caratteristiche personali o del contesto ambientale e sociale in cui i soggetti operano, e che influenzano l’attitudine rispetto al rischio delle persone. Queste caratteristiche possono essere invece ottenute più facilmente con la raccolta di dati primari.

 

Fig. 1 Evoluzione dell’uso di diverse metodologie nel tempo. Fonte: Iyer et al., 2019

Tutte le metodologie, tuttavia, presentano pro e contro nella loro applicazione, e molti aspetti nell’ambito di ciascuna metodologia sono ancora dibattuti, come spiegato nel dettaglio nell’analisi di Iyer et al. 2019.

In conclusione, cosa ci dice l’analisi di Iyer et al., 2019 sul grado di avversione al rischio degli agricoltori Europei? Questo studio supporta la tesi che, in maniera generale, gli agricoltori Europei siano avversi al rischio. Tale risultato si basa tuttavia sul semplice conteggio del numero di articoli che trovano nei lori risultati una predominanza di agricoltori avversi al rischio, rispetto al numero di studi che concludono che gli agricoltori nel loro campione siano neutrali o addirittura propensi al rischio.

Ancora una volta va però sottolineato come vi siano importanti differenze sia tra i vari studi che tra le diverse metodologie, come per esempio i parametri importanti da considerare nell’implementazione delle analisi, la grandezza del campione studiato ed il tipo di produzione analizzato. Per questo motivo bisogna essere cauti nel generalizzare i risultati di uno studio ad altri contesti, per esempio geografici, o caratterizzati da produzioni agricole diverse.

La Figura 2 mostra la concentrazione geografica degli studi condotti. Quanto uno studio utilizza più di una metodologia, queste vengono conteggiate separatamente come casi studio individuali. Alcuni studi, infatti, presentano un confronto metodologico per cui la propensione al rischio è stata analizzata con metodologie diverse all’interno dello stesso studio.

Fig. 2 Concentrazione geografica degli studi analizzati. Fonte: Iyer et al., 2019

Come si può notare, vi sono ancora pochi studi che forniscono informazioni sulla propensione al rischio nei nuovi Stati membri e in generale nei Paesi dell’Est Europa. Questo aspetto rimane un altro interessante argomento di ricerca futura.

 

Contatto: Martina Bozzola: m.bozzola@qub.ac.uk 

Bibliografia

El Benni, N., Finger, R. Meuwissen M.P.M. (2016). Potential effects of the income stabilisation tool (IST) in Swiss agriculture. European Review of Agricultural Economics 43(3), 475-502. >>

Iyer, P., Bozzola, M., Hirsch, S., Meraner, M., Finger, R. Measuring Farmer Risk Preferences in Europe: A Systematic Review. Journal of Agricultural Economics. In Press

Severini, S., Biagini, L., Finger, R. (2018). Modelling Agricultural Risk Management Policies – The Implementation of the Income Stabilization Tool in Italy. Journal of Policy Modeling. In Press