Sostenere le imprese agro-industriali in Piemonte: un'analisi controfattuale

This paper aims at analysing the role played by the Rural Development Programme (RDP) in supporting the Piedmont (Italy) agro-food industry, i.e. that part of the agricultural production chain characterised by the highest added value. This is a first attempt to extend the previous in itinere evaluation to an ex-post quasi experimental counterfactual evaluation of the subsidies' net impact. Since the agri-food industry is characterised by an extreme variety of firms, and having observed that the treated firms do not share the characteristics of the average population, The counterfactual group has been selected by adopting the coarsened exact matching technique, a quite recent imbalance-reducing matching method. The final results do suggest, above all, a stabilizing effect of the subsidy in a period characterized by a sever worldwide economic crisis. However, since results are quite uncertain, we expect that on-going further research (on the data-base, the model, and balance sheet indicators) will lead to stronger conclusion on the effectiveness of the policy. Nonetheless, this exercise already shows that the selected matching set and methodology, the chosen timing, and the quality of the available data do strongly influence the impact analysis.

Il presente lavoro analizza il ruolo del Programma di Sviluppo Rurale (PSR) nel supportare il settore agroindustriale piemontese, cioè quel segmento della filiera - quello della trasformazione - a più alto valore aggiunto. L'obiettivo è approfondire i risultati emersi in occasione della valutazione in itinere, conducendo una valutazione ex-post con metodo controfattuale quasi sperimentale per verificare l'impatto netto. Il gruppo di controllo è stato selezionato fra le imprese non beneficiarie con tecniche di matching applicando l'algoritmo Coarsened Exact Matching (Blackwell et al., 2009). I risultati indicano come le imprese beneficiarie sembrino mostrare nel medio periodo, contrassegnato dalla crisi economica, caratteristiche strutturali significativamente più stabili rispetto ai controlli. Dal punto di vista metodologico, invece, si evidenzia come le tecniche di matching, il timing delle analisi, nonché il management dei dati influenzino fortemente l'analisi di impatto e pertanto debbano essere tenuti in adeguata considerazione nella fase di definizione del disegno di valutazione.