Propuesta metodológica para analisis de impacto de políticas agrarias: aplicación a los efectos de la reforma de la PAC sobre tipologías de explotaciones en Andalucia

Resumen

El propósito de esta investigación fue elaborar y validar un modelo integrando distintas metodologías (análisis de escenarios, simulación Monte Carlo con modelización de dependencias funcionales bajo lógica difusa, Análisis de Datos Envolvente -DEA- y DEA-Monte Carlo) para evaluar el impacto de las políticas agrarias sobre tipos de explotaciones catalogadas según el mayor valor añadido bruto aportado por sus distintas actividades en Andalucia; se determina, asimismo, la evolución de las mismas ante los numerosos cambios que se están produciendo, el posible riesgo financiero al que están sometidas dichas explotaciones, la eficiencia técnica (productiva y social) y su capacidad de respuesta frente a las nuevas oportunidades o amenazas que se les plantean. El punto de partida fue las bases de datos obtenidas en el marco del proyecto "Estructura socioeconómica de las explotaciones agrarias de la Comunidad Autónoma de Andalucía" como resultado de un macrosondeo a más de 2.000 explotaciones durante la campaña 1999/2000 y el análisis de las consecuencias de las distintas medidas contempladas en la reforma de la PAC en curso (aprobada en 2003). Estas bases de datos fueron gestionadas por el sistema de información "AGROS" diseñado para facilitar la toma de decisiones en un contexto de políticas agrarias en continuo cambio. Los resultados sugieren, en primera instancia, que la PAC tiene un impacto diferenciado (positivo y/o negativo) sobre los distintos tipos de explotaciones analizados; dependiendo, claro está del grado de protección y subvenciones que tengan. El análisis financiero refleja que el grupo de las hortícolas (no subvencionado) es el que muestra los niveles de beneficios más elevados en todos los escenarios analizados. Mientras que la mayor concentración de explotaciones tipo se produce en los niveles de rentabilidad baja (82% cuando se considera el escenario optimista y 72% en el pesimista). De los 27 ti