d. fusco, p. giordano, m. greco, v. moretti - indice di agricoltura sostenibile (sai)

SESSIONE IV METODOLOGIE DI SINTESI E ANALISI DEL TERRITORIO

Indice di Agricoltura Sostenibile (SAI)

Daniela Fusco, Paolo Giordano, Massimo Greco e Valerio Moretti

GIORNATE DELLA RICERCA IN ISTAT | 10-11 NOVEMBRE 2014

Indice1. Che cos’è l’agricoltura sostenibile

2. Obiettivo del lavoro

3. Metodologia

4. Step 1: Individuazione delle fonti dei dati

5. Step 2: Individuazione degli indicatori semplici di sostenibilità

6. Step 3: Individuazione delle aree NUTS2

7. Step 4: Analisi e calcolo degli indicatori semplici e dell’indice sintetico

8. Step 5: Rappresentazione cartografica dei risultati

9. Conclusioni.

GIORNATE DELLA RICERCA IN ISTAT | 10-11 NOVEMBRE 2014Indice di Agricoltura Sostenibile (SAI), Fusco D., Giordano P., Greco M., Moretti V.

L’agricoltura sostenibile è un modello di produzione economicamente vantaggioso per gli agricoltori, rispettoso dell’ambiente e socialmente giusto.

Che cos’è l’agricoltura sostenibile

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Lo sviluppo dell’agricoltura sostenibile nell’UE è uno dei più importanti obiettivi strategici della nuova PAC (Politica Agricola Comune) 2014-2020.


Costruzione di un indice sintetico di agricoltura sostenibile (SAI) per classificare le aree NUTS2 a livello europeo in cinque livelli di sostenibilità:

Alto Medio-Alto Medio Medio-Basso Basso.

Obiettivo del lavoro

2GIORNATE DELLA RICERCA IN ISTAT | 10-11 NOVEMBRE 2014Indice di Agricoltura Sostenibile (SAI), Fusco D., Giordano P., Greco M., Moretti V.

Step 1: Individuazione delle fonti dei dati

Step 2: Individuazione degli indicatori semplici di sostenibilità

Step 3: Individuazione delle aree NUTS2

Step 4: Analisi e calcolo degli indicatori semplici e dell’indice sintetico

Step 5: Rappresentazione cartografica dei risultati

Metodologia


Tutti i parametri (tranne la superficie territoriale totale) derivano da un’unica fonte statistica

Farm Structure Surveys & Survey on Agricultural Production Methods 2010 (Regulation (EC) n° 1166/2008 of the European Parliament and of the Council of 19 November 2008)

In Italia: 6° Censimento Generale dell’Agricoltura

Step 1: Individuazione delle fonti dei dati

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Punti di Forza Punti di debolezza

Stesso frame (campo di osservazione) Limitato numero di variabili disponibili

Stesso metodo di raccolta e stima dei dati

Stesse classificazioni e definizioni delle variabili

Stesso periodo di riferimento dei dati

Alto livello di comparabilità dei dati tra gli Stati UE

Punti di forza e di debolezza nella scelta di utilizzare un’unica fonte statistica:


29 indicatori suddivisi in 3 Dimensioni:

• Dimensione Ambientale: 18 indicatori.

• Dimensione Economica: 6 indicatori.

• Dimensione Sociale: 5 indicatori.

Step 2: Individuazione degli indicatori semplici di sostenibilità


Indicatori semplici della dimensione ambientale

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Indicator name Indicator formula

Tillage practices Share of arable areas under conservation tillage/Arable area

Soil cover Share of the area covered by plants or plant residues or normal winter crops/Arable area

Crop rotation Share of arable land out with crop rotation>=75%/ Arable land out with crop rotation <25%

Livestock patterns Share of the Livestock Units/Area grazed

Specialization Share of mixed farm types/Total farms

Animal housing Share of cattle houses/Total cattle

Manure application Share of area with manure and slurry application with immediate incorporation >=75%/Area with manure and slurry application with immediate incorporation <25%

Renewable energy production

Share of farms producing renewable energy/Total farms

Irrigation methods Share of the farms with sprinkler or drop irrigation/Farms with area irrigated at least once a year

Sources of irrigation water Share of the farms using off-farm water from common water supply/Farms with area irrigated at least once a year

Volume of water used for irrigation per year

Average volume of water used for irrigation per year/Irrigated area at least once a year

Manure storage Share of LSU of farms with storage facilities for solid dung and liquid manure/LSU of the holdings with livestock

Area under organic farming Percentage of organic farming area/UAA

Agriculture propensity Percentage of UAA/Total area

Farm wooded area

Percentage of wooded area/Total farm area

Intensive agriculture Percentage of farm land managed with intensive crops (potatoes, vegetables, vineyards, citrus plantation, fruit plantation/UAA

Farm concentration Farms with small size (UAA < 5 ha) /Farms with big size (UAA >= 50 ha)

Landscape features Percentage of farms with linear elements established or maintained (hedges, etc.) /Total farms


Indicatori semplici delle dimensioni

economica..

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Work productivity 1 Standard output / Annual Working Days (AWU)

Work productivity 2 Standard output / Number of employees

Soil productivity Standard output / UAA

Economic Capacity Percentage of farms with Standard output higher than 50.000 euros / Total number of farms

Diversification of the holder work

Share of the Livestock Units/Area grazed

Diversification of production Percentage of farms with other gainful activities / Total number of farms


Job stability Hours worked by workers with permanent contracts and the total number of hours worked in the agricultural sector

Generational re-placement Holders with less than 35 years/Holders with over 65 years

Agricultural specialization Holders who have done studies in agricultural sector/total number of holders

Femininity work Number of permanent contract female workers in the agricultural sector/ Number of permanent contract male workers in the agricultural sector

Female entrepreneurship Number of female holders/Number of male holders

…e sociale


SAI è stato applicato alle aree European Nomenclature of Territorial Units for Statistics (NUTS) 2.

262 aree appartenenti ai 28 Stati Membri oltre che Islanda, Norvegia, Montenegro e Svizzera.

Solo per la Germania sono state utilizzate le aree NUTS1.

Non è stato possibile stimare SAI per le aree NUTS2 di Ceuta e Melilla, Bruxelles e Inner-London a causa di alcuni valori mancanti nei parametri utilizzati per il calcolo degli indicatori.

Step 3: Individuazione delle aree NUTS2


L’analisi degli indicatori semplici è stato effettuata usando il tool “Ranker” sviluppato dall’Istat.(http://www.istat.it/it/strumenti/metodi-e-strumenti-it/strumenti-di-analisi/ranker).

Step 4: Analisi e calcolo degli indicatori semplici e dell’indice sintetico

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Il processo si basa su tre step, in ognuno dei quali è applicata una funzione che produce una matrice di trasformazione.

Il processo può essere sintetizzato dalla seguente formula:

dove ogni freccia rappresenta una funzione, e

rappresentano le matrici di input/output.pn X

, pnT , 1In , 1Rn


http://www.istat.it/it/strumenti/metodi-e-strumenti-it/strumenti-di-analisi/ranker

Per la sintesi degli indicatori semplici, tra i 5 metodi disponibili, è stato scelto il metodo Mazziotta-Pareto Index (MPI) nella variante negativa, che consiste nella media aritmetica aggiustata con una funzione di variabilità che penalizza le osservazioni con una distribuzione sbilanciata degli indicatori (Mazziotta M., Pareto A., 2013).

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The aggregation step gives: cvTcvTMPI iiiii i

1

2

Where T

cvi

ii

being p

p

jij

i

TT

1 and

p

iij

p

j

i

TT 1

2

)(


Step 5: Rappresentazione cartografica dei risultati

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Le aree con più alto livello di agricoltura sostenibile sono: • Oberösterreich,

Niederösterreich, Wien (Austria);

• Zentralschweiz, Zürich, Nordwestschweiz, Ostschweiz (Svizzera)

• Nordrhein-Westfalen (Germania)

Le aree con più basso livello di agricoltura sostenibile sono: • Comunidad Valenciana,

Región de Murcia (Spagna)• Bucuresti (Romania)


Lo studio propone una metodologia per la costruzione di un Indice sintetico di Agricoltura Sostenibile (SAI) confrontabile a livello europeo ed aggiornabile attraverso i dati della rilevazione comunitaria FSS (periodicità triennale).

Futuri sviluppi del lavoro potranno riguardare: • Ponderazione degli indicatori semplici in relazione al loro

impatto sulla sostenibilità.• Approfondimento dello studio di ciascuna dimensione.• Applicazione della metodologia SAI alle Province italiane.• Andamento storico di SAI nelle varie aree.

Conclusioni


Gli autori desiderano ringraziare Mrs. Carla Martins (Eurostat) per iI supporto nella fornitura dei dati comunitari e il Dr. Matteo Mazziotta per i suoi suggerimenti metodologici.

Ringraziamenti


Bibliografia

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References

European Commission. The CAP towards 2020: Meeting the food, natural resources and territorial challenges of the future. Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the regions. COM/2010/0672 final.

European Parliament. On farm structure surveys and the survey on agricultural production methods and repealing Council Regulation (EEC) No 571/88. Regulation (EC) no 1166/2008 of the European Parliament and of the Council of 19 November 2008.

Eurostat Agri-environmental indicators (AEIs). http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/agri_environmental_indicators/introduction

Eurostat General Agricultural Census. http://epp.eurostat.ec.europa.eu/statistics_explained/index.php/Agricultural_census

Mazziotta M., Pareto A. Methods for constructing composite indices: one for all or all for one. Rivista Italiana di Ecomonia Demografia e Statistica, Rome: 2013.

Eurostat Labour Force Survey. http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/employment_unemployment_lfs/data/database

OECD. Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide. OECD. European Commission, Joint Research Centre: 2008.

Trisorio, A. Misurare la sostenibilità. Indicatori per l’agricoltura italiana. Roma: Istituto Nazionale di Economia Agraria, 2004.

United Nations. Our common future. Oslo: Report of the World Commission on Environment and Development of United Nations, 1987.


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