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Arata, Linda. "THE ROLE OF EU AGRI-ENVIRONMENTAL PROGRAMMES: A FARM LEVEL ANALYSIS BY PROPENSITY SCORE MATCHING AND BY POSITIVE MATHEMATICAL PROGRAMMING INCORPORATING RISK", Università Cattolica del Sacro Cuore, XXVI ciclo, a.a. 2012/13, Piacenza, [http://hdl.handle.net/10280/2469].

Title: THE ROLE OF EU AGRI-ENVIRONMENTAL PROGRAMMES: A FARM LEVEL ANALYSIS BY PROPENSITY SCORE MATCHING AND BY POSITIVE MATHEMATICAL PROGRAMMING INCORPORATING RISK
Author: ARATA, LINDA
Tutor: SCKOKAI, PAOLO
Supervisor: ALBANESE, ANTONIO
Language: ENG
Italian Abstract: La crescente attenzione riguardo l’interconnessione tra agricoltura e aspetti ambientali così come la crescita di volatilità dei prezzi dei prodotti agricoli ha posto una nuova enfasi sull’introduzione di misure ambientali nella politiche agricole e sulla ricerca di nuovi strumenti di stabilizzazione del reddito degli agricoltori. La ricerca di questa tesi di dottorato si inserisce in questo contesto e analizza i contratti agro-ambientali, misure della Politica Agricola Comunitaria (PAC) in Unione Europea (UE), sotto una duplice prospettiva. Il primo lavoro di ricerca consiste in un’analisi degli effetti dell’adesione a tali contratti sulle scelte produttive e sulle perfomance economiche degli agricoltori in cinque Paesi dell’UE. I risultati indicano un’eterogeneità di questi effetti: in alcuni Paesi i contratti agro-ambientali sembrano essere più efficaci nel promuovere pratiche agricole sostenibili, così come in alcuni Paesi il pagamento compensativo agro-ambientale sembra non essere sufficiente a compensare la perdita di reddito dei partecipanti. Questo studio è stato condotto combinando il Propensity Score Matching con lo stimatore Difference-in-Differences. Il secondo lavoro di ricerca sviluppa una nuova proposta metodologica che incorpora il rischio in un framework di Programmazione Matematica Positiva (PMP). Il modello elaborato presenta caratteri innovativi rispetto alla letteratura sull’argomento e permette di stimare simultaneamente i prezzi ombra delle risorse, la funzione di costo non lineare dell’azienda agricola e un coefficiente di avversione al rischio specifico per ciascuna azienda. Il modello è stato applicato a tre campioni di aziende e i risultati delle stime testano la calibrazione del modello e indicano valori del coefficiente di avversione al rischio coerenti con la letteratura. Infine il modello è stato impiegato nella simulazione di diversi scenari al fine di verificare il ruolo potenziale di un contratto agro-ambientale come strumento di gestione del rischio a diversi livelli di volatilità dei prezzi agricoli.
English Abstract: The increasing attention to the relationship between agriculture and the environment and the rise in price volatility on agricultural markets has led to a new emphasis on agri-environmental policies as well as to a search for new risk management strategies for the farmer. The research objective of this PhD thesis is in line with this challenging context, since it provides an analysis of the EU agri-environmental schemes (AESs) from two viewpoints. First, an ex-post analysis aims at investigating the AESs for their traditional role as measures which encourage sustainable farming while compensating the farmer for the income foregone in five EU Member States. The effects of AESs participation on farmer’s production plans and economic performances differs widely across Member States and in some of them the environmental payment is not enough to compensate the income foregone of participants. This study has been performed by applying a semi-parametric technique which combines a Difference-in-Differences estimator with a Propensity Score Matching estimator. The second piece of research develops a new methodological proposal to incorporate risk into a farm level Positive Mathematical Programming (PMP) model. The model presents some innovations with respect to the previous literature and estimates simultaneously the resource shadow prices, the farm non-linear cost function and a farm-specific coefficient of absolute risk aversion. The proposed model has been applied to three farm samples and the estimation results confirm the calibration ability of the model and show values for risk aversion coefficients consistent with the literature. Finally different scenarios have been simulated to test the potential role of an AES as risk management tool under different scenarios of crop price volatility.
Defense Date: 19-Feb-2014
URI: http://hdl.handle.net/10280/2469
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