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Ricerca pubblica in agricoltura: risultati, tendenze e prospettive

Ricerca pubblica in agricoltura: risultati, tendenze e prospettive. Roberto Esposti Dipartimento di Economia Università Politecnica delle Marche Tel. 071 2207119; Fax 071 2207102 E-Mail: robertoe@dea.unian.it Web: http:// www.dea.unian.it/esposti/. Outline.

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Ricerca pubblica in agricoltura: risultati, tendenze e prospettive

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  1. Ricerca pubblica in agricoltura: risultati, tendenze e prospettive Roberto Esposti Dipartimento di Economia Università Politecnica delle Marche Tel. 071 2207119; Fax 071 2207102 E-Mail: robertoe@dea.unian.it Web: http://www.dea.unian.it/esposti/

  2. Outline A. Premessa: la ricerca pubblica agricola in Italia B. Per cosa? • R&D pubblica e agricoltura italiana: obiettivi? C. Quanta? • Troppa o poca? D. Come? • Il NARS e le opzioni strategiche OBIETTIVO: Come l’analisi economica affronta tali questioni e prova a darne risposta. Gli aspetti istituzionali e di policy conseguono (e seguono; Anna Vagnozzi)

  3. A. Premessa: definizioni • Che cosa si intende per R&D pubblica agricola? • Pubblica: Due opzioni • Ricerca come bene pubblico (non proprietaria) • Spesa pubblica; due opzioni • Ricerca privata finanziata dal pubblico • Spesa degli istituti pubblici • Quella parte di ricerca di interesse agricolo di qualsiasi istituto pubblico (ISTAT-EUROSTAT) • Tutta la spesa di istituti che si occupano nello specifico di ricerca agricola (INEA) QUINDI: • Non si considera l’R&D privata • Non si considera la spesa pubblica in divulgazione-adozione/diffusione innovazioni • Non si considera l’R&D pubblica di enti pubblici internazionali o di altre nazioni Ma ci torneremo…

  4. B. Perché R&D in agricoltura e perché pubblica? Perché l’innovazione tecnologica è l’elemento cruciale di competitività per: • Recuperare gap da altri paesi-settori • oppure • Mantenere leadership tecnologica Perché pubblica? Si ritiene che: • Il sistema delle imprese agricole sia incapace di sviluppare programmi di ricerca e sviluppo in proprio • La ricerca condotta dai privati (fornitori) produca un progresso tecnico distorto • Le imprese fanno poco (o non fanno) ricerca di base

  5. Leaders e followers In che club stiamo e in quale vogliamo stare? • Produttività Totale dei Fattori in agricoltura LEADERS FOLLOWERS (Fonte: Schimmelpfenning-Thirtle, 1999)

  6. C. Quanta R&D pubblica in Italia? • Dati Annuario INEA (fino 2000) basati sugli istituti che fanno ricerca pubblica: • 751 mld Lire nel 2000; 612 nel 1990; 79 nel 1980; 15 nel 1970….(dettagli in Esposti-Pierani, 2000) • Dati ISTAT-EUROSTAT basati sulla classificazione NABS, cioè obiettivi dei programmi di ricerca (Agricultural production and technology; spesa del Government Sector) • 189 mln € nel 2003; 173 nel 2000; 158 nel 1990 (ECU); 64 nel 1981 (ECU) E in termini reali?

  7. Problema: deflatore di R&D Spesso si usa il deflatore del PIL. Ma: • La composizione della spesa in R&D è diversa dalla composizione del PIL • La spesa in R&D è più “ricca” in salari (medio-alti) • Il deflatore del PIL sovrastima la spesa reale in R&D Dati annuario INEA dettagli in Esposti-Pierani, 2006

  8. La R&D “reale” Partendo dai dati Annuario Inea (Fonte: Esposti-Pierani, 2006)

  9. Perché meno ricerca pubblica? • In tutti i paesi sviluppati c’è questa tendenza a partire dalla fine degli anni ’80. L’Italia non fa eccezione, anche se si è “fermata” dopo • Dati Huffman-Just (1999): • Da inizio anni ’90 in alcuni paesi si osserva non solo minore crescita, ma anche diminuzione in termini reali (vedi Italia) • Perché: se ne faceva forse troppa? (too much of a good thing)

  10. Troppa o poca? 1. L’intensità di ricerca: noi e gli altri • Intensità di ricerca (R&D pubblica agr./VA agr.): • ITALIA – dati INEA = 1,4% • ITALIA – dati EUROSTAT = 0,6% • GERMANIA – dati EUROSTAT= 1,8% • SPAGNA (2002) – dati EUROSTAT = 0,9% • USA (1998) ͌ 1% • INDUSTRIA ALIMENTARE: Italia = 0,4%; Germania = 0,5% • INDUSTRIA FARMACEUTICA (science based): Italia = 2,5%; Germania = 11,2% Ma è un confronto possibile o utile? Se la R&D pubblica agr.è una “parte del tutto”, è necessario vedere quanto grande è questa parte (i NARS)

  11. Troppa o poca?2. Rendimento di R&D: evidenze • Nell’analisi empirica il risultato generalizzato è un elevato rendimento di R&D: MIRR (Marginal Internal Rate of Return) o IRR • Privata ma in particolare pubblica • In tutti i settori ma in particolare in agricoltura • Perché in agricoltura il rendimento è così elevato?

  12. Rendimento di R&D: problemi Alston e Pardey (2001): con un MIRR del 48% (media USA), l’investimento in ricerca pubblica agricola del 1980 avrebbe generato un flusso cumulato di benefici che nel 2000 sarebbe stati equivalenti a 20 volte la PLV agricola USA! • Questa generalizzata tendenza a stime di rendimento “incredibilmente” alte avrebbe una chiara conseguenze di policy: • Bisogna investire di più in R&D: the under-investment hypothesis • Però, sorge il dubbio che l’investimento sia “corretto” mentre è la stima ad essere sbagliata (verso l’alto: the overestimation hypothesis). Questa ipotesi ha due tipi di spiegazioni: • E’ sbagliato il trattamento dei dati di R&D: flusso o stock? • E’ sbagliata la procedura di stima perché non si considerano gli altri contributi: spillover

  13. Trattamento dei dati di R&D: flusso o stock? • Se siamo fortunati, ciò che abbiamo sono valori correnti della spesa (investimento) annua in R&D pubblica • Da questi valori correnti di flusso dobbiamo ricavare uno stock, cioè il capitale di R&D effettivamente “operativo”. Due sono le operazioni critiche: • Ottenere valori reali: deflatore (già visto) • Cumulazione dei i valori reali

  14. Cumulare investimenti nello stock In ogni caso, il metodo scelto per il calcolo dello stock incide notevolmente sulla stima del rendimento della R&D: si passa dal 14% al 95% con gli stessi dati(vedi anche “the attribution problem”, Alston-Pardey, 2001) Si tratta di calcolare lo stock Quali pesi w scegliere? In quale modo, cioè, gli investimenti generano stock nel tempo? Es. R&D pubblica agr. in Italia (Esposti-Pierani, 2003)

  15. Gli altri contributi: Spillover (1) • L’alto rendimento alto è tutta “farina del sacco” dell’R&D pubblica agr.? • Forse si trascura qualche importante altra variabile e attribuisco tutto il “merito” all’R&D pubblica agr. (l’altra faccia dell’”attribution problem”, Alston-Pardey, 2001) • Quale altra variabile “genera” tecnologia agricola OLTRE a R&D pubblica agr.? • Quale altra variabile “genera” tecnologia agricola INSIEME a pubblica agr.? • Tutto questo “altro” è più forte in agricoltura? Il problema degli spillover: quale R&D davvero genera il progresso tecnico osservato?

  16. Gli altri contributi: Spillover (2) Come si calcola questa R&D “altra” che ricade in agricoltura? S è lo stock di spillover. Questo si calcola così per un dato settore i, paese m e tempo t: I pesi esprimono gli spillover intersettoriali (da j a i) ed internazionali (da c a m), quindi derivano da Matrici dei Flussi Tecnologici. Come si calcolano?

  17. Gli altri contributi: Spillover (3) • Di recente, si è molto lavorato sui brevetti: le matrici di flusso sono ricostruite sulla base dei “flussi” dei brevetti. Per applicazioni all’agricoltura si veda Johnson-Evenson (1999), Esposti (2002). C’è ancora molto da lavorare! • Al di là di come si calcolano, il problema concettuale è: che relazione c’è tra R&D pubblica agr. nazionale e queste altre fonti? Due ipotesi di fondo: • 1a ipotesi: gli spillover favoriscono-inducono R&D pubblica agr. (effetto standing on the shoulders of giants) • 2a ipotesi: gli spilloversfavoriscono-scoraggiano R&D pubblica agr.(effetto stepping on toes)

  18. Spillover e R&D pubblica agr. in Italia Gli spillover “contano” per almeno 60-70%, anche se in diminuzione Fonte: Esposti (2002)

  19. D- Come? Il National Agricultural Research System (NARS) • Definizione FAO: NARS is defined, in a given country, as encompassing all institutions public or private devoting full time or partially their activities to agricultural research and committed to a national research agenda. NARS (altri paesi) Sistema IARCs Imprese multinazionali Università Ricerca Privata: Istituti di ricerca Pubblici (centrali, regionali, ecc.) Imprese (tutti i settori) Organizzazioni no-profit (ONG) NARS R&D pubblica: Troppa o poca? Come? Performance

  20. NARS – Il problema • Troppa o poca R&D pubblica agr.? Dipende dal contesto in cui si applica: il NARS e le sue relazioni con l’esterno. Dipende cioè dal COME si fa R&D pubblica agr., come si integra con le altri componenti. Tenendo conto che: • L’agricoltura è un settore “dominato dai fornitori” per l’introduzione di innovazioni (Pavitt, 1984): la ricerca delle imprese (sia del paese, che di altri paesi, che multinazionali) è spesso leader nell’innovazione agricola (Spillover intersettoriale e internazionale) • Alcuni paesi sono leader, soprattutto grazie alla loro ricerca pubblica: alcuni NARS e i IARC “guidano” gli altri (Spillover internazionale)

  21. NARS – Opzioni strategiche • L’opzione strategica di fondo di un paese è decidere se vuole che la R&D pubblica agr. nel proprio NARS sia: • LEADER: compete e interagisce con gli altri leader, privati e nazioni (“two ways”) • ADATTIVA ATTIVA: li complementa adattando i risultati al proprio contesto • ADATTIVO PASSIVO: trasferisce semplicemente i risultati (“end of chain” or “one way”)

  22. Il NARS italiano • Quale è dunque la scelta italiana? L’evidenza dice che: • 25 Fac. Agraria (circa 150 Dip.), 13 Fac. Med. Vet., circa 40 centri di ricerca regionali, circa 50 nazionali (MIPAF, CNR,…) • Non siamo leader su scala internazionale • Ricerca pubblica e privata nazionale sono più spesso sostituti che complementari: sono “ridondanti” (vedi Esposti, 2002) • Ne consegue che: • Se vogliamo diventare leader dobbiamo investire molto di più (e meglio) soprattutto in ricerca pubblica di base (Università) • Se vogliamo essere adattivi possiamo maggiormente concentrare le risorse. Però: • Un adattamento attivo implica anche una quota di ricerca pubblica di base (“capacità di assorbimento”) • Vanno ridefinite risorse del sistema di ricerca pubblico tra ricerca di base (Università) ed applicata • Va coordinata la ricerca pubblica con le caratteristiche della ricerca privata nazionale. Cercare, cioè, di dare priorità alle aree lasciate scoperte dalla ricerca privata

  23. Base, applicata o sviluppo? • L’evoluzione della spesa in Italia è coerente? • Stock di R&D pubblica agr. di base, applicata e sviluppo (vedi Esposti-Pierani, 2003): • La quota della ricerca di base (?) sembrerebbe crescere dal 27% al 45% • Ma la spesa complessiva, in termini reali, diminuisce

  24. Alcune conclusioni generali • Centralità della ricerca di base, in ogni caso, per un paese che vuole essere una “potenza” agricola (la seconda per VA nella UE) • Se si ragiona in una ottica di UE (strategia di Lisbona), la scelta è già stata fatta: si vuole essere leader. Però: • Come si articola tale scelta tra i paesi? Come ci si dividono “i compiti” evitando effetti di ridondanza? • Per questa ridondanza, secondo alcuni, oggi si spende meno in R&D pubblica agr. • Servono analisi più avanzate del problema. Si tratta di tanto denaro pubblico investito. Come per ogni investimento (privato o pubblico), le scelte (quanto e come) dovrebbero essere fatte sulla base di analisi accurate e approfondite • Quindi servono dati migliori e sistematicamente raccolti

  25. Lavori citati • Alston, J.M., Marra, M.C., Pardey, P.G., Wyatt, T.J., 2000, Research returns redux: A meta-analysis of the returns to agricultural R&D. The Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, Vol. 44, 185-215 • Alston, J.M., Pardey, P.G., 2001,Attribution and other problems in assessing the returns to agricultural R&D. Agricultural Economics, Vol. 25 (2-3), 141-152. • Esposti, R., 2002, Public agricultural R&D design and technological spill-ins. A dynamic model. Research Policy, Vol.31 (5), 693-717. • Esposti, R., P. Pierani, 2000, Modelling Technical change in Italian Agriculture: a Latent Variable Approach. Agricultural Economics, Vol.22 (3), 261-270. • Esposti, R., P. Pierani, 2003, Building the Knowledge Stock: Lags, Depreciation, and Uncertainty in R&D Investment and Productivity Growth. Journal of Productivity Analysis, Vol. 19 (1), 33-58. • Esposti, R., Pierani, P., 2006, Price, Private Demand and Optimal Provision of Public R&D Investment. An application to Italian agriculture, 1960-1995. Empirical Economics, Vol. 31 (3) (in corso di pubblicazione). • Huffman, W.E., Just, R.E., 1999, The organization of agricultural research in western developed countries. Agricultural Economics, Vol. 21. • Johnson, D.K., Evenson, R.E. 1999. R&D spillovers to agriculture: measurement and application. Contemporary Economic Policy, Vol. 17 (4), 432-456. • Pavitt, K., 1984, Sectoral Patterns of Technical Change: Towards a Taxonomy and a Theory. Research Policy, Vol. 13, 343-373. • Schimmelpfennig, D., Thirtle, C., 1999, The internationalization of agricultural technology: Patents, R&D spillovers, and their effects on productivity in the E.U. and U.S.. Contemporary Economic Policy, Vol. 17 (4), 457-468.

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