2006B021RapportoFinale - IReR

Individuazione dei benefici
diretti ed indiretti dell’attuazione del
Progetto regionale ‘10.000 ettari
di nuovi sistemi verdi’
Codice IReR: 2006B021
Project leader: Alessandro Colombo
Assistente al coordinamento: Marina Riva
Rapporto finale
Milano, aprile 2008

La ricerca è stata affidata all’IReR nell’ambito del Piano ricerche strategiche 2006
Responsabile di progetto: Alessandro Colombo, responsabile di progetto IReR
Assistente al coordinamento: Marina Riva, referente di ricerca IReR
Gruppo di lavoro tecnico: Paolo Lassini, responsabile regionale del progetto di
ricerca; Roberto Carovigno, Francesco Monzani, D.G. Agricoltura, U.O. Sviluppo
e Tutela del Territorio Rurale e Montano; Roberto Cerretti, D.G. Reti Servizi di
Pubblica Utilità e Sviluppo Sostenibile, U.O. Regolazione Mercato e
Programmazione
Gruppo di ricerca: Roberto Zoboli, responsabile scientifico, dirigente di ricerca
CERIS-CNR, Istituto di ricerca sull’impresa e lo sviluppo, sede di Milano; Davide
Pettenella, Daria Maso, Massimiliano Mazzanti, Anna Montini e Stefania
Scipioni, collaboratori CERIS-CNR; Paolo Pileri, Marta Maggi, Dipartimento di
Architettura e Pianificazione, Politecnico di Milano

Indice
Premessa 7
Capitolo 1
Risultati principali e stime dei benefici dei 10.000 ha di ‘sistemi verdi’ 11
1.1. Introduzione 11
1.2. Una selezione dei dati e valori monetari emergenti dalle analisi 13
1.2.1. Funzione di assorbimento di CO2 13
1.2.2. Funzione turistico-ricreativa 14
1.2.3. Funzione di produzione di biomassa legnosa per il mercato 15
1.2.4. Prodotti non legnosi, funzione idraulica 15
1.2.5. Effetti foreste urbane sul valori degli immobili 16
1.2.6. Assorbimento di lavoro 16
1.2.7. Reddito per gli agricoltori 17
1.2.8. Stime di valore economico totale (VET) e funzioni multiple
combinate
17
1.3. Uno schema di analisi delle compatibilità funzionali 18
1.4. Stime dei benefici attraverso gli scenari di cambiamento delle
coperture e aumento degli indicatori ecologici
22
1.4.1. Gli scenari di cambiamento delle coperture e gli indicatori
ecologici
22
1.4.2. Dai cambiamenti di copertura e valore ecologico ai benefici
economici
23
1.4.3. Una stima dei benefici economici nei due scenari 26
Capitolo 2
Indicatori ecologici per la valutazione dei benefici connessi alla
realizzazione di 10000 ha di sistemi verdi 31
2.1. Introduzione 31
2.2. Metodologia 32
2.2.1. Individuazione dei sistemi verdi 32
2.2.2. Individuazione dei sistemi territoriali di riferimento 32
2.2.3. Declinazione dei sistemi verdi in funzione dei diversi sistemi
territoriali
34
2.2.4. Definizione dei principali obiettivi ecologici raggiungibili
mediante i sistemi verdi
35
2.2.5. Scelta di alcuni indicatori per descrivere gli obiettivi ecologici
specifici dei diversi sistemi territoriali
36
2.3. La valutazione ecologica degli scenari ambientali 41
2.3.1. Coperture del suolo e realizzazione di sistemi verdi 42
2.3.2. Lo scenario ecologico 1: fasce boscate riparali, fasce a prato e
boscate attorno alle cave di pianura, realizzazione di siepi e filari in
aree periurbane
44

2.3.3. Lo scenario ecologico 2: aumento della densità agroforestale 49
nelle aree agricole
2.3.4. La valutazione delle prestazioni ecologiche nei diversi scenari: 51
analisi relativa all’ambito territoriale pianura agricola
2.3.5. La valutazione delle prestazioni ecologiche nei diversi scenari: 54
analisi per valli fluviali
2.3.6. La valutazione delle prestazioni ecologiche nei diversi scenari: 57
analisi per aree periurbane
2.3.7. La Valutazione delle prestazioni ecologiche nei diversi scenari:
analisi per provincia 60
2.4. Note conclusive 64
Capitolo 3
Stime del valore economico di alcune funzioni delle foreste: aspetti
metodologici 65
3.1. Valutare la foresta e le diverse funzioni forestali 65
3.2. Metodi di stima del valore economico delle risorse naturali con 67
particolare riferimento a quelli utilizzati in contesti forestali
3.2.1. Tecniche di valutazione secondo il metodo dei legami fisici 69
3.2.2. Tecniche di valutazione secondo il metodo dei legami
comportamentali 70
3.3. Alcune considerazioni sul “trasferimento del beneficio” 81
3.3.1. Potenziali errori e validità dei trasferimenti del beneficio 84
3.3.2. Database di studi/lavori di ricerca disponibili per il
trasferimento del beneficio 86
3.4. Le procedure di sconto dei costi e benefici futuri nelle analisi di
valutazione: una disamina critica della teoria economica e linee
guida per le applicazioni 86
3.4.1. Il tasso di sconto sociale: teoria economica e prassi empirica 89
3.4.2. La dinamica del tasso di sconto: del breve al lungo periodo 94
3.4.3. Cenni conclusivi 98
Capitolo 4
Risultati delle valutazioni empiriche su ‘valore economico totale’
funzioni ricreative, prodotti non legnosi,‘amenity values’, valori di
“non uso” 101
4.1. Stime del valore economico totale (VET) e funzioni multiple
combinate
4.2. Funzione turistico-ricreativa 107
4.3. Prodotti non legnosi del sottobosco, altri prodotti/servizi (pascolo,
caccia, fauna selvatica) e servizi eco-sistemici 112
4.4. Effetti delle foreste sul valore degli immobili (“amenity value” delle
foreste urbane) 115
4.5. Valori di non uso: conservazione, biodiversità ed opzione 119
4
101

Capitolo 5
Benefici economici derivanti dalla funzione di assorbimento della CO2 125
5.1. Inquadramento teorico 125
5.2. Il mercato delle quote 126
5.2.1. I Prezzi delle quote 127
5.3. Quantificazione del carbonio sequestrato 132
5.3.1. Linee guida 132
5.3.2. Software per la stima del carbonio assorbito
5.4. Andamento generale dell’assorbimento di carbonio nei diversi sink e
139
pool 144
5.5. Analisi della letteratura 147
5.5.1. Italia 147
5.5.2. Francia 149
5.5.3. Germania 150
5.5.4. Inghilterra 150
5.5.5. Irlanda del Nord 151
5.5.6. Stati Uniti 151
5.6. Considerazioni finali 152
Caspitolo 6
Benefici economici derivanti da opportunità occupazionali 155
6.1. Introduzione: caratteristiche del servizio e metodologie di stima 155
6.2. Metodologie di stima 157
6.2.1. Metodologia basata sul calcolo dei Full Time Equivalent 158
6.2.2. Metodologia basata sulle informazioni reperibili in letteratura 170
6.2.3. Metodologia basata su criteri e indicatori
relativiall’occupazione
175
6.3. Considerazioni finali 177
Capitolo 7
Nuove opportunità di reddito per gli agricoltori 179
7.1. Introduzione 179
7.2. Variazione del reddito dell’agricoltura a seguito della realizzazione
dei ‘sistemi verdi’ 181
7.2.1. Variazioni del reddito degli agricoltori nei terreni su cui
saranno realizzati i sistemi verdi 181
7.2.2 Efetti indotti sul reddito degli agricoltori nei terreni limitrofi 190
7.3. Considerazioni finali 196
Capitolo 8
Benefici per l’energia e l’industria 197
8.1. Introduzione 197
8.1.1. La filiera legno-mobile 198
8.1.2. La filiera legno-energia 199
8.2. Biomassa energia 200
8.2.1. Tipi di biomassa 200
5

8.2.2. Sistemi di produzione di energia da biomassa legnosa 205
8.2.3. Tipi di filiera legno-energia per le imprese agro-forestali 207
8.3. Biomassa: disponibilità, consumo, produzione 207
8.3.1. Aspetti economici relativi al mercato delle biomasse 210
8.4. Casi di studio dalla letteratura 214
8.4.1. Caso di studio relativo a un’azienda della Pianura Padana 215
8.4.2. Caso di studio relativo alla produzione di biomassea legnosa
a fini energetici in aziende agricole della provincia di Padova 216
8.4.3. Calcolo teorico della superficie forestale necessaria per
riscaldare un edificio 220
8.5. Conclusioni 221
Bibliografia 223
Appendice 237
6

Premessa
La Regione Lombardia, D.G. Agricoltura, ha avviato la realizzazione del Progetto
regionale ‘10.000 ettari di nuovi sistemi verdi’ che dovrebbe compiersi, nelle sue
componenti fondamentali, nel corso della VIII° legislatura. Il progetto mira alla
realizzazione di una ‘infrastruttura forestale’ fortemente caratterizzata in senso
multifunzionale, in linea con le più avanzate concezioni degli investimenti e
gestioni forestali nelle realtà di sviluppo socio-economico avanzato, e con
obiettivi generali di riqualificazione ambientale, ecologica, faunistica, ricreativa,
economica, sociale del territorio lombardo, anche in relazione alle dinamiche
attuali ed attese dell’agricoltura e degli assetti urbanistici.
Il compito che la D.G. Agricoltura ha chiesto ad IReR di svolgere si caratterizza
come specifico e parallelo al processo progettuale complessivo, in quanto ha lo
scopo di fornire elementi valutativi, essenzialmente di tipo socio-economico, sui
benefici attesi dal ‘Progetto 10.000 ha’
La ricerca IReR ha l’obiettivo specifico di fornire valutazioni ex ante dei possibili
benefici di tipo economico e sociale associati ad un sotto-insieme della diverse
funzioni svolte dagli investimenti forestali di cui si prefigura la realizzazione nel
‘Progetto 10.000 ha’. In particolare, la valutazione si indirizza, sulla base di
un’analisi preliminare della letteratura sulla valutazione socio-economica delle
foreste, ad alcune delle tipologie funzionali e di beneficio definite nei documenti
progettuali disponibili:
(a) variazione degli indicatori di valore ecologico in base a diverse ipotesi e
scenari di intervento;
(b) assorbimento di inquinanti, in particolare gas serra anche in relazione alle
politiche dei Carbon Sink e crediti di carbonio collegate all’attuazione del
Protocollo di Kyoto;
(c) effetti occupazionali del progetto e delle successiva gestione
dell’infrastruttura forestale;
(d) miglioramento della qualità della vita, della fruizione degli ambienti
naturali per il tempo libero e qualità del paesaggio rurale ed urbano;
(e) riqualificazione dei sistemi insediativi periurbani, e miglioramento della
loro fruibilità, riqualificazione del patrimonio di edilizia rurale;

(f) creazione di nuove opportunità di reddito agricolo, per agricolture
multifunzionali;
(g) produzione di materie prime per l’energia e l’industria nel medio e lungo
periodo con una gestione forestale sostenibile.
La ricerca IReR si indirizza soltanto alla valutazione dei benefici di tali funzioni.
Non entra invece nella determinazione o nell’esame dei costi di realizzazione del
‘Progetto 10.000 ha’. Di conseguenza, la ricerca non ha l’obiettivo di realizzare
un’analisi costi-benefici degli investimenti previsti, né comprende indagini
valutative dirette su foreste esistenti ‘assimilabili’ a quelle previste dal ‘Progetto
10.000 ha’.
Poiché allo stato progettuale attuale non sono disponibili le indicazioni operative
sul dove effettivamente gli investimenti del ‘Progetto 10.000 ha’ avranno luogo e
quali caratteristiche essi avranno sotto il profilo ecologico e funzionale, non è
possibile svolgere una valutazione socio-economica ‘integrata’ dei diversi
benefici a livello di singola ‘unità forestale’. Vengono invece sviluppate
valutazioni sulle singole tipologie di benefici indicati, ipotizzando che poi le unità
forestali effettive, a seconda delle loro localizzazioni e caratteristiche tecnicoecologiche,
potranno possedere una o più capacità funzionali, e quindi una o più
tipologie di benefici, che si combinano in diverso modo e grado di
specializzazione o despecializzazione.
Per le indicazioni disponibili sembra ipotizzabile che si tratti di:
(h) foreste di pianura, con localizzazione prevalente in fasce fluviali oppure in
aree perturbane, collocate di preferenza su terreni agrari;
(i) foreste funzionalmente complesse, preferibilmente autoctone, con una
prevalenza di funzioni territoriali ed ecologiche, ma con possibilità di
funzioni economiche per l’azienda agraria o per gli enti proprietari/gestori
che vanno dallo sviluppo agri-turistico fino all’utilizzazione legnosa in
turni lunghi con prelevamenti di legname di valore, e con utilizzazione
ottimizzata degli scarti per uso energetico.
Sono pertanto sviluppate, nel Capitolo 2, due simulazioni georeferenziate sulla
possibile configurazione tipologica, territoriale, ecologica dei nuovi sistemi verdi
in Lombardia. Oltre che fornire delle stime sulle variazioni dei valori ecologici
tramite indicatori, tali simulazioni forniscono anche la base per una serie di prime
stime ex ante dei possibili benefici economici associabili ai 10.000 ha di nuovi
sistemi verdi, basate sui risultati dei Capitoli 3-8, che vengono presentate nel
Capitolo 1.
8

La realizzazione della ricerca è stata effettuata con la collaborazione del CERIS-
CNR, Istituto di ricerca sull’impresa e lo sviluppo – sede di Milano e del
Politecnico di Milano, DIAP sotto il coordinamento scientifico del Prof. Roberto
Zoboli. In particolare la predisposizione del Capitolo 1 è stata curata dallo stesso
Roberto Zoboli, dirigente di ricerca del CERIS, quella del Capitolo 2 da Paolo
Pileri e Marta Maggi, Politecnico di Milano – DIAP, quella dei Capitoli 3 e 4 da
Massimiliano Mazzanti e Anna Montini, collaboratori CERIS, quella dei capitoli 5,
6, 7, 8 da Davide Pettenella e Daria Maso, collaboratori CERIS.
9

Capitolo 1
Risultati principali e stime dei benefici
dei 10.000 ha di “sistemi verdi”
1.1. Introduzione
La valutazione monetaria dei benefici ambientali, pur essendo un’area di ricerca
ancora piuttosto aperta, consente di definire delle dimensioni di valore dei progetti
ambientali che dovrebbero contribuire a migliori processi decisionali pubblici.
Le analisi sviluppate nei capitoli di questo rapporto mettono in evidenza una
grande ricchezza di stime di beneficio economico per alcune funzioni dei sistemi
verdi. Evidenziano anche la notevole asimmetria con cui l’analisi economica ha
dato attenzione valutativa ai diversi attributi funzionali. Alcuni di questi sono stati
oggetto di numerosissimi esercizi di stima in vari paesi, tra cui l’Italia, e altri,
invece, sono ancora soggetti a limitati tentativi di valutazione, in particolare in
Italia. Ciò pone, per alcune singole funzioni, un problema di range di valori molto
(o troppo) ampi, e, per altre singole funzioni, una scelta molto ristretta. Nell’uno e
nell’altro caso, rimane il problema della ‘trasferibilità’ delle stime economiche in
contesti, nazionali o regionali o locali, diversi da quelli in cui sono state
originariamente formulate (vedi Cap. 3).
Un secondo aspetto, legato alla multifunzionalità dei ‘sistemi verdi’ in generale e
forestali ecosistemici in particolare, è che le diverse funzioni possono, a seconda
delle caratteristiche dei sistemi considerati e delle scelte gestionali, coesistere, o
essere solo parzialmente compatibili, o essere incompatibili. Si generano in tal
modo dei costi opportunità di una funzione in termini delle altre funzioni a cui si
deve rinunciare. Si tratta di problemi ben noti nell’economia (ma anche
nell’ecologia) di risorse a valori e funzioni multiple. Essi possono essere risolti, a
livello teorico o decisionale, attraverso modelli matematico-simulativi di gestione
in uso multiplo e, nella pratica, attraverso scelte di ‘prioritarizzazione’ da parte dei
decisori pubblici o privati, che impongono specifici obiettivi alla creazione e
gestione dei sistemi verdi.

Un terzo aspetto è che le stime monetarie dei valori ambientali sono generalmente
definite per unità territoriali quantitative (ettari, accrescimenti di massa, numero di
visite, ecc.) mentre i sistemi verdi presentano dimensioni di valore ecologico che
possono essere misurate da indicatori qualitativi non direttamente collegabili alle
unità di misura dei valori economici. Esistono quindi ancora signficative difficoltà
di perfetta conciliazione tra misure ecologiche e misure economiche.
Alla luce di questi problemi, nel seguito vengono sviluppati tre elementi
Il primo è una sintesi di alcuni risultati numerici di valore economico per le
singole tipologie funzionali esaminate in questa ricerca (Capp. 3-8). La sintesi è
particolarmente spinta perché sceglie, soprattutto per le tipologie funzionali dove
c’è maggiore abbondanza di risultati empirici in letteratura, solo alcuni dati
ritenuti ragionevoli. Essi possono dare un’idea di massima dei valori e benefici
economici associabili ex ante a ad una specifica funzione del sistema verde,
indipendentemente dalle altre funzioni potenzialmente erogabili dallo stesso
sistema. In pratica, i valori presentati nel seguito sono quelli che potrebbero
prevalere se tutti i 10.000 ha fossero specializzati nella sola funzione considerata.
Vengono tuttavia riassunte anche alcune stime del cosiddetto ‘valore totale’,
che comprende, generalmente per somma, più funzioni dello stesso sistema verde
(Capp 3 e 4).
Il secondo elemento è uno schema che dovrebbe consentire di ‘ordinare’ le
possibili compatibilità e incompatibilità funzionali, ad esempio la cessazione della
funzione di carbon sink quando si scelga di dar luogo a taglio forestale, connesse
alle tipologie di sistemi verdi che vengono classificate come ‘finanziabili’ dalla
Delibera della Regione Lombardia del novembre 2006 sull’attuazione del progetto
dei ’10.000 ha di nuovi sistemi verdi in Lombardia’. Tale schema, essendo, come
chiariremo, necessariamente soggetto ad una valutazione di tipo ecologico e
gestionale, viene solo presentato nella sua logica essenziale, in attesa che
emergano indicazioni più precise sulle effettive tipologie forestali e di sistemi
verdi che si andranno ad insediare sul territorio. Una volta acquisiti tali elementi,
lo schema potrà essere utilizzato per tenere conto delle compatibilità e
incompatibilità funzionali concretamente emergenti nella realtà.
Il terzo elemento è l’utilizzazione degli scenari di intervento sviluppati nel
Capitolo 2 per tentare una stima dei possibili benefici economici complessivi dei
10.000 ha di nuovi sistemi verdi. In particolare, i due scenari del Capitolo 2
quantificano sia le possibili dimensioni e localizzazioni delle nuove coperture, per
tipologie, che potrebbero derivare dal progetto ’10.000 ha’, sia il possibile
cambiamento di valori ecologici, tramite alcuni indicatori, che potrebbe derivare
da tali nuove coperture. Tali risultati vengono qui collegati alle stime quantitative
(range) delle diverse categorie di benefici economici per arrivare ad una stima
‘realistica’ dei valori complessivi associati i 10.000 ha, che è tuttavia relativa ai
due soli scenari considerati,. L’esercizio ha carattere sperimentale, anche sotto il
12

profilo metodologico, ma può servire per testare l’approccio di analisi adottato
nella ricerca e fornire indicazioni numeriche.
1.2. Una selezione dei dati e valori monetari emergenti dalle analisi
1.2.1. Funzione di assorbimento di CO2
Tale funzione viene esaminata in dettaglio nel Cap. 5. Si ritiene, in generale che
non sia addizionabile al valore delle utilizzazioni legnose nello stesso tempo e
luogo, anche in funzione dei metodi di contabilizzazione adottati a livello
internazionale per i carbon sink che prevedono la permanenza dello stock
forestale ai fini di riconoscimento dei carbon sink stessi.
Le stime esaminate indicano un range tra 4 e 6 tonCO2/ha/anno per 30 anni, con
punte di 7,6 tonCO2/ha/anno nei pioppeti.
È opportuno considerare il valore centrale del range: le formazioni di pianura
ipotizzabili per il progetto ‘10.000 ha’ saranno a bassa densità, con radure, strade,
zone d'acqua, ecc. (si veda Cap. 2). Inoltre, c’è un limite temporale nella funzione
di assorbimento netto positivo, che si raggiunge più o meno con il raggiungimento
della maturità delle piantagioni (orientativamente 20-40 anni), e in funzione anche
dell'età delle piante all'impianto.
Quindi, assumendo 5 ton/ha/anno di media fino ad una di maturità di 30 anni si
avrebbero 5 tonCO2 x 10.000 ha x 30 anni = 1.500.000 ton CO2 (oppure 50.000
ton/anno). Ovviamente la stima è molto sensibile al valore unitario medio di
assorbimento che viene adottato.
Per la stima del valore economico di questa funzione, è difficile trovare un
riferimento affidabile. Le stime di valore disponibili a livello internazionale vanno
da quasi zero a 100€/ton di CO2, generalmente corrispondenti ai costi marginali di
assorbimento di CO2 con strumenti alternativi rispetto all’assorbimento forestale.
Lo sviluppo dei mercati del carbonio, in generale associati allo sviluppo
dell’Emission Trading in Europa, può fornire una guida incerta alla valutazione. I
prezzi della tonnellata di CO2 in Europa hanno avuto oscillazioni forti negli ultimi
anni, data la giovane età del mercato e la sua dipendenza delle scelte dei Piani
Nazionali di Allocazione in termini di abbondanza di quote, mentre gli
investimenti ‘interni’ in carbon sink non sono (ancora) creditabili come quote a
differenza dei crediti da Joint Implementation o Clean Development Mechanism,
creditabili nell’ambito della Direttiva Linking.
Assumendo che gli assorbimenti generati dai sink dei 10.000 ha siano creditabili e
vendibili sul mercato europeo, e cioè che gli assorbimenti siano tutti ‘permanenti’
13

e possano essere ‘venduti’ al prezzo delle quote nel mercato dell’ETS europeo,
oppure ad un valore di mercato equiparabile a quello dei crediti da progetto JI o
CDM, si arriva alle seguenti stime (i valori futuri non sono scontati al presente, o
tasso di sconto zero, vedi Cap. 2):
- Prezzo PointCarbon per EUA ottobre 2006: 12,6 €/ton/CO2; media seconda
parte 2005: 22 €/ton/CO2;
- Media dei prezzi CER (CDM) nel 2005: 6,7 €/ton; media dei prezzi ERU (JI)
nel 2005: 5,1 €/ton
- Ai prezzi EUA (range: prezzo 2006 – media 2005) per 1.500.000
tonnellate: 18.900.000 € - 33.000.000 € sul totale 30 anni (non scontati),
oppure 630.000 € - 1.100.000 € per anno x 30 anni (non scontati)
- Ai prezzi CER/ERU per 1.500.000 tonnellate: 7.650.000 € - 10.050.000 €
totale 30 anni (non scontati), oppure 255.000 € - 335.000 € per anno x 30
anni.
Quindi, il range dei valori stimabili assumendo che i crediti siano vendibili sul
mercato, va da un minimo di 7,6 milioni/€ ad un massimo di 33 milioni/€
nell’arco dei 30 anni, o in media da 255.000 €/anno a 1.100.000 €/anno. E’
interessante osservare che, se i crediti fossero valutati, ad esempio nell’ambito di
una politica pubblica, al prezzo imputato di sostituzione di metodi alternativi di
assorbimento nell’ambito delle strategia italiana per Kyoto, un valore che
potrebbe collocarsi intorno ai 100 €/ton CO2, gli assorbimenti dei 10.000 ha
potrebbero valere 150 milioni di €. Il riconoscimento di tali valori come ricavi
effettivi per qualche soggetto è essenzialmente una questione politicoistituzionale.
1.2.2. Funzione turistico-ricreativa
Il valore economico di tale funzione è esaminato in dettaglio nel Cap. 4 e può
essere addizionabile a numerose altre funzioni, con limitazioni per quelle di
utilizzazione legnosa nello stesso luogo e tempo e di attività agricole intensive.
Anche queste ultime possono essere compatibili in tempi diversi.
In base agli studi di CV (contingent valuation) e TCM (Travel Cost Method)
realizzati in Italia, la WTP (wilingness to pay, disponibilità a pagare) per singola
visita è nel range di 3-10 €/visita. Il numero di visite/ha/anno è una variabile
molto poco standardizzabile essendo legata alle dimensioni, alla lontananza dalle
aree residenziali, alla distribuzione di altre aree.
Un’ipotesi per una stima esemplificativa di massima potrebbe essere la seguente.
Assumiamo che, con una popolazione della Lombardia (fine 2005) di 9.475.202 e
una popolazione ‘di pianura’ di 7.554.937 (escluse province dei laghi e di
montagna), il 20% della popolazione di pianura (1.510.987) visiti i nuovi 10.000
ha di sistemi verdi almeno una volta l'anno. In termini di valori, assumendo il
14

ange indicato di valori unitari per visita, si avrebbero 1.510.987 visite per 3-
10€/visita = 4.532.961 € - 15.109.870 € per anno.
Si deve notare che alcune stime internazionali considerate nel Cap. 4 indicano un
valore ricreativo di circa 70€ per ha per anno: quindi su 10.000 ha si avrebbero
700.000 € per anno, molto più basso di quello stimabile a partire dal valore
unitario delle visite con le ipotesi fatte. Un tale valore potrebbe derivare da un
forte ‘insuccesso’ (rispetto alle ipotesi precedenti) della attivazione di reddito da
funzione ricreativa. Si noti inoltre che altre stime considerate nel Cap. 4 indicano
un valore ricreativo di 350 €/ha/anno, che sui 10.000 ha determina un valore di
3,5 milioni di €, inferiore ma non non lontano dal valore inferiore della stima
basata sulle ipotesi precedenti, e associabili, come prima, ad un limitato successo
ricreativo delle nuove formazioni verdi.
1.2.3. Funzione di produzione di biomassa legnosa per il mercato
Per alcune delle aree è ipotizzabile la commercializzazione del legname, che
tuttavia esclude, salvo particolari tecniche gestionali, generalmente adatte a
formazioni forestali mature e ricche, la possibilità di contabilizzare la CO2 come
assorbimento netto (ai criteri attuali basati sulla variazione dello stock forestale
permanente).
In base alle analisi del Cap. 8, una formazione forestale può avere un
accrescimento di biomassa di 3-6 mc/ha/anno (pioppeti fino a 12-15). Il valore per
mc in piedi alla vendita (biomasse per energia, assortimenti ‘poveri’) può essere
assunto pari a 30 €/mc.
Assumendo un ciclo di 30 anni, gli accrescimenti asportabili a fine turno si
aggirano su 90-180 mc/ha. Al prezzo di 30 €/mc, il ricavo totale potrebbe essere
di 2.700 €/ha. Ipotizzando che solo 1.000 ha su 10.000 ha siano utilizzati, porta ad
un totale di 2.700.000 € (ogni 30 anni, valori non scontati al presente). Altre scelte
allocative di porzioni dei 10.000 ha alla funzione di produzione legnosa (per
industria ed energia) possono dare valori proporzionali.
1.2.4. Prodotti non legnosi, funzione idraulica
Si tratta di valori non completamente addizionabili ad altri, ma comunque
associabili a tutto il tempo di permanenza delle foresta in condizioni di limitata
utilizzazione o comunque di buone condizioni ecosistemiche. In base alle stime
del Cap. 4, i valori complessivi di prodotti ‘non-timber’ possono essere compresi
fra 17,2 e 14,4 € per ha per anno (Trentino Alto Adige e Friuli Venezia Giulia. Per
10.000 ha si avrebbe un complesso di benefici economici pari a 172.000 € –
144.000 € per anno.
15

La funzione idraulica (captazione/depurazione acque, regolarizzazione falda, aree
di espansione per piene), non esplicitamente esaminata in dettaglio da questa
ricerca, può assumere, in base alle informazioni disponibili, valori da zero ad
alcune decine di €/ha/anno. Assumendo un range 0-20 €/ha/anno, sui 10.000 ha si
potrebbero avere valori per un totale tra 0 € - 200.000 € per anno.
1.2.5. Effetti foreste urbane sul valori degli immobili
Tale categoria di benefici, esaminata in dettaglio nel Cap. 4, è realistica solo per
foreste vicine ai centri abitati, è compatibile con alcune funzioni, ad esempio
ricreative, ma poco compatibile, se non con tecniche gestionali specifiche, con
altre funzioni, ad esempio l’estrazione di legname. Alcune stime, difficilmente
non scalabili su parametri ben definiti, indicano effetti significativi.
Ad esempio, uno studio su Salo, Finlandia, indica che le abitazioni con vista sulla
foresta urbana costano il 44,9% in più delle abitazioni equivalenti senza vista.
Nello stesso caso, il valore delle proprietà decresce del 5,9% allontanandosi di un
km dalla foresta (Tyrvainen and Miettinen, 2000). In un caso di studio inglese
(New Forest), una piantagione di 1 ha cresce il valore dell’abitazione di £ UK 540
entro 100 metri dalla foresta (Powe et al., 1997). Altre evidenze esaminate nel
Cap. 4 indicano che il valore degli immobili vicino ad aree protette è più elevato
del 19%-35% rispetto a quello di abitazione analoghe con altra localizzazione
1.2.6. Assorbimento di lavoro
E’ una dimensione di valore, esaminata nel Cap. 6, che risulta addizionabile a tutti
gli altri benefici economici. In fase di realizzazione e gestione degli impianti,
ipotizzando un buon livello di meccanizzazione (normali condizioni di efficienza
operativa) si può ipotizzare un assorbimento di 10 giornate/ha per la piantagione,
3 giornate/ha/anno per la manutenzione da distribuire lungo i primi 5 anni. In fase
di messa a regime, per la manutenzione ordinaria degli impianti, l'assorbimento si
riduce al 0,5-1 giornata/ha/anno.
Ipotizzando che la foresta sia a regime in 30 anni, per 10.000 ha, si possono
quindi ipotizzare 100.000 giornate lavoro nella fase piantagione, 30.000 giornate
per anno per 5 anni per 10.000 ha (manutenzione), pari a 150.000 giornate, 1
giornata ha/anno per i restanti 25 anni, per un totale di 250.000 giornate. In
complesso si avrebbero quindi sui 10.000 ha 500.000 giornate di lavoro, di cui
250.000 nei primi 5 anni.
Queste stime ovviamente non tengono conto degli impatti occupazionali collegati
alla presenza di aree verdi (educazione ambientale, centri estivi, gestione attività
sportive, animazione anziani, ristorazione, parcheggi, ecc.). Tali effetti dipendono
criticamente dalle caratteristiche ambientali e funzionali di quelle aree.
16

1.2.7. Reddito per gli agricoltori
Le analisi del Cap. 7, comprendono i redditi o le variazioni di reddito associate a
numerose ipotesi alternative su come gli agricoltori possono catturare benefici
economici dalla realizzazione dei 10.000 ha di sistemi verdi. Data questa varietà
di ipotesi, non appare possibile una facile scelta dei valori di riferimento.
Va tuttavia notato, che gran parte dei benefici derivanti dagli agricoltori sono
parte dei benefici stimati sotto altre categorie funzionali, ad esempio le presenze
ricreative attraverso attività agrituristiche. Si può ritenere, quindi, che tali valori di
reddito siano forme di distribuzione e attribuzione privata, attraverso il mercato,
dei benefici di varia natura derivanti dai ’10.000 ha’ 1 .
1.2.8. Stime di valore economico totale (VET) e funzioni multiple combinate
In base ai risultati del Cap. 4, le stime del ‘valore economico totale’ (VET) sono
molto variabili. Non sono addizionabili con altri valori poiché li ricomprendono,
in linea di principio, tutti. Nel caso italiano, in una stima per tutti i valori, inclusi
quelli di ‘esistenza’, ma esclusi i benefici diretti dati da legno e prodotti forestali
non legnosi (Marangon e Tempesta, 2004) indicano un valore di 665,8 € per ha
per anno. Estese ai 10.000 ha, tali stime comporterebbero un valore di 6.658.000 €
per anno.
A questa stima, aggiungendo il valore d’uso diretto dall’estrazione di legno e
prodotti non legnosi, pari a 61,9€ per ha per anno, si ottiene un VET (17 tipi di
benefici, Contingent Valuation Method) di 722,6 per ha per anno. Per 10.000 ha si
avrebbero valori pari a 7.226.000 € per anno.
Si noti che il range 712 € - 934 € per ha per anno è il range di valori ottenuti per la
stima del ‘valore economico totale’ ottenuta in caso di incendio boschivo in
Sicilia (Asciuto, Fiandaca, Schimmenti 2004).
Altre stime, invece, danno indicazioni di VET molto inferiori:
- Gios e Goio (2003) indicano un VET di 166 €/ha/anno per le foreste del
Trentino Alto Adige; esteso a 10.000 ha il valore sarebbe di 1.660.000
€ per anno;
- Marangon e Gottardo (2001) indicano 373,7 € ha anno per le foreste
del Friuli Venezia Giulia (metodo con addizione dei singoli valori,
diverso da CVM usato sopra); esteso a 10.000 ha il valore sarebbe
3.737.000 € per anno.
Tali stime più basse sarebbero più coerenti con il VET di 254 €/ha/anno indicato da
Merlo e Croitoru (2005) per l’Italia, e così composto: Valori d’uso diretto:
Prodotti legnosi: 81 €/ha; Pascolo: 7 €/ha; Prodotti non legnosi: 23 €/ha;
1 Si ricorda inoltre, come chiarito in premessa, che non è oggetto di questa ricerca la stima dei
possibili costi che gli agricoltori e altri attori territoriali possono sopportare dalla riallocazione dei
loro terreni ai nuovi sistemi verdi. Si assume, a tale riguardo, che gli agricoltori siano pienamente
compensati per tali eventuali costi attraverso misure di politica regionale che accompagnano
l’insediamento dei sistemi verdi.
17

Ricreazione: 20 €/ha; Caccia: 8 €/ha; Totale: 139 €/ha; Valori indiretti: Protezione
dei versanti: 104 €/ha; Sequestro di carbonio: 8 €/ha; Totale: 112 €/ha; Valori di
opzione, lascito, esistenza: 3 €/ha; Valore Economico Totale (somma): 254 €/ha.
Per 10.000 ha si avrebbe un valore complessivo di 2.540.000 €/anno.
1.3. Uno schema di analisi delle compatibilità funzionali
Come illustrato nella introduzione, viene qui delineato uno schema che ha lo
scopo di preparare, attraverso l’esame delle compatibilità funzionali, l’analisi
applicata dei valori funzionali complessivi dei 10.000 ha di sistemi verdi in
Lombardia. È chiaro che non tutti i singoli valori funzionali esaminati in questo
lavoro possono coesistere sempre, nel lungo periodo di vita dei sistemi verdi, e su
tutta l’area di insediamento. È chiaro inoltre che le scelte di finanziabilità operate
nella Delibera del novembre 2006 caratterizzano un insieme specifico, anche se
molto ampio, di possibili formazioni verdi fattibili, che definiscono, di fatto,
priorità funzionali. Queste ultime, di fatto, eliminano altre possibilità funzionali,
oppure le riducono ad un ruolo ancillare oppure emergente come oggettivo nella
vita ed evoluzione del sistema verde.
Appare quindi utile sviluppare uno schema relativamente semplice per ordinare le
combinazioni e le compatibilità funzionali. Ciò appare del resto necessario per
evitare ‘doppi conteggi’, cioè assegnare valori multipli che di fatto, per ragioni
ecologiche o scelte gestionali dettate dalle priorità funzionali, non possono
realizzarsi nello stesso tempo e nello stesso luogo sulla stessa tipologia di sistema
verde tra quelle finanziabili. Questo appare l’unico modo corretto per una stima
ex ante dei valori e benefici funzionali complessivi dei 10.000 ha.
Lo schema è sintetizzato nelle Tabelle 1.1 e 1.2. Nella prima tabella, vengono
elencate alcune delle tipologie di sistema verde che, tra quelle ‘finanziabili’, sono
ritenute più realistiche o probabili in base alle indicazioni emerse negli incontri
con la Regione Lombardia. Per ciascuna di queste tipologie viene definita la
possibile capacità di erogazione (sì = X) delle tipologie e valori funzionali
(benefici) studiate in questo lavoro, dall’offerta turistico-ricreativa alla fissazione
di carbonio, dalla variazione dei valori immobiliari all’occupazione. Come
emerge immediatamente, la localizzazione, ad esempio terreni ex agricoli, o la
tipologia, ad esempio filari e fasce arborate, tendono ad escludere a priori la
presenza di certi benefici funzionali, che pertanto vanno esclusi quando si ipotizzi,
ex ante, o si realizzi, ex post, quella specifica scelta di sistema verde. Per
converso, varie tipologie di insediamenti verdi, possono erogare, ex ante,
numerosi valori funzionali presi uno ad uno, con una intensità (e combinazione,
vedi oltre) che solo l’analisi ecologica e gestionale può precisare ed
eventualmente quantificare.
18

19
19
Tabella 1.1 - Matrice dei singoli attributi funzionali e valori economici assegnabili alle tipologie di sistemi verdi di più probabile realizzazione in Lombardia
Tipologie di sistemi verdi Effetti economici
Impianti polispecifici su ex
terreni agricoli di pianura
Impianti polispecifici su
terreni periurbani di
pianura
Impianti polispecifici su ex
terreni agricoli di collinamontagna
Impianti polispecifici su
terreni periurbani di
collina-montagna
Impianti monospecifici con
specie a media e rapida
crescita
Filari e fasce erborate
Nuclei forestali in aree
prative
Offerta turisticoricreativa
e
formativa-educativa
Tutela della
biodiversità
Fissazione di
carbonio
(permanente)
Produzione di
legname da industria
ed energia
Variazione
valori
immobiliari
* Fitodepurazione, regolazione ciclo dell’acqua, schermo visivo, riduzione rumori, ecc.
Produzioni
agricole
Occupazione
diretta e indiretta
X X X X X X
X X X X X X X
X X X X X X
X X X X X X
Altri*
X X X X
X X X X X X X
X X X X X X X

20
Tabella 1.2 - Matrice per la valutazione delle compatibilità tra funzioni/benefici economici nello stesso sistema verde, nello stesso tempo
Offerta turisticoricreativa
e
formativa-
Tutela
biodiversità
Fissazione di
Carbonio
(permanente)
Funzione
assente
Funzione
assente
Funzione
assente
*Fitodepurazione, regolazione ciclo dell’acqua, schermo visivo, riduzione rumori, …
20
Effetti economici
Produzione di
legname da
industria ed
Variazione
valori
immobiliari
Effetti economici educativa
energia
Offerta turistico-
- si si Trade off? Funzione
ricreativa e
formativa-educativa
assente
Tutela biodiversità - si Trade off? Funzione
assente
Fissazione di
- Trade off? Funzione
Carbonio
assente
Produzione di
legname da industria
ed energia
Variazione valori
immobiliari
Produzioni agricole
Occupazione diretta
e indiretta
Altri 1
Funzione assente Funzione
assente
Tipologia forestale: ‘Impianti polispecifici su ex terreni agricoli di pianura’
Funzione
assente
- Funzione
assente
Funzione assente Funzione
assente
Produzioni
agricole
Occupazione
diretta e indiretta
Altri +
Trade off? si si
Trade off? Trade off? si
Trade off? Trade off? si
Trade off? si Trade off?
Funzione
assente
Funzione
assente
Funzione
assente
- si Trade off?
- Trade off?
-

Tuttavia, i valori funzionali singoli individuati nella Tabella 1.1, possono, per le
loro caratteristiche, essere pienamente compatibili, o solo parzialmente
compatibili, o incompatibili tra di loro per quella specifica tipologia di sistema
verde, anche in funzione di caratteristiche ecologiche specifiche introdotte negli
insediamenti e/o di scelte gestionali che si intendono realizzare. Pertanto, nella
Tabella 1.2, vengono schematizzate, in forma matriciale, le possibili compatibilità
(= sì) e incompatibilità (= trade off) tra valori funzionali, elencati sia sulle righe
che sulle colonne, che sono attese prevalere con riferimento allo stesso tempo e
stesso luogo sullo stesso sistema verde.
La Tabella 1.2, essendo esemplificativa, è relativa solo alla tipologia di sistema
verde definita ‘impianti polispecifici su ex terreni agricoli di pianura’ (prima
riga/tipologia della Tabella 1.1). Per questa tipologia, si può ritenere ex ante, che,
ad esempio, la funzione turistico-ricreativa (prima riga) sia compatibile ( = sì) con
la protezione delle biodiversità, con la fissazione permanente di carbonio, con
l’occupazione diretta e indiretta, e con ‘altre’ funzioni/benefici come la
fitodepurazione. Si ritiene, invece, che sia potenzialmente incompatibile (= trade
off) con la produzione di legno per industria ed energia e con le produzioni
agricole. Tuttavia, su tali incompatibilità funzionali viene mantenuto un punto
interrogativo. Infatti, anche se si può ritenere che, nello stesso tempo e stesso
luogo, i valori turistico ricreativi non possano essere colti se nello stesso sistema
verde si dà luogo ad utilizzazioni forestali per legno ed energia o coltivazioni
agricole intensive (ad esempio nelle aree a bassa copertura forestale o nelle aree di
interconnessione), non si può escludere che specifiche forme gestionali
multifunzionali, ad esempio forme di selvicoltura naturalistica, possano rendere,
almeno parzialmente compatibili tali funzioni tra di loro. La misura in cui i valori
per la ricreazione e per il legno sono sommabili, nello stesso tempo e stesso luogo,
può quindi dipendere in parte dalle scelte gestionali, ma queste ultime sono, a
priori, moltissime, ed è quindi necessaria, per un’analisi ex ante, la
semplificazione adottata nella tabella.
Si noti inoltre che siamo interessati ai valori economici. Potrebbe verificarsi
che coesistono diverse funzioni ma qualcuna di esse potrebbe essere totalmente
trascurabile in termini economici perché, essendo non prioritaria nelle scelte
gestionali, non raggiunge la scala minima di significatività, giustificando così
l’idea di un trade off di tipo economico.
Per alcune funzioni, la compatibilità o meno può dipendere anche da aspetti
istituzionali. Ad esempio, l’incompatibilità tra produzione legnosa e fissazione
permanente di carbonio dipende, in certa misura, dall’attuale approccio IPCC alla
contabilizzazione di carbonio (vedi Cap 5) e diversi criteri potrebbero portare ad
un risultato diverso. La stessa osservazione si applica alla presenza di forme di
protezione e vincoli che limitano le scelte insediative e gestionali, o le forzano
almeno in parte.
Va inoltre notato che abbiamo assunto, per ragioni localizzative delle specifica
tipologia considerata (‘terreni ex agricoli di pianura’), che la funzione di
‘variazione dei valori immobiliari’ sia assente, ma, anche in questo caso, non si
può escludere sempre a priori che la presenza di formazioni a verde incentivi
21

insediamenti residenziali prima non esistenti, che possono avere valori ‘premianti’
rispetto a quanto sarebbe stato in assenza del sistema verde.
Infine, va ribadito che, sempre in via semplificativa, abbiamo guardato alle
compatibilità funzionali nello tesso tempo e stesso luogo, ma è chiaro che, nella
lunga vita del sistema verde, potrebbero esserci fasi in cui, nello steso
insediamento ma in tempi diversi, si dà luogo a sfruttamento del legno, si
valorizzano le funzioni ricreative, ecc. Ciò è semplicemente quanto avviene in
situazioni realistiche in cui l’ecosistema e la gestione ‘coevolvono’ nel tempo.
Tale possibilità di compatibilità nel tempo, e quindi di cattura di valori multipli in
tempi diversi, ma anche di cambiamento nel tempo delle compatibilità e
incompatibilità, può semplicemente essere rappresentata replicando lo schema di
Tabella 1.2 per fasi diverse della vita del sistema verde, ovviamente nel caso che
tali fasi siano ragionevolmente identificabili.
È chiaro che la rappresentabilità ex ante di tutte le situazioni ecologiche e
gestionali possibili per tutte le tipologie di sistemi verdi ritenute ‘finanziabili’ è
estremamente complessa ed estesa. Tuttavia, le analisi ecologiche e ulteriori
indicazioni sulle possibili forme specifiche e localizzazioni dei sistemi verdi
possono restringere il campo di analisi e rendere operazionabile lo schema qui
delineato. Quest’ultimo, combinato con le stime di valori economici emergenti
dalla ricerca, può fornire la base per una valutazione complessiva ex ante dei
valori economici, sociali e privati, attesi dal progetto dei 10.000 ha di sistemi
verdi. Può inoltre, ancora più agevolmente, fornire la base per la valutazione dei
valori e benefici economici ex post, cioè quelli di specifiche realizzazioni di
sistemi verdi.
1.4. Stime dei benefici attraverso gli scenari di cambiamento delle
coperture e aumento degli indicatori ecologici
1.4.1. Gli scenari di cambiamento delle coperture e gli indicatori ecologici
Nel Cap. 2, sono state sviluppate delle simulazioni su due possibili scenari
ipotetici di cambiamento delle coperture del suolo risultanti dalla realizzazione dei
10.000 ha di sistemi verdi e i conseguenti cambiamenti degli indicatori ecologici.
I cambiamenti simulati di utilizzo (copertura) del suolo, a partire da una
matrice di copertura attuale di tipo ‘pianura agricola’, riguardano solo alcune delle
tipologie di interventi finanziabili nell’ambito del progetto ‘10.000 ha’. I criteri di
selezione sono esplicitati in dettaglio nel Cap. 2.
In particolare, lo Scenario 1 comprende tre tipi di azioni:
(a) fasce boscate lungo gli assi fluviali;
(b) fasce boscate e a prato intorno alle cave;
(c) siepi e filari in aree periurbane.
22

Per ciascuna azione sono state computate le variazioni di copertura vegetale con
riferimento al territorio lombardo rilevante per il ‘Progetto 10.000 ha’, e quindi
con indicazioni realistiche, ancorché simulate, sulla localizzazione possibile degli
interventi. Lo scenario comporta che circa 7.449 ha passano da coperture di
seminativo semplice, filari arborei radi, risaie, ecc. ad una copertura composta da
vegetazione arbustiva e arborea di ambiente ripariale (azione 1), 319 ha dalle
attuali coperture passano a prati permanenti, altri 185 ha passano a vegetazione
arbustiva e arborea di ambiente ripariale (azione 2), e 1.424 ha passano da
seminativo semplice a seminativo con presenza di filari (azione 3).
Lo Scenario 2 prevede un solo tipo di azione, quello dell’insediamento di siepi e
filari in tutta la pianura agricola lombarda, prevalentemente a bordo campo, al
posto di seminativi e risaie, per circa 9.381 ha. Anche tale simulazione di
cambiamento delle coperture viene georeferenziata.
Il passo successivo, consiste nella misurazione delle variazioni di ‘indicatori
ecologici’ determinate da tali scenari di cambiamento delle coperture vegetali
come ipotetico esito della realizzazione dei 10.000 ha di nuovi sistemi verdi.
Gli indicatori considerati sono di tre tipi:
(a) ‘naturalità’, e cioè presenza, estensione, e densità di elementi naturali;
(b) ‘biodiversità’ del paesaggio;
(c) ‘continuità’ ecologica, e cioè riduzione della frammentazione.
Ciascun indicatore viene misurato, nelle aree di riferimento della pianura
lombarda, allo stato attuale, e quindi dopo l’insediamento dei sistemi verdi in base
agli scenari di cambiamento di copertura descritti. Si ottiene in tal modo il
cambiamento dei valori ecologici nei due diversi scenari, articolato per specifici
aspetti ecologici rappresentati dagli indicatori stessi.
Questo procedimento, descritto in dettaglio nel Cap. 2, consente di avere due tipi
di informazioni:
(1) cambiamento ipotetico simulato delle coperture in ettari nei due scenari;
(2) cambiamento di valori ecologici nei due scenari.
Il procedimento è chiaramente applicabile ad altri scenari di interventi ed azioni
del progetto 10.000 ha, ma è stato sviluppato numericamente solo per i due
scenari descritti.
1.4.2. Dai cambiamenti di copertura e valore ecologico ai benefici economici
Il perseguimento dell’obbiettivo di valutare ex ante un insieme di benefici
economici della realizzazione di 10.000 ha di sistemi verdi richiede che le
23

variazioni simulate di copertura e valore ecologico (indicatori), come descritte
sopra, siano tradotte in termini di variazioni di valore economico, e cioè in
termini di possibile attivazione delle diverse forme di beneficio qui studiate
(assorbimento di CO2, benefici turistico-ricreativi, estrazione di legno per
industria ed energia, prodotti non legnosi del bosco, opportunità di reddito
agricolo, cambiamento dei valori immobiliari, attivazione di lavoro per la
realizzazione dei sistemi verdi, oppure ‘valore economico totale’).
Ciò richiede un sistema di ‘transcodifica’ tra, da un lato, cambiamenti di
copertura e cambiamenti degli indicatori ecologici, e, dall’altro, categorie di
benefici economici considerati. Tale sistema non trova, per quanto noto, supporti
in letteratura. Viene pertanto proposto nel seguito uno schema di riferimento per
tale traduzione basato su considerazioni del Gruppo di ricerca. La Tabella 1.3
sintetizza il sistema proposto. Sulla base di tale sistema, sarà possibile associare
valori monetari ai due scenari di intervento sui 10.000 ha simulati nel Cap. 2.
Il sistema prefigurato è molto semplificato e soggetto ad alcune assunzioni
forti, che sono necessarie per la stima.
L’assorbimento di CO2 viene assunto dipendere dal cambiamento di copertura
verso formazioni arboree invece di coperture agricole e quindi essenzialmente
dagli ettari convertiti in tali modalità nei due scenari.
L’assorbimento di lavoro del progetto 10.000 ha di sistemi verdi viene fatto
dipendere dalla variazione di copertura complessiva, che richiede interventi
lavorativi, qualunque sia la tipologia di nuova copertura.
I benefici turistico-ricreativi, vengono invece assunti dipendere essenzialmente
dalla variazione degli indicatori ecologici delle nuove coperture ipotizzate nei due
scenari, ritenendo che il miglioramento paesaggistico e di fruibilità ricreativa
indotto da migliori indici ecologici sia essenziale per l’attrattività. Si ritiene
inoltre che tali benefici siano più direttamente associabili ai miglioramenti in aree
fluviali.
Si assume inoltre che una maggiore estensione di formazioni boscate e
maggiori densità e continuità delle stesse possano innalzare le potenzialità di
estrazione di legname, così come di produzione di prodotti non legnosi. Anche in
questo caso le aree fluviali sembrano quelle capaci di generare meglio tali
miglioramenti potenziali.
Anche per i possibili aumenti dei valori immobiliari si assume che il fattore
decisivo nei due scenari sia la combinazione di maggiori estensioni di coperture
arboree e di migliori indicatori ecologici.
Gli incrementi di ‘valore economico totale’ rappresentano la somma di atri
benefici e quindi dipendono dalla combinazione tra estensioni delle nuove
coperture e migliori indici ecologici.
Naturalmente molte specificazioni potrebbero arricchire lo schema. Ad
esempio, la considerazione delle localizzazione degli interventi contemplati nei
due scenari del Capitolo 2 potrebbe avere notevole rilievo per le modalità di
assegnazione di valori economici. Ciò comporta tuttavia un dettaglio di analisi che
va la di là degli obiettivi del presente studio.
24

Tabella 1.3 - Sistema di relazioni tra benefici economici e variazioni di copertura e indicatori
ecologici del Capitolo 2
Tipi di benefici
economici
valutabili*
Assorbimento di
CO2
Assorbimento di
lavoro per i
sistemi verdi
Benefici turistico
ricreativi
Estrazione di
legname per
energia e
industria
Prodotti non
legnosi
Valore degli
immobili
‘Valore
economico
totale’
Tipo di Δ copertura e
indicatore ecologico
rilevante (Scenari
del Cap 2):
Δ copertura arborea Beneficio dipende
da cambiamento
copertura da
seminativo verso
formazioni boschive
Δ totale cambiamento
copertura, circa
10.000 ha
Δ copertura arborea
Δ indicatori ecologici
Δ copertura arborea,
aree fluviali;
Δ indicatori ecologici,
in particolare densità
e continuità, aree
fluviali
Δ copertura e Δ
indicatori ecologici, in
particolare densità e
varietà, in aree fluviali
Δ copertura e Δ
indicatori ecologici in
fasce periurbane
Δ copertura e Δ
indicatori ecologici
Giustificazione: Beneficio
‘proporzionale’ a:
Beneficio dipende
da lavori di
realizzazione dei
sistemi verdi, tutte
tipologie di nuova
copertura
Beneficio legato ad
aumento qualità del
paesaggio e
ricchezza ecologica
dei luoghi
Potenziale di
utilizzazione
(biomassa per
energia) può
aumentare con Δ
copertura arborea
Potenziale di
utilizzazione può
aumentare con Δ di
continuità e densità
formazioni arboree
La probabilità del
beneficio aumenta
con passaggio da
seminativi a
coperture arboree,
e con ricchezza
ecologica
Beneficio connesso
a Δ estensione e Δ
indicatori ecologici
per i sistemi
collocati nelle aree
periurbane
Rappresenta una
combinazione degli
altri benefici
specifici
25
Δ ettari copertura
arborea
Ettari di intervento
(circa 10.000 ha)
Δ copertura
arborea
Δ indicatori di
densità, varietà,
continuità, aree
fluviali
Δ ettari di copertura
arborea, aree
fluviali
Δ indicatori di
continuità e
densità, aree
fluviali
Δ ettari di copertura
arborea in aree
fluviali
Δ indicatori di
densità e varietà in
aree fluviali
Δ ettari di copertura
arborea in area
periurbana
Δ indicatori di
densità e varietà in
aree periurbane
Δ ettari di copertura
e Δ indicatori di
densità, varietà,
continuità su tutti i
sistemi verdi
Compatibilità con
altri tipi di
benefici/funzioni:
Tutte le funzioni,
escluso taglio del
legno
Tutte le funzioni
Tutte le funzioni,
escluso taglio del
legno
Escluse altre
funzioni (ma si per
assorbimento di
lavoro)
Tutte le funzioni,
escluso taglio del
legno
Tutte le funzioni,
escluso taglio del
legno
Alternativo al
calcolo dei singoli
benefici che lo
compongono
* Il ‘beneficio’ di ‘reddito per gli agricoltori’ non viene esplicitamente considerato poichè si ritiene sia parte
delle distribuzione degli altri tipi di benefici considerati, in particolare quelli di assorbimento di lavoro,
benefici turistico-ricreativi, estrazione di biomassa, prodotti non legnosi (vedi testo). Non viene inoltre
considerata la potenziale perdita di redditi derivante dal cambiamento di copertura, che riguarda in gran parte
una diminuzione di seminativi (vedi Cap. 2), poiché si assume che sia interamente compensata dalle politiche
di realizzazione dei nuovi sistemi verdi.

1.4.3. Una stima dei benefici economici nei due scenari
Lo sviluppo di una stima dei valori di benefici economici associati agli interventi
descritti negli scenari del Capitolo 2, secondo lo schema della Tabella 1.3, sconta
le difficoltà di correlare in termini numerici i valori di beneficio unitario
selezionati nei altri capitoli di questo lavoro, generalmente valutati per ettaro o
altre unità, agli indicatori ecologici, espressi in varie unità di misura. Infatti, nello
schema delle Tabella 1.3, mentre alcuni benefici possono essere proporzionati alle
variazioni di copertura in ettari, altri dipendono dalla variazione degli indicatori
ecologici determinati da quelle stesse variazioni di copertura, che tuttavia non
sono riconducibili ad ettari.
La soluzione preliminare proposta è molto semplificata ed è la seguente: i valori
economico-monetari stimati per alcuni benefici sono assunti essere i massimi
raggiungibili in quello scenario dei Capitolo 2 che presenta la massima
variazione positiva degli indicatori ecologici rilevanti. Tale scenario
‘ecologicamente migliore’, per gli indicatori rilevanti, diviene quindi benchmark
dell’altro. Di conseguenza, i valori dei benefici associati allo scenario peggiore
sono proporzionali a quelli dello scenario migliore in relazione alla differenza
degli indicatori ecologici tra i due scenari. Ad esempio, il beneficio economico
ricreativo selezionato dalle stime esaminate nel relativo capitolo (e sintetizzato qui
in precedenza) viene assunto come il massimo raggiungibile in quello scenario del
Capitolo 2 che presenta i maggiori cambiamenti positivi degli indicatori ecologici,
ad esempio lo scenario 1. Se la variazione degli indicatori ecologici dello scenario
2, quello peggiore, è l’80% di quella dello scenario 1, il beneficio ricreativo
(valore monetario) dello scenario 2 è l’80% di quello dello scenario 1. In tal
modo, gli indicatori ecologici divengono dei ‘fattori correttivi’ di valori calcolati
su ettari di intervento o altri parametri, che quindi controllano la piena
realizzabilità o meno dei benefici economici potenziali.
Un’altra assunzione semplificatrice adottata nella stima è che i benefici delle
diverse categorie da noi considerate nella situazione di partenza, cioè per le
coperture attuali del suolo, siano zero. Ciò è ovviamente irrealistico ma dipende
dal fatto che sono scarsamente stimabili i benefici associati alle effettive coperture
attuali, che sono per lo più di tipo agricolo (seminativi, risaie) o di vegetazione
rada in aree golenali. Un affinamento futuro delle stime dovrà comunque tenere
conto di tale aspetto, e rimuovere tale assunzione.
Le stime sono presentate e riassunte nella Tabella 1.4. Tutti i valori sono su un
trentennio, adottando valori non scontati (tasso di sconto zero).
Per l’assorbimento di CO2, si assume che il valore sia proporzionale al numero
di ettari di variazione delle copertura arborea nei due scenari. Dato il suo valore
unitario di mercato stimato (€/ton), considerato l’assorbimento per ettaro (ton/ha),
si stima quindi il valore nel trentennio.
Per le giornate di lavoro, si considera semplicemente la stima già presentata di
500.000 giorni di lavoro per la ‘costruzione’ e manutenzione dei sistemi verdi in
un trentennio (250.000 gg nei primi 5 anni).
26

Per i benefici turistico ricreativi, si adotta il numero di viste/anno ipotizzato in
precedenza, ad un valore unitario di 3-10 €/visita, e lo si considera raggiungibile
nello scenario del Cap. 2 in cui si ottengono i massimi miglioramenti degli
indicatori ecologici; il valore associato all’altro scenario è considerato
proporzionale a tale benchmark in base alla sua variazione degli indicatori
ecologici. Si considerano rilevanti solo gli interventi in aree fluviali in entrambi
gli scenari.
Per i benefici derivanti dall’estrazione di biomassa, data la sua parziale
compatibilità con altre funzioni (vedi testo), si assume che il valore ottenibile per
ettaro in 30 anni (2.700€), si applichi a solo il 10% della variazione in ettari della
copertura arborea emergente dai due scenari del Cap. 2. L’effetto della variazione
degli indicatori favorevoli al potenziale di estrazione (densità, continuità), viene
considerato assumendo che il valore precedente sia quello massimo associato allo
Scenario migliore dei due, proporzionando quindi il valore per l’altro scenario in
relazione ai suoi indicatori. Si considerano rilevanti solo gli interventi in aree
fluviali nello Scenario 1, tutte le aree nello Scenario 2.
Per i prodotti non legnosi, si assume un valore di 15 €/ha/anno come massimo,
associato allo scenario migliore di variazione degli indicatori ecologici,
proporzionando il valore associato all’altro scenario in base ai suoi indicatori. Si
considerano rilevanti solo gli interventi in aree fluviali nello Scenario 1, tutte le
aree nello Scenario 2.
Per la variazione del valore degli immobili, si assume il range percentuale tra
+19% e +45%, come emergente dalle analisi, e lo si considera, anche in questo
caso, come quello massimo associato allo scenario con indicatori ecologici
migliori, proporzionando quindi i valori dell’altro scenario in base ai suoi
indicatori ecologici. Si considerano rilevanti solo gli interventi in aree periurbane.
Per il ‘valore economico totale’, che riassume da solo alcuni dei singoli valori
di cui sopra, si assumono a riferimento due dei valori stimati per l’Italia (254 e
667 €/ha/anno), li si considerano per tutti gli ettari di intervento nei due scenari
(aree urbane, fluviali, agricole), e si assume che sia il massimo valore
raggiungibile nello scenario con le migliori variazioni degli indici ecologici,
proporzionando il valore dell’altro scenario di conseguenza.
27

28
Tipi di benefici
economici
valutabili*
Assorbimento di
CO2
Assorbimento di
lavoro per i sistemi
verdi
Benefici turistico
ricreativi
Estrazione di
legname per
energia e industria
Prodotti non
legnosi
Valore degli
immobili
‘Valore economico
totale’
Tabella 1.4 - Stima dei benefici economici per i due scenari di intervento del Capitolo 2, valori totali su 30 anni (non scontati)
Valore unitario selezionato Parametro di riferimento** Valore
parametro
Scenario 1
1.800 €/ha - 3.300 €/ha, in 30 anni
(prezzo 12-22 €/ton, per 5
ton/ha/a)
500.000 gg lavoro su 10.000 ha,
totale 30 anni
1.510.987 visite per 3-10€/visita =
4.532.961 € - 15.109.870 € per
anno; valore massimo per scenario
migliore Δ indicatori (benchmark)
2.700 €/ha, in 30 anni, solo 10% Δ
ettari di copertura arborea; valore
massimo, per scenario migliore Δ
indicatori (benchmark)
15 €/ha/anno; valore massimo, per
scenario migliore Δ indicatori
(benchmark)
Incremento del 19% - 45% del
valore; una tantum; valore
massimo, per scenario migliore Δ
indicatori (benchmark)
254 – 665 €/ha/anno; valore
massimo, per scenario migliore Δ
indicatori (benchmark)
Valore
monetario
stimato (€, 30
anni)
Scenario 1
Δ ettari copertura arborea 8.888,7 ha 15.999.660 –
29.332.710
Valore
parametro
Scenario 2
Valore
monetario
stimato (€, 30
anni)
Scenario 2
9.381,4 ha 16.886.520 –
30.958.620
Ettari di intervento 9.378 ha 468.900 gg 9.381,4 ha 469.070 gg
Δ indicatori di densità, varietà,
continuità, aree fluviali (solo
indicatore LBI, media semplice
5 fiumi)
Δ ettari di copertura arborea
(aree fluviali Scenario 1)
Δ indicatori di continuità e
densità, aree fluviali
Δ ettari di copertura arborea
(aree fluviali Scenario 1)
Δ indicatori di densità e varietà
in aree fluviali (solo indicatore
di biopermeabilità)
Δ indicatori di densità e varietà
in aree periurbane
Δ ettari di copertura e Δ
indicatori di densità, varietà,
continuità su tutti i sistemi verdi
0,4994
(scenario
peggiore)
7.449, 3 ha
1 (benchamrk)
7.449, 3 ha
81,9%
(scenario
peggiore)
67.912.822 –
226.376.072
2.011.311 9.381,4 ha
0,75 (scenario
peggiore9
2.721.974 9.381,4 ha
1 (benchmark)
1 benchmark + 19% - +45% 0,975
(scenario
peggiore)
9.378 ha
0,63 (scenario
peggiore)
45.020.027 –
117.868.393
1 (benchmark) 135.988.830 –
453.296.100
9.381,4 ha
1 (benchmark)
1.899.733
4.221.630
+ 18,5% -
+43,9%
71.486.268 –
187.158930
* Il ‘beneficio’ di ‘reddito per gli agricoltori’ non viene esplicitamente considerato poichè si ritiene sia parte delle distribuzione degli altri tipi di benefici considerati, in particolare quelli
assorbimento di lavoro, benefici turistico-ricreativi, estrazione di biomassa, prodotti non legnosi (vedi testo). Non viene inoltre considerata la potenziale perdita di redditi derivante dal
cambiamento di copertura, che riguarda in gran parte una diminuzione di seminativi (vedi Cap. 2), poiché si assume che sia interamente compensata dalle politiche di realizzazione dei
10.000 ha. ** Le aree fluviali comprendono le cave.

I risultati, necessariamente relativi agli scenari considerati nel Capitolo 2 e alle
assunzioni adottate per tradurli in stime monetarie, suggeriscono che la creazione
di 10.00 ha di sistemi verdi può avere significativi benefici economico-ambientali
monetizzabili, che sono di tipo prevalentemente ‘pubblico’ ma anche privati, in
particolare se monetizzabili dagli agricoltori.
Le funzioni/benefici di assorbimento di CO2 sono quantificabili in un range tra
circa 16 milioni di € (valore inferiore dello scenario peggiore) e 30.9 milioni di €
(valore massimo dello scenario migliore) nel totale dei 30 anni considerati (circa
0,5 –1 milione di €/anno). Naturalmente tale stima dipende molto dal prezzo di
mercato della CO2 adottato nella stima.
I benefici turistico-ricreativi rappresenterebbero valori elevati, compresi tra
quasi 68 milioni di € (valore inferiore dello scenario peggiore) a circa 453 milioni
di € (valore più alto dello scenario migliore) nel trentennio. Ciò corrisponde a
circa 2,3 – 15 milioni di €/anno in media. La grande variabilità dipende
naturalmente dalla scarsa prevedibilità di tale beneficio.
Il potenziale valore economico di estrazione di biomassa energetica e
industriale è qui stimato in modo estremamente prudenziale come valore del tutto
collaterale, date le finalità dei sistemi verdi, e in considerazione di un suo
potenziale conflitto con le finalità principali. I dati indicano quindi valori tra
soltanto 1,8 e 2 milioni di € nel trentennio. Appropriate modalità gestionali
possono probabilmente rendere tali valori maggiori senza riduzione degli altri
valori ambientali.
I prodotti non legnosi possono generare un valore compreso tra 2,7 e 4,2.
milioni di € a seconda degli scenari nel corso del trentennio.
Alcuni di questi valori monetari non presentano a priori incompatibilità
funzionali tra di loro per ragioni ecologiche o di utilizzazione/gestione (vedi
analisi precedenti), e possono quindi essere sommabili. La combinazione tra:
(a) benefici di assorbimento di CO2;
(b) benefici ricreativi;
(c) produzione di prodotti non legnosi;
(d) valori di produzione di biomassa (date le modalità ‘compatibili’ con cui
sono stimati), potrebbero comportare valori compresi tra un minimo di
88.5 milioni di € e un massimo di 490,6 milioni di € in un trentennio, per
un valore intermedio di 289,5 milioni di €.
La grande ampiezza del range dipende dai valori ricreativi, che dominano i valori
totali e che dipendono molto da fenomeni poco prevedibili. Si tratta di cifre che,
anche scontate al presente con adeguati tassi di sconto, possono rappresentare un
buon ritorno dell’investimento previsto per la realizzazione dei 10.000 ha.
Sarebbero quindi in grado, se effettivamente ‘monetizzabili’, di determinare un
bilancio economico, in senso sociale, complessivamente positivo.
Va tenuto presente che, se si applicano i valori stimati in Italia per il ‘valore
economico totale’, che stima assieme i diversi valori funzionali anziché
separatamente, si ottengono valori di beneficio complessivo minori, compresi tra
45 e 187 milioni di € nel trentennio. Ciò suggerisce anche la notevole sensibilità
29

dei valori complessivi ai metodi di valutazione, e alle assunzioni adottate nelle
stime empiriche, soprattutto quando si deve operare ‘trasferimento di stime’
realizzate in altri tempi e luoghi.
A tali valori, vanno aggiunti altri benefici in termini di giornate di lavoro per
gli impianti dei sistemi verdi, circa 470.000 giorni di lavoro/uomo, gli effetti sui
valori degli immobili in aree perturbane, cifrabili in un incremento compreso tra il
18,5% e il 45% del valore in assenza di sistemi verdi.
Va ribadito che si tratta di stime sperimentali, soggette ad assunzioni e relative
a soli due scenari di cambiamento delle coperture indotte dai ‘nuovi sistemi
verdi’. Altri scenari di intervento, diversi da quelli ipotizzati nel Capitolo 2, sono
altresì simulabili. In tal caso, si avrebbero, a seconda degli indicatori ecologici
emergenti in tali scenari, possibili benchamrk diversi da quelli adottati nella
tabella 1.4, con diverse stime di valore economico-monetario.
30

Capitolo 2
Indicatori ecologici per la valutazione dei benefici connessi
alla realizzazione di 10.000 ha di sistemi verdi
2.1. Introduzione
Il programma per i nuovi sistemi verdi non può prescindere dall’individuazione e
dallo sviluppo di indicatori ecologici, essenziali per la valutazione dei benefici
ambientali che derivano dalla loro realizzazione.
Con questo capitolo ci si pongono quindi i seguenti obiettivi:
a) L’individuazione degli indicatori ecologici appropriati per accompagnare la
realizzazione del programma 10.000 ha di nuovi sistemi verdi
multifunzionali (D.G.R. 20 dicembre 2006, n. 8/3839);
b) Lo sviluppo di tali indicatori ecologici in alcune aree di riferimento del
paesaggio lombardo (sistemi territoriali);
c) La costruzione di scenari utili ad esemplificare i benefici ambientali, a
seconda delle diverse azioni che possono essere considerate dal soggetto
realizzatore;
d) La valutazione dei benefici ecologici e delle prestazioni ecologiche ottenute
nei diversi scenari e misurate attraverso gli indicatori selezionati.
Evidentemente lo strumento dell’indicatore ha qui il solo scopo di orientare il
decisore e mostrargli i vantaggi e le opportunità che conseguono ad alcune azioni
riguardanti la realizzazione di nuovi sistemi verdi. Questo è un passaggio
importante al fine di garantire il più possibile che, ad una certa azione (qui di
rinaturazione), corrisponda un effettivo beneficio misurabile e che tale
misurazione anticipi la decisione e aiuti il decisore a scegliere tra diverse azioni
all’interno di un quadro strategico più ampio.
In questa fase verranno proposti due possibili scenari. Ognuno dei due
rappresenta una possibile configurazione della realizzazione dei 10000 ettari di
sistemi verdi. Quindi ogni scenario condensa in sé una serie di decisioni
ambientali che, insieme, producono un risultato finale misurabile in termini
ecologici. Ogni scenario sarà quindi caratterizzato dai valori numerici degli

indicatori ecologici scelti per misurare proprio la prestazione di un certo
framework decisionale.
2.2. Metodologia
La metodologia utilizzata si è avvalsa di un momento iniziale di
concettualizzazione articolato nelle seguenti fasi:
a) individuazione dei sistemi verdi concorrenti alla realizzazione dei 10000
ettari;
b) individuazione dei sistemi territoriali di riferimento (che a loro volta sono
sede dei sistemi verdi);
c) declinazione dei sistemi verdi a seconda dei diversi sistemi territoriali;
d) definizione dei principali obiettivi ecologici raggiungibili mediante la
realizzazione dei sistemi verdi;
e) scelta di alcuni indicatori ecologici adatti a descrivere gli obiettivi ecologici
specifici dei di versi sistemi territoriali.
2.2.1. Individuazione dei sistemi verdi
I sistemi verdi elementari considerati ai fini del presente lavoro sono stati
individuati tra quelli indicati nella d.g.r. 20/12/2006, n. 8/3839:
- Bosco;
- Aree in evoluzione;
- Arbusteti e prati arbustati;
- Strutture a rete (siepi, filari);
- Fasce boscate riparali;
- Fasce tampone;
- Zone umide.
Dei sistemi verdi indicati dalla d.g.r. 8/3839 non sono stati considerati quelli
corrispondenti a tipologie di intervento.
2.2.2. Individuazione dei sistemi territoriali di riferimento
I sistemi territoriali qui considerati sono stati individuati dalla semplificazione dei
sistemi di riferimento così come indicati dalla d.g.r. 8/3839 del 20 dicembre
32

2006 2 . Essi sono:
- Pianura agricola;
- Valli fluvial;
- Fondovalli montani;
- Aree perturbane;
Tra questi sistemi territoriali ci sono delle relazioni concettuali e sistemiche che
occorre provare ad evidenziare per semplificare le fasi successive del lavoro. Ad
esempio, di questi sistemi territoriali, la pianura agricola assume una rilevanza
particolare al punto che è possibile ammettere che a tale sistema possano essere
ricondotti anche tutti gli altri. In particolare è possibile assumere, in via
semplificativa, che i fondovalle montani costituiscano una specializzazione
ambientale della pianura agricola, che le valli fluviali siano un sistema-nelsistema
in quanto presenti in pianura agricola (e nei fondovalle montani).
Infine le aree periurbane possono essere considerate come l’interfaccia tra la
pianura agricola e le aree prettamente urbanizzate. Hanno quindi i caratteri
dell’una e dell’altra. Occorre considerare che nell’ecoregione padana la
dimensione urbana è assai diffusa e gli insediamenti si densificano via via che ci
si avvicina alla città consolidata. Quindi è possibile immaginare che le aree
intorno alla città appartengano ad una particolare area agricola ad alta
urbanizzazione che possiamo chiamare area periurbana.
Tali ipotesi di base consentono di concentrare gli sforzi di valutazione degli effetti
ecologici dei 10000 ha di sistemi verdi a partire dal sistema territoriale dominante,
la pianura agricola, per poi indagare delle possibili sue specializzazioni (o
sottoinsiemi) che saranno l’area periurbana, la valle fluviale, etc. La pianura
agricola assume così il ruolo di matrice di riferimento (fig. 2.1).
Figura 2.1 - Le relazioni tra sistemi territoriali
Valli/ corridoi fluviali
Pianura agricola
(Matrice)
Fonte: elaborazione IReR
33
Area periurbana
2 Pag. 9 dell’allegato alla d.g.r. 3839 del 20 dicembre 2006
Fondovalle montano

2.2.3. Declinazione dei sistemi verdi in funzione dei diversi sistemi territoriali
Per poter giungere a definire degli obiettivi ecologici, occorre circoscrivere il più
possibile le opportune corrispondenze tra sistemi verdi e sistemi territoriali. In
sintesi, occorre provare a considerare quali sistemi verdi possono essere ritenuti
più coerenti e compatibili con le caratteristiche di naturalità e paesistiche di ogni
sistema territoriale. Esprimendo il concetto sotto forma di domanda, si potrebbe
dire: quale sistema verde per ogni sistema territoriale?
Sicuramente tale domanda rischia di far riferimento ad un eccesso di
razionalizzazione del problema che, però, qui è funzionale al raggiungimento di
maggior chiarezza nella rappresentazione delle relazioni tra possibili azioni di
rinaturazione e relativi sistemi territoriali. Ciò influisce anche (e forse soprattutto)
nella definizione degli obiettivi ecologici da raggiungere e negli indicatori
ecologici da selezionare per monitorarne i benefici.
Per esemplificare, ci si aspetta che lungo le sponde di un fiume (ovvero in una
parte nevralgica del sistema ‘valle fluviale’) si realizzino prioritariamente boschi,
fasce boscate, fasce tampone al fine di consolidare se non addirittura rigenerare
una certa continuità ecologica che era presente nel passato in questo tipo di
ecotopo. In aperta campagna, laddove la produzione agricola ha un ruolo ancora
dominante, i sistemi verdi prevalenti che potrebbero essere più utilizzati, in
coerenza con il paesaggio rurale, sono la siepe, il filare e la fascia tampone. Con
tali sistemi ci si aspetta di ottenere un beneficio ecologico in termini di aumento
della connettività diffusa e anche di aumento di biodiversità, senza sostituire
completamente il sistema della produzione agricola, ma solo re-introducendo una
dimensione ecologica compatibile e che era presente nel paesaggio di pianura
qualche decennio addietro, prima dell’affermazione dell’agricoltura ‘industriale’.
Nella figura fig. 2.2 è riportata una matrice esemplificativa delle relazioni
possibili tra sistemi territoriali e sistemi verdi. Con il numero ‘1’ viene indicata
una relazione prioritaria rispetto a quella contrassegnata con il numero ‘2’.
Figura 2.2 – Le relazioni tra sistemi territoriali e sistemi verdi
Pianura agricola
Valli/ Corridoi fluviali
Aree periurbane
Fondovalli alpini
boschi
2
aree in
evoluzione
1 1 1 1 2
34
arbusteti +
prati (arb.)
strutture a
rete (siepi…)
fasce
tampone
fasce
boscate
1 2 1-2 2 2 1
[…]
[…]
Fonte: elaborazione IReR
zone umide
1-2
1-2
[…]

2.2.4. Definizione dei principali obiettivi ecologici raggiungibili mediante i
sistemi verdi
Individuate le relazioni principali tra sistemi verdi e sistemi territoriali è possibile
declinare meglio gli obiettivi ecologici fondamentali che è possibile raggiungere e
che sono considerati irrinunciabili da una serie di atti nazionali e internazionali e
prioritari nel riferimento territoriale lombardo (e.g. Action Plan for Biodiversity,
European Landscape Convention, Direttiva Habitat, etc.)
Fondamentalmente sono stati considerati tre obiettivi ecologici generali:
a) l’aumento della biodiversità del paesaggio, qui intesa quindi come
biodiversità ecopaesistica, contrastando la tendenza alla semplificazione e
all’omologazione paesistica, partendo dalla reintroduzione di quelle
componenti verdi che più favoriscono la biodiversità specifica;
b) l’aumento della presenza, densità ed estensione di elementi naturali nel
paesaggio che nel tempo si è impoverito (aumento di naturalità);
c) l’aumento della continuità ecologica nel paesaggio, ovvero la riduzione
della frammentazione. Si tratta di un’importante proprietà perché un
territorio con elevata connettività favorisce, attraverso la facilitazione dei
flussi biologici, la diffusione di biodiversità al suo interno (Taylor et al.,
1993).
Tali obiettivi sono, pur con modalità differenziate, raggiungibili nei diversi
sistemi territoriali attraverso la realizzazione di sistemi verdi (fig. 2.3). Perché ciò
avvenga è tuttavia necessario un disegno ecopaesistico generale che abbracci tali
azioni, evitando la dispersione di iniziative ecologiche e quindi la perdita di
vantaggi durevoli.
Figura 2.3 – I sistemi verdi concorrono al raggiungimento degli obiettivi ecologici generali
Sistemi elementari individuati a partire da d.g.r. 20/ 12/ 2006, n. 8/ 3839 utili
a realizzare Pileri P. anche e Maggi interventi M. – DIAP_PoliMi più complessi - 5 ottobre proposti 2007, Milano da stesso d.g.r.
Fonte: elaborazione IReR.
35
I sistemi verdi
disponibili
9
siepe
albero sparso
bosco
area umida
fascia tampone
Obiettivi specifici. In ogni sistema territoriale il ruolo assunto (in senso di
prevalenza) dal singolo e dall’insieme dei sistemi verdi compatibili, prefigura la
declinazione dei tre obiettivi generali in una serie di obiettivi specifici (fig. 2.4).

La necessità di definire degli obiettivi specifici si spiega anche con la necessità
di individuare gli indicatori ecologici più pertinenti.
Azioni. L’ultimo passaggio logico consiste nel far corrispondere ad ogni obiettivo
specifico una possibile azione, ovvero la realizzazione di opportuni sistemi verdi.
Ad esempio, nel caso del sistema territoriale ‘pianura agricola’ l’obiettivo
specifico ‘aumento del mix di coperture ad alto potenziale di biodiversità’ può
essere conseguito attraverso la realizzazione di siepi e filari in aree a seminativo
di tutta la pianura agricola. Le azioni sono descritte nel paragrafo 2.2.
Figura 2.4 – Indicazione di alcuni possibili obiettivi specifici, coerenti con gli obiettivi
generali (in blu), relativi ai diversi sistemi territoriali
Pianura agricola
Valli/ Corridoi fluviali
Aree periurbane
Fondovalli alpini
naturalità biodiversità continuità
[…]
Ispessimento
fascia boscata
riparia
[…]
Aumento aree di
pausa prative
36
Aumento mix coperture
ad alto potenziale di
biodiversità
[…]
[…]
[…]
Fonte: elaborazione IReR
Aumento
connettività
diffusa
Diminuzione
discontinuità
ripariali
Aumento
connettività
diffusa
Aumento fasce
boscate
trasversali
2.2.5. Scelta di alcuni indicatori per descrivere gli obiettivi ecologici specifici dei
diversi sistemi territoriali
Dopo aver definito gli obiettivi specifici, è possibile scegliere degli indicatori utili
al monitoraggio del conseguimento di tali obiettivi.
La selezione degli indicatori viene fatta tenendo conto di alcuni criteri chiave:
- la base dati che serve per il calcolo degli indicatori è di tipo geografico e si
basa, perciò, sulle coperture del suolo;
- la scala territoriale alla quale devono riferirsi gli obiettivi specifici è la
scala vasta;
- gli indicatori devono essere sufficientemente referenziati (vd. ‘Landscape
metrics’ e ‘Landscape ecology’);
- la semplicità, in quanto gli indicatori si devono rivolgere ad un pubblico di
soggetti molto vario e diversificato che deve comprenderne il significato
interpretativo senza resistenze e specializzazioni culturali;
- la pertinenza con le politiche ambientali attuabili a livello locale: gli
indicatori devono poter dare riscontro della misura del successo della
singola decisione/politica considerata.

Il sistema territoriale ‘pianura agricola’. Tenendo conto di tali condizioni si è
quindi giunti a considerare una serie di indicatori partendo dal sistema territoriale
‘pianura agricola’ che, come detto sopra, è il sistema di riferimento principale. In
figura 2.5 sono rappresentati gli indicatori ecologici selezionati per l’obiettivo
generale ‘biodiversità ecopaesistica’, a sua volta declinato in tre obiettivi
specifici:
a) aumento del mix di coperture ad alto potenziale di biodiversità;
b) aumento del numero di sistemi verdi;
c) diminuzione della dominanza di alcuni sistemi verdi.
Gli ultimi due obiettivi, insieme, consentono di valutare la diversità paesaggistica.
Figura 2.5 – Gli indicatori ecologici selezionati per l’obiettivo generale ‘aumento della
biodiversità ecopaesistica’ (a sua volta declinato in tre obiettivi specifici) nel caso del sistema
territoriale ‘pianura agricola’
Pianura agricola:
Aumento della biodiversità ecopaesistica
Aumento mix di coperture ad alto potenziale di biodiversità:
↑ Landscape Biodiversity Index (Pileri e Sartori 2004): LBI
Aumento no. di sistemi verdi :
↑ Patch richness (McGarrigal and Marks 1995): PR ≥ 1
Diminuzione dominanza di alcuni sistemi verdi:
↓ Dominance (O’Neill et al. 1988 ): 0 ≤ D ≤ 1
Fonte: elaborazione IReR
37
Diversità
paesaggistica
Per ciascuno dei tre obiettivi specifici è stato individuato un indicatore,
rispettivamente:
1) LBI (Landscape Biodiversity Index) (Pileri e Sartori, 2005). Questo
indicatore ‘misura’ il valore di biodiversità, o meglio di attitudine alla
biodiversità, di un certo territorio, sulla base dei tipi di uso/copertura del
suolo presenti in quel territorio. Esso può assumere valori tra 0 a 1:
maggiore è il valore di LBI relativo ad una data configurazione di
usi/coperture del suolo, maggiore è la biodiversità potenziale associata a
quell’area. Il valore dell’indicatore viene calcolato per celle quadrate (nel
presente caso di 300x300 m) secondo la seguente formula:
LBI = (∑ pi * Ai) / pmax*Acella
dove:
pi = peso assegnato alla i-esima copertura. Il valore del peso (variabile
tra 5 e 20) tiene conto di 5 parametri della copertura analizzata:
struttura verticale, orizzontale, temporale, composizione floristica e

stato dinamico. Tali caratteristiche dei soprassuoli vegetati
risultano essere rilevanti nel determinare sia il livello di diversità
biologica di un’area, sia le condizioni perché questa si conservi nel
tempo.
Ai = area della copertura i-esima nella cella quadrata considerata
pmax= valore massimo dei pesi (i.e. 20)
Acella= area totale della cella (nel caso specifico 300x300 m = 9 ha)
Il prodotto a denomitaore serve a riscalare il valore di LBI tra 0 e 1.
2) Patch 3 richness (numero di patches) (McGarrigal and Marks 1995).
Questo indicatore misura il numero di patches presenti sul territorio. Esso
va letto congiuntamente ad un altro indicatore (dominance) qui di seguito
descritto.
3) Dominance (O’Neill et al. 1988). Tale indicatore esprime la prevalenza di
una tipologia di copertura del suolo rispetto alle altre, nella medesima
unità territoriale di analisi. Esso può assumere valori tra 0 e 1:
all’aumentare della dominance il paesaggio è dominato da un sempre
minor numero di tipi di copertura del suolo, mentre al diminuire di tale
indicatore la distribuzione tende ad essere più equilibrata fra molti tipi.
La dominance viene calcolata in base alla seguente formula:
dove:
D =( ln s + ∑pilnpi)/lns
s = numero di coperture presenti nell’area analizzata
pi = proporzione della copertura i-esima nell’area analizzata
Per ottenere un risultato efficace, ovvero un’elevata diversità paesaggistica,
occorre che all’aumentare della patch richness corrisponda una diminuzione della
dominance.
In figura 2.6 sono rappresentati gli indicatori ecologici selezionati per l’obiettivo
generale ‘aumento della naturalità’, a sua volta declinato in due obiettivi specifici:
a) aumento del mix di coperture a valore naturale;
b) aumento della superficie dei singoli sistemi verdi.
3 Patch è qui da intendersi come tessera o unità elementare del paesaggio.
38

Figura 2.6 – Gli indicatori ecologici selezionati per l’obiettivo generale ‘aumento della
naturalità’ (a sua volta declinato in due obiettivi specifici) nel caso del sistema territoriale
‘pianura agricola’
Pianura agricola:
Aumento della naturalità
Aumento superficie del mix di coperture a valore naturale:
↑ Coefficiente di biopermeabilità (Romano, Paolinelli 2007): C bpm (%)
Aumento superficie dei singoli sistemi verdi:
↑ coefficiente di boscosità: C b (%)
↑ Coefficiente di copertura naturale C n (%)
Fonte: eaborazione propria.
Per il primo obiettivo specifico è stato proposto il coefficiente di biopermeabilità,
proposto da Romano e Paolinelli (2007). Tale indicatore misura l’incidenza
percentuale, sulla superficie di riferimento, delle superfici biopermeabili, ovvero
delle superfici non interessate da fenomeni di urbanizzazione o di consumo
produttivo intensivo del suolo 4 .
Il coefficiente di biopermeabilità risulta dalla sommatoria di tre indicatori: il
‘Coefficiente di boscosità’, il ‘Coefficiente di copertura naturale’, il ‘Coefficiente
di ruralità estensiva seminaturale’. I primi due indicatori contribuiscono
singolarmente anche al monitoraggio del secondo obiettivo specifico (fig. 2.6).
Il ‘Coefficiente di boscosità’ è dato dal rapporto tra le superfici boscate (classi B
DUSAF)e la superficie totale analizzata. Il bosco è tra gli ecosistemi più importanti
nella regione ecologica considerata e pertanto a valori numerici elevati di questo
indicatore, corrispondono migliori prestazioni ecologiche del sistema ‘pianura
agricola’.
Il ‘Coefficiente di copertura naturale’ (classi N DUSAF) è dato dal rapporto tra le
coperture vegetate e la superficie totale analizzata.
4 La fonte dati delle coperture del suolo è, per questa sperimentazione, il supporto geografico
DUSAF. Esso viene descritto più ampiamente nel paragrafo 2.2. Riferendosi alla legenda utilizzata
in tale geodatabase, sono state qui considerate come superfici biopermeabili (quindi a numeratore
nell’algoritmo dell’indice) le seguenti coperture del suolo:
S1a seminativo semplice con presenza diffusa di filari arborei
S1c seminativo semplice con presenza rada di filari arborei
S2 Seminativo arborato
L1-5 Frutteti e frutteti minori, Vigneti, Oliveti, Castagneti da frutto
L7-8 Pioppeti, Altre legnose agrarie
P Prati
B Boschi
N Vegetazione naturale
39

Il ‘Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale’ è dato dal rapporto tra le
superfici con coperture agricole (classi DUSAF: S1a, S1c, S2, L1-5, L7-8, P)
caratterizzate da una propria dotazione ecologica e la superficie totale analizzata.
Anche per questi due ultimi indici si può dire che a valori numerici elevati
corrispondono migliori prestazioni ecologiche del sistema ‘pianura agricola’.
È da notare come nel calcolo del coefficiente di biopermeabilità non siano
conteggiate le aree agricole ad uso intensivo (classe DUSAF S1).
Va precisato inoltre che gli indicatori individuati per gli obiettivi generali
‘aumento della biodiversità ecopaesistica’ e ‘aumento della naturalità’, possono
essere applicati anche ai sistemi territoriali ‘fondovalli montani’, ‘aree
periurbane’, nonché ‘valli fluviali’ come qui di seguito descritto per alcuni di
questi.
Il sistema territoriale ‘valli fluviali’. Le valli o i corridoi fluviali sono
identificabili come un sottoinsieme particolare della pianura agricola. Pertanto a
questo sistema territoriale vengono applicati gli indicatori ecologici già selezionati
per il sistema territoriale ‘pianura agricola’ con l’aggiunta importante di un altro
tema ambientale: la continuità ecologica.
Aumentare e garantire la continuità longitudinale lungo un fiume attraverso la
ricomposizione delle fasce boscate ripariali diviene un obiettivo specifico per tale
sistema territoriale, realizzabile con i sistemi verdi (fig. 2.7).
Figura 2.7 – Gli indicatori ecologici selezionati per l’obiettivo generale ‘aumento della continuità’ nel
caso del sistema territoriale ‘valli fluviali’
Valli fluviali:
Aumento della continuità
Aumento continuità sugli assi esistenti:
↓ Discontinuità ripariali: Dr ≥ 0 (n e m/ ha e m.)
Per questo obiettivo specifico è stato individuato l’indice di discontinuità ripariale
(Forman e Godron 1986). Esso è calcolato misurando il numero e la lunghezza
delle discontinuità esistenti lungo le sponde dei fiumi. Con discontinuità qui si
intende la presenza di coperture del suolo che non siano di tipo boscato (classi B
DUSAF) o di vegetazione naturale (classe N DUSAF) (Fig. 2.8).
Al diminuire del numero delle discontinuità corrisponde un aumento della
connettività longitudinale
40

Figura 2.8 – Diverse tipologie di discontinuità della vegetazione ripariale
Fonte: APAT, 2002
Tutti gli indicatori sono in seguito calcolati e discussi per diversi ambiti
territoriali, ovvero:
a) l’intera pianura agricola;
b) le aree periurbane (i.e. prima cerchia di comuni dei capoluoghi);
c) alcune valli fluviali (Adda, Serio, Oglio, Mincio e Lambro).
Si è deciso inoltre di effettuare un’analisi anche per province al fine di mostrare
come le analisi possano ricomporsi su altre unità territoriali come ad esempio
quelle amministrative.
2.3. La valutazione ecologica degli scenari ambientali
Dopo aver concettualizzato e definito contesti, strumenti ed obiettivi, è possibile
lavorare alla costruzione di alcuni scenari. Questi rappresentano i risultati
raggiungibili applicando una serie di azioni, ciascuna corrispondente alla
realizzazione di sistemi verdi.
41

L’approccio seguito è di tipo ‘simulativo’, ovvero si è immaginato di poter
disporre di una quantità di tipologie di sistemi verdi o ‘interventi verdi’ da
realizzare, per ottenere un certo risultato ecologico-ambientale misurabile in un
determinato sistema territoriale di riferimento.
2.3.1. Coperture del suolo e realizzazione di sistemi verdi
La simulazione degli scenari e la valutazione dei conseguenti benefici ambientali
sono state realizzate mediante la base geografica DUSAF (Destinazione d’Uso dei
Suoli Agricoli e Forestali) della regione Lombardia. Tale base dati è costituita da
una carta di tipo vettoriale (scala 1:10,000) derivata per fotointerpretazione delle
ortofoto IT2000, e in essa ad ogni poligono è assegnata una sigla. Questa
corrisponde ad una macro tipologia di uso del suolo (S = seminativo, L = legnose
agrarie, P = prati, B = boschi, N = vegetazione naturale, R = aree sterili, A = aree
idriche, U = aree urbanizzate) la quale a sua volta può essere declinata in diverse
sottoclassi, indicate tramite una numerazione, in cui si dettagliano e si specificano
le singole tipologie (e.g. S1 = seminativo semplice, S1a = seminativo semplice
con presenza diffusa di filari, S2 = seminativo erborato, etc). In Tabella 2.1 si
riporta la legenda della base dati DUSAF
42

S1 - Seminativo semplice
Tabella 2.1 – Legenda della base dati DUSAF
SEMINATIVI
S2 - Seminativo erborato
S3 - Colture ortoflorovivaistiche a pieno campo
S4 - Colture ortoflorovivaistiche protette
S6 - Orti familiari non in ambito urbano
S7 – Risaie
LEGNOSE AGRARIE
L1 - Frutteti e frutti minori
L2 – Vigneti
L3 – Oliveti
L5 - Castagneti da frutto
L7 – Pioppeti
L8 - Altre legnose agrarie
PRATI
P1 - Marcite
P2 - Prati permanenti di pianura
P4 - Prati e pascoli
BOSCHI
B1 - Boschi di latifoglie
B4 - Boschi di conifere
B5 - Boschi misti di conifere e di latifoglie
B7 - Rimboschimenti recenti
VEGETAZIONE NATURALE
N1/N2-Vegetazione palustre e delle torbiere
N3/N4 -Vegetazione rupestre e dei detriti
N5 - Vegetazione dei greti
N8 - Vegetazione arbustiva e cespuglieti
AREE STERILI
R1 - Accumuli detritici e affioramenti litoidi privi di vegetazione
R2 - Aree estrattive
R3 – Discariche
R4 - Ambiti degradati soggetti ad usi diversi
R5 - Aree sabbiose, ghiaiose e spiagge
AREE IDRICHE
A1 – Ghiacciai e Nevai
A2 - Laghi, bacini, specchi d’acqua
A3 - Alvei fluviali e corsi d’acqua artificiali
AREE URBANIZZATE
U - Aree urbanizzate ed infrastrutture
Fonte: DUSAF 2002
43

Dal punto di vista tecnico, la costruzione degli scenari avviene simulando la
realizzazione di una o più tipologie di sistemi verdi (azioni). Queste
corrispondono ad un cambiamento della sigla assegnata ad un certo poligono e
quindi della relativa tipologia di copertura del suolo. Ad esempio se viene
impiantato un bosco su un’area agricola, il risultato tecnico corrispondente è una
sostituzione di attributo di un determinato poligono, da ‘seminativo’ (S) a ‘bosco’
(B). La realizzazione di un’ipotetica superficie a bosco corrisponde quindi ad una
sostituzione di coperture del suolo: coperture agricole diventano coperture
naturali.
In tal modo è possibile applicare alcune logiche per poter ottenere dei benefici
‘organizzati’. Ad esempio, lungo i fiumi è possibile realizzare delle fasce boscate,
sostituendo tutte le coperture diverse dal bosco ed ottenere così una fascia
continua di verde.
Evidentemente l’aspettativa ecologica è di ottenere un ‘effetto leva’, ovvero
riuscire con interventi mirati ad ottenere un beneficio più generale ed esteso al di
là dell’area di intervento.
Due sono gli scenari ipotetici per ora presi in considerazione. Essi
rappresentano due diverse modalità di utilizzo dei sistemi verdi in termini di
quantità e localizzazione, con l’idea di ottenere risultati specifici differenti. Il
primo prevede interventi per lo più di tipo localizzato, il secondo esclusivamente
di tipo diffuso.
2.3.2. Lo scenario ecologico 1: fasce boscate riparali, fasce a prato e boscate
attorno alle cave di pianura, realizzazione di siepi e filari in aree periurbane
Il primo scenario di miglioramento ecologico consiste in tre azioni congiunte,
sviluppate in tre ambiti spaziali differenti: lungo i fiumi, attorno alle cave, nelle
aree periurbane. Le prime due azioni sono localizzate, la terza a carattere
estensivo.
1) Azione 1: consolidamento e integrazione delle fasce boscate lungo gli assi
fluviali principali, al fine di eliminare le discontinuità attuali (Fig. 2.9). Per
attuare questa’azione le coperture esistenti lungo i fiumi principali sono
state sostituite con una copertura a ‘vegetazione arbustiva e arborea di
ambiente ripariale’ (classe DUSAF B1u), in una fascia di 50 m adiacente il
fiume;
44

Figura 2.9 – Esemplificazione dell’Azione 1 che concorre a generare lo scenario 1 nel caso del
sistema territoriale ‘pianura agricola’
Aumento delle fasce boscate lungo gli assi
fluviali principali
Criteri di realizzazione:
Eliminazione delle discontinuità delle attuali fasce boscate lungo gli assi fluviali.
L’intervento è realizzato nei 50 metri adiacenti le sponde dei fiumi mediante impianto di
vegetazione arbustiva e arborea di ambiente ripariale (classe DUSAF B1u).
Fasce
boscate
esistenti
Seminativi
Corso
d’acqua
50 m
50 m
Seminativi
45
Seminativi
Nuova veg.
ambiente
ripariale
Corso
d’acqua
Seminativi
2) Azione 2: realizzazione di fasce a prato (classe DUSAF P2) e fasce boscate
(classe DUSAF B1u) intorno alle cave (fig. 2.10). Con questa azione,
declinata rispettivamente in azione 2a e 2b, ci si prefigge la
ricomposizione delle coperture ecologiche (prative e boscate) attorno alle
aree di cava, le quali, completandosi con un perimetro ripariale, possono
cominciare a trasformarsi in ecosistemi e aumentare così il loro valore
ecologico;
Figura 2.10 – Esemplificazione dell’Azione 2 (a sua volta articolata in 2a e 2b) che concorre a
generare lo scenario 1 nel caso del sistema territoriale ‘pianura agricola’
Realizzazione di fasce a prato e fasce boscate
intorno alle cave
Criteri di realizzazione:
L’intervento è realizzato nei 20 metri immediatamente adiacenti la cava, mediante sostituzione
delle coperture esistenti con prati permanenti di pianura (classe DUSAF P2). Viene inoltre
creato un ulteriore buffer di 10 m, esterno al primo, in cui le coperture esistenti vengono
sostituite con vegetazione arbustiva e arborea di ambiente ripariale (classe DUSAF B1u).
Cava
20 m
Seminativi
10 m
Seminativi
Veg.
arbustiva e
cespuglieti
Prati
Cava
Veg. ambiente ripariale
Seminativi
Veg.
arbustiva e
cespuglieti
3) Azione 3: realizzazione di siepi e filari in aree periurbane, da intendersi
come l’insieme dei territori della prima fascia di comuni adiacenti i
capoluoghi di provincia (escluso Sondrio, Lecco e Como). Nello specifico
questa azione prevede che le aree a ‘seminativo semplice’ (classe DUSAF
S1) vengano sostituite con aree a ‘seminativo semplice con presenza
diffusa di filari’ (classe DUSAF S1a) (fig. 2.11). Ai fini della presente
azione si è ipotizzato di realizzare siepi e filari di larghezza 4 m e densità
60m/ha.

Figura 2.11 – Esemplificazione dell’Azione 3 che concorre a generare lo scenario 1 nel caso
del sistema territoriale ‘pianura agricola’
Realizzazione di siepi e filari in aree
periurbane
Criteri di realizzazione:
Gli interventi vengono realizzati nella prima cerchia di comuni adiacenti i capoluoghi lombardi.
Tutte le aree a seminativo semplice (classe DUSAF S1) e seminativo semplice con risaie (classe
DUSAF S1r) sono convertite a seminativo semplice con presenza diffusa di filari (classe DUSAF
S1a), mediante realizzazione di siepi e filari di larghezza 4 m e densità 60m/ha.
Le stesse aree possono essere interessate da altri interventi, considerando però che il 2,4%
dellalorosuperficieègiàoccupatadasiepie filari
Il bilancio di coperture del suolo dello scenario 1. Per configurare il risultato che
si ottiene con le tre azioni componenti lo scenario 1, occorre riportare la
riflessione per un momento alla tecnica con la quale sono state simulate le azioni,
ovvero la sostituzione di coperture del suolo esistenti.
Con tale scenario, infatti, da un lato ‘si perdono’ delle coperture che sono
attualmente presenti, dall’altro si ‘guadagnano’ per sostituzione altre coperture
che corrispondono ai sistemi verdi.
Se alle coperture ‘perse’ sono associati dei benefici economici, energetici o di
altra natura occorre, nell’ottica di un bilancio globale, sottrarre tali benefici.
Dall’altro lato ‘si guadagnano’ per sostituzione delle coperture che
produrranno effetti ecologici (calcolabili con gli indicatori ecologici selezionati),
ma anche altri effetti (economici ed energetici ad esempio), da contabilizzare con
gli indicatori economici.
Il risultato finale è una sorta di sostituzione di coperture con altre coperture, a
maggior efficienza ed efficacia ecologica.
Qui di seguito è fornito per ogni scenario il bilancio di coperture del suolo (tab.
2.2).
46

Tabella 2.2 – Bilancio di coperture del suolo sostituite per ottenere lo scenario 1
OUT IN
azione OUT
Superficie [ha] IN
Copertura uscente
(-)
Copertura entrante
1 S1 seminativo semplice 4.588,6
1 S1c S1 con filari arborei radi 1.472,7
1 S1r S1 con risaie 268,0
1 S2 seminativo erborato 14,7
1 S3 colture ortiflorovivaistiche 30,0
1 S3l vivai 9,2
1 S4 Colture ortoflorovivaistiche
protette
11,6
1 S6 orti familiari non in ambito
urbano
28,6
1 S7 risaie 470,8
1 S7s risaie miste a seminativi 555,2
1 B1u vegetazione
arbustiva e arborea di
ambiente ripariale
2a R2 aree estrattive 222
2a S1 seminativo semplice 38
2a S1c S1 con filari arborei radi 23,3
2a L7 pioppeti 9,9
2a R4 ambienti degradati 7,1
2a R5 aree sabbiose e ghiaiose 5,8
2a S7 risaie 4,7
2a S7s risaie miste a seminativo 4,5
2a S1r S1 con risaie 1,6
2a S1a S1 con filari arborei diffusi 0,9
2a S2 seminativo erborato 0,6
2a L8 altre legnose agrarie 0,4
2a S6 orti familiari non in ambito
urbano
0,2
2a S4 colture ortiflorovivaistiche
protette
0,2
2a S3 colture ortiflorovivaistiche 0,2
2a L2 vigneti 0,1
2a P2 prati permanenti di
pianura
2b R2 aree estrattive 100,8
2b S1 seminativo semplice 31,9
2b S1c S1 con filari arborei radi 20,6
2b P2 prati permanenti di pianura 11,6
2b L7 pioppeti 5,5
2b S7s risaie miste a seminativo 4,4
2b S7 risaie 3,7
2b R4 ambienti degradati 2,3
2b S1r S1 con risaie 1,2
2b R5 aree sabbiose e ghiaiose 1,1
2b S1a S1 con filari arborei diffusi 0,6
2b S2 seminativo erborato 0,4
2b L2 vigneti 0,4
2b L8 altre legnose agrarie 0,2
2b S6 orti familiari non in ambito
urbano
0,2
2b S3 colture ortiflorovivaistiche 0,1
2b S4 colture ortiflorovivaistiche
protette
0,1
2b B1u vegetazione
arbustiva e arborea di
ambiente ripariale
3 S1 seminativo semplice 1.355,3
3 S1r seminativo con risaie 68,8
3 S1A seminativo
semplice con presenza
diffusa di filari
47
Superficie
[ha] (+)
185,2
7449,3
319,6
1424,2

La rappresentazione spaziale dei sistemi verdi nello scenario 1. Poiché le azioni
definite per ogni scenario consistono nella realizzazione di sistemi verdi, questi
ultimi possono essere rappresentati spazialmente (figg. 2.12 – 2.15)
Figura 2.12 – Localizzazione dei sistemi verdi relativi all’azione 1 dello scenario 1 nel caso
del sistema territoriale ‘pianura agricola’
La figura indica i fiumi e i canali principali lungo i quali sono state realizzate delle fasce
boscate (nei 50 m adiacenti le sponde dei fiumi), con il fine di colmare le discontinuità
delle fasce boscate esistenti. Le ipotetiche fasce boscate sono realizzate utilizzando una
sottoclasse (B1u) della classe B (boschi) del DUSAF.
48
Totale B1u realizzati 7449,3 ha
Figura 2.13 – Localizzazione dei sistemi verdi relativi all’azione 2 (2a e 2b) dello scenario 1
nel caso del sistema territoriale ‘pianura agricola’
La figura indica la localizzazione delle cave attorno a cui sono state realizzate
fasce a prato (P2) e boscate (B1u), con il fine di recuperarne il valore ecologico
come corpi d’acqua.
Totale P2 realizzati 319,6 ha
Totale B1U realizzati 185,2 ha

Figura 2.14 – Localizzazione dei sistemi verdi relativi all’azione 3 dello scenario 1 nel caso
del sistema territoriale ‘pianura agricola’
La figura indica i comuni adiacenti i capoluoghi di provincia all’interno dei quali
si è proceduto alla realizzazione di siepi e filari ( larghezza 4 m e densità
60m/ha) in aree a seminativo semplice . In realtà l’area occupata dai nuovi
sistemi verdi sarebbe solo il 2,4% di quella evidenziata in verde qui sotto.
Totale siepi e filari realizzati 1424,2 ha
per un totale di 59.339 ha coinvolti
Figura 2.15 – Localizzazione dei sistemi verdi relativi all’insieme delle azioni dello scenario 1
nel caso del sistema territoriale ‘pianura agricola’
La figura indica il risultato complessivo delle azioni precedentemente descritte
49
Totale nuovi sistemi verdi realizzati
9378 ha
2.3.3. Lo scenario ecologico 2: aumento della densità agroforestale nelle aree
agricole
Il secondo scenario di miglioramento ecologico si compone di una sola azione, a
carattere estensivo:
1) realizzazione di siepi e filari in tutta la pianura agricola (fig. 2.16). Con
questa azione si vuole aumentare la densità agroforestale, attualmente a
livelli molto bassi nella pianura agricola, con una serie di interventi di
ricostruzione di siepi e filari prevalentemente di bordo campo. Tale azione
richiede la disponibilità di aree lungo i perimetri dei campi coltivati ed
eventualmente di un’altra quota di area all’interno dei campi. La siepe tipo

che è stata scelta per tale simulazione ha una larghezza di 4 metri e una
densità complessiva di 60 m/ha.
Figura 2.16 – Esemplificazione dell’Azione 1 che concorre a generare lo scenario 1 nel caso
del sistema territoriale ‘pianura agricola’
Realizzazione di siepi e filari in tutta la pianura
agricola
Criteri di realizzazione:
Tutte le aree a:
- seminativo semplice (classe DUSAF S1);
- seminativo semplice con risaie (classe DUSAF S1r);
- risaie (classe DUSAF S7);
- risaie miste a seminativo (classe DUSAF S7s)
sono convertite a seminativo semplice con presenza diffusa di filari (classe DUSAF S1a),
mediante realizzazione di siepi e filari di larghezza 4 m portando la densità agroforestale a
40m/ha contro I valori molto bassi attuali (7-20 m/ha).
Interventi di tale natura possono arrivare a interessare circa 1,6% della loro superficie agricola.
Le stesse aree possono essere interessate da altri interventi.
Il bilancio di coperture del suolo dello scenario 2. Nella tabella 2.3 è riportato il
bilancio (IN-OUT) complessivo dell’unica azione che caratterizza lo scenario 2, in
termini di coperture del suolo ‘perse’ e ‘guadagnate’.
Nella tabella 2.3 è riportato il bilancio per coperture, ma occorre ricordare che
l’effettivo superficie sottratta per la realizzazione dei sistemi verdi non è 586336
ettari, ma è l’1,6% di tale superficie ovvero 9381 ha distribuiti proprio su tale
vasta superficie. In pratica i 586336 ha di aree a seminativo presenti (nelle diverse
sottocategorie riportate in tab. 2.3, OUT) sono state trasformate in aree a
seminativo con siepi e filari a bordo campo (cat. S1A del DUSAF).
Tabella 2.3 – Bilancio di coperture del suolo sostituite per ottenere lo scenario 2
OUT IN
azione OUT
Superficie [ha]
IN
Copertura uscente
(-)
Copertura entrante
1 S1 seminativo semplice 433001,0
1 S1r S1 con risaie 29895,4
1 S7 risaie 54924
1 S7s Risaie con seminativo 68516
1 S1A seminativo
semplice con
presenza diffusa di
filari
50
Superficie [ha]
(+)
586336,4
La localizzazione dei sistemi verdi nello scenario 2. Al pari dello scenario 1,
anche qui è possibile rappresentare la distribuzione spaziale dei sistemi verdi
realizzati per ottenere lo scenario 2 (fig. 2.17).

Figura 2.17 – Localizzazione dei sistemi verdi relativi all’azione unica dello scenario 2 nel
caso del sistema territoriale ‘pianura agricola’
La figura indica la localizzazione spaziale delle aree interessate dall’intervento
dello scenario 2. In questo caso (trattandosi della realizzazione in aree agricole
di siepi e filari, largh. 4 m e densità 60m/ha) l’area occupata dai nuovi sistemi
verdi sarebbe solo l’1,6% di quella rappresentata qui sotto in colore verde.
51
Totale nuovi sistemi verdi realizzati
9381,4 ha
Per un totale di area coinvolta pari a
586.336 ha
2.3.4. La valutazione delle prestazioni ecologiche nei diversi scenari: analisi
relativa all’ambito territoriale pianura agricola
Il passaggio successivo alla definizione e rappresentazione dei diversi scenari
consiste nella misurazione delle prestazioni ecologiche dei due scenari. Tale
misurazione è resa possibile dal calcolo degli indicatori ecologici selezionati nel
paragrafo 2.1.5.
Gli indicatori sono calcolati non solo per le configurazioni relative ai due diversi
scenari ecologici precedentemente descritti, ma anche relativamente alle
variazioni che tali indicatori subiscono rispetto alla situazione attuale 5 denominata
T0.
Obiettivo biodiversità. Per entrambi gli scenari ipotizzati, la biodiversità è un
obiettivo ottenuto mediante la realizzazione di sistemi verdi differenti. Gli
indicatori ecologici utilizzati per misurare i benefici ottenuti dal punto di vista
della biodiversità sono tre e sono stati descritti ampiamente nel paragrafo 2.1.5.
Essi sono: LBI (Landscape Biodiversity Index); Patch richness (numero di
patches); Dominance
Nella tabella 2.4 si ha modo di apprezzare in modo sintetico come sono variati gli
indicatori selezionati per l’obiettivo ‘biodiversità’, relativamente a tutta la pianura
agricola lombarda.
L’indice LBI aumenta su tutta l’area del sistema ‘pianura agricola’. Si registra
infatti un innalzamento medio di 0,02 punti (corrispondente ad un incremento
percentuale di +6,5%) con le azioni previste dallo scenario 1 e un innalzamento di
0,09 punti (corrispondente ad un incremento percentuale di +29%) con le azioni
previste dallo scenario 2.
5 In verità corrispondente all’anno 2001, anno a cui si riferisce il database geografico DUSAF.

La patch richness invece subisce un incremento solo nel caso dello scenario 1 e
si mantiene costante per quanto riguarda lo scenario 2. Questo si spiega se si
considera che lo scenario 2 prevede la sostituzione della tipologia di copertura (da
S1 a S1a), mentre lo scenario 1 prevede l’aggiunta di nuove ‘tessere’ di copertura
del suolo, mediante la creazione di fasce boscate e prative.
I valori di patch richness devono comunque essere letti congiuntamente con
quelli di dominance.
Tabella 2.4 – Biodiversità. Valori assunti dai principali indicatori ecologici nei diversi scenari
ecologici relativi al sistema territoriale ‘pianura agricola’
Pianura agricola
(1.161.365 ha)
52
Scenari
t0 Sc1 Sc2
LBI medio 0,31 0,33 0,4
Tasso di incremento LBI medio + 6,5%
+ 29%
Patch richness (no.) 62848 64102 62848
Dominance 0,53 0,46 0,53
L’indice di Dominance diminuisce solo con lo scenario 1. Tale andamento dei
valori suggerisce che il mix di azioni, ovvero il mix di sistemi verdi previsto per
lo scenario 1 assicura, dal punto di vista della diversità ecopaesistica, un risultato
più efficace che non quello ottenibile con lo scenario 2 (dove l’azione è una sola e
corrisponde ad un aumento della dotazione agroforestale complessiva). Come
suggerito dai valori di LBI, però, lo scenario 2 consentirebbe di ottenere un
substrato paesaggistico migliore per la biodiversità.
Nella tabella 2.5 e in figura 2.18 si ha modo di apprezzare come si
distribuiscono le celle a diverso valore di LBI. Ad esempio si nota che per valori
intermedi di LBI (0,4-0,7), le azioni ipotizzate e simulate determinano una
variazione della proporzione di celle appartenenti a tale intervallo da 23,8% a
29,4% nel caso dello scenario 1 e, addirittura, da 23,8% a 67,2% nello scenario 2.
Tabella 2.5 – Biodiversità. distribuzione delle celle in funzione del valore di LBI e degli
scenari ecologici. Sistema pianura agricola
Scenario T0 SC1 SC2 T0 SC1 SC2
intervallo valori LBI totale celle x intervalli % celle per intervalli
0 4758 5128 5102 3,7 4,0 4,0
0-0.4 88790 81099 32916 69,9 63,9 25,9
0.4-0.7 30176 37372 85297 23,8 29,4 67,2
0.7-1 3236 3361 3645 2,5 2,6 2,9

Figura 2.18– Rappresentazione grafica delle curve di distribuzione delle celle in funzione dei
valori di LBI. Sistema pianura agricola
no. celle
80000
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
0
0.0-0.1
0.1-0.2
0.2-0.3
0.3-0.4
0.4-0.5
Obiettivo naturalità. Nella tabella 2.6 sono riportati i valori degli indicatori scelti
per monitorare l’obiettivo ‘naturalità’. I valori dei coefficienti di copertura
indicanti un miglioramento in termini di naturalità sono, nell’ordine di
importanza: il coefficiente di boscosità, il coefficiente di copertura naturale, il
coefficiente di ruralità estensiva seminaturale.
Nella tabella 2.6 è indicato anche il ‘Coefficiente di ruralità intensiva’. Esso è
dato dal rapporto tra le superfici con coperture agricole intensive (classi S DUSAF,
ad esclusione delle classi S1a, S1c e S2)e la superficie totale analizzata.
Ad alti valori di questo indicatore corrispondono basse prestazioni ecologiche
del sistema ‘pianura agricola’, pertanto esso non contribuisce all’indice di
biopermeabilità.
I valori assunti dagli indicatori nei diversi scenari forniscono un’immagine di
un paesaggio agricolo intensivo che, rispetto alla situazione di partenza (ovvero
quella attuale), offre dei miglioramenti prestazionali più evidenti nello scenario 2.
Occorre però notare che l’area di riferimento per tale calcolo è assai vasta
(1,161.365 ha) e comprende varie situazioni diverse tra loro che, trattate insieme,
non emergono nelle loro differenze. L’analisi sulla pianura agricola regionale,
pertanto, ha il vantaggio di offrire un punto di vista unitario, ma non consente di
cogliere i differenti impatti positivi che si generano in ogni sottoambito
territoriale.
Come verrà detto in seguito, l’analisi per ambiti territoriali di minor estensione
(province, valli fluviali e aree periurbane) consente invece di apprezzare meglio le
ricadute, in termini di benefici ecologici, dei sistemi verdi.
53
0.5-0.6
LBI
0.6-0.7
0.7-0.8
0.8-0.9
T0
SC1
SC2
0.9-1.0

Tabella 2.6 – Naturalità. Valori assunti dai principali indicatori ecologici nei diversi scenari
ecologici relativi al sistema territoriale ‘Pianura agricola’
Pianura agricola
Scenari (valori in %)
(1.161.365 ha)
t0 Sc1 Sc2
Coefficiente di ruralità estensiva
seminaturale ((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-
8;P)/tot)
23,20 28,20 73,69
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 4,48 5,13 4,48
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 1,12 1,12 1,12
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne
S1a, c e S2)/tot; %)
51,07 45,44 0,58
Coeffic. di biopermeabilità 35,71 45,30 52,99
2.3.5. La valutazione delle prestazioni ecologiche nei diversi scenari: analisi per
valli fluviali
Quanto sopra riportato per il sistema territoriale ‘pianura agricola’ viene ora
riproposto per il sistema territoriale ‘valli fluviali’.
Gli effetti ecologici derivanti dalla realizzazione dei sistemi verdi sono stati
valutati in un’area di pertinenza fluviale adiacente il fiume e il cui margine
esterno si trova ad una distanza di 100 metri dall’alveo fluviale.
In queste aree perifluviali sono stati valutati i benefici attraverso gli indicatori
ecologici in grado di comparare i due scenari. Nonostante tutti i corsi d’acqua
principali della pianura agricola lombarda siano stati beneficiati dall’ipotetica
realizzazione di fasce boscate, prevista dall’azione 1 dello scenario 1, qui di
seguito verranno riportati i risultati relativi solo ai seguenti fiumi:
• Adda;
• Oglio;
• Mincio;
• Lambro;
• Serio.
Obiettivo biodiversità. Nella tabella 2.7 sono riportati gli indicatori selezionati per
l’obiettivo ‘biodiversità’, relativamente ai territori fluviali dei cinque fiumi sopra
menzionati.
A parità di scenario, l’indice LBI presenta valori diversi e aumenta con tassi di
crescita differenti a seconda del sistema fluviale sul quale vengono realizzati gli
interventi. Questo dipende senza dubbio dalle condizioni di uso del suolo di
partenza.
Per quanto riguarda la patch richness e la dominance si nota che lo scenario 1
produce i risultati migliori. Infatti, nella maggioranza dei casi, la sua realizzazione
determinerebbe, rispetto alla situazione attuale, un lieve aumento della patch
richness e una diminuzione, o al più una non variazione, della dominance.
54

Tuttavia, vista la ridotta estensione delle aree analizzate nel caso dei fondovalli
fluviali, i miglioramenti .misurabili dagli indicatori patch richness e dominance
risultano più difficili da apprezzare che in altri casi.
Tabella 2.7 – Biodiversità. Valori assunti dai principali indicatori ecologici nei diversi scenari
ecologici relativi al sistema territoriale ‘valli fluviali’
ADDA
(6016 ha)
OGLIO
(6638 ha)
MINCIO
(6900 ha)
LAMBRO
(2005 ha)
SERIO
(2277 ha)
Sistema ‘Valli Fluviali’
55
Scenario
t0 Sc1 Sc2
LBI medio 0,31 0,33 0,4
Tasso di
+ 6,5%
incremento LBI
medio
+ 29%
Patch richness (n.) 2971 2980 2971
Dominance 0,37 0,37 0,39
LBI medio 0,42 0,45 0,49
Tasso di incremento
+ 7,1%
LBI medio
+ 16,7%
Patch richness (n.) 2893 2897 2893
Dominance 0,42 0,42 0,43
LBI medio 0,41 0,46 0,48
Tasso di incremento
+ 12,2%
LBI medio
+ 17,1%
Patch richness (n.) 2318 2318 2318
Dominance 0,47 0,44 0,47
LBI medio 0,31 0,36 0,39
Tasso di incremento
+ 16,1%
LBI medio
+ 25,8%
Patch richness (n.) 1076 1076 1076
Dominance 0,47 0,43 0,46
LBI medio 0,42 0,45 0,46
Tasso di incremento
+ 7,1%
LBI medio
+ 9,5%
Patch richness (n.) 1112 1124 1112
Dominance 0,36
Fonte: elaborazione IReR
0,36 0,38
Obiettivo naturalità. Nella tabella 2.8 sono raccolti gli indicatori relativi al
monitoraggio della naturalità.
La naturalità delle aree oggetto degli interventi aumenta con minore rilevanza
nell’ipotetico scenario 1, in quanto, nonostante la realizzazione di fasce boscate
determini un aumento del coefficiente di boscosità più interessante nello scenario
1, la conversione da superfici agricole a carattere intensivo a superfici agricole ad
uso estensivo (scenario2) risulta avere un effetto maggiore sul coefficiente di
biopermeabilità.

Tabella 2.8 – Naturalità. Valori assunti dai principali indicatori ecologici nei diversi scenari
ecologici relativi al sistema territoriale ‘valli fluviali’
ADDA
OGLIO
MINCIO
LAMBRO
SERIO
Sistema ‘Valli Fluviali’ Scenari
T0 Sc1 Sc2
Coefficiente di ruralità estensiva
seminaturale ((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-
8;P)/tot)
17,2 17,2 39,6
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 20,5 32,4 20,5
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 5,1 5,1 5,1
Coefficiente di ruralità intensiva ((S,
tranne S1a, c e S2)/tot; %)
22,5 10,6 0,1
coeffic. di biopermeabilità 42,84 54,70 65,23
Coefficiente di ruralità estensiva
seminaturale ((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-
8;P)/tot)
23,7 20,9 48
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 9,9 23 9,9
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 6,6 6,6 6,6
Coefficiente di ruralità intensiva ((S,
tranne S1a, c e S2)/tot; %)
25,1 14,8 0,8
coeffic. di biopermeabilità 40,24 50,56 64,59
Coefficiente di ruralità estensiva
seminaturale ((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-
8;P)/tot)
18,6 19,1 35,9
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 4,4 13,5 4,4
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 12,7 12,7 12,7
Coefficiente di ruralità intensiva ((S,
tranne S1a, c e S2)/tot; %)
17,4 7,8 0,1
coeffic. di biopermeabilità 35,71 45,30 52,99
Coefficiente di ruralità estensiva
seminaturale ((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-
8;P)/tot)
17,5 16,9 51
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 9,1 26,8 9,1
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 3,5 3,5 3,5
Coefficiente di ruralità intensiva ((S,
tranne S1a, c e S2)/tot; %)
33,9 16,9 0,4
coeffic. di biopermeabilità 30,14 47,17 63,65
Coefficiente di ruralità estensiva
seminaturale ((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-
8;P)/tot)
32,8 23,8 48,2
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 9,5 25,7 9,5
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 11,5 11,5 11,5
Coefficiente di ruralità intensiva ((S,
15,5 8,4 0,1
tranne S1a, c e S2)/tot; %)
coeffic. di biopermeabilità 53,83 60,97 69,25
Fonte: elaborazione IReR
Obiettivo continuità. Più interessante per il sistema territoriale ‘fondovalle
fluviali’ risulta essere l’indice di discontinuità ripariale, qui espresso secondo
quattro differenti unità di misura (tab. 2.9). Tale indice diminuisce solo con le
azioni previste dallo scenario 1. Effettivamente l’azione di riforestazione
perifluviale (azione 1, scenario 1) contribuisce ad incrementare la continuità
56

ecologica longitudinale, mentre l’unica azione componente lo scenario 2 non
incide direttamente sulle aree riparali, ma determina comunque un aumento della
continuità diffusa nello spazio agricolo (connettività diffusa, qui non calcolata).
L’indice di discontinuità, normalizzato sulla lunghezza delle sponde (ovvero
quello che ha come unità di misura m/m in tabella 2.10) consente di apprezzare
meglio i risultati conseguibili sui fiumi. Mediamente si passa da una situazione
del 50% di discontinuità (0,5 m/m) a soglie che variano tra il 15 e il 30%.
Tabella 2.9 – Continuità. Valori assunti dai principali indicatori ecologici nei diversi scenari
ecologici relativi al sistema territoriale ‘valli fluviali’
ADDA
OGLIO
MINCIO
LAMBRO
SERIO
Sistema ‘Valli Fluviali’ Scenari
57
t0 Sc1 Sc2
Discontinuità [m/ha] 43,3 25,6 43,3
[n.] 568 337 568
[m.] 260.595 153.971 260.595
[m/m] 0,53 0,31 0,53
Discontinuità [m/ha] 35,5 15,1 35,5
[n.] 597 326 597
[m.] 235.601 99.906 235.601
[m/m] 0,47 0,20 0,47
Discontinuità [m/ha] 25,2 9,2 25,2
[n.] 448 236 448
[m.] 174.193 63.409 174.193
[m/m] 0,36 0,13 0,36
Discontinuità [m/ha] 39,8 11,4 39,8
[n.] 234 106 234
[m.] 79.721 22.767 79.721
[m/m] 0,48 0,14 0,48
Discontinuità [m/ha] 55,0 27,3 55,0
[n.] 325 206 325
[m.] 125.186 62.092 125.186
[m/m] 0,58 0,29 0,58
Fonte: elaborazione IReR
2.3.6. La valutazione delle prestazioni ecologiche nei diversi scenari: analisi per
aree periurbane
Il sistema territoriale ‘aree periurbane’ è un sistema che è stato considerato come
una sottospecifica del sistema ‘pianura agricola’ e da questo ne mutua gli
indicatori ecologici di monitoraggio e valutazione.
Come già ricordato, il sistema ‘aree periurbane’ si configura come l’insieme
delle superfici territoriali appartenenti alla prima cerchia di comuni adiacenti i
capoluoghi di pianura delle province lombarde.

Obiettivo biodiversità. Nella tabella 2.10 sono riportati i valori degli indicatori
utilizzati per il monitoraggio della biodiversità ecopaesistica, relativi alle aree
periurbane di tutti i capoluoghi di provincia.
I valori dell’indice di LBI denotano, per la situazione al tempo T0, prestazioni
ecologiche migliori per le aree periurbane di Varese, Pavia e Mantova, seguite da
Cremona e Lodi. L’area periurbana di Milano presenta invece i valori più bassi di
LBI. Ciò indica che nelle aree poste attorno al capoluogo regionale la componente
naturale di pregio (ovvero quella che potenzialmente dà un contributo alla
biodiversità) è più deficitaria e compromessa.
Si nota inoltre che la realizzazione dei nuovi sistemi verdi porterebbe ad un
netto incremento del valore di LBI (aumento medio del 40%) solo nelle aree
periurbane di Lodi, Cremona e Mantova, ovvero in quelle a carattere
prevalentemente agricolo intensivo. Questa tendenza viene spiegata ricordando
che sia l’azione 3 dello scenario 1, sia lo scenario 2, prevedono la conversione di
aree a ‘seminativo semplice’ ad aree a ‘seminativo semplice con presenza diffusa
di filari’. Ciò spiegherebbe anche i risultati simili ottenibili con i due scenari in
gran parte delle aree periurbane analizzate.
Ciò suggerisce inoltre un’ulteriore riflessione ovvero che, a parità di interventi
nelle aree periurbane, si generano efficienze ‘ecologiche’ differenti a seconda
della configurazione di partenza sia dell’area sia della provincia. Questa diversità
di risposta può suggerire ad esempio priorità di interventi.
Per quanto riguarda gli indicatori di patch richness e dominance si nota che lo
scenario 1 garantisce nella maggior parte dei casi un lieve aumento del numero di
tessere paesaggistiche e allo stesso tempo una diminuzione della dominance,
determinando così un miglioramento della diversità paesaggistica.
58

Tabella 2.10 – Biodiversità. Valori assunti dai principali indicatori ecologici nei diversi
scenari e per ogni area periurbana considerata
Aree periurbane attorno alla città di: Scenari
t0 Sc1 Sc2
BG LBI medio 0,19 0,23 0,23
Patch richness (n.) 810 810 810
Dominance 0,57 0,56 0,56
BS LBI medio 0,25 0,28 0,27
Patch richness (n.) 1498 1528 1498
Dominance 0,55 0,54 0,55
CR LBI medio 0,28 0,4 0,4
Patch richness (n.) 802 802 802
Dominance 0,6 0,62 0,62
LO LBI medio 0,28 0,4 0,39
Patch richness (n.) 958 962 958
Dominance 0,72 0,7 0,72
MN LBI medio 0,29 0,41 0,40
Patch richness (n.) 1921 1927 1921
Dominance 0,62 0,60 0,62
MI LBI medio 0,12 0,16 0,16
Patch richness (n.) 2679 2728 2679
Dominance 0,69 0,66 0,69
PV LBI medio 0,32 0,35 0,39
Patch richness (n.) 1301 1301 1301
Dominance 0,72 0,65 0,72
VA LBI medio 0,34 0,36 0,36
Patch richness (n.) 205 205 205
Dominance 0,66 0,66 0,66
Fonte: elaborazione IReR
Obiettivo naturalità. Nella tabella 2.11 sono riportati i valori numerici degli indici
di naturalità.
È possibile notare come la realizzazione di nuovi sistemi verdi determini un netto
miglioramento del coefficiente di biopermeabilità, tanto più evidente quanto più
estese sono le aree a seminativo intensivo disponibili per essere convertite a
seminativo estensivo (e.g. aree perturbane di Cremona, Lodi e Mantova).
In realtà non si notano differenze tra i risultati ottenibili mediante i due scenari,
se non nel caso dell’area periurbana di Pavia. Questo andamento, come già
sottolineato, è spiegabile se si considera che nelle aree periurbane gli interventi
degli scenari 1 e 2 coincidono.
59

Tabella 2.11 – Naturalità. valori assunti dai principali indicatori ecologici nei diversi scenari
ecologici per ogni area periurbana considerata
Aree periurbane attorno alla città di: Scenari
T0 Sc1 Sc2
BG Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
18,51 36,30 36,41
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 5,18 5,29 5,18
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 0,85 0,85 0,85
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
19,45 1,55 1,55
coeffic. di biopermeabilità 24,53 42,44 42,44
BS Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
36,05 48,58 48,82
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 3,51 3,96 3,51
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 1,39 1,39 1,39
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
12,96 0,19 0,19
coeffic. di biopermeabilità 40,95 53,93 53,72
CR Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
20,05 66,43 66,68
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 0,87 1,13 0,87
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 1,36 1,36 1,36
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
46,73 0,09 0,09
coeffic. di biopermeabilità 22,28 68,91 68,91
LO Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
5,11 32,04 32.87
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 1,58 2,44 1,58
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 0,48 0,48 0,48
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
27,94 0,18 0,18
coeffic. di biopermeabilità 7,18% 34,96 34,93
MN Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
15,17% 57,46 58,25
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 0,63% 1,43 0,63
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 1,80% 1,80 1,80
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
43,33% 0,24 0,25
coeffic. di biopermeabilità 17,60% 60,69 60,68
MI Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
5,65% 25,53 27,72
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 1,79% 2,13 1,79
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 1,61% 1,61 1,61
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
22,83% 2,71 0,77
coeffic. di biopermeabilità 9,06% 29,27 31,12
PV Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
4,87% 11,62 35,07
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 2,20% 2,31 2,20
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 0,54% 0,54 0,54
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
30,21% 23,34 0,01
coeffic. di biopermeabilità 7,60% 14,47 37,81
VA Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
4,53% 15,55 15,55
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 37,01% 37,01 37,09
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 0,34% 0,34 0,34
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
11,07% 0,05 0,05
coeffic. di biopermeabilità 41,87% 52,90 52,90
Fonte: elaborazione IReR
60

2.3.7. La valutazione delle prestazioni ecologiche nei diversi scenari: analisi per
province
I benefici ambientali derivanti dalla realizzazione dei sistemi verdi possono essere
letti anche per ambiti amministrativi, come quello provinciale qui preso in
considerazione. Tale lettura consente una miglior interpretazione dei risultati
rispetto a quelli estesi a tutto il sistema territoriale regionale della ‘pianura
agricola’, in quanto avviene per aree meno ampie e più unitarie per caratteri
territoriali.
Obiettivo biodiversità. Nella tabella 2.12 si possono apprezzare le situazioni dei
diversi territori provinciali che ricadono nella pianura agricola. Le province di
Milano, Lodi e Bergamo sono quelle caratterizzate da valori più bassi di LBI e
quindi potrebbero essere oggetto prioritario di politiche di rafforzamento della
naturalità con ripercussioni positive sulla biodiversità.
In generale si nota che gli interventi previsti dallo scenario 2 tendono a
innalzare maggiormente i valori di LBI rispetto alle azioni componenti lo scenario
1. Allo stesso tempo si nota, però, che le azioni componenti lo scenario 1
sortiscono un aumento della patch richness accompagnato da una diminuzione
della dominance.
Sebbene tale circostanza favorevole si accompagni ad un incremento molto più
modesto di LBI rispetto a quanto accade per lo scenario 2, la congiuntura di
variazione dei valori dei tre indici favorisce lo scenario 1, con l’unica eccezione
dei territori analizzati nella provincia di Varese.
Tabella 2.12 - Biodiversità. Valori assunti dai principali indicatori ecologici nei diversi
scenari ecologici. Analisi per province relativa solo alla parte di territorio (specificata tra
parentesi) inclusa nella pianura agricola
Province Scenari
t0 Sc1 Sc2
BG
LBI medio 0,28 0,29 0,36
(274.963 ha) Patch richness (n.) 5146 5192 5146
Dominance 0,75 0,73 0,74
BS
(478.134 ha)
CR
(177.095 ha)
LO
(78.311 ha)
MN
(234.262 ha)
MI
(198.007 ha)
LBI medio 0,33 0,34 0,39
Patch richness (n.) 5979 6073 5979
Dominance 0,73 0,72 0,74
LBI medio 0,33 0,35 0,43
Patch richness (n.) 6444 6499 6444
Dominance 0,53 0,46 0,58
LBI medio 0,28 0,31 0,42
Patch richness (n.) 4327 4331 4327
Dominance 0,63 0,50 0,64
LBI medio 0,3 0,32 0,42
Patch richness (n.) 12022 12062 12022
Dominance 0,59 0,48 0,57
LBI medio 0,24 0,25 0,31
Patch richness (n.) 13662 13800 13662
Dominance 0,57 0,51 0,57
61
Segue

Continua Tabella 2.12
PV
(297.078 ha)
VA
(120.174 ha)
LBI medio 0,37 0,38 0,43
Patch richness (n.) 11727 11751 11727
Dominance 0,69 0,66 0,69
LBI medio 0.36 0,36 0,4
Patch richness (n.) 2455 2470 2455
Dominance 0,79 0,78 0,78
Fonte: elaborazione IReR
Obiettivo naturalità. Nella tabella 2.13 si possono apprezzare le situazioni dei
diversi territori provinciali.
In tutte le province considerate, a differenza di quanto osservato per le aree
periurbane, l’indice di biopermeabilità aumenta più modestamente nel passaggio
dallo stato attuale allo scenario 1, rispetto al passaggio dallo stato attuale allo
scenario 2, dove l’aumento è molto più consistente. Questo perché i benefici
derivanti dall’azione 3 dello scenario 1 risultano ditribuiti su un territorio più
ampio. D’altro canto si nota che i valori del coefficiente di boscosità non
aumentano mai passando dallo stato attuale allo scenario 2 in quanto tra le azioni
di questo scenario non sono contemplate le afforestazioni.
Lo scenario 1 ha quindi, nell’ambito provinciale, un comportamento meno
efficace sotto il profilo della biopermeabilità, in quanto esso prevede la
conversione a coperture di tipo estensivo seminaturale, di superfici più ridotte
(ricordiamo che con lo scenario 2 quasi l’intera superficie agricola viene arricchita
con siepi e filari e quindi coperture di tipo intensivo sono sostituite con altro di
tipo estensivo). Nonostante questo, lo scenario 1 si prefigura come uno scenario
ugualmente interessante, se consideriamo che il coefficiente di boscosità si
rafforza poco ma ovunque.
62

Tabella 2.13 – Naturalità. Valori assunti dai principali indicatori ecologici nei diversi scenari
ecologici. Analisi per province relativa al territorio incluso nel sistema pianura agricola
Province Scenari
T0 Sc1 Sc2
BG Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
7,1 7,7% 20,4%
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 1,78 1,85% 1,78%
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 0,31 0,31% 0,31%
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
12,2 11,5% 0,2%
coeffic. di biopermeabilità 9,17 9,87% 21,19%
BS Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
15,6 16,0% 25,9%
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 0,59 0,78% 0,59%
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 0,16 0,16% 0,16%
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
10,4 9,8% 0,1%
coeffic. di biopermeabilità 16,34 17,00% 26,67%
CR Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
37 45,2% 86,2%
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 1,45 2,12% 1,45%
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 0,93 0,93% 0,93%
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
49,6 40,8% 0,4%
coeffic. di biopermeabilità 39,36 48,22% 88,61%
LO Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
14,2 24,5% 80,3%
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 3,08 4,01% 3,08%
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 1,18 1,18% 1,18%
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
66,2 55,1% 0,2%
coeffic. di biopermeabilità 18,51 29,67% 84,54%
MN Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
22,7 30,9% 79,5%
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 0,58 1,54% 0,58%
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 1,38 1,38% 1,38%
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
58,1 48,9% 1,3%
coeffic. di biopermeabilità 24,62 33,81% 81,46%
MI Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
12,4 17% 50,6%
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 6,04 6,53% 6,04%
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 1,25 1,25% 1,25%
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
38,7 33,7% 0,5%
coeffic. di biopermeabilità 19,73 24,75% 57,92%
PV Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
6,3 7,4% 53,9%
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 2,82 3,27% 2,82%
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 0,79 0,79% 0,79%
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
47,6 46,1% 0,0%
coeffic. di biopermeabilità 9,93 11,45% 57,52%
VA Coefficiente di ruralità estensiva seminaturale
((S1a;S1c;S2;L1-5;L7-8;P)/tot)
1,4 1,6% 7,6%
Coefficiente di boscosità (B/tot; %) 9,60 9,62% 9,60%
Coefficiente di copertura naturale (N/tot) 0,33 0,33% 0,33%
Coefficiente di ruralità intensiva ((S, tranne S1a,
c e S2)/tot; %)
6,2 6,0% 0,0%
coeffic. di biopermeabilità 11,39 11,60% 17,52%
Fonte: elaborazione IReR
63

2.4. Note conclusive
Gli indicatori ecologici implementati nel presente capitolo hanno permesso di
evidenziare le situazioni più critiche nell’ambito del territorio analizzato e di
dimostrare come la realizzazione di sistemi verdi comporti in entrambe le ipotesi
previste (scenario 1 e 2), un miglioramento della situazione ecologica attuale.
Tuttavia le analisi condotte alle varie scale (dalla pianura agricola alle valli
fluviali, dalle aree periurbane alle province) dimostrano come non sia possibile
privilegiare l’uno o l’altro scenario, in quanto ciascuno dei due risulta essere
migliore a seconda dell’obiettivo ecologico considerato.
Lo scenario 1 per esempio, basato per lo più su interventi di tipo localizzato, è
da privilegiarsi nel caso si voglia aumentare la diversità paesaggistica, diminuire
le discontinuità riparali o aumentare le superfici boscate. Lo scenario 2 invece,
basato su interventi di tipo esclusivamente diffuso, risulta più idoneo se si vuole
ottenere un substrato paesaggistico migliore per la biodiversità o nel caso si voglia
aumentare il mix di coperture a valore naturale.
I risultati sembrerebbero quindi suggerire che la realizzazione di sistemi verdi
secondo i criteri sia del primo sia del secondo scenario, comporterebbe i benefici
maggiori per tutti gli obiettivi ecologici considerati (biodiversità, naturalità,
continuità).
Si è anche visto che l’unità territoriale di analisi può influenzare fortemente la
scelta del tipo di scenario da implementare. Nel caso delle aree periurbane si è
visto come non vi sia differenza tra i due scenari sia per quanto riguarda l’indice
LBI sia per quanto riguarda l’indice di biopermeabilità. Questo come già detto
accade in quanto le aree periurbane corrispondono ai contesti territoriali in cui si
realizza l’azione 3 dello scenario 1(i.e. realizzazione di siepi e filari in aree
periurbane), coincidente con l’unica azione prevista dallo scenario 2 (i.e.
realizzazione di siepi e filari in tutta la pianura agricola)
Capitolo 3
Stime del valore economico di alcune funzioni delle foreste:
aspetti metodologici
3.1. Valutare la foresta e le diverse funzioni forestali
64

La foresta/il bosco fornisce un insieme piuttosto complesso di beni e di servizi i
quali possono coesistere oppure no a seconda del tipo di gestione: i boschi la cui
finalità principale è quella ricreativa o eco-turistica non possono essere utilizzati
per la produzione di legname; allo stesso modo un bosco preservato al fine di
ottenere informazione genetica non può essere convertito per altri utilizzi. In
questo contesto assume particolare rilevanza la valutazione economica dei diversi
apporti funzionali del bosco. Una valutazione in termini monetari aiuta infatti a
promuovere e a giustificare le azioni di policy finalizzate ad azioni di
conservazione di una generica risorsa naturale e a definire il livello ottimale di
conservazione e di fornitura. I valori a cui i policy makers possono giungere
influenzeranno infatti le loro scelte nel management delle risorse dato che
decisioni ottimali dal punto di vista sociale richiedono una piena conoscenza dei
costi e dei benefici delle alternative o degli scenari considerati.
Ci sono differenti valori associati al bosco/foresta che spaziano da quelli d’uso
diretti a quelli indiretti e inoltre a quelli meno tangibili noti in letteratura come
valore d’opzione e valore di esistenza. A tali valori – i quali corrispondono
sostanzialmente a benefici - si associano differenti livelli di complessità per il
raggiungimento di una stima monetaria la quale richiede tecniche di valutazione
economica opportune e solitamente utilizzate in presenza di risorse naturali e
culturali in cui il mercato non riesce a rivelare completamente/pienamente il
valore economico del bene/risorsa in questione. I valori percepiti dai privati e
dagli utilizzatori delle risorse (si pensi, ad esempio, al legname) sono molto
spesso notevolmente differenti dai valori sociali (per questa ragione, nei casi in
cui il valore privato è diverso da quello sociale, situazione assai frequente in
contesti naturalistici, l’utilizzo della risorsa viene “manipolato” attraverso misure
di incentivo/disincentivo). Infatti, numerosi beni e servizi forniti dalle foreste non
hanno mercato pur avendo un valore e per questa ragione è necessario impiegare
tecniche di valutazione per beni extra mercato di cui parleremo più diffusamente
nella seconda parte. Queste tecniche tentano di elicitare la disponibilità a pagare
(DAP o WTP) vi individuale per un cambiamento nel livello di fornitura di un bene
forestale o di un’insieme di tali beni. Gli approcci per valutare la foresta/il bosco
potrebbero quindi includere tentativi di valutazione dei singoli beni e servizi per
poi aggregarne i valori, oppure potrebbero considerare la valutazione di un
cambiamento nel livello di fornitura generale della foresta.
Il primo approccio, di tipo bottom up, rischia una distorsione di tipo part-whole
cui corrisponde una somma delle componenti individuali maggiore o minore
rispetto al valore dell’insieme totale dei beni e dei servizi. Il secondo approccio, di
tipo top down, potrebbe allo stesso modo presentare errori se gli individui
(rispondenti/intervistati) non sono perfettamente a conoscenza (o non possono
comprendere l’importanza di alcuni aspetti) dell’insieme completo dei servizi
forniti dalla foresta (e questo rischio è tanto più rilevante quanto più complesse
sono le funzioni considerate o detenute dal bene oggetto di valutazione).
vi In seguito, in questo lavoro, useremo “WTP”, dall’inglese willigness to pay, per indicare la
disponibilità a pagare e “WTA”, da willingness to accept, per indicare la disponibilità ad accettare.
65

Entrambi gli approcci sono stati considerati negli studi presenti nella letteratura
sulla valutazione delle foreste e delle sue diverse funzioni. Nella rassegna che
segue, sull’ampia letteratura riguardante la stima dei benefici delle diverse
funzioni forestali, verranno considerati studi che riguardano la stima del valore di
alcune specifiche funzioni forestali vii : quella turistico-ricreativa, quella
corrispondente alla produzione di prodotti del sottobosco; verranno inoltre
analizzati gli studi in cui si stima l’effetto delle foreste urbane sul valore degli
immobili o l’amenity value (in cui solitamente viene incluso anche il valore
ricreazionale e non solo quello scenico) delle foreste urbane o peri urbane. Oltre a
questi si considereranno anche gli studi in cui si stima il valore economico totale
seguendo l’approccio bottom up o quello top down.
Una prima suddivisione del valore economico totale di una foresta viii nelle
diverse componenti corrispondenti alle distinte funzioni, permette di comprendere
la complessità del problema di valutazione.
Sostanzialmente le tipologie di valore economico riscontrabili nelle foreste
sono distinguibili in valori d’uso o valori di non uso. I valori d’uso si riferiscono
alla disponibilità a pagare per l’utilizzo dei beni e dei servizi forestali. Tali valori
potrebbero essere di tipo diretto (corrispondenti ad esempio all’uso estrattivo del
legname) o indiretto (ad esempio di assorbimento di CO2 o di protezione
idrogeologica). I valori d’uso potrebbero inoltre contenere valori d’opzione, che
rappresentano disponibilità a pagare per salvaguardare l’opzione di un utilizzo
futuro anche se attualmente non viene fatto alcun utilizzo della foresta, Tale
opzione potrebbe essere riservata ai fini di un proprio utilizzo o per quello di
un’altra generazione (a volte indicato come bequest value).
I valori di non uso si riferiscono alla disponibilità a pagare indipendente da un
qualsiasi uso, attuale o futuro, della foresta e rivelano le molteplici motivazioni
per la conservazione. La somma dei valori d’uso e di non uso rappresenta il
Valore Economico Totale (VET); esso corrisponde a quel valore che verrebbe
perso se un’area afforestata venisse convertita ad altri utilizzi o se venisse
seriamente danneggiata. Il VET potrà quindi essere stimato sommando i singoli
valori d’uso e di non uso o cercando di derivare la disponibilità a pagare omnicomprensiva
per la foresta in generale.
3.2. Metodi di stima del valore economico delle risorse naturali con
particolare riferimento a quelli utilizzati in contesti forestali
vii Non verranno considerate in questa parte del lavoro le seguenti funzioni: funzione di
assorbimento di CO2, funzione idraulica, funzione di produzione di biomassa legnosa per il
mercato e l’assorbimento di lavoro.
viii Vi sono numerose suddivisioni delle funzioni forestali evidenziabili dalla letteratura e
complessivamente non vi è accordo su una suddivisione standard del valore economico totale nelle
sue componenti. Per una rassegna recente ed accurata sulla scomposizione del valore economico
totale del bosco si veda Gios e Goio (2005).
66

Sostanzialmente nella letteratura economica riguardante la valutazione economica
vi sono due categorie di metodi per misurare i benefici (o i danni) ambientali.
La prima categoria, nota anche come metodo dei legami fisici, propone misure
di prezzo e si basa sull’osservazione degli agenti economici in contesti reali
(mercati organizzati). Benché i metodi rientranti in questa prima categoria
consentano di fornire informazioni utili per i responsabili delle decisioni
pubbliche, essi non permettono la stima del valore di esistenza ix e non forniscono
in sostanza autentiche misure di benessere.
La seconda categoria, nota anche come metodo dei legami comportamentali,
propone misure di valore e si basa sull’osservazione degli agenti economici in
contesti surrogati o ipotetici. Si tratta di metodi che mostrano una rivelazione
della volontà/disponibilità a pagare piuttosto che una valutazione del livello di
utilità. Questi approcci permettono quindi di stimare le curve di domanda dalle
quali inferire l'uso del bene ambientale da parte degli agenti economici in
corrispondenza di diversi prezzi.
Nel contesto forestale la prima categoria richiede la ricerca dei mercati (e l’analisi
dei dati ad essi relativi) in cui i servizi della foresta influenzano quei particolari
mercati anche se quel servizio non viene comprato o venduto direttamente. Un
esempio è costituito dal valore di una proprietà situata vicino ad una area
afforestata o alberata che, come vedremo successivamente nell’analisi della
letteratura, assume, ceteris paribus, valori più elevati nelle località prossime alle
foreste rispetto a quelle senza questa caratteristica. La differenza nel prezzo delle
abitazioni costituisce una prima approssimazione del valore economico della
foresta ottenuta secondo l’approccio edonico del prezzo di una proprietà, tecnica
che rientra fra le procedure di analisi delle preferenze rilevate di cui diremo più
approfonditamente in seguito.
Altre procedure di analisi delle preferenze rilevate rilevanti nel contesto
forestale includono:
(a) il metodo dei costi di viaggio, in cui la disponibilità a pagare viene
inferita dalle spese di viaggio per e dalla foresta per motivi ricreativi;
(b) il metodo delle scelte discrete in cui i valori vengono inferiti
osservando le scelte fatte dagli individui in riferimento a due
alternative. Un esempio è costituito dal legname certificato: se gli
individui sono disposti a pagare di più per legname certificato rispetto
al costo di un identico legname non sostenibile, l’incremento nel
ix In letteratura esistono numerose distinzioni fra le componenti del valore economico totale di
una risorsa ambientale. Fra queste quella che distingue il valore d’uso, il valore d’opzione e il
valore di non uso come le tre principali componenti del valore economico totale sembra ottenere i
maggiori consensi. Il valore d’uso riflette l’uso diretto della risorsa ambientale; il valore d’opzione
riflette il valore riposto dalle persone sulla possibilità futura di utilizzare la risorsa; infine il valore
di non uso riflette il fatto che le persone attribuiscono un valore anche all’esistenza stessa (da cui
valore di esistenza) della risorsa naturale, di determinate specie o di interi ecosistemi.
67

prezzo pagato riflette la valutazione degli individui per i benefici
ambientali derivanti da boschi/legname sostenibili/e.
L’alternativa ai metodi basati sulle preferenze rivelate è quella di analisi delle
preferenze espresse/dichiarate mediante l’osservazione degli agenti economici in
contesti di mercato surrogati o ipotetici, in cui rientrano le tecniche che richiedono
l’utilizzo di una rilevazione mediante questionario in cui agli individui intervistati
vengono sottoposti quesiti sul bene forestale e sulla loro disponibilità a pagare per
conservare il bene o per migliorarne le qualità. Queste tecniche hanno un forte
potere attrattivo ma presentano anche diverse difficoltà e problemi applicativi. Un
primo problema è costituito dalla distorsione ipotetica (hypothetical bias), ossia
dalla determinazione di quanto gli individui rispondano con sincerità riguardo la
propria disponibilità a pagare. I questionari in cui si chiede “qual è la Sua
massima disponibilità a pagare” o “è disposto a pagare X€” fanno capo alla
tecnica di valutazione contingente. I questionari che presentano ai rispondenti
scelte alternative sulla base di livelli diversi di alcuni attributi e chiedono agli
intervistati di scegliere fra le alternative o di ordinarle, vengono indicate come
procedure di choice modelling. In questa classe di procedure, ai rispondenti non
viene direttamente chiesta la propria disponibilità a pagare; tuttavia uno degli
attributi dell’insieme di scelta a loro sottoposto è dato dal prezzo, così che la
disponibilità a pagare può essere inferita. Come vedremo nella survey la tecnica di
valutazione contingente è stata ampiamente utilizzata nel contesto forestale
mentre lo sono un po’ meno le tecniche di choice modelling. Per un riepilogo dei
valori economici attribuibili ai diversi beni e servizi forniti dalle foreste e
soprattutto della loro misurabilità per metodo di valutazione si veda la Tabella 3.1
adattata da Pearce e Pearce (2001) x . Nei due paragrafi successivi tratteremo
diffusamente i metodi rientranti nelle categorie evidenziate.
Tabella 3.1 - Riepilogo dei valori economici ($ ha/per anno se non diversamente indicato) per
funzione e tecnica di valutazione utilizzabile per le foreste temperate secondo Pearce e
Pearce (2001)
Forest good $ ha/pa Initial
Form of cash
Valuation techniques
or service
beneficiary flow
b
PF MP AC CV CM TC HP
Timber
conventional
logging -4000 to +700
sustainable (NPV) a
Concessionaire Tax X X
Fuelwood - Local
communities /
urban centres
Usually none X X X
NTFPs Small Local
Usually none X X X
community or local sales
Genetic - Plant breeders. IPR fee / X X X
information
Drug
companies
royalities
Recreation 80 Visitors. Payment, but X X
x Per un’interessante e critica discussione sulla misurabilità dal punto di vista economico dei
diversi benefici delle foreste si veda O’Brien (2003) in cui vi è una rassegna della letteratura
relativa all’elicitazione dei valori ambientali e del loro ruolo nel processo decisionale. In questo
lavoro si sostiene che la valutazione delle preferenze degli individui per i benefici intangibili,
mediante le tecniche di valutazione economica, non catturano e non possono catturare l’insieme
completo di valori che gli individui potrebbero avere.
68

Watershed
benefits
Climate
benefits
Biodiversity
(other than
genetics)
Tourism
companies
-10 to +50 Regional
inhabitants
90-400
(afforestation)
? Local and
global
communities
leakage issue
Usually none
but potential
for fees (e.g.
developing
countries)
World In kind
benefits (e.g.
CDM)
Debt for
Nature,
donations etc
Amenity Small Local residents None:
capitalized in
land and
property prices
Non-use
values
Option
values
Existence
values
70?
12-45
Local, national
and global
communities
Environmental
funds, debt for
nature, GEF,
donations
69
X X X X
X X X X X
X? X
X X X
X X
a Pearce (1994)
b PF = production function, MP = market price, CV = contingent valuation, CM = choice modeling,
TC = travel cost, HP = hedonic prices (property prices), AC = avoided costs.
Source: adattato da Pearce and Pearce (2001).
3.2.1. Tecniche di valutazione secondo il metodo dei legami fisici
Fra le tecniche di valutazione rientranti nella categoria del metodo dei legami
fisici (le quali non permettono di stimare le curve di domanda) si distinguono
metodi di valutazione dei benefici mediante l'uso di prezzi di mercato effettivi dei
beni e servizi, e metodi che valutano i costi mediante l'uso di prezzi di mercato
effettivi degli input di protezione ambientale.
Nei primi rientrano metodi di risposta alla dose o dose-risposta. Essi
analizzano la relazione tecnica (ad es. di tipo biologico o ingegneristico)
eventualmente esistente tra il bene ambientale e il consumatore) e richiedono
l'esistenza di dati che colleghino la reazione fisiologica umana, vegetale o animale
allo stress (es. da inquinamento): se, ad esempio, un certo livello di inquinamento
è associato a una variazione della produzione, allora è solitamente possibile
valutare la produzione a prezzi di mercato (perdita di raccolti a causa
dell'inquinamento atmosferico).
Detto metodo è soggetto al problema che le funzioni di danno potrebbero non
essere direttamente in relazione con le funzioni di utilità individuali e pertanto
potrebbero non essere in grado di descrivere il comportamento degli agenti
economici né di stimare il valore di esistenza.
Tra i metodi che utilizzano i prezzi di mercato effettivi degli input di protezione
ambientale rientrano i metodi dei costi alternativi (o comportamento riduttivo o
spese di prevenzione/difensive), dei costi di sostituzione e del costo opportunità.
Il metodo dei costi alternativi analizza le spese difensive che sarebbero
necessarie per rimuovere l'impatto del danno ambientale: i proprietari di un

abitazione, per esempio, possono acquistare del materiale isolante per
contrastare/difendere l'inquinamento acustico. Detto metodo consente di
individuare in tempi rapidi e a costi relativamente contenuti una soglia minima del
valore che gli individui associano a beni e servizi ambientali sfruttando una serie
di segnali forniti dal mercato. Il metodo dei costi di sostituzione considera il costo
della sostituzione o del ripristino di un bene danneggiato e utilizza questo costo
come misura del beneficio del ripristino. Esso è un metodo basato sul progetto
ombra: nel caso in cui i progetti di sviluppo minaccino, ad esempio, habitat
naturali, il metodo considera la possibilità, in termini di costi sostenuti, che venga
"ricostruito" un bene ambientale altrove. Vi è tuttavia una notevole difficoltà di
attuazione di questo metodo, sia per la difficoltà di riuscire a ricreare, attraverso
un'azione esterna, ecosistemi che abbiano la stessa funzionalità degli originari, sia
perché in alcuni casi l'unicità di alcuni siti esclude la possibilità di ipotizzare la
creazione di progetti ombra. Mediante il metodo del costo opportunità non si
misurano direttamente i benefici ambientali. Si stimano invece i benefici
dell'attività che provoca il degrado dell'ambiente per stabilire una misura di
quanto elevati dovrebbero essere i benefici ambientali per rendere l’attività che
provoca il degrado non conveniente.
3.2.2. Tecniche di valutazione secondo il metodo dei legami comportamentali
Fra le tecniche di valutazione rientranti nella categoria del metodo dei legami
comportamentali (che permettono di stimare le curve di domanda) vi sono quelle
che ricorrono a simulazioni del mercato, (analisi delle preferenze espresse o
dichiarate o enunciate, stated preference o metodi diretti) e quelle basate
sull’analisi dei mercati surrogati, (analisi delle preferenze rivelate, revealed
preference o metodi indiretti), i quali, tuttavia, non permettono la stima del valore
di esistenza.
Rientrano nel primo gruppo le metodologie basate su mercati contingenti e in
parte su mercati politici che permettono di stimare sia le componenti di uso sia
quelle di non uso del bene considerato. Si tratta, in generale, di metodi costosi da
implementare poiché richiedono indagini campionarie di una certa consistenza.
Esse sono il metodo della valutazione contingente, il choice modelling, la
tecnica Delphi e il focus group. Il metodo della valutazione contingente è fondato
sulla nozione di "mercato contingente", ossia su un mercato caratterizzato dalla
stipula di un contratto che pattuisce lo scambio del bene subordinatamente al
verificarsi di un certo evento: esso considera un unico attributo di scelta ossia il
prezzo di un biglietto o una tassa (o un altro veicolo di pagamento) per il quale si
chiede al rispondente la disponibilità a pagare o meno per il raggiungimento di un
certo obiettivo. Tale metodo viene ritenuto l'unico utilizzabile al fine di misurare
valori di uso e valori di non uso ed è il più semplice fra quelli di preferenze
espresse. Il choice modelling è un metodo che, a differenza della valutazione
contingente, considera più attributi per il bene sottoposto a valutazione e non solo
quello monetario. Esso permette all'intervistato di valutare il bene nella sua
globalità (multi attributi) senza dover esplicitare le proprie preferenze su una
70

singola caratteristica del bene considerato (solitamente monetaria, nel caso della
valutazione contingente). Nella tecnica Delphi le valutazioni sono affidate ad
esperti preferibilmente appartenenti a diverse discipline (responsabili delle
politiche di regolamentazione, decisori pubblici, ecc.). Il metodo basato su focus
groups, infine, richiede come il precedente campioni ridotti di soggetti: si tratta, in
sostanza, di un metodo che effettua studi pilota su piccoli campioni di
popolazione o di utenti al sito/luogo oggetto di indagine.
Nel secondo gruppo, quello dei metodi indiretti, che si basano cioè sull’analisi
delle preferenze rivelate, si trovano il metodo dei costi di viaggio, il metodo dei
prezzi edonici, il metodo dei costi di compensazione e il modello delle scelte
discrete. Il metodo dei costi di viaggio permette di valutare una risorsa ricreativa
utilizzando il valore del tempo e degli altri costi sostenuti per visitare il sito come
proxy di ciò che i visitatori sono disposti a pagare per visitare il sito. Il metodo dei
prezzi edonici si basa sulla premessa che un bene (o un servizio) possa essere
definito mediante un insieme di caratteristiche o attributi che ne definiscono il
prezzo: esso utilizza l’analisi di regressione multipla per “estrarre” la componente
ambientale del valore attribuito in un mercato surrogato. D’altra parte, detto
metodo è affetto da problemi di sovra o sotto stima, a seconda dei casi concreti:
nel mercato degli immobili, ad esempio, vi è la mancanza di dati numerosi e
significativi tale da rendere discordanti le relazioni tra i prezzi dei beni privati e le
caratteristiche ambientali. Inoltre, vi è una certa difficoltà nell'individuazione
delle variabili esplicative da inserire nella funzione di prezzo, tra cui problemi di
multicollinearità, difficoltà nell'isolare le vere ragioni in grado di spiegare la
varianza di prezzo degli immobili. Il metodo dei costi di compensazione, infine,
calcola i risparmi di costo impliciti in una riduzione degli effetti esterni degli
agenti inquinanti e conseguentemente quantifica il valore tramite implicita
misurazione della riduzione dei costi di conservazione.
A questi metodi si può aggiungere il metodo del trasferimento del beneficio,
caratterizzato da costi ridotti e tempi rapidi, il quale stima le funzioni di domanda
di un determinato bene ambientale utilizzando i risultati di valutazioni effettuati in
altri siti.
Tratteremo ora più in dettaglio i metodi più frequentemente applicati nel contesto
forestale (valutazione contingente, choice modelling, costi di viaggio e il metodo
dei prezzi edonici) a cui aggiungeremo alcune considerazioni sul trasferimento del
beneficio.
3.2.2.1. Valutazione contingente
Per quanto riguarda la valutazione contingente cercheremo di illustrare i punti
rilevanti rimandando all’estesa letteratura sviluppata in materia per
71

approfondimenti xi . Prima di tutto, è il metodo di analisi delle preferenze dichiarate
più noto, più utilizzato e più studiato in maniera approfondita sia a livello teorico
sia a livello statistico. La sua notorietà e la sua vasta applicazione derivano dalla
flessibilità dello strumento rispetto allo scenario e ai valori da analizzare. È inoltre
da sempre considerato l’unico metodo disponibile per misurare i valori di uso e
non di uso. È tuttavia anche uno dei metodi di analisi economica che più di altri
ha generato dibattiti inter-disciplinari e controversie relativamente alla sua
applicabilità e affidabilità. In sintesi, il metodo è così strutturato. Tramite la
costruzione di un mercato contingente ipotetico, che fornisce il supporto
all’analisi, si definisce il contesto nel quale il bene in esame deve essere
valutato xii .
La valutazione deve avere come riferimento la scarsità di risorse (il vincolo di
bilancio individuale) ed essere inserita in un contesto dove si evidenziano
chiaramente i rapporti di complementarietà e sostituibilità nel paniere di beni xiii . In
sintesi, gli elementi principali da individuare, nello scenario di valutazione sono: i
beneficiari dell’intervento (cittadini residenti, utente diretti, tutti i possibili utenti
attuali e futuri, ecc.); la regola decisionale (via referendum o costi benefici); le
modalità di pagamento (tariffe, imposte, variazioni di prezzo, contribuzioni ad un
fondo), la struttura della domanda sulla WTP (di tipo dicotomico a
“referendum” xiv , di tipo aperto open ended, con meccanismo di asta iterativa, a
scala di pagamento), la struttura temporale dei pagamenti (unico, periodico) xv . In
xi Si vedano Carson e Mitchell (1989), Freeman (1993), Bishop et al. (1995), Bateman e Willis
(1999) e Garrod e Willis (1999). Per un dibattito sui limiti e le debolezze del metodo si veda il
classico Symposia sul Journal of Economic Perspectives, 1994.
xii A livello metodologico, l'intervista - questionario può essere realizzata tramite intervista
postale, telefonica o diretta in sito. Ogni tecnica presenta vantaggi e svantaggi, che vanno
considerati per scegliere, in ogni applicazione, quello maggiormente adatto. Non sembra esistere
un metodo di rilevazione dominante: se l'intervista diretta può offrire maggiore possibilità di
interazione con il soggetto intervistato, i suoi costi sono alti rispetto ad un’indagine postale o
telefonica. Inoltre, la presenza dell’intervistatore può generare distorsioni. Il questionario
sottoposto via telefono abbatte di molto i costi, ma sembra intuitivamente più opportuno ed
efficace quando il bene è di mercato ed è familiare. Tramite intervista postale si possono
analizzare tutte le componenti di valore; i problemi principali sembrano essere il rischio di ottenere
stime a livello famigliare e non individuale, l’usuale tasso ridotto di risposta, la mancata
opportunità di fornire spiegazioni. Quiggin (1998) studia le differenze, nel caso di un bene
pubblico, fra la disponibilità a pagare a livello di famiglia e a livello di individuo. Si conclude che
esistono differenze quando i membri della famiglia sono reciprocamente altruisti, e la somma delle
singole WTP individuali è maggiore della WTP famigliare.
xiii Nel caso dei beni ambientali, i beni sostituti possono essere altri siti ambientali e/o altri beni
che entrano nella funzione di utilità dell’individuo.
xiv Le domande di WTP strutturate su base dicotomica (accettare o meno una data “offerta” di
WTP) , sebbene generalmente più “facili” per l’intervistato, offrono meno informazioni sulla
distribuzione della disponibilità a pagare. Essenzialmente, sacrificano efficienza informativa per
evitare alcuni delle distorsioni presenti in altre forme di VC (open ended). Siccome introducono
altre distorsioni (yea saying), il ricercatore è di fronte ad un trade off nell’uso delle diverse forme
di VC, non esistendo una chiara alternativa dominante. Si veda Signorello (1994) per una
illustrazione delle tecniche statistiche parametriche e non parametriche utilizzate nel formato
“aperto” e dicotomico.
xv Pearce e Mourato (1998) descrivono le tre parti principali costituenti una VC. Primo, occorre
“preparare” l’intervistato con una serie iniziale di domande relative al bene e alla sua percezione
72

secondo luogo, è anche il metodo più discusso xvi . La sua estensiva applicazione e
popolarità è stata infatti associata e seguita da un processo di critica, fondato su
prospettive sia economiche sia non economiche, volto ad illustrare e dimostrare le
dello stesso. Poi, si descrive lo scenario contingente: bene offerto e situazione da esaminare,
motivazioni e ragioni della variazione nella “fornitura” dello stesso, illustrazione del metodo di
pagamento, e delle modalità generali dell’offerta. La WTP è espressa tramite domanda diretta su
quanto si valuta il bene nelle condizioni esposte, rispetto ad una situazione di partenza (reale). Lo
scenario con cui confrontare lo status quo può essere sia ipotetico (se la valutazione è ex ante) o
reale (se ex post). Il “mercato” è comunque contingente, e lo scambio ipotetico. La struttura
generale è quindi sempre ipotetica. Infine, si chiude usualmente il questionario mediante una serie
di domande follow up, che testano la consistenza delle risposte precedenti e raccolgono
informazioni socioeconomiche. Si vede chiaramente, come già sottolineato, che la quantificazione
monetaria del bene è solo una componente della metodologia, che può e deve essere arricchita ed
integrata da informazioni qualitative e socio-economiche.
xvi I limiti e le potenzialità del metodo sono chiare fin dalla sua origine (Ciriacy-Wantrup,
1947). Dopo quasi 50 anni dalla sua nascita molti problemi rimangono insoluti. Mitchell e Carson
(1989) esaminano le potenziali fonti di errore che si possono presentare nell’analisi. Innanzi tutto,
si distingue la “vera” disponibilità a pagare e la WTP “rivelata”. La seconda è osservabile, mentre
la prima non lo è. Gli “errori” della rivelazione possono essere associati o a distorsioni relative alla
formazione della vera WTP, o a rivelazioni di WTP che non corrispondono alla reale preferenza
(Luzar e Cossè, 1998).
La misura espressa può differenziarsi dalla vera WTP causa errori di tipo casuale, errori
sistematici ed errori dovuti a fenomeni di non risposta ed errato campionamento (Bishop e
Romano, 1998). L’errore random è associato ai problemi di affidabilità (Reliability), quello
sistematico al tema della validità (Validity). Se gli errori di tipo random possono essere ridotti
ottimizzando (espandendo) il campione e ripetendo l’indagine, per quanto riguarda gli errori
sistematici i problemi sono maggiori. I ricercatori hanno sviluppato un nucleo di “regole del
pollice” e tests al fine di ridurre le distorsioni. Come osservato, le distorsioni sistematiche
riguardano sia la vera WTP sia quella rivelata. Le prime dipendono dalla struttura del questionario
e dell’indagine, nel modo in cui “creano” la preferenza e mettono l’intervistato nella condizione di
esprimere una WTP consistente con l’oggetto di studio; la seconda dipende dagli incentivi presenti
a sovra o sotto stimare la vera WTP per motivazioni strategiche. Bishop e Romano (1998)
forniscono una esaustiva sintesi e classificazione delle fonti di errore sistematico, come dipendenti
dalla descrizione dello scenario e dagli strumenti di rivelazione contingente utilizzati. Il primo
gruppo di biases emerge quando la struttura della domanda incentiva a formulare WTP che si
differenziano dalla vera preferenza. In questa categoria si classificano distorsioni strategiche,
finalizzate ad influenzare la fornitura del bene (sovra stima) o a sottorappresentare la WTP, nel
caso in cui lo scenario presentato è avvertito come preludio ad una futura e certa fornitura privata
del bene. Altre distorsioni (compliance bias) si presentano come effetto del rapporto fra
rispondente e intervistatore e fra rispondente ed eventuali sponsor; l’indagine deve essere quindi
percepita come neutra, senza la presenza di sponsor espliciti o presunti. Una terza serie di
distorsioni si hanno come effetto di informazioni fornite dal questionario, che “suggeriscono” un
valore in modo implicito (implied value clues): starting point bias, range bias (informazioni e
valori forniti sulla WTP), relational bias, position bias (relazione con altri beni). Inoltre, lo
scenario specificato può non essere consistente con la teoria economica di riferimento (theoretical
mispecification bias). Distorsioni possono anche emergere dalla differenza fra il bene come
percepito dagli intervistati e come inteso e descritto dall’intervistatore; una serie di part-whole
biases (geographical, benefit, policy-package) può inoltre generare dati non consistenti con gli
obiettivi della ricerca, soprattutto nel caso di beni pubblici puri. Una ultima classe di distorsioni
emerge dal contesto/struttura definito dal questionario: il metodo di pagamento, la scelta fra WTP
e WTA, il vincolo di bilancio, il formato della domanda relativa alla espressione della WTP, la
sequenza delle domande, sono tutti fattori che possono influenzare il modo in cui la WTP viene
formata e poi espressa.
73

debolezze e ambiguità caratterizzanti il metodo. Molteplici possono essere le
condizioni di carattere micro-economico, socio-psicologico, metodologico e
politico-ideologico che ne restringono la portata e l’applicabilità e che possono
inficiare i risultati. Larga parte del dibattito verte sulle presunte distorsioni alle
quali l’uso del metodo può condurre, dovute essenzialmente alla natura ipotetica xvii
dell’indagine xviii . Comunque, si può asserire che la maggior parte di queste
eventuali distorsioni non siano specifiche alla VC, ma a tutte le tecniche basate su
interviste dirette xix . Tra le principali “distorsioni” ricordiamo le seguenti.
In primo luogo, possono emergere distorsioni da comportamento strategico, se i
rispondenti esprimono valutazioni che non riflettono i loro veri assetti di
preferenza. Pur conoscendo il beneficio generato dal bene (assegnando in modo
consistente un valore), gli individui esprimono una misura differente. Tale
distorsione può portare a sottostime, nei casi in cui gli utenti pensino che la
risposta darà origine ad un effettivo pagamento (easy riding), o a sovra-stime se
percepiscono invece che la risposta influenzi una reale decisione, ma senza che si
realizzi poi un effettivo pagamento.
In secondo luogo, sono possibili distorsioni da scenario ipotetico o da mancanza
di incentivi, le quali derivano dalla natura dell’inchiesta, che non fornirebbe in
xvii
La natura ipotetica, come notano Romano e Viganò (1998) genera tuttavia errori di carattere
casuale e non sistematico.
xviii
Rimandiamo alla monografia di Carson e Mitchell (1989). Si può comunque notare, a
livello generale, come l’esercizio della VC presenti per il soggetto intervistato due tipologie di
problemi, (da non confondere): la formulazione del (vero) valore come problema di
massimizzazione vincolata della funzione di utilità e la rivelazione del valore, che è influenzata da
opportunità strategiche. Le possibili distorsioni delle stime riguardano sia il processo di
formulazione del valore sia il processo di rivelazione – espressione della vera WTP. Si veda anche
il contributo di Montini in Nuti (2001) e il volume di Casoni e Polidori (2002).
xix
La preparazione del formato dell’intervista e del questionario di supporto non segue
modalità fisse, anche se dovrebbero essere seguite delle linee guida per evitare di incorrere in
errori di strutturazione che si ripercuotono sui risultati. Boulier e Goldfard (1998) forniscono
alcune linee guida da seguire per “migliorare” la struttura dei questionari utilizzati per sottoporre a
verifica ipotesi proprie della teoria economica. Per iniziare, gli obiettivi devono essere chiari,
specifici, e non ambigui. Dopodiché, occorre scegliere, anche in relazione agli obiettivi, il metodo
di raccolta dei dati, la cui scelta è usualmente confinata a questionario postale, intervista
telefonica, o intervista personale diretta. Ogni metodologia di indagine presenta vantaggi e
svantaggi, da considerarsi relativi e non assoluti. L'intervista deve essere comunque strutturata in
modo che non si presentino ambiguità, con una descrizione chiara e semplice del bene e dello
scenario, fornendo informazioni in modo neutrale e rimanendo in un tempo medio, per intervista,
di 15-30 minuti. Il campione da analizzare deve essere anche esso scelto in base agli obiettivi
prefissati. È ovvio che un’analisi in situ privilegia gli utenti diretti, mentre le interviste telefoniche
o via posta raccolgono informazioni su un campione allargato di utenti e non utenti. Per finire, nel
caso l’obiettivo ultimo sia una valutazione monetaria, è opportuno strutturare la domanda di WTP
come momento centrale dell’indagine, preceduta da informazioni fornite e da domande di apertura
per mettere a uso agio l'intervistato, e aiutare la focalizzazione del bene e la “costruzione” del set
di preferenze e vincoli di bilancio; a ciò si dovrebbe far seguire alcune domande follow up, che
testino la consistenza delle risposte e raccolgano informazioni socioeconomiche. In ogni caso, per
le tecniche che raccolgono informazioni su preferenze espresse, il compito è quello di presentare
agli utenti informazioni che essi possano comprendere, minimizzando le loro difficoltà. Si vedano
anche EFTEC (2001) e Mourato e Mazzanti (2002).
74

alcuni casi gli incentivi necessari a fornire risposte consistenti con le vere
preferenze. Opportuni test statistici e strutturazioni incentivanti del formato di
analisi possono ridurre il problema, stabilendo transazioni ipotetiche
soddisfacenti, accettate, ed incentive compatible (Signorello, 1995). In questo
caso, a differenza del precedente, gli individui non sono però in grado di fornire,
anche esprimendo il “vero”, una misura consistente di valore. La distorsione è
relativa all’espressione della misura di valore “reale”.
Inoltre, vi sono distorsioni dovute allo specifico formato del questionario e del
mezzo di pagamento scelto. Si osserva infatti che ogni tipologia di pagamento
(tassa, aumento di prezzo, donazione ad un trust) e il formato stesso della
domanda sulla WTP possono presentare problemi nel rilevare la “vera”
disponibilità a pagare.
Come quarto punto, notiamo le possibili distorsioni dovute a embedding effects.
Questo è un problema di scala. Il bene o servizio da valutare potrebbe essere
“incluso” in una scala di possibili livelli di offerta. Alcuni autori (Kahneman e
Knetsch, 1992) hanno concluso che gli individui sarebbero in certi casi insensibili
alla scala di fornitura, dimostrando di esprimere così non una WTP effettiva per lo
scenario descritto, ma un generico contributo ad una buona causa (effetto warm
glow). Altri autori sostengono invece che problemi di insensibilità sono prima di
tutto dovuti a carente strutturazione dello studio e del questionario, e che inoltre
appositi test statistici possono comunque essere effettuati;
Infine, possono emergere distorsioni “da informazione”. Siccome la risposta è
influenzata dalle informazioni sullo scenario, fornite dall’intervistatore, è
possibile presumere che maggiore è la pre-conoscenza del bene, minori saranno
queste distorsioni, in termini di (eccessiva) varianza delle stime di WTP. Occorre
però notare che la familiarità con il bene in esame è una questione di grado: la
familiarità non implica necessariamente esperienza diretta precedente, e
l’esperienza diretta non implica la familiarità (Bishop e Romano, 1998; Kenyon e
Edwards, 1998). Inoltre, l’effetto di differenti livelli di informazione fornita non
ha una direzione definita sulla WTP espressa, in quanto questo dipende dal tipo di
informazione e dal suo contenuto. Un risultato raggiunto in letteratura è che una
maggiore informazione diminuisce la probabilità di ottenere risposte nulle o di
protesta (Hanley e Munro, 1993). Un effetto di information overloading può
invece emergere quando è fornita troppa informazione: gli utenti non possono
assimilare informazioni che entro certi limiti. Nella prospettiva di chi effettua la
ricerca, occorre quindi gestire un trade off fra realismo e distorsioni derivate
dall’informazione fornita.
Sono stati proposti, per limitare e testare le distorsioni presenti, alcuni test di
“consistenza”, relativi sia alla validità sia all’affidabilità delle stime ottenute. Per
quanto riguarda la validità, in parte occorre limitare e, se possibile, “smascherare”
eventuali comportamenti strategici, in parte occorre costruire uno scenario capace
di “costruire” le preferenze fornendo un supporto (questionario) ed informazioni
consistenti, plausibili, rilevanti ed accettate. Mitchell e Carson (1989) definiscono
75

tre situazioni: content validity , che fa riferimento alla struttura del questionario,
alla descrizione del bene e relativa fornitura di informazione, e ai metodi di
rivelazione delle preferenze utilizzati; criterion validity , che riguarda la
consistenza delle stime con misure di prezzo ottenute in mercati reali o
sperimentali; construct validity (suddivisibile in convergent e theoretical), cioè il
grado in cui le stime sono consistenti con misure rivelate tramite tecniche
alternative, quali costi di viaggio (convergent), o con le aspettative derivate dalla
teoria (theoretical).
Fra i possibili test statistici utilizzabili, si possono elencare i seguenti. In primo
luogo, test di validità teorica volti a verificare se i risultati sono consistenti con le
ipotesi della teoria economica. Di solito, si analizza l’influenza statistica del set di
variabili socio-economiche sulle stime della WTP, verificando la significatività dei
coefficienti; un secondo test verifica l’effetto di scala sulla stima della WTP.
Si vuole analizzare la rilevanza della distorsione dovuta a embedding,
analizzando come e se la WTP sia sensibile alle variazioni di scala. Un fallimento
del test indica, secondo alcuni autori sopra citati, che la VC non misura una reale
variazione di benessere, ma una soddisfazione generica dovuta alla partecipazione
alla fornitura di un bene pubblico (Andreoni, 1989). Un ultimo test di validità
teorica analizza il rapporto fra WTP e livello di reddito: se il bene in esame è
normale, la WTP deve incrementare all’aumentare del reddito, con un coefficiente
di elasticità maggiore di zero xx . In secondo luogo, test di convergenza delle stime:
questo tipo di esame statistico analizza le stime WTP della VC confrontandole con
stime ottenute trame altre metodologie di preferenze rivelate xxi o, quando
possibile, con la “vera” WTP espressa in mercati reali. Infine, oltre a misure della
validità teorica, abbiamo misure di test che testano l’affidabilità delle stime.
Possiamo essere infatti interessati a verificare l’affidabilità temporale,
conducendo l’analisi in periodi differenti e distanti fra loro xxii . Questo test viene
definito in letteratura test-retest procedure (Romano e Viganò, 1998) e si propone
di effettuare la stessa analisi, in tempi diversi, sullo stesso campione. Per gli
elevati costi è raramente applicato; inoltre si fonda sull’ipotesi di invarianza delle
variabili che influenzano la WTP. L’affidabilità delle stime può essere inoltre
migliorata perfezionando le tecniche di campionamento, ed aumentando la
numerosità campionaria, in quanto lo standard error della media diminuisce
all’aumentare della numerosità. Mitchell e Carson (1989) propongono infine di
incrementare l’affidabilità tramite uso di stimatori robusti che limitino l’effetto di
valori outliers sulla stima della WTP media.
xx In letteratura, dato che sono state rilevate spesso figure inferiori all’unità, si è aperto un
dibattito sulla effettiva e corretta misura dell’elasticità al reddito. Ma come Flores a Carson (1997)
notano, le analisi di VC forniscono una elasticità al reddito per livelli costanti della quantità, che è
differente dalla elasticità al reddito della domanda, calcolata per livelli della quantità che variano.
Un bene di lusso, a quantità costanti, può presentare un’elasticità al reddito minore di uno.
xxi Come notano Bishop e McCollum (1998), effettuare una analisi dei costi di viaggio è
sempre una opzione non costosa, e complementare, da associarsi alla rivelazione di dati per uno
studio di VC.
xxii Si veda Riganti e Willis (1997).
76

3.2.2.2. Choice modelling
Introduciamo ora una seconda metodologia di stima nell’ambito delle analisi
mediante preferenze dichiarate, utilizzata solo recentemente nel campo delle
analisi su risorse ambientali, l’approccio conjoint analysis xxiii in cui rientrano
tecniche le quali possono essere accomunate sotto il nome di choice modelling, in
altre parole tutte quelle metodologie estimative che fondano la loro analisi su
modelli di scelta sperimentale multi-attributo. In questo paragrafo si analizzeranno
le potenzialità che questo approccio può presentare per la stima delle preferenze
dei beni ambientali.
L’idea alla base del metodo rimane quella secondo la quale gli utenti (e non
utenti) abbiano un assetto di preferenze (latenti) associate al consumo di beni
pubblici (puri o impuri) e che tali preferenze siano associate a valori sia di uso sia
di non uso. Come per la valutazione contingente, lo scenario di policy deve essere
accuratamente descritto, e il mezzo di pagamento specificato ed accettato come
plausibile e rilevante.
Nei confronti della valutazione contingente, la tecnica choice modelling si
differenzia principalmente poiché offre la possibilità di valutare le preferenze per
singoli attributi quanti-qualitativi del bene in esame xxiv . Si possono misurare,
quindi, le preferenze e le variazioni di benessere associate a scenari alternativi allo
status quo dove solo uno, od una serie di attributi, variano. Questo permette di
valutare la significatività di ogni singolo attributo, servizio o funzione del bene
ambientale, come fattore esplicativo della domanda. Inoltre, si possono valutare le
variazioni di benessere fra lo status quo e gli scenari alternativi delineati,
aggregando il valore dei singoli elementi che definiscono l’offerta in un dato
scenario.
La metodologia di conjoint analysis / choice modelling presenta le seguenti
caratteristiche principali. Innanzitutto, possiede la potenzialità di gestire ed
xxiii Il termine conjoint analysis è una definizione generica, risalente al lavoro di Green e
Srinivasan (1978), per definire metodologie diffuse da tempo nella letteratura di marketing e
nell’ambito di economia dei trasporti, volte ad analizzare scenari multi-attributo, con beni definiti
su di un vettore di caratteristiche. Il paradigma teorico di riferimento è la teoria micro-economica
sviluppata da Lancaster (1991), la quale assume che i consumatori percepiscano il bene come
definito da un vettore di caratteristiche dalle quali traggono soddisfazione, e alle quali è quindi
possibile assegnare specifici prezzi ombra. In tal senso, la ricerca empirica potrebbe essere
indirizzata ad analizzare se e come il bene-servizio ambientale possa essere disaggregato in un
insieme di “qualità” che lo definiscono e ne compongono il “valore” aggregato.
xxiv Il contesto della conjoint analysis, con le scelte di sperimentali, ha la caratteristica singolare
di caratterizzare un contesto sperimentale di analisi, dove vi è la possibilità, da parte del
ricercatore, di modellare la struttura scegliendo (a) il numero di alternative, partendo da un minimo
di due, con la presenza necessaria di uno status quo per rendere possibili le valutazioni monetarie;
(b) il numero degli attributi; (c) il numero dei livelli per ciascun attributo. Si utilizza il supporto
teorico fornito dall’analisi di Lancaster (1991), che definisce i beni oggetto di consumo come
bundle of characteristics.
77

analizzare contesti nei quali il bene ed i relativi cambiamenti dallo status quo sono
multi dimensionali e devono essere disaggregati. Questo porta ad una maggiore
capacità investigativa, nell’analizzare i trade off fra diverse caratteristiche e
funzioni xxv ; si possono verificare circostanze in cui per lo stesso bene ambientale
sono possibili diversi livelli di offerta, oppure situazioni in cui la stima concerne
un bene complesso la cui offerta è modulabile secondo combinazioni variabili
nelle caratteristiche che lo compongono. Infine, può verificarsi il caso in cui
l’interesse del committente sia rivolto non tanto alla conoscenza del valore del
bene, quanto alla determinazione del valore dei singoli attributi e dei trade off
rilevanti. Si possono quindi valutare le WTP per i singoli attributi, le misure di
benessere associate a variazioni, fra diverse alternative, di uno o più attributi, e
ricavare una classificazione implicita dell’importanza relativa di ciascun attributo.
In secondo luogo, tale tecnica evita l’esplicita misura della disponibilità a pagare
tramite domanda diretta relativa alla WTP tipica della VC. Il prezzo è inserito come
“caratteristica” del bene offerto, e varia tra le diverse alternative, per le quali è
richiesta al rispondente una classificazione, che può essere cardinale o ordinale.
Pur essendo una variante della VC xxvi , ne evita quindi i due problemi principali:
la domanda diretta relativa alla WTP e la descrizione del bene, che è presentato
come omogeneo, senza l’effettiva possibilità di verificare quali caratteristiche
influiscono maggiormente sulla risposta, sia in termini positivi sia negativi.
Come terzo punto, notiamo che, come le altre tecniche basate su preferenze
espresse, può misurare ogni tipo di valore di uso e non uso. Sembra comunque
possedere un vantaggio comparato per le analisi ex ante (rispetto ad un certo
intervento/progetto), dove è possibile formulare scenari su ipotetici regimi di
gestione tra loro alternativi.
Inoltre, le tecniche choice modelling possono, nello specifico contesto dei beni
forestali, strutturare scelte fra alternative di offerta associate a diversi siti, o
alternative caratterizzanti la stessa istituzione (stesso sito) con diversi profili
qualitativi (e di prezzo) xxvii . Ogni alternativa deve possedere almeno due attributi
fra i quali deve sussistere un rilevante trade off. Nel caso in cui la ricerca sia
finalizzata a misurazioni monetarie, all’interno del nucleo degli attributi, uno di
questi sarà il prezzo (il fattore monetario di costo).
Infine, la valutazione ottenuta utilizzando questa tecnica permette la stima del
valore economico per ogni alternativa presentata, de-composta in attributi e livelli
xxv Pur non essendo specifico al patrimonio forestale, il paper di Cambpell et al. (2006) è
interessante in quanto pone in evidenza (empirica) il problema delle preferenze lessicografiche
(con un fattore che non è soggetto a trade off, ed è in ogni caso preferito agli altri nei choice sets),
che può incidere in modo distorsivo sulle stime del valore di beni multi-funzionali e multi-attributo
in contesi di CM.
xxvi È preferibile affermare che la VC dicotomica-referendaria è un caso specifico- ossia il caso
più semplice a scelta singola- delle tecniche di choice modelling.
xxvii I punti (i)-(iv), seppure indicati come attrattive della famiglia delle tecniche conjoint
analysis, si ritengono maggiormente rilevanti nel caso specifico degli esperimenti di scelta.
78

(le caratteristiche del bene oggetto dell’analisi). Questo è un elemento di grande
potenzialità e interesse per enti, agenzie pubbliche e soggetti privati che vogliano
valutare eventi e scenari caratterizzati da diversi attributi e diversi livelli degli
stessi attributi, anche in assenza di risorse che permettano di effettuare valutazioni
separate per ogni alternativa di policy.
Le tecniche che derivano dall’ambiente conjoint analysis sono da considerarsi
complementari alle più sperimentate metodologie di valutazione contingente, le
quali offrono ampia flessibilità operativa ma presentano alcuni svantaggi sopra
evidenziati. Choice modelling rappresenta quindi un “ombrello” che nasconde una
serie di approcci tra loro collegati, dove scelte, classificazioni tra alternative
diverse costituiscono il nucleo della tecnica estimativa. Se le attrattive del metodo
sono state descritte, lo svantaggio maggiore sembra derivare dal numero di scelte
ripetute, che l’intervistato deve effettuare, relativamente ad un bene che è
suddiviso in molti attributi e livelli. L’economia e la psicologia sperimentale
sembrano infatti aver trovato qualche evidenza empirica all’esistenza di limiti
cognitivi relativi al numero di informazioni e scelte che gli individui possono
ricevere e analizzare in modo consistente, in una data unità di tempo.
3.2.2.3. Costi di viaggio
Il metodo dei costi di viaggio (travel cost) xxviii utilizza invece dati sui costi di
viaggio e su altri elementi di costo della visita ad uno specifico sito ambientale,
quali fattori per inferire il valore ricreazionale del bene in esame. Anche se
mediante questo metodo è possibile stimare valori di mercato e non di mercato,
tuttavia affidarsi a dati di comportamento limita la valutazione ai valori
ricreazionali di uso diretto, cioè di fruizione, e non permette l’analisi su
cambiamenti ipotetici dell’offerta. La stima della WTP si basa quindi sulle spese
sostenute in loco per la fruizione dei servizi offerti dalla risorsa. Esistono
essenzialmente due modelli in letteratura: il modello zonale e quello individuale.
Nel primo caso si divide il bacino di utenza in zone omogenee rispetto al costo e
alle altre variabili esplicative che condizionano la visita. Sulla base di tali zone
omogenee rispetto ai costi, si procede alla stima della curva di domanda
dell’esperienza ricreativa xxix .
Nella versione individuale, si può osservare la domanda di visite (numero di
viaggi) come funzione del costo “totale” del viaggio. Si considera come variabile
dipendente il numero di visite effettuate dagli utenti e come variabile indipendente
il costo del viaggio. Questi dati possono essere usati per inferire il valore delle
componenti, anche non di mercato (ma non di non uso), dei beni culturaliambientali.
Il valore del sito è misurato dall’area sottesa alla curva di domanda
xxviii
Si veda Bockstael (1995).
xxix
Si vedano Signorello (1995) e Freeman (1993) per descrizioni più dettagliate sulle fasi di
stima.
79

individuale, o dalla somma delle domande, ad un livello aggregato. Possibili e
noti problemi nascono dal fatto che
(a) non sono espliciti i legami di sostituibilità o complementarietà con altri
siti;
(b) si misurano solo valori di uso, o al massimo di non uso “complementare”
alla fruizione, se è possibile ipotizzare un legame di weak complementarity
tra componente ricreativa e componente valoriale di non uso (Freeman,
1993) xxx dato che le informazioni sono site-specific;
(c) è necessaria una variazione, non sempre osservata, nel numero di viaggi
effettuati dagli individui verso il sito. Invece, il metodo “zonale” prescinde
dalla derivazione di domande individuali per il numero di visite, e si basa
sull’idea di utente rappresentativo.
Infatti, la stima della domanda avviene in base ad una suddivisione dell’area di
provenienza dei visitatori in un certo numero di sub-zone omogenee (usualmente
a cerchi concentrici parendo dal sito oggetto di indagine). Quindi, conoscendo il
flusso dei visitatori, la loro provenienza e i costi di viaggio, è possibile ricostruire
una curva di domanda aggregata come relazione tra numero dei visitatori e
“prezzo” della visita (WTP per la visita). Il vantaggio del metodo zonale è che, a
differenza del precedente, può essere utilizzato anche per siti che presentano una
minima frequenza di visita per ogni utente (anche una sola visita nel periodo
considerato). La “domanda” marshalliana è stimata sulla base dell’aggregazione
della variabilità della WTP fra i visitatori, non sulla base della funzione di
domanda individuale (numero di visite come funzione del prezzo della visita). In
entrambi i casi, se il viaggio include più siti visitati, il valore economico di un sito
quantificato mediante travel cost potrebbe risultare sovrastimato. Per un’analisi
critica più estesa si veda anche Nuti (2001, pp. 304-319).
3.2.2.4. Prezzo edonico
Il metodo del prezzo edonico è basato sull’idea che le proprietà non sono
omogenee e possono differire tra loro rispetto ad una varietà di caratteristiche;
esso si basa sul fatto che i prezzi delle abitazioni sono influenzati da numerosi
fattori (numero delle stanze, distanza dal luogo di lavoro, dimensione del
giardino) a cui si aggiungono fattori legati alla qualità ambientale locale (come
per esempio la vista o l’accesso ad un parco alberato). In questo contesto il prezzo
di un appartamento o di una casa riflette la disponibilità a pagare dei residenti al
fine di avere un facile accesso a foreste urbane (o ad altro) e per consumarne gli
amenity values. Mediante il metodo del prezzo edenico, in contesti forestali, si
cerca quindi di misurare il prezzo delle abitazioni in zone caratterizzate da diversa
distanza rispetto ad un’area verde/afforestata e di vedere come varia il prezzo
quando cambia la distanza, mantenendo ogni altro fattore costante. Un esempio di
xxx Riteniamo sia utile ricordare che “non uso” e “non di mercato” non sono sinonimi.
80

domanda a cui questo metodo cerca di rispondere è: se il patrimonio
boschivo/forestale in un’area urbana o peri urbana migliora, che cosa possono
dirci le modificazioni nei valori immobiliari sul modo in cui la gente valuta il
patrimonio boschivo?
Una funzione che mette in relazione il prezzo delle abitazioni con la distanza da
un’area afforestata costituisce un esempio di funzione del prezzo edenico da cui si
passa a funzioni di domanda del bene ambientale considerato. La stima del prezzo
edonico marginale, infatti, è solo il primo passo per la stima di una funzione di
domanda della qualità ambientale. Il passo successivo è quello di considerare le
diverse persone come dotate di preferenze diverse per la qualità dell’ambiente e di
altre caratteristiche diverse, come ad esempio il reddito. Si perviene infine ad una
funzione di domanda che esprime il prezzo del bene ambientale come funzione
della quantità, del reddito e di altre caratteristiche legate alle preferenze. Ci sono
tuttavia alcune problematiche nella realizzazione di uno studio in cui si applica il
metodo del prezzo edonico: esso richiede ampi datasets su limitati periodi di
tempo, che sono difficili da reperire; inoltre le applicazioni empiriche devono
considerare problemi legati ad elevata collinearità e la scelta della forma
funzionale.
3.3. Alcune considerazioni sul “trasferimento del beneficio”
Il metodo del trasferimento del beneficio (benefit transfer) utilizza l’informazione
ottenuta in una certa situazione e ad un certo riferimento temporale (study site) al
fine di inferire il valore economico di beni o servizi ambientali privi di mercato xxxi
in un altro luogo e in un'altra situazione temporale di interesse (policy site) xxxii .
Mediante questo approccio le stime economiche vengono trasferite o in unità di
valore monetario (medie o mediane) o come funzioni condizionate sulle variabili
esplicative che definiscono gli attributi di un contesto di scelta economico ed
ecologico.
Il principale vantaggio di tale metodo è che di fatto permette di evitare i costi e i
tempi richiesti dalla realizzazione di uno studio di valutazione originale mediante
indagine ad hoc (ad esempio, costi di viaggio, valutazione contingente, ecc.)
perché utilizza stime/valori ottenuti in studi precedentemente realizzati in contesti
analoghi a quello di interesse attuale. Esempi in campo forestale possono riferirsi:
all’utilizzo di valori per una giornata ricreativa trascorsa in uno specifico bosco
ottenuti mediante un’analisi dei costi di viaggio al fine di valutare il beneficio
della medesima attività in un altro bosco (policy site); all’utilizzo di valori relativi
xxxi Si può trattare di un valore economico positivo o negativo e riguardare un beneficio netto
che quindi, eventualmente, potrebbe essere un costo.
xxxii La prima sintesi di studi che possa essere chiamata trasferimento del beneficio apparve
nella metà degli anni Ottanta (Sorg e Loomis, 1984).
81

alla disponibilità a pagare per preservare un bosco dal rischio di incendio ottenuti
mediante uno studio di valutazione contingente effettuato in uno specifico sito
(study site) in un altro sito; all’utilizzo della disponibilità a pagare per abitazioni
prossime ad un bosco, che si riferisce quindi anche al valore scenico e ricreativo
del bosco (o al valore di amenity del bosco), ottenuta mediante uno studio di
analisi dei prezzi edonici in un contesto peri-urbano ad un altro e simile contesto
(policy site).
Chiaramente però le stime ottenute da trasferimento del beneficio sono accurate se
lo erano le stime iniziali dei benefici. Di fatto, l’accuratezza del trasferimento del
beneficio è infatti in parte condizionata sugli errori di misurazione contenuti negli
studi originari. Qualsiasi debolezza presente nello stock di conoscenza disponibile
dagli studi originari influenza quindi direttamente l’abilità del ricercatore di
condurre un valido ed affidabile trasferimento del beneficio. Alcuni aggiustamenti
sono comunque necessari e auspicabili se le condizioni o le assunzioni dello
studio originario sono differenti rispetto a quelle del target policy site. Un
esempio in questo senso riguarda gli aggiustamenti necessari per quanto riguarda
il livello di reddito della popolazione, anche se non sempre tali informazioni
socio-demografiche vengono uniformemente rilevate o divulgate negli studi
originari.
Il trasferimento delle stime monetarie (in media o mediana) o delle funzioni di
domanda condizionate sulle variabili esplicative che definiscono gli attributi di un
contesto di scelta ecologico e economico implica, come indicato in Wilson e
Hoehn (2006) xxxiii , che le funzioni di valore/domanda possano venire stimate
i. utilizzando i dati di valore originari,
ii. mediante una meta analisi xxxiv delle funzioni di valore/domanda xxxv , (
iii. derivandole da un processo di calibrazione econometrica come quella
ottenuta nel trasferimento del beneficio strutturale. A queste distinte
possibilità se ne aggiunge una quarta che viene indicata come il
trasferimento del beneficio Bayesiano; esso viene indicato come una
promettente direzione per il trasferimento del beneficio che utilizza dati di
choice modelling (Morrison e Bergland, 2006).
La procedura più semplice per condurre uno studio basato sul trasferimento del
beneficio richiede che venga selezionato lo study site (da cui mutuare i valori)
xxxiii Per una recente ed accurato approfondimento sul metodo del trasferimento del beneficio si
veda il numero monografico di Ecological Economics, 60, dicembre 2006. Per informazioni
dettagliate su come implementare e disegnare un trasferimento del beneficio si vedano Rosenberg
e Loomis (2003) e Desvouges et al. (1992).
xxxiv Per meta-analisi si intende generalmente una metodologia per sintetizzare i risultati di
studi di valutazione esistenti mediante la stima di relazioni statistiche fra i valori riportati negli
studi e le variabili esplicative che catturano l’eterogeneità all’interno e fra gli studi. Per un
approfondimento sulla meta-analisi si veda Bergstrom e Taylor (2006).
xxxv Trasferendo la funzione di domanda e non semplicemente il valore o i valori puntuali, si
possono fare opportuni aggiustamenti alle stime di valore basati su specifiche caratteristiche del
sito oggetto di analisi.
82

che, nell’opinione dell’analista, sia ritenuto il più simile al policy site in termini
sia di caratteristiche della domanda sia di caratteristiche dell’offerta. Se c’è più di
uno study site (o più di un valore stimato per un certo study site), si potrebbe usare
un range, calcolare un valore medio o un valore mediano oppure pesare
soggettivamente i valori basandosi su giudizi sulla propria qualità/accuratezza
prima di considerarne la media. Se il valore dello study site differisce in termini
temporali dalle necessità del policy site, il valore che si intende utilizzare dovrà
essere corretto per le variazioni dei prezzi mediante un opportuno indice dei
prezzi.
Un approccio più sofisticato è quello di applicare tecniche meta-analitiche ad un
campione più ampio di dati riferiti a diversi study site che rappresentano una certa
varietà nelle caratteristiche della popolazione e del bene/luogo oggetto di
indagine. L’equazione considerata nella meta-analisi può inoltre includere
variabili che riflettono le differenze nei metodi utilizzati negli studi inclusi nel
campione (ad esempio preferenze rivelate o diverse forme di preferenze espresse).
Un metodo ulteriore è quello proposto da Smith et al. (2002) che consiste
nell’utilizzare i dati di diversi study site e successivamente diversi metodi per
“calibrare” i parametri di una funzione in cui si assumono certe preferenze per le
caratteristiche del sito. La funzione di preferenze calibrata può successivamente
essere utilizzata per calcolare i valori per una varietà di progetti riferiti a policy
site.
Nel trasferimento del beneficio bayesiano si possono valutare gli effetti dovuti a
contesti diversi; tale approccio riesce a produrre per il ricercatore una
distribuzione di stime di beneficio per differenti attributi ambientali permettendo
di chiarificare l’influenza delle differenze del sito e della popolazione sulle stime
dei valori.
Come abbiamo detto, il principale vantaggio dell’approccio del trasferimento
del beneficio è quello di permettere di evitare la realizzazione di uno studio di
valutazione originale che richiede tempo e ingenti risorse. Fra gli svantaggi,
invece, va sicuramente detto che vi è una forte dipendenza fra i risultati del
trasferimento del beneficio e la qualità degli studi di valutazione originari. Inoltre
il contesto di studio originario, per quanto simile, difficilmente potrà essere
equiparabile a quello attuale per quanto riguarda la presenza di eventuali beni
sostituti, il livello di reddito della popolazione (soprattutto in contesti di
trasferimento del beneficio internazionali), il contesto biofisico ed il contesto
temporale.
3.3.1. Potenziali errori e validità dei trasferimenti del beneficio
Secondo Rosenberg e Stanley (2006), vi sono tre diverse potenziali fonti di errore
per l’accuratezza del trasferimento del beneficio:
83

- la misurazione dei valori è inevitabilmente soggetta ad errori casuali e ad
errori che il ricercatore può effettuare e ciò complessivamente inficia i
risultati degli studi originari.
- si hanno errori di generalizzazione quando le stime degli study sites
vengono adattate per rappresentare differenti policy sites. Tali errori sono
in relazione inversa rispetto al grado di corrispondenza (similitudine) fra
study site e policy site; si ritiene inoltre che tali errori vengano ridotti
trasferendo le intere funzioni (di domanda) anziché le stime puntuali o i
singoli valori.
- si ha una distorsione da selezione di pubblicazione quando gli obiettivi di
pubblicazione limitano le applicazioni di trasferimento del beneficio. In
sostanza si ritiene che la letteratura empirica non sia un campione corretto
(non distorto) dell’evidenza empirica; l’attività di selezione delle
pubblicazioni tende a privilegiare lavori con risultati statisticamente
significativi o per risultati che si conformano alle aspettative teoriche.
Un fattore sicuramente importante che influenza la validità del trasferimento del
beneficio è il grado di similitudine fra lo study site e il policy site. Ad esempio
sono stati rilevati minori errori quando sono stati effettuati trasferimenti intraregionali
rispetto a quelli inter-regionali. Ciò è probabilmente dovuto al fatto che
siti intra-regionali condividono molteplici attributi e ciò li rende simili nella
struttura e nella funzione (Loomis e Rosenberg 2006). Al di la di queste
considerazioni, diversi autori hanno comunque proposto protocolli/criteri al fine
di ridurre gli errori. Fondamentalmente come ripreso in Loomis e Rosenberg da
Boyle e Bergstrom (1992) si ritiene che:
- il bene non di mercato valutato nello study site deve essere identico al
bene non di mercato che si vuole valutare nel policy site;
- la popolazione influenzata dal bene non di mercato dello study site e quella
del policy site devono avere caratteristiche identiche;
- l’assegnazione dei diritti di proprietà in entrambe le situazioni (study site
and policy site) deve condurre alla medesima misura di welfare.
Il più delle volte tuttavia è in pratica difficile che il bene e la popolazione siano
identici nelle due situazioni, perciò si ritiene in modo più flessibile che debbano
essere “simili”. Si ritiene comunque che pochi ricercatori che applicano il
trasferimento del beneficio si uniformino allo stato dell’arte e si sforzino di
accordarsi alle buone prassi (Abt Associates, 2005)
Intuitivamente, comunque, quando si conduce uno studio applicando l’approccio
del trasferimento del beneficio, sarebbe preferibile utilizzare le informazioni
derivanti da uno studio in cui l’oggetto di indagine sia geograficamente vicino a
quello di interesse (per cui quindi si vogliono stimare i benefici). In questo modo
infatti sarà più verosimile supporre che il bene valutato e la popolazione
interessata saranno simili (Ready e Navrud, 2006). Ciononostante, in alcune
situazioni può essere di interesse trasferire i valori non internamente ad un paese o
84

ad una regione bensì a livello internazionale. In tale contesto bisogna
probabilmente affrontare le seguenti questioni metodologiche (si veda per
maggiori dettagli il lavoro di Ready e Navrud, 2006):
i. la conversione di valuta in una valuta comune per i valori desunti dagli
studi considerati xxxvi ;
ii. le differenze negli attributi misurabili degli utilizzatori;
iii. le misure di ricchezza vs misure di reddito;
iv. le differenze culturali;
v. l’ampiezza del mercato;
vi. l’eventuale aggiustamento dei valori.
Nel complesso secondo lo studio di Ready e Navrud (2006), l’evidenza empirica
mostra che il trasferimento del beneficio a livello internazionale (se ben condotto)
è valido almeno quanto quello intra-paese. In generale, comunque, sia nel caso di
trasferimenti a livello internazionale, sia intra-paese, andrebbero condotti al
termine dell’applicazione alcuni test di validità per valutare la bontà dei risultati
ottenuti. I risultati sembrano risultare generalmente più affidabili quando il
trasferimento viene fatto o utilizzando una funzione di valutazione o una metaanalisi,
confermando l’importanza di utilizzare metodi sistematici per aggiustare i
valori dello study site al fine di tenere in considerazione le differenze nelle
caratteristiche della popolazione e del bene oggetto di indagine. Ready e Navrud
(2006) passando in rassegna gli studi di validità realizzati fino a oggi, concludono
che il margine di errore medio nel trasferimento a livello internazionale tende ad
essere compreso in un range 20%-40%, mentre i trasferimenti individuali hanno
errori ben più elevati (fra 100% e 200%). Questi errori sono simili nell’ordine di
grandezza della media e del range a quelli evidenziati nei traferimenti intra-paese.
3.3.2. Database di studi/lavori di ricerca disponibili per il trasferimento del
beneficio
A riconoscimento della popolarità dell’utilizzo del metodo del trasferimento del
beneficio e dei potenziali risparmi nei costi, diverse organizzazioni hanno creato e
reso disponibili online ampi database di studi di valutazione che possono essere
utilizzati nel trasferimento del beneficio. Essi forniscono non solo i valori stimati
in ciascuno studio ma anche altri dati sulla metodologia degli studi in formato
standardizzato cosicché si possa valutare se questi sono adatti all’esercizio di
trasferimento. Il più ampio e dettagliato fra questi database è l’Environment
Valuation Reference Inventory (EVRI) che è stato creato e viene mantenuto
dall’agenzia ambientale federale Canadese (http://www.evri.ec.gc.ca/evri/). Un
xxxvi Va sottolineato a questo proposito che individui identici che utilizzano diverse valute
avranno la medesima disponibilità a pagare reale solo se hanno il medesimo reddito reale e
fronteggiano i medesimi prezzi reali. In questo caso il tasso di cambio appropriato per convertire i
valori in valuta comune è il tasso di cambio aggiustato per le parità del potere d’acquisto (PPP)
(Ready e Navrud, 2006).
85

altro database piuttosto popolare è quello della Environmental Protection Agency
del Nuovo Galles del Sud, chiamato ENVAL, che si concentra su studi australiani e
del Sud-Est asiatico (1). Nonostante questi database siano ottimi per ottenere una
panoramica degli studi disponibili, Loomis e Rosenberg (2006) ritengono che un
notevole salto verso la riduzione degli errori si otterrebbe se si potessero utilizzare
i dati grezzi degli studi originali. Ciò permetterebbe ad esempio di trattare in
modo diverso le risposte di protesta oppure di riparametrizzare i dati
suddividendoli per sub-aree di interesse.
3.4. Le procedure di sconto dei costi e benefici futuri nelle analisi di
valutazione: una disamina critica della teoria economica e linee guida
per le applicazioni
La procedura di attualizzazione dei flussi di beneficio e costo associati a periodi di
tempo futuro (discounting) è uno dei cardini della metodologia (di valutazione e
scelta) analisi costi-benefici, sia sul livello meramente finanziario sia su quello
economico sociale, nel quale entrano in gioco i valori di costo e benefico legati a
prezzi ombra, rilevabili con le tecniche basate su disamina delle preferenze
rivelate (travel cost) o espresse (CVM, CM). Al fine di riportare ad un unico valore
monetario (present value) un flusso di costi e benefici da un tempo T0 (oggi) ad
un tempo Tfinale, un uso appropriato della procedura di sconto e consistente con la
teoria economica è un aspetto fondamentale xxxvii . La definizione di un valore
presente per ciascuna delle opzioni di investimento (pubbliche e private) definite
(selezionate) permette di effettuare un confronto ed una valutazione razionale al
fine di massimizzarne il valore per la società.
È utile aprire una parentesi sulle diverse possibili metodologie decisionali
nell’ambito dell’analisi costi benefici. La più nota e, vedremo, più efficace, è la
tecnica basata sul calcolo del valore attuale/presente. Il saggio di sconto entra in
gioco in quanto il valore presente è calcolato come:
Vp= B0-C0/(1+r0) + B1-C1/(1+r1)+ B2-C2/(1+r2)+………+ BT-CT/(1+rT) xxxviii
Il saggio di sconto r, ed il relativo fattore di sconto (discount factor 1+r),
assumono valori differenti di anno in anno, rappresentando diversi costi
opportunità, variabili nello scenario dinamico. Come vedremo, in alcuni casi, è
possibile applicare per maggiore semplificazione analitica un unico tasso di
sconto, costante nel tempo, che può rappresentare o un saggio medio di sconto
xxxvii Ricordiamo che «The economic value of a resource-environmental system as an asset can
be defined as the sum of the discounted present values of the flows of all the services» (Freeman,
1993, p. 5). Ad esempio, i costi marginali del cambiamento climatico (social cost of carbon) sono
usualmente calcolati in termini di present values (Pearce, 2003; Guo et al., 2005).
xxxviii I pedici da 0 a T rappresentano i diversi periodi di tempo considerati.
86

(Pearce, 2001) o un livello medio di lungo periodo dei costi opportunità
rilevanti xxxix .
Questa procedura di analisi conduce alla definizione di un unico valore monetario
per ogni opzione esaminata. La diversa distribuzione nel tempo dei costi e
benefici e la variabilità del fattore r incidono nella valutazione dell’opzione più
desiderabile, non rilevabile “a prima vista” senza una disamina più approfondita.
Il calcolo del valore presente può apparire una via identica alla valutazione tramite
confronti dei benefit cost ratio (B/C), attualizzati al loro valore presente. Anche nel
caso i due flussi siano correttamente scontati per riportarli al loro valore presente,
l’uso del rapporto fa emergere un problema di scala: diverse differenze tra B e C
possono condurre ad un medesimo ratio (es. 500-250 e 1000-500 portano
entrambi ad un ratio 2, ma il secondo è chiaramente preferibile). La prima
procedura analizzata è quindi consigliabile.
Un'altra procedura storicamente utilizzata per effettuare scelte in ambiti privati e
pubblici è quella del tasso di rendimento interno, utilizzato, ad esempio,
all’interno della teoria degli investimenti del modello macroeconomico
Keynesiano-Hicksiano. Per ogni investimento si calcola quel tasso di interesse che
eguaglia a zero la sommatoria (il flusso) dei benefici e costi, e lo si confronta con
il costo opportunità o tasso di interesse di mercato. Maggiore è il rendimento
interno, più elevato il valore dell’investimento. Si può notare però che questa
procedura e l’attualizzazione del valore presente portano a medesimi risultati solo
se la dinamica dei costi e dei benefici è standard, con costi fissi elevati nei periodi
vicini T0 e benefici nel medio lungo periodo. In ambito ambientale è possibile
ipotizzare anche andamenti inversi, con benefici economici nel presente e costi
economico-ambientali nel lontano futuro. In questi casi la procedura basata sul
rendimento interno non è robusta (Nuti, 2001). Per finire. Notiamo come la
diffusa tecnica del break even, pur potendo in certi casi contemplare l’uso dello
sconto dei flussi futuri, può non condurre a scelte razionali in quanto sottostima
ciò che accade nel lungo periodo, o meglio, non considera il flusso di costi e
benefici dopo il punto di break even, che assume il significato di Tfinale.
Abbiamo finora introdotto il concetto di saggio di sconto ed esaminato le diverse
procedure di valutazione costi benefici nelle quali lo sconto dei flussi futuri è
utilizzato. La differenza tra un’analisi costi benefici standard ed una sociale è
definibile su diversi livelli. Avendo già affrontato in altra sede il problema della
rilevazione e monetizzazione dei pezzi ombra da integrare nella ACB sociale, il
problema relativo al discounting è, in sintesi, la definizione del saggio di sconto
sociale e la sua dinamica nel (lungo) periodo considerato, da T0 (oggi) ad un
tempo Tfinale.
xxxix Ad esempio, il rendimento storico di lungo periodo dei corsi azionari e/o obbligazionari.
87

I punti maggiormente critici dal punto di vista teorico e metodologico, che
discuteremo criticamente nel prosieguo, sono infatti i seguenti:
- La scelta di un tasso di sconto (sociale) xl , basato o su considerazioni dal
lato del consumo (domanda) o dal lato della produzione (offerta). Il
saggio di sconto rappresenta il costo opportunità (intertemporale) col
quale il progetto di investimento deve confrontarsi. In questa sede non
affrontiamo il dibattito, più filosofico, sulla possibilità di applicare, in
situazioni caratterizzate da beni pubblici ambientali, un saggio pari a
zero, che rende ogni beneficio futuro, anche distante nel tempo,
esattamente uguale, nel suo “peso”, al valore del tempo T0. Vedremo
che la scienza economica porta ad individuare sempre tassi di sconto
che, pur potendo assumere valori bassi (minori a quelli di mercati),
sono sempre positivi.
- La dinamica del saggio di sconto, o costante tra periodi, in base ad
ipotesi su un tasso medio di sconto per il lasso di tempo analizzato, o
variabile. La letteratura recente, partendo da Weitzman (1998), ha
introdotto un nuovo elemento di ragionamento etico-economico nella
analisi costi benefici ambientali: la consistenza teorica e fattibilità
empirica di tassi di sconto iperbolici, o decrescenti nel tempo. Queste
dinamiche, unitamente alla monetizzazione dei prezzi ombra e alla
eventuale definizione di un saggio di sconto sociale minore del costo
opportunità di mercato, porterebbero usualmente a valutazioni più
favorevoli ad investimenti con benefici concentrati nel lungo periodo
(in analisi tra investimenti “ambientali”/ sociali), ed in genere a
valutazioni più favorevoli per investimenti di natura pubblico-collettiva
su opzioni di sviluppo alternative, che si confortano con i loro effettivi
costi opportunità. Quindi è evidente come considerazioni economiche
ed etiche, nel significato, in ogni modo economico, relativo alla
gestione di risorse che appartengono a più generazioni, siano cruciali
nel determinare, per ogni decisione di investimento e relativo processo
di valutazione, il tasso di sconto idoneo: corretto dal punto di vista
teorico e metodologico ed anche, aggiungiamo, condiviso tra più
discipline. Un uso non corretto (o un non uso) del tasso di sconto può
condurre a scelte inefficienti e/o arbitrarie. Il suo impatto sul calcolo del
valore presente, soprattutto in scenari di lungo periodo, è infatti
tendenzialmente maggiore di quello legato alla inclusione dei valori
extra mercato di uso e non uso. In parte, per un fattore meramente
xlxl Per tasso di sconto sociale (social discount rate) si intende un saggio di sconto che integri:
- considerazioni di carattere economico-etico, quali il carattere inter generazionale, di
lungo periodo (anche su lassi temporali di 50 e più anni), dei costi e benefici ambientali,
maggiore rispetto ad investimenti di mercato (tipicamente con ritorni entro i 20-25
anni);
- il carattere “sociale” degli interventi di investimento, che possono legarsi a costi
opportunità inferiori a quelli di mercato. Su questo aspetto esiste un dibattito che ha
radici profonde nella teoria economica (Layard, 1972).
88

matematico, l’effetto cumulato e moltiplicativo dei prezzi
intertemporali, che porta, anche per tassi di sconto inferiori a quelli di
mercato, a ridurre di molto il valore presente di grandezze future.
Analizziamo ora in modo più specifico, e facendo riferimento alla letteratura, i
due punti sopra delineati.
3.4.1. Il tasso di sconto sociale: teoria economica e prassi empirica
Abbiamo finora usato i termini tasso di sconto e costo opportunità quasi come
sinonimi, volendo indicare che le opzioni di investimento esaminate devono
confrontarsi con il loro effettivo costo opportunità. Nella discussione che segue,
prendendo spunto da un’impostazione teorica ed applicata consolidata (Nuti,
2001; Treasury, 2003), suddivideremo il ragionamento sul tasso di sconto tra un
livello legato al lato della domanda ed uno legato all’offerta.
Dal lato della domanda, il concetto di costo opportunità intertemporale va
ridefinito. La letteratura definisce come concetto cardine il social time preference
rate (STPR), che è il valore che la società (l’individuo) associa al consumo
presente raffrontato alle possibilità di consumo future xli . STPR ha due componenti:
un fattore di pura preferenza temporale (impazienza) degli individui e un effetto
ricchezza, legato alla considerazione per la quale, dato che il consumo pro capite è
ipotizzato crescere nel tempo, le future generazioni avranno maggiori possibilità
di esperire consumi ed utilità economiche maggiori xlii . Questo effetto è amplificato
se il consumatore è avverso al rischio e desidera smussare il ciclo di consumo nel
tempo (Groom et al., 2005). Per questo, è corretto scontare il futuro anche per un
secondo elemento, dato dal prodotto dell’elasticità marginale dell’utilità al
reddito xliii e la crescita media annua del consumo pro capite stimata nel futuro xliv .
Il saggio di preferenza pura per il presente è invece scevro da considerazioni
sulla crescita del consumo futuro, come se si ipotizzasse una crescita nulla. È un
parametro relativamente più psicologico che economico, pur configurandosi come
un effettivo elemento di preferenza intertemporale. L’evidenza empirica stima
xli Per un’analisi dettagliata e tecnica associata al modello di Ramsey si veda Groom et al
(2005). Per un classico contributo sul tema si rimanda a Feldstein (1964) e ad altri lavori raccolti
in Layard (1974).
xlii E di conseguenza saranno associati ad una utilità marginale del consumo inferiore.
xliii “The marginal elasticity of utility to income measures the curvature of the utility function.
The higher the value the less we care for a dollar more of consumption the richer we become”
(Sterner e Persson, 2007, p.8). Le implicazioni pratiche sono radicali, data l’implicita natura
logaritmica della funzione di utilità: l’utilità di 1.000.000 è solo 20% più elevata di un’utilità di
100.000. Per questo, come altri (Pearce, 2003, il quale nota come un valore unitario implica un
rapporto delle utilità marginali pari a dieci, posto dieci il rapporto tra i redditi di paesi “ricchi e
poveri”) suggeriscono più plausibili valori inferiori a uno. Nel loro caso, il valore unitario
compensava pragmaticamente la componente molto bassa di pura preferenza temporale, tendente a
zero.
xliv “The wealth effect describes how the agent will place less value upon additional units of
consumption in the future if their belief is that incomes at that time will be higher as a result of
economic growth” (Groom et al., 2005, p.452).
89

questo parametro in un range tra 0.5 e 1.5%, nei paesi industrializzati ad elevato
reddito e speranza di vita elevata. 1.5% è il ritorno storico di lungo periodo di
attività risk free per i risparmiatori nel Regno Unito. Si noti che, anche se in gran
parte la letteratura si affida al solo tasso di impazienza pura, altri autori (Evans e
Sezer, 2004, 2005; Pearce e Ulph, 1999) presentano una struttura del fattore di
preferenza inter temporale pura (non dipendente dai consumi) basato su due
elementi: pure time preference e life changes. Il second ha il vantaggio di essere
calcolabile direttamente dalle tavole di mortalità, ed è eterogeneo tra paesi. Alcuni
autori (Evans, 2004) assumono nullo il primo elemento; questo però può portare,
data l’inclusione del termine “speranza di vita”, a tassi leggermente più elevati
rispetto alla prassi solitamente utilizzata (0.1-0.5%). Infatti, Evans e Sezer (2004)
indicano come appropriati valori di 1% per i paesi EU15, ma valori di 1.5% ed
oltre potrebbero essere appropriati per i paesi non EU xlv .
L’altra componente si può calcolare stimando valori per l’elasticità dell’utilità
marginale del reddito xlvi e per la crescita del consumo pro capite. La prima stima è
ovviamente più problematica; la letteratura identifica valori plausibili attorno
all’unità, con associata, però un’elevata varianza (Pearce e Ulph, 1999, presentano
un range tra 0.7 e 1.5). Pearce (2003, p.373) presenta in seguito una critica
esaustiva, sottolineando come valori pari a due siano non plausibili (implicano che
l’utilità marginale dei “poveri” sia dieci volte quella dei più ricchi. Valori unitari
sono plausibili, e un range 0.5-1.2 è ragionevole, con una preferenza per valori
minori o uguali ad uno. Stime della suddetta elasticità per 20 paesi OCSE sono
presentate da Evans (2005). Si veda anche Evans e Sezer (1999).
La stima della crescita del consumo pro capite è più immediata, anche se
contiene elementi ovvi di incertezza: una stima plausibile proposta intorno al 1.5-
2% (Treasury, 2003), anche se altri autori propongono scenari di crescita pari
all’1% per i paesi industrializzati nel futuro, ritenendo il 2% un fatto stilizzato
appartenente al periodo 1950-2000.
Analisi di sensitività sono quindi necessarie anche nel calcolo dei tassi di
sconto sociale, oltre che nella fase di analisi costi benefici per se, per fornire range
di tassi di sconto plausibili e variabili secondo diverse ipotesi e diverse stime
empiriche. Il range di tassi identificati come plausibili fornirà poi la base per
effettuare le necessarie analisi di sensitività rispetto al fattore di sconto.
Come conseguenza delle ipotesi e stime presentate sopra, ad esempio, nel
Green book del 2003 del Treasury britannico si determina un STPR pari a 3.5%.
per sottolineare come sia cruciale effettuare la scelta del tasso di sconto in mood
corretto e consistente con la teoria ed il contesto di riferimento, anche un saggio
dell’1.5% potrebbe essere plausibile come “pavimento” del STPR (0.5% +1%).
Ad esempio, il famoso Stern Report utilizza un STPR di 1.4%, derivante da un
saggio puro dell’ 0,1% e una crescita del consumo di 1,3 (con elasticità marginale
del reddito pari a 1). Tale saggio è imputata come causa principale degli elevati
danni ambientali futuri stimati dal rapporto. Sterner e Persson (2007) giudicano
invece elevato un saggio di preferenza pura dello 0.1%, che associa ad un rischio
xlv Come esempio, anche il rischio di terremoti o altre catastrofi, più probabili in certi paesi,
innalza il tasso di mortalità “attesa” per gli autori.
xlvi La curvatura della funzione di utilità.
90

di estinzione della razza umana del 10% per secolo o 65% per millennio. Ritiene
elevato il valore pure utilizzato di 1 per l’elasticità marginale dell’utilità, che
potrebbe anche essere ipotizzata molto minore, riducendo quindi ancora di più lo
STPR. La crescita dei consumi è ipotizzata proiettando il valore di 7600$ odierno
pro capite al valore stimato 94000$ nel 2200.
Recenti lavori che stimano i saggi di sconto sociali per paesi OCSE, con un
focus specifico di alcuni contributi su Francia e Regno Unito, sono Evans (2005,
2004) ed Evans e Sezer (2002, 2004, 2005). I loro calcoli si basano su una
definizione di due fattori nella parte di preferenza pura (impazienza inter
temporale e speranza di vita, life chances), e di un calcolo della elasticità
dell’utilità basato su analisi economiche di dati salariali di imposte a diversi livelli
del reddito xlvii . Essi concludono che il range per i paesi EU è tra 2.3 e 6.8% xlviii , con
la crescita del consumo come fonte principale di variabilità xlix . Il range definito per
il fattore elasticità è tra 1.3-1.6, la crescita dei consumi (storica) varia da 1%
(Danimarca) a 2.7% (Austria), un tasso di preferenza pura tra 0.8 e 1%, calcolato
assumendo zero il valore di impazienza (è 0.1 nello Stern Report, di solito è
assunto 0.5%), ma inserendo una certa variabilità data dalla diversa speranza di
vita/mortalità nei paesi l .
Nello specifico di due grandi paesi europei, Francia e Gran Bretagna, si
arrivano a definire, nel primo caso, un tasso appropriato del 3.8%, più di due volte
inferiore a quello ufficiale. Un tasso puro pari a 1.2, una crescita del 2% e
un’elasticità del 1.3 conducono al risultato. Nel secondo caso, valori
rispettivamente pari ad un range tra 3.71 (senza pure time discount rate) e 4.84%,
derivanti dalle seguenti ipotesi sui valori rilevanti: crescita dei consumi 2.3%,
elasticità 1.6, tasso di mortalità 0.98. in un lavoro associato, gli stessi autori
calcolano STPR per paesi OCSE, presentando i seguenti risultati: un polo di valori
alti per US, Giappone e Australia (tra 4.6 e 5) e valori tra 3.5 e 4.2 per UK, Francia
e Germania. Discrasia spiegata da diverse crescite del consumo e dalla speranza di
vita, e non dalla elasticità dell’utilità al reddito.
Dal lato dell’offerta (produzione, capitale investito), il tasso di sconto assume
le caratteristiche usuali di costo opportunità dell’investimento (valore dell’opzione
alternativa, o foregone benefits), ed è tecnicamente il saggio che identifica la
produttività marginale del capitale investito. In questo caso il ragionamento è più
xlvii Il valore dell’elasticità dipende da fattori di imposizione media e marginale (Evans, 2004).
xlviii Con poli Danimarca e Irlanda. Una variabilità interna all’Europa, ed anche interna alle aree
EU15 ed EU10, che riteniamo eccessiva, anche se plausibile, date le ipotesi sui parametri
(consumi). Si rivela problematica, come riconoscono gli autori, per un’applicazione coerente
dell’ACB interna all’area EU. Sarà importante definire un range più ristretto, basato sul calcolo di
fattori uguali tra paesi e condivisi sul piano teorico, ed una serie di linee guida comuni (Evans,
2004, p.807).
xlix Una nostra osservazione riguarda l’influenza del fattore crescita dei consumi. Più che
osservare la crescita passata, come molti studi, è opportuno rilevare per le ACB di lungo periodo la
crescita futura, che può essere ipotizzata minore, se l'ipotesi di convergenza condizionale può
essere adottata come plausibile (Barro e Sala-y-Martin, 1995). La differente crescita economica
può portare a rilevanti discrepanze, però, tra paesi dell’ovest e dell’est Europa, associati a
differenti crescite dei consumi, generalmente superiori per i secondi. È anche, come notato sopra,
una possibile causa di STPR decrescenti.
l Inserendo la mortalità, quindi, più che si compensa il tasso 0,5% usualmente utilizzato.
91

empirico e pragmatico. Il range di rendimenti del capitale possono variare dal
pavimento di un rendimento risk free e di breve (2-3% attualmente) al rendimento
di un investimento di medio rischio e medio-lungo periodo (un bond a 10-30
anni), fino ai rendimenti, più volatili e dipendenti dal settore e zona geografica,
del capitale investito in produzione di beni e servizi.
Si nota come l’esigenza di usare un STPR e la relativa teoria economica di base,
rispetto a tassi di mercato possa scaturire anche dalla impossibilità di osservare
costi opportunità del capitale investito (es. rendimenti obbligazionari) su lassi di
tempo che vadano oltre i 50 anni. Solo recentemente infatti, sono emersi strumenti
finanziari (bond) con scadenza a 50 anni, che mostrano quali siano le aspettative
di crescita economica e le condizioni dei mercati nel lunghissimo periodo. Oltre i
50 anni non esistono strumenti finanziari sui quali fare affidamento. Se s è di
fronte quindi ad un problema di policy o ad un investimento che vada oltre i 50
anni, non rimane che affidarsi a considerazioni relative al STPR sociale (Groom et
al., 2005) li .
Si nota come, ad esempio, il tasso di riferimento di Germania e Francia (ma
molto diverso: 3 ed 8%), sia associato ai costi opportunità del capitale sui mercati
finanziari, e che anche le prime linee guida del tesoro britannico (Treasury, 1997)
indicassero un range dal 3 al 6%, con il tetto rappresentato da un benchmark di
costi opportunità finanziari. Dal 2003 il Tesoro britannico ha optato per un
riferimento in base solo al tasso STPR.
Si può concludere affermando che le distorsioni provocate da inefficienze del
mercato (finanziario) e imposte sui beni e servizi provocano una discrasia tra tasso
di sconto sociale basato sulle preferenze (STPR) e tasso di sconto “di mercato”
basato sul concetto di costo opportunità del capitale. In un equilibrio walrasiano,
senza costi di transazione, inefficienze di mercato, esternalità ed imposte, i due
tassi, la produttività del capitale e il tasso di preferenza sociale, si eguaglierebbero
(Groom et al. 2005) lii . In altri termini, i benefici marginali del consumo e del
risparmio dovrebbero essere uguali in equilibrio. La discrasia è legata ad un cuneo
che si genera tra i due fattori, che conduce ad un range di possibili tassi di sconto
dai quali estrarre quello idoneo per ogni progetto liii .
Le linee guida applicative possono essere:
i. scegliere un tasso di sconto intermedio, in ogni modo inferiore a quello
di mercato, modulando la scelta in base alle caratteristiche
dell’investimento in esame;
li
Questi strumenti finanziari sono stati creati soprattutto per esigenze di lungo periodo, infatti,
quali gli investimenti dei fondi pensione. La domanda di mercato sta aumentando gradualmente ed
è possibile prevedere un collocamento di bond a 100 anni nel futuro. I rendimenti sono in questo
periodo intorno al 6%, associati, però ad una maggiore volatilità, che potrebbe causare problemi
nel selezionare il tasso di interesse idoneo in uno specifico momento.
lii
In un mondo di second best, quindi, un euro di investimenti privati ha un valore maggiore di
un euro consumato.
liii
Ad esempio, un range plausibile per oggi è tra 1% e 15%, un saggio di profitto medio. Un
saggio di mercato più contenuto è ad esempio il rendimento di un bond a 30 o 50 anni, intorno al
6%.
92

ii. scegliere il STPR. Un tale saggio di sconto è ad esempio quello
“consigliato” dal Treasury britannico, pubblicato ed aggiornato nel
Green book (si veda ad esempio il Green book del 2003, Annex 6), ed
ha il vantaggio di associarsi ad una volatilità molto minore, pur essendo
più “arbitrario”;
iii. scegliere un tasso di sconto “pesato”, in base alla componente di
beneficio del progetto legata a consumi e alla parte di investimenti.
I benefici di consumo si confronterebbero con un saggio di preferenza temporale,
quelli di investendo con il costo opportunità. Su questo punto è utile notare come,
pur essendo la procedura di weighting sulla base dei discount factor è ampiamente
utilizzata liv , da un lato alcuni autori classici (Feldstein, 1973) la criticano. Infatti,
egli afferma che, se in un mondo di second best il consumo vale meno
dell’investimento privato, basta operare una trasformazione su questi “prezzi
relativi”, in “unità equivalenti di consumo”, all’interno delle componenti di costo
e beneficio, utilizzando poi un unico STPR (Groom et al., 2005; Bradford, 1999).
Su questo si veda anche la survey efficace di Groom et al., (2005, p.452).
Dall’altro, emerge il conseguente problema di decidere quale costo opportunità è
rilevante per un progetto di investimento pubblico: il tasso di mercato (profitti o
rendimenti obbligazionari) o un costo opportunità, tendenzialmente minore,
associato al rendimento di un investimento pubblico alternativo? Una prospettiva
ortodossa potrebbe anche indicare come il costo opportunità non debba variare tra
investimenti privati e pubblici: tutti gli investimenti devono confrontarsi con lo
stesso costo opportunità di mercato. Ciò che è rilevante è la monetizzazione di
tutti i prezzi ombra non rilevati dal funzionamento dei mercati dei beni e servizi.
Sempre Feldstein (1973) però sottolinea come questo sia vero se si ragiona in
astratto su un costo opportunità ideale (what could be done with the resources) e
non con un predictive opportunità cost (what would be done). Nel secondo caso,
la definizione di costo opportunità è ristretta alle scelte effettivamente plausibili
come alternative.
3.4.2. La dinamica del tasso di sconto: dal breve al lungo periodo
Come detto sopra, la definizione di quale saggio di sconto utilizzare non è
sufficiente, soprattutto se il lasso di tempo considerato è di lungo periodo. La
dinamica dei saggi di sconto indice fortemente sul risultato della analisi costi
benefici.
La via utilizzata nel passato era quella di utilizzare un saggio di sconto
costante, qualsivoglia fosse il livello accertato come idoneo. Il “problema” è che,
liv Il dibattito sul weighting è presente anche a proposito del problema di rendere
commensurabili disponibilità a pagare (valori economici) di individui residenti in paesi a diversi
reddito pro capite. Concettualmente è l’equivalente infra generazionale del problema dell’elasticità
marginale dell’utilità al reddito che entra nel calcolo del STPR. Oggi è una procedura meno
utilizzata; si vedano Pearce (2003) e Guo e al (2006).
93

anche alla presenza di saggi di sconto sociali non molto elevati (es. 3%), il valore
presente a 30-50 anni si azzera o riduce fortemente lv . Adottando un tasso di sconto
costante, il quale conduce ad un fattore di sconto che si riduce in modo
esponenziale, molte politiche orientate a favorire la sostenibilità economicoambientale
potrebbero risultare minate, data la peculiare caratteristica della
distribuzione dei costi (danni) e benefici ambientali, spesso concentrati dopo
numerosi anni dal tempo T0 del progetto di investimento o dalla politica pubblica.
D’altra parte non si può nemmeno definire (ex post) in modo arbitrario un tasso
di riferimento, discostandosi da quello che il contesto di riferimento del progetto
caratterizza come plausibile.
Alcuni autori hanno quindi iniziato ad interrogarsi sulla consistenza teorica non
di tassi di sconto nulli (a-economici), ma di profili decrescenti del tasso di sconto
intertemporale, in relazione ad investimenti pubblici o specificamente
investimenti che riardano costi e benefici ambientali. Il dibattito emerge in modo
crescente dopo la pubblicazione del lavoro di Weitzman (1998), il quale propone
un modello di hyperbolic discounting (increasing impatience as time horizons get
shorter), che sfavorisce il breve periodo ed è premiante il lungo periodo. Questo
significa che il fattore di sconto si evolve in base ad una funzione non
esponenziale, ma iperbolica rispetto al tempo. La Weitzman step decline schedule
associata all’hyperbolic discounting definisce un tasso del 4% nei primi 5 anni,
3% fino a 25, 2% fino a 75, 1% fino a 300. È più accomodante nel lunghissimo
periodo della scala del Treasury britannico (si veda sotto), dato che annulla lo
sconto del futuro dopo i 300 anni. Il Gamma discounting (derivante da una survey
effettuata da Weitzman su 2000 economisti, la cui distribuzione è conforme ad
una Gamma distribution) invece propone una scala che parte da 4% e approssima
nel lunghissimo periodo un tasso di 0,5% lvi . Tutti questi modelli, in parte empirici
nella struttura della scala, definiscono l’ambiente del discounting iperbolico. Si
veda anche Cropper e Laibson (1999).
Queste scale decrescenti sono supportate da parte della letteratura di economia
e psicologia sperimentale, che trova spesso confermata l’ipotesi per cui gli
individui usano tassi decrescente nel compiere scelte inter temporali. Il trade off
tra presente e futuro è maggiore per il breve rispetto al lungo periodo. Come
notano Groom et al (205, p.472), alcuni autori rilevano tuttavia che lo sconto del
futuro decrescente sia in realtà spiegato da una evidenza di sub additive
discounting: il tasso di sconto è superiore quando il periodo considerato è più
ampio, rispetto a più ristretti sotto-periodi nei quali può essere diviso. Questo
implica che il fattore di sconto non è funzione del tempo per se, ma dell’entità del
time delay.
lv
Si veda Treasury (2003, annex 6) per uno schema dei vari discount factors e discount rates da
0 a 30 e da 0 a 500 anni.
lvi
Edwards (2003) nota come, oltre alla inconsistenza temporale, può emergere un altro
problema. L’”optimal timing” di un progetto dipende non solo dal livello (atteso) del tasso di
sconto m anche dalla sua “curvatura” o dinamica nel tempo. Confrontando un tasso costante con
uno declinante à la Weitzman si osserva come il secondo tenda a procrastinare il tempo ottimale
di inizio di un progetto.
94

Groom et al (2005) raccolgono le recenti evoluzioni della letteratura,
presentando una survey delle principali motivazioni “economiche” alla base di
tassi decrescenti. La prima e più semplice è la già citata possibilità di crescita
negativa, in certi periodi, o via via minore del consumo pro capite nel tempo, che
riduce il STPR assumendo costanti il tasso puro di preferenza e l’elasticità, che
potrebbero compensare, in parte, se crescenti nel tempo. Il fattore di impazienza
pura può essere più o meno elevato o variare in base alle condizioni economiche
ed istituzionali, l’elasticità può variare al variare della distribuzione del reddito. In
entrambi i casi, per paesi industrializzati, la probabilità maggiore si associa ad un
effetto complessivo che vede come più probabile una riduzione del STPR, con tutte
le determinanti che operano nelle medesima direzione. Quindi, tassi di sconto
negativi lvii o decrescenti potrebbero emergere da condizioni reali dell’economia.
Una crescita economica decrescente è consistente con l’ipotesi di convergenza
condizionale (Barro e Sala-y-Martin, 1995).
La seconda ragione è associata alle esternalità e alla dinamica della
disponibilità a pagare per i servizi e la qualità ambientale. Da un lato, troviamo il
contributo di Weitzman (1994), che propone un modello nel quale la presenza di
esternalità ed una disponibilità a pagare positiva per i beni e servizi ambientali
genera un cuneo tra tasso di sconto sociale e privato lviii . Pur essendo strettamente
legati alla teoria sviluppata dalla welfare economics già nel primo dopoguerra, che
mostrava come i tassi sociali potessero divergere da quelli di mercato causa
inefficienze, distorsioni ed imposte, i lavori di Weitzman contengono questa
interssante implicazione: un tasso decrescente è economicamente ottimale se la
proporzione di reddito spesa in beni ambientali aumenta, e questo è garantito con
crescita economica e se ipotizziamo che i beni ambientali siano beni di lusso. In
aggiunta, i lavori di Krutilla e Fisher (1975) possono anche essi implicare un tasso
decrescente. Il loro modello prevede una DAP per i servizi ambientali che aumenta
nel tempo ad un tasso predeterminato. Nel modello base si definisce un “tasso
netto ambientale”, la differenza tra l’evoluzione della DAP e il tasso di sconto, che
è però costante, o decrescente, nel tempo, in base alle ipotesi sull’andamento della
DAP. Se questa, data la crescente scarsità di risorse e l’ipotesi ambiente come bene
di lusso, aumenta, allora il tasso netto potrebbe decrescere nel tempo (se il tasso di
sconto “lordo” è invariante, non muta).
Riassumendo, alla presenza di crescita economica e di una spesa ambientale
crescente, il tasso ambientale è minore di quello di mercato e potrebbe, in certi
casi (sotto certe ipotesi sull’andamento della DAP, quindi delle preferenze) ridursi
nel tempo. Queste analisi conducono ad una struttura nota in letteratura come dual
discounting, che prevede tassi differenziati per investimenti ambientali (in genere
beni pubblici assimilabili alle caratteristiche di questi) ed altri tipi di investimenti.
lvii Non inconsistenti comunque, data l’osservazione empirica di tassi reali di interesse negativi
in periodi di alta inflazione, o di bassi tassi di interesse in situazioni di trappola della liquidità.
lviii Il risultato dipende da una precisa ipotesi: il livello di danno ambientale deve essere
mantenuto costante nel tempo. Questo implica un incremento marginale degli investimenti
ambientali, fattore che riduce il tasso di rendimento degli investimenti pubblici rispetto a quelli
privati (ipotizzati “immuni” dall’obiettivo ambientale).
95

Questo tasso, inferiore, si applicherebbe sia alla parte di benefici di consumo,
sia quella di investimento, essendo poi possibile una ulteriore differenziazione
interna al tasso ambientale sulla base dei ragionamenti effettuati in precedenza.
Per un’ulteriore analisi critica del dual discounting, abbastanza dibattuto nella
letteratura economico-ambientale, si veda Tol (2003). Un’alternativa più semplice
e pragmatica è applicare un time invariant STPR a benefici e costi valutati in
equivalenti di consumo, che riflettono l’evoluzione della DAP lix .
Questi finora riassunte, il tasso di impazienze e la crescita economica, unita alla
DAP per i servizi ambientali, sono le ragioni a supporto della scelta di un tasso di
sconto in un mondo deterministico. Vediamo ora come tassi decrescenti possano
scaturire da condizioni di incertezza.
Un elemento concettuale, ed intuitivo, che supporta tassi di sconto non costanti è
l’incertezza sulle future condizioni economiche lx . Sempre Weitzman (1998, 2001)
presenta uno scenario nel quale, data l’incertezza sul tasso futuro di sconto, si può
determinare un “certainty equivalent discount factor” (CEDF) e un CEDR (certainty
equivalent discount rate). Un esempio può esser di aiuto: si presentano tre tassi
plausibili, 1, 3 e 5%, ognuno associato ad una probabilità del 33%. È facile
calcolare come il CEDR sia decrescente nel tempo, e approssima il minore dei tre
tassi, 1%, verso i 500 anni. Ma anche a 200 anni il tasso CEDR è già minore del
2% La spiegazione dipende dal fatto che il processo esponenziale di diminuzione
del fattore di sconto pesa maggiormente su tassi di sconto più elevati 3 e 5%, che
conseguentemente vedono calare il loro peso relativo. Asintoticamente, il limite è
quindi 1%, e il CEDR ha degli andamenti tipicamente decrescenti lxi . Si veda anche
Pearce (2003) sul tema lxii .
Newell e Pizer (2000) mostrano invece come quando lo scenario futuro dei tassi
d’interesse è incerto, ma molto correlato nel tempo, il futuro dovrebbe essere
scontato a tassi minori di quelli osservati nel T0.
Groom et al (2005) e Guo et al (2006) evidenziano anche eventuali criticità
dell’applicazione di tassi decrescenti, soprattutto legate al problema di time
inconsistency. Questo è il problema principale sollevato in letteratura, che
lix “This disentangles issues of evolving values for thee environment from issues of discounting
and does not change the discount rate to apply to the consumption stream” (Groom et al., 2005,
p.459).
lx Aggiungiamo che anche una crescita negativa del consumo può portare a STPR negativi, o
declinanti, almeno nei periodi di decrescita economica. In ogni caso, uno scenario di crescita
economica via via minore porterebbe, ceteris paribus, a tassi di sconto declinanti nel tempo.
Aggiungiamo inoltre una nota tecnica: nelle analisi costi benefici le variabili monetarie e i
saggi di sconto devono essere inclusi o tutti in termini reali o tutti in termini nominali. Questo è
forse un banale passaggio tecnico, ma può causare errori importanti nel lungo periodo anche con
tassi di inflazione contenuti come quegli attuali.
lxi “Both the average and the marginal CEDR are declining monotonically through time while
approaching the lowest possible realisation in the long run” (Groom et al., 2005, p.462).
lxii Si evidenzia come mentre il valore atteso del tasso di sconto è uguale tra periodi, il valore
implicito del tasso (CEDR) ed il fattore di sconto variano. Il CEDR diminuisce, mentre il valore
atteso dei tassi rimane invariante.
96

compensa il vantaggio di un andamento decrescente, primariamente la
mitigazione della “dittatura della generazione presente” lxiii .
Nelle parole degli autori: “time inconsistency implies that plans made today
will not be carried out tomorrow unless a mechanism to commit the later self (or
government, aggiungiamo noi) can be implemented” (Groom et al., 2005, p.473),
o, con riferimento all’esperimento di survey di Weitzman “If every person
sampled were asked again, some years later, the rate of discount to be used, the
answers to be consistent, can be expected to be the same. This would result in the
same mean and the same variable. Hence, the inconsistency (si Veda Edwards,
2003, p.658 lxiv ). Recenti applicazioni del concetto sono state effettuate ai fini della
spiegazione di fenomeni quali drug addiction, under saving, organisational failure.
Si veda anche Pearce, Atkinson e Mourato (2005). Osserviamo tuttavia come
anche in una struttura non a tassi declinanti il processo di sconto del futuro su
piani di lungo periodo contenga intrinsecamente un processo di adapative
learning, in quanto periodo dopo periodo il tasso di sconto pre determinato
potrebbe mutare in ragione di nuove condizioni socio-economiche e nuove analisi.
Sumaila e Walters (2005) presentano invece un modello alternativo, dove il
tasso non è decrescente per se per definizione o essendo la variabile endogena di
un modello, ma è modificata la formula del fattore di sconto in modo tale da
accogliere il concetto di tasso di sconto inter generazionale (futuri generation
discount rate), rapportata, in una sorta di prezzo relativo al tasso standard
(Samuelson discounting). La formula collassa a quella usuale se il tasso inter
generazionale assume valore nullo. Con il future generation discount rate incluso,
il fattore di sconto (1/1+r nel caso usuale), diminuisce con il crescere del numero
di generazioni considerate. Il fattore di sconto è quindi decrescente. Simulazioni
con tasso del 5% evidenziano come, su un lasso di 100 anni e con un generation
time di 20, la formula modificata produce un valore presente superiore, nel caso il
future generation discount rate sia maggiore minore o uguale a 5% lxv .
È interessante notare come anche le linee guida del Treasury britannico, che
identificano un STPR pari al 3.5%, associano quest’ultimo tasso al lasso 0-30
anni, quello tipico di un investimento “normale” lxvi . Il tasso consigliato scende di
lxiii Anche se è utile citare la conclusione del lavoro di Groom et al. (2005, p.484): “The case
for declining discount rates is still not proven beyond doubt, despite the extremely persuasive
contributions reviewed in this paper. Indeed, the use of DDRs may put us in danger of placing
more weight upon potentially richer individuals in the far future than we place on potentially
poorer present individuals. What is more widely agreed is the limited extent to which discount
rates can be manipulated to simultaneously reflect the numerous underlying issues that have
motivated their investigation, namely inter generational equity, sustainability and efficiency.
However, admitting a time varying discount rate at least provides another degree of freedom”.
lxiv Che nota come il problema possa essere l’aggregazione di preferenze individuali
consistenti, come accade per le scelte collettive: preferenze transitive a livello individuale possono
generare in-transitività a seguito di aggregazione.
lxv Sumaila e Walters (2005, p.139).
lxvi Notiamo come il tasso base del 3.5% sia contingente al paese. Nel caso italiano, assumendo
una crescita del 2%, ed una componente di impazienza del 0.5% (come suggerita da Pearce et al.,
2006), il tasso base sarebbe del 2.5%. vediamo quindi anche come, a parte i discorsi sulla
97

mezzo punto percentuale (3% fino a 70 anni, 2.5% fino a 125, etc..) fino ad
arrivare all’1% per i periodi oltre i 300 anni. Senza tali aggiustamenti ogni valore
emergente oltre i 70-100 anni sarebbe azzerato. Con gli aggiustamenti, il processo
di attualizzazione viene mitigato, ma rimane in atto lxvii . Una simulazione empirica
relativa all’applicazione di tassi di sconto decrescenti, in conformità a quelli
proposti dal Treasury britannico, unica fonte istituzionale a adeguare i tassi di
sconto periodicamente e a presentare tassi decrescenti nel tempo, è invece
presentata da Guo et al (2006) i quali osservano come, nel loro esempio, il costo
sociale delle emissioni di CO2 aumenti, rispetto al caso di un tasso costante, dal 10
al 40%. Gli autori concludono che gli incrementi di valore futuro associati ad un
tasso decrescente sono minori rispetto ad altri studi recenti che ipotizzano
incrementi del 100%, anche se si nota come il “guadagno” vari da un 10% al 405
riguardo al modello utilizzato lxviii .
3.4.3. Cenni conclusivi
Si è già ricordata la natura contingente dei tassi di sconto rispetto al paese. Anche
all’interno dell’area OCSE e perfino nella UE possono riscontarsi differenze. Ad
esempio, il tasso di 3.5 per un STPR proposto per l Regno Unito può apparire
eccessivo per l’Italia. Assumendo un valore di 0.5 per il tasso di impazienza
pura lxix , una elasticità marginale dell’utilità al reddito di 0,7 e una crescita dei
consumi di 1.5 conduce ad un STPR di 1.55. Si può osservare come sia sensibile
questo valore al cambiare delle ipotesi: utilizzando il tasso di preferenza
intertemporale puro dello Stern report (0.1), il STPR scenderebbe a 1.15. Una
elasticità unitaria invece porterebbe il tasso composto al valore di 2 lxx . Infine,
inconsistenza temporale di tassi decrescenti, la dinamica del tasso di sconto è intrinsecamente
mutevole e adattiva rispetto a mutate condizioni economiche e sociali.
lxvii Comunque anche un tasso dell’1% dopo i 300 anni riduce di molto il valore, essendo pari
ad un fattore di sconto (1/1+r) di 0.04 (il 4% in valore presente).
lxviii Tra gli altri sono utilizzati lo schema suggerito dal Treasury britannico, e due modelli di
declining rates proposti da Weitzman.
lxix Evans e Sezer (2005) assumono un tasso d’impazienza nullo ma un tasso di mortalità di 1%
per l’Italia.
lxx Il contributo più rilevante in termini di calcolo delle suddette elasticità, basato sulla struttura
delle imposte personali sul reddito, è probabilmente Evans (2005). La rassegna dei vari metodi
utilizzabili per la rilevazione delle elasticità (survey methods, evidenza indiretta da comportamenti
osservati (consumer demand models), e revealed social values (spesa pubblica, politiche fiscali
adottate), conduce ad un range di valori plausibili tra 1 ed 1,82. Per ogni paese si calcola un valore
elevato dell’elasticità (a bassi livelli di reddito) ed uno minore (ad alti livelli di reddito). Per
L’Italia il range è 1.33-1.40. è però da notare come, basandosi su modelli macro economici di
consumo storico il Tesoro britannico indichi un valore unitario come consigliabile, più in linea con
i suggerimenti di Pearce (2003). Lo stesso Evans (comunicazione personale) afferma che le stime
medie intorno al valore di 1.35-1.4 (1.25 (UK)-1.45 (Japan)) per l’area OCSE sono al momento
non in linea con le linee guida che proporrà la Commissione Europea, allineate sul valore unitario
(Florio, 2007). Valore unitario consigliato attualmente dal tesoro britannico, che ha ridotto la stima
rispetto al precedente set di linee guida del 1997 (1,5).
98

assumere una maggiore crescita dei consumi (2%) lo porterebbe a 1,9 lxxi . Un range
per il caso italiano, costruito su ipotesi polarizzate, è definibile da 0,60 lxxii a
2,50 lxxiii .
Tutti questi tassi sono ampiamente minori del costo opportunità di
investimenti, anche risk free, di lungo periodo lxxiv , e leggermente minori di
investimenti risk free di breve. Sono comparabili al rendimento reale di
investimenti risk free di breve (parte bassa del range) e medio-lungo periodo
(parte alta). Evans (2005) e Evans e Sezer (2005, 2004), per l’Italia calcolano un
STPR pari a 4.5-4.7%, che appare un calcolo legato ad assunzioni “massime” sui
parametri, date le ipotesi (1% tasso puro + elasticità 1,50-52*crescita 2.5%).
Queste differenze, anche minori, possono rivelarsi decisive in sede di analisi costi
benefici delle politiche ambientali.
Si rimarca, a breve conclusione di questa sezione, come nella discussione dei
processi di attualizzazione dei valori futuri sia necessario possibile rendere
consistente la prassi applicativa con la teoria economica, includendo le
considerazioni di natura etico-economica. Data la relativa flessibilità (non
arbitrarietà) del concetto di tasso di sconto, legata ai vari fattori e alle diverse
ipotesi teoriche su cui è costruito, anche il dibattito inter disciplinare viene aiutato
e supportato, e con questo, si spera, l’integrazione dei ragionamenti economici
nelle politiche ambientali volte alla sostenibilità. Si nota la criticità insita nell’uso
di tassi di sconto declinanti, che portano generalmente a favorire maggiormente
test di analisi costi benefici su politiche ambientali d lungo periodo (Guo et al.,
2006). Pur essendo vero che un tasso usuale di sconto porterebbe ad una scarsa se
non nulla considerazione di fattori di benessere legati a periodi oltre 30 anni, è
anche vero che occorre fare molta attenzione ad utilizzare tassi di sconto
“ambientali” o declinanti. Anche le politiche e gli investimenti ambientali, come
quelle opposte di “sviluppo”, possono associarsi a fenomeni quali sunk cost ed
irreversibilità delle scelte (tecnologiche) lxxv . Quindi si rimarca che ogni scelta del
saggio di sconto, data la sua rilevanza e la sensibilità delle figure di costo e
beneficio rispetto a variazioni dello stesso, deve essere presa con grande cautela e
dopo attenta analisi della teoria economica e delle applicazioni recenti.
La sezione ha voluto presentare una guida applicata e pragmatica alla scelta del
tasso di sconto in situazioni associate ad investimenti pubblici in beni e servizi
ambientali con benefici di medio e lungo periodo, fondata su una discussione dei
fondamenti teorici della scienza economica nell’ambito dell'analisi costi benefici e
lxxi
Evans e Sezer (2005) assumono per l’Italia ed altri paesi un tasso di crescita del 2,5%
storico, che appare ora elevato (si veda la nota sopra).
lxxii
Sommatoria di 0,1 + (0,5*1).
lxxiii
Sommatoria di 0,5 + (1*2).
lxxiv
Es. un bond cinquantennale dello Stato francese o di altro stato europeo con rating da A+ a
AAA.
lxxv
Pyndick (2000).
99

delle evoluzioni recenti più interessanti lxxvi . La discussione teorica ha evidenziato
come, in aggiunta alla definizione di un pragmatico range di tassi di sconto che
può oscillare da valori dell’1% a valori “di mercato”, sia possibile ragionare
criticamente ed in ambito multi disciplinare su quale sia il tasso più idoneo ad
ogni situazione. Riteniamo soprattutto interessanti per gli studi e le applicazioni
empiriche, le varie ipotesi di tassi di sconto declinanti nel tempo e le analisi di
sensitività dei risultati rispetto ai parametri contenuti nel saggio sociale di
preferenza.
lxxvi
Per una sintetica visione delle linee guida e “consigli per l’uso” si veda anche Pearce,
Atkinson e Mourato (2006).
100

Capitolo 4*
Risultati delle valutazioni empiriche su ‘valore economico
totale’, funzioni ricreative, prodotti non legnosi,‘amenity
values’, valori di ‘non uso’
4.1. Stime del valore economico totale (VET)
e funzioni multiple combinate
Per la stima del valore economico totale i lavori in letteratura si suddividono in
due gruppi a seconda che si raggiunga una stima mediante applicazione di un
metodo di valutazione (ad esempio quello di valutazione contingente) in grado di
rilevare informazioni che si possono tradurre in VET senza scorporarne le diverse
componenti oppure a seconda che il valore economico totale venga ottenuto
addizionando i valori delle singole componenti.
Rientra nel primo gruppo il lavoro di Tempesta e Marangon (2004) che utilizzano
il metodo della valutazione contingente per la stima del valore economico totale
dei paesaggi forestali italiani. Il lavoro pone particolare attenzione al fenomeno di
distorsione dell’embedding 77 ben noto nella letteratura sulla valutazione
contingente. Per testare la presenza del fenomeno dell’embedding si è sottoposto a
stima tramite l’uso di tre distinti campioni, il patrimonio forestale nazionale,
quello del Veneto e quello del territorio del Parco Regionale dei Colli Euganei. I
risultati ottenuti sembrano suggerire che seppure con cautele la valutazione
*Nel testo di appendice sono riportate le stime, disponibili in letteratura, dei valori per tutte le
funzioni descritte nel presente capitolo
77 Si riferisce alla possibilità che gli intervistati indichino la propria disponibilità a pagare
(WTP) o ad accettare (WTA) per una categoria globale di beni piuttosto che per una parte degli
stessi. Le possibili distorsioni dovute a embedding effects costituiscono una sorta di problema di
scala. Il bene o servizio da valutare potrebbe essere “incluso” in una scala di possibili livelli di
offerta. Alcuni autori (Kahneman e Knetsch, 1992) hanno concluso che gli individui sarebbero in
certi casi insensibili alla scala di fornitura, dimostrando di esprimere così non una WTP effettiva
per lo scenario descritto, ma un generico contributo ad una buona causa (effetto warm glow). Altri
autori sostengono invece che problemi di insensibilità sono prima di tutto dovuti ad una carente
strutturazione dello studio e del questionario, e che inoltre appositi test statistici possono
comunque essere effettuati come dimostra anche lo stesso lavoro di Tempesta e Marangon (2004).
D’altro lato nel noto lavoro di Arrow et al. (1993) è stato espressamente indicato che le stime
effettuate tramite la valutazione contingente devono testare se e in che misura il fenomeno
dell’embedding abbia influenzato le stime ottenute (Arrow et al., 1993).

contingente può consentire di giungere a stime attendibili dei paesaggi forestali;
nella stima dei beni di interesse locale (es. Colli Euganei) risulta però assai facile
incorrere in fenomeni quali il perfect embedding, specie quando sono sottoposti a
valutazione beni che hanno un significato evocativo e simbolico (per i residenti
locali). Per la stima del VET di queste categorie di beni appare più corretto
secondo Tempesta e Marangon, operare su grande scala e successivamente
ripartire il valore ottenuto per l’intera categoria tra le parti che la costituiscono. Lo
studio giunge ad una stima conclusiva, mediante valutazione contingente, di 1,4
milioni di Lire per ettaro/anno (665,8 € per ha/anno) che rappresenterebbe i
benefici totali risultanti dalla conservazione del patrimonio boschivo. Secondo gli
stessi autori, al fine di ottenere il VET, a questo valore dovrebbero essere aggiunti i
benefici estrattivi diretti (legno e prodotti del sottobosco) 78 il che comporterebbe
un valore pari a 722,6 €/ha 79 . Il valore stimato da Marangon e Tempesta (2004) è
decisamente superiore a quelli ottenuti secondo metodi di stima derivati
dall’estimo privato e quindi ottenuti addizionando i valori stimati per le diverse
funzioni (Gios e Goio (2003) hanno stimato per il Trentino Alto Adige un VET di
0,323 milioni di lire per ettaro/anno (166 €) mentre Marangon e Gottardo (2001)
hanno stimato un valore pari a 0,724 milioni di Lire per ettaro/anno (373,7 €) per
le foreste del Friuli Venezia Giulia).
Anche lo studio di Asciuto et al. (2005) utilizza il metodo della valutazione
contingente per la stima del VET attribuito dalla collettività alla riduzione del
rischio di incendio nella Riserva “Bosco di San Pietro”, area protetta localizzata
nella Sicilia centro-orientale e caratterizzata prevalentemente da formazioni
forestali di sughera e di macchia mediterranea; il lavoro punta molta attenzione
alla verifica dell’ipotesi che la scelta del formato di domanda (open-ended o
close-ended 80 ) possa influire sull’entità della disponibilità a pagare degli
78 Rispettivamente stimati utilizzando: i dati ISTAT relativi al 2000 in cui il valore aggiunto
del legname italiano è stato di 326.2 milioni di euro a cui corrisponde un valore di 46.5 €/ha; i
valori ottenuti per i prodotti del sottobosco da Gios e Goio, (2003) per il Trentino Alto Adige e da
Marangon e Gottardo (2001) per il Friuli Venezia Giulia compresi fra 17.2 €/ha e 14.4 €/ha.
79 Il mezzo è una indagine CV (DC) effettuata su 543 rispondenti della provincia di Padova con
intersviste dirette. Gli autori stimano però la DAC (via minori tasse) per eliminare dalla normativa
una legge di prevenzione degli incendi nei boschi. Si nota come sia dubbio a nostro avviso come
questo porti effettivamente alla stima di un VET, e non invece ad un più specifico elemento di
valore associato al rischio di incendio, che si correla ai valori forestali in modo più o meno diretto,
e comune andrebbe definito nello scenario di indagine.
In ogni caso, la WTP per l’intero patrimonio forestale Italiano, per individuo, è di 219€ vs 235-
250 € per anno rilevata per le sole foreste venete. si riscontra un problema di Embedding, ed anche
di “localismo” 79 e nessun effetto sulle stime di diverse offerte di informazione sull’oggetto di
indagine. il valore per ettaro annuo è 666 €, stimata nel complesso del paese partendo da
rispondenti veneti.
80 Il formato aperto utilizzato nella domanda per l’elicitazione della disponibilità a pagare degli
intervistati (open ended) si differenzia da quello di tipo chiuso (close ended) poiché gli individui
forniscono la loro WTP senza alcuna forma di assistenza, e senza limiti inferiori o superiori. Il
rischio di non ottenere affatto risposte o di ricevere degli “zero” di protesta è elevato, a meno che
gli individui non possiedano sufficiente familiarità con il bene da valutare. Un tale formato
assicura una estrema libertà nelle risposte, tuttavia non corrisponde a una situazione realistica (= i
consumatori si trovano normalmente nella condizione, rappresentata dal formato close ended a
102

intervistati. I risultati ottenuti per la stima della WTP media annua familiare - per
finanziare la gestione di un Piano Ausiliario Antincendio finalizzato a ridurre
annualmente del 50% le superfici boscate della Riserva Santo Pietro (estesa oltre
6000 ettari) percorse dal fuoco – in base al formato di domanda open ended e di
quello close ended evidenziano livelli di contribuzione sostanzialmente diversi: la
prima è risultata pari a 13,90 € mentre la seconda è pari a 21,34 €. Gli stessi autori
in un lavoro precedentemente pubblicato (2004) pervengono, sulla base della
stessa indagine, ad un VET compreso nel range 712 €-934 € per ha. Un
interessante lavoro dal punto di vista metodologico è quello di Fanariotu e Skuras
(2004) 81 in cui si stimano le misure di benessere mediante valutazione contingente
relative ad un incremento della protezione dal rischio di incendio di alcune foreste
greche situate nel Peloponneso. Si mostra come l’utilizzo di alcuni indicatori di
bellezza scenica (scenic beauty) 82 , che comunque si riferiscono a benefici relativi
all’estetica e alla loro vista, migliorino la qualità dei modelli di valutazione
economica e delle corrispondenti stime delle misure di benessere 83 .
scelta dicotomica, di dovere accettare o rifiutare un prezzo proposto senza alternative). Inoltre, i
metodi a formato aperto possono nascondere un incentivo verso comportamenti strategici, in
quanto, in una situazione come quella da essi prospettata, è razionale attenersi a valutazioni basse
(nel timore di dovere contribuire direttamente a pagare le somme determinate dal survey).
Al contrario nei formati di domanda che permettono una scelta in forma discreta o di tipo
dicotomica i rispondenti non sono liberi di determinare la loro WTP (WTA) in modo totalmente
autonomo. Di regola, questo formato comporta domande del tipo “Prendere o lasciare”. La
risposta può essere soltanto positiva o negativa, come avviene spesso nelle scelte reali del
consumatore sul mercato o nei referendum. Tale metodo presenta in apparenza pochi incentivi a
comportamenti strategici, ma richiede molte osservazioni, perché ciò che si ottiene è non già la
massima WTP, ma soltanto un indicatore discreto della massima WTP. Soprattutto, tuttavia, il
metodo in questione implica ipotesi sul modo di specificare la funzione di valutazione o la
funzione di utilità indiretta per ottenere la WTP media. Inoltre, come sottolineano alcuni autori,
dovrebbe essere contemplata anche la possibilità di non votare. Nei referendum le astensioni sono
normalmente trattate come voti negativi. Una reale astensione, invece, richiederebbe una risposta
del tipo “lascio decidere gli altri”. Poiché il rischio di comportamenti strategici e, soprattutto, di
voti di protesta non è necessariamente assente nemmeno in questo formato, possono essere di aiuto
alcune domande di controllo, attraverso le quali l’intervistato è invitato a esplicitare le ragioni
della sua risposta. Secondo alcuni autori, le domande poste in forma dicotomica dovrebbero
risultare più familiari agli intervistati, perché tutti, o quasi, hanno esperienza di referendum.
I valori proposti nel corso di un’indagine di scelta dicotomica sono tuttavia confinati all’interno
di limiti predefiniti. Tali limiti, a loro volta, sono determinati attraverso un pre-test condotto
secondo il metodo open-ended, e ciò può indubbiamente apparire contraddittorio.
81 Il lavoro ha mostrato come gli aesthetic indicators of landscapes, expressed as individual
scenic beauty estimates, may be used as proxies of individuals' specific aesthetic values, and
improve the properties of welfare estimates produced by contingent valuation models. The
omission of scenic beauty indicators from the economic valuation of environmental resources
produces biased and overestimated welfare measures. Combining economic and environmental
indicators significantly improves the explanatory power of economic valuation models and of the
produced welfare measures.
82 Sono state utilizzate fotografie in cui si mostrava una vista su foresta con o senza parti più o
meno recentemente coinvolte da incendi.
83 Secondo gli autori le indagini in cui si stima il valore economico totale delle foreste per il
pubblico e specialmente per quelle foreste che hanno un puro valore ecologico ed estetico e non un
valore produttivo, dovrebbero essere condotte in team interdisciplinari che tentino di combinare e
integrare gli indicatori ambientali, sociali ed economici.
103

In campo internazionale, lo studio di Zinkhan et al. (1997) costituisce uno dei
pochi esempi in cui è stata applicata la conjoint analysis, tecnica che permette di
valutare l’importanza relativa degli attributi dimensionali di una foresta.
Rientra nel secondo gruppo, in cui si perviene al VET mediante la somma dei
valori delle diverse componenti, il lavoro di Gios e Goio (2005) i quali
rielaborano i dati sul comune di Oulx in Piemonte (rilevati nel lavoro di Paletto,
2002) e sul Friuli Venezia Giulia (rilevati in Marangon e Gottardo, 2001) al fine
di fornire stime del valore economico annuo per ha per le diverse funzioni
forestali utilizzabili per stimare il valore economico totale delle foreste alpine
italiane. Il lavoro fornisce un’ottima rassegna critica sulle terminologie utilizzate
per qualificare ciascuna componente del valore economico totale nella letteratura
internazionale e nazionale. Per il legname i valori (per anno/ha in euro)
rispettivamente stimati sulla base dei dati relativi al comune di Oulx e alle foreste
Friulane sono 40,01 e 137,4; per i prodotti del sottobosco 33,48 e 27,9; per il
pascolo 2,7 (manca il valore nel caso friulano); per la fauna selvatica 1,45 (manca
il valore nel caso friulano); per la componente paesaggistico-ricreativa 55,16 e
158,9; per la protezione idrogeologica 183,28 e 1864,5; per la stabilizzazione
climatica 7,36 e 24,9.
Nel lavoro di Croitoru e Gatto (2001) è stato fatto un tentativo di stima del valore
economico totale del bosco in aree mediterranee stimando con valori di mercato i
prodotti forestali incluso il legname, con valore di trasformazione altri prodotti
forestali come il pascolo con produzione di unità foraggere e il nettare trasformato
in miele, con prezzi stimati per i prodotti commercializzati attraverso la vendita di
permessi (come ad esempio la caccia e i funghi). L’aspetto ricreativo è stato
stimato mediante surplus del consumatore (non si capisce bene come e con che
metodo; il numero di giornate/visita nelle zone montane collinari è di fonte ISTAT
mentre il valore di una giornata/visita in termini di surplus del consumatore è stato
stimato in 2,5 €). La stima del valore totale d’uso diretto delle foreste italiane
viene quindi stimato in percentuale di 62,4% per i prodotti con valore reale di
mercato, del 9,3% per i prodotti con valore di trasformazione, del 14,8% per i
prodotti valutati sulla base del prezzo dei permessi e del 13,5% per i prodotti
valutati sulla base del surplus del consumatore. Per i valori d’uso indiretto del
bosco in cui rientrano le cosiddette funzioni ecologiche (protezione idrogeologica,
fissazione del carbonio, paesaggio, regolazione del microclima, effetto sulla
qualità dell’acqua) sono stati utilizzati valori presenti in letteratura (per il carbonio
fissato Cesaro e Pettenella 1994) o valori che rappresentano il costo di
surrogazione di una certa funzione (ad esempio la spesa di Stato e Regioni per
contrastare o ridurre i rischi di erosione nel caso della protezione idrogeologica).
E’ stata infine effettuata una stima del valore delle esternalità negative che
diminuiscono il valore economico totale del bosco (erosione del suolo per
disboscamenti o cattiva gestione forestale, alluvioni, frane e valanghe per
disboscamenti, abbandono o cattiva gestione forestale, danno da incendio, pollini
e altri fattori allergenici, perdita di valore naturale e di biodiversità della foresta
per illeciti, perdita di valore paesaggistico per azioni illegali).
104

Una stima del VET pari a 254 €/ha/anno viene invece ottenuta nel recente lavoro
di Merlo e Croitoru (2005). Essa sarebbe composta dei seguenti valori d’uso
diretto: prodotti legnosi 81 €/ha, pascolo 7 €/ha, prodotti non legnosi 23 €/ha,
ricreazione 20 €/ha, caccia 8 €/ha. Ad essi si sommerebbero i valori indiretti
(protezione dei versanti 104 €/ha; sequestro di carbonio 8 €/ha) e i valori di
opzione, lascito, esistenza pari a 3 €/ha.
Nel lavoro di Strange et al. (1999) si presenta un approccio a quattro stadi per
la stima del valore complessivo di una foresta multiple-use al fine di supportare le
decisioni al riguardo provvedimenti di controllo degli insetti in un’area di studio
nella Polonia Centrale. La struttura a quattro stadi prevede di incorporare
successivamente:
i. il valore finanziario della sola produzione legnosa;
ii. il valore degli output non di mercato;
iii. il valore sociale del carbon storage;
iv. il valore sociale dei benefici ricreativi.
Il paper presenta valori relativi ai quattro step e corrispondenti a dieci tipologie
forestali 84 ; di queste consideriamo i valori in $ per ha relativi a foresta
paesaggistica e ricreativa: legname 2.988 e 3.143, costi di produzione degli output
non di mercato 389 e 425, valore degli output non di mercato 648 e 648
(includono il valore precedente), valore attuale netto del carbon storage (tasso di
sconto annuale 2%) 21.885 e 22.630. Un lavoro interessante che utilizza un
metodo per l’individuazione dell’ordine di importanza delle diverse funzioni
forestali è quello di Schaberg et al. (1999) in cui si presentano i diversi ranking
per le distinte funzioni forestali attribuiti da parte di campioni relativi a 3 gruppi
di interesse (ambientale, caccia e pesca e per il legname) e di un campione casuale
di controllo. L’ordinamento sulla base di giudizi riportati su una scala Likert a 9
punti (0-8) risulta nel gruppo di controllo: servizi ecologici 6,68, stati o processi
ecologici 6,14, beni non di consumo 5,31, prodotti non legnosi 4,83, prodotti
legnosi 3,64, beni di consumo non di mercato 3,02. Per il dettaglio sui 25
beni/servizi considerati e per i ranking dei 3 gruppi di interesse considerati si
rimanda al paper.
Matero (2006) esamina il valore dei servizi delle foreste, in una ottica di VET per
la Finlandia, sul periodo 1995-2002. i valori sono espressi in € 2000, annui: il
valore del Turismo forestale è pari 2700 milioni € (4,5 € per visita la stima
derivante); “Nutrient retention” 200 milioni di €; tutti i non timber services (97
prodotti della foresta) 825 milioni €. La stima per tutti i servizi forestali, al netto
di effetti anche negativi dal punto di vista economico, è pari a 2,609 miliardi di €
annui, dal quale si può, in caso, stimare una misura per ettaro, comunque specifica
al patrimonio finlandese.
84 Commercial, landscape, recreation, health and climate, water protection, high-green zone,
industrial, forest preserves, soil protection, soil model plots.
105

Notaro Paletto Raffaelli (2005) analizzano invece il danno provocato da “wind
and snow, defoliation, fire and tillage” sulle quattro funzioni primarie descritte in
altri studi degli autori (production, protection, tourism-recreation and carbon
fixing). La stima di riduzione del VET è nel complesso dell’1.68% per tutte e 4 le
funzioni.
Alcuni studi hanno il fine di compiere delle survey estese della letteratura.
Croitoru (2006) presenta invece una survey molto interessante sulle forest europee
ed africane, mediterranee, suddivise in quattro categorie geografiche. Per la
categoria che include l'Italia, notiamo i seguenti valori: un VET pari a 173 €/ettaro
e 70 € pro capite, in Italia e paesi del nord mediterraneo. Un valore per il fattore di
Recreation che è in Italia pari a 20-50 € per ettaro anno, o l’8% del VET, inferiore
alla stima di Krieger in percentuale, ma non di molto, e simile in valori assoluti.
Un valore di Biodiversity molto incerto, tra 1-60€ per ettaro, che infatti molti
studi di valutazione no stimano a priori per difficoltà di implementazione della
rilevazione 85 . Infine, l’autrice nota come il valore di “Watershed” sia il 50% del
TEV in media, pari a 45-150€ per ettaro.
Su linee simili, ma con una accezione più estesa, Krieger (2001) presenta una
delle survey della letteratura sui valori forestali più complete, riguardante sia
foreste tropicali sia temperate. Rimandando alla tabella si sintesi, si nota un valore
complessivo per acro in dollari 1994 pari a 122.2, raffrontato ad un valore di
812.2 per quelle tropicali. Le differenze più marcate a favore delle foreste
temperate sono poche (food production), a sfavore operano gran parte degli
elementi di uso e non uso. Tra i valori, le temperate presentano quattro fattori di
valore principali, in ordine decrescente: regolazione del clima, waste treatment,
produzione di prodotti non legnosi, recreation. Questi assommano a 105$ sui 122.
Come ultimo esempio di robusta survey, ma forse datata e da attualizzare nei
valori presentati, si elencano i dati offerti da Pearce e Pearce (2001, tab.17) per le
foreste non tropicali: i valori primari sono stoccaggio del carbonio (90-400$ per
ettaro anno) e uso del legname a finalità produttive (700 $ per ettaro il valore
attuale scontato al 10%, 1994 $). Valori importanti sono anche la funzione idrogeologica
(0-50 $) e la funzione ricreativa turistica (80 $) ed i valori di non
uso/opzione (12-70 $), sempre espressi in per ettaro/anno. Infine, valori molto
limitati per i servizi/attributi valoriali “non timber products” e “amenity” e quasi
nulli per biodiversità.
Per finire, presentiamo, come analisi complementari a quelle quantitative, alcuni
studi volti a definire l’importanza relativa degli attributi forestali, ai fini del forest
planning & management. Reed and Brown (2003) applicano un metodo
85 Slone et al (1997) presentano una rara disamina di alcuni possibili valori, ma non offrendo
stime, per farfalle ed insetti presenti nelle foreste tropicali. Da Notaro, Paletto e Raffaelli (2005):
“Biodiversity was not considered because even in physical terms “at present it is impossible to
evaluate everything” (Efremov and Sheshukov, 2000, p. 59)”. Si veda sotto nella sezione 1.6 il
commento ad alcuni studi di valutazione sulla biodiversità.
106

qualitativo di valutazione (values suitability approach), per indagare i servizi
dell’ecosistema nelle attività di forest planning. Il risultato è la seguente
scomposizione percentuale del valore: Aesthetic 10.0; Biodiversity 13.3; Cultural
3.9; Economic 11.5 Future 9.1 Historic 4.5 Life support 13.8 Learning 8.8
Recreation 12.1 Spiritual 5. Therapeutic 5.4 Subsistence 1.9, i quali possono
essere rapportati ai valori stimati dai metodi quantitativi, ed il ranking implicito
confrontato con quello dei vari studi presentati nella rassegna 86 .
Anche Ananda e Herath (2003) presentano uno studio sul Canada, applicando una
tecnica di analisi qualitativa (Value function approach), che permette di
identificare un ranking ordinale dei fattori di interesse. Nel caso in esame,
abbiamo, in modo meno analitico rispetto a prima: 1. conservazione, 2. uso
estrattivo, 3. uso ricreativo.
4.2. Funzione turistico-ricreativa
Per la stima del valore della funzione turistico-ricreativa i metodi maggiormente
utilizzati sono quello dei costi di viaggio zonale o individuale e quello della
valutazione contingente 87 .
Hanley e Ruffell (1993) applicano il metodo dei costi di viaggio e quello di
valutazione contingente alle foreste Britanniche al fine di attribuire valori
economici alle caratteristiche fisiche delle foreste pubbliche. In sostanza vengono
realizzati tre esercizi di valutazione. Il primo ha utilizzato il metodo dei costi di
viaggio edonico 88 sull’influenza di sei caratteristiche delle foreste (altezza media
86 Bengston et al. (1999) analizzano mediante strumenti statistici 30000 online news dal 1992
al 1996 sulle foreste US, col fine di ricostruire la rilevanza relativa per la società, in un sentiero
dinamico, dei vari valori: moral/aesthetic, ecological, commodity, ricreative. La frequenza relativa
vede, nei 4 anni, un incremento del peso del valore ricreativo, in primis, e di quello morale (di non
uso o esistenza, potremmo tradurre) una riduzione del “commodity”, una costanza del valore
ecologico.
87 Per un approfondimento sui metodi del costi di viaggio e della valutazione contingente si
vedano rispettivamente i paragrafi 2.2.1 e 2.2.3.
88 Per indicazioni generali sul metodo dei costi di viaggio si rimanda al paragrafo 2.2.3; qui
anticipiamo che l’analisi dei costi di viaggio edonica valuta il valore di particolari caratteristiche di
un sito, concludendo con una stima del valore marginale dell’accresciuta qualità ambientale,
studiando per esempio le spese extra rispetto a quelle di viaggio che le persone sono disponibili ad
assorbire / accettare (are willing to absorb) per trovare certe caratteristiche. In teoria, questo è un
mezzo utile per valutare decisioni legate al management del sito oggetto di indagine. Un esempio
di questo tipo di lavoro si trova in Englin e Mendelsohn (anno?), che hanno applicato il metodo dei
costi di viaggio edonici per analizzare la domanda per certe caratteristiche del sito (come il tipo di
foresta, le facilities disponibili, la presenza di vedute / punti panoramici, ecc.) sui sentieri nell’area
USFS wilderness areas dello stato di Washington. Il metodo è stato tuttavia fortemente criticato,
sostanzialmente perché si ritiene che il metodo abbia la tendenza a produrre ‘segni scorretti’ ossia,
107

di tutti gli alberi, diversità nell’altezza, % dell’area totale a latifoglie, diversità
delle specie conifere, presenza di caratteristiche legate all’acqua e % di foresta
come open space) sul surplus del consumatore ma gli autori sostengono che i
risultati presentano deboli basi per derivare i prezzi impliciti (comunque il surplus
per visita per famiglia è risultato pari a 5 £ 1990; quello per visita per adulto pari a
2,19 £ 1990). Successivamente sono state utilizzate due applicazioni di
valutazione contingente: la prima ha utilizzato coppie di fotografie al fine di
mostrare alcuni estremi di alcune caratteristiche delle foreste, come la
presenza/assenza di caratteristiche d’acqua, foreste miste verso foreste di sole
conifere e foreste con altezze uniformi oppure diverse. La WTP incrementale per la
foresta che i rispondenti ritenevano più attrattiva è risultata statisticamente
differente da zero in ciascun caso.
La seconda applicazione di valutazione contingente prevedeva la richiesta della
disponibilità a pagare per preservare l’opportunità di visitare la foresta (in cui i
rispondenti erano stati campionati) ed ha fornito un risultato di 0,93 £ 1990 per
visita per famiglia. Lo studio di Bennett (1995) riguardante 2 parchi nazionali
australiani (Gibraltar Range e Dorrigo) ha utilizzato il metodo dei costi di viaggio
ponendo particolare enfasi e attenzione a quattro aspetti centrali nell’utilizzo del
metodo stesso (l’uso di un modello di costi di viaggio individuale o zonale; il
valore del tempo; la considerazione della congestione e la considerazione dei
viaggi/spostamenti con finalità multiple). I risultati mostrano un valore per visita
di 34 A$ 1995 per anno (valore attuale di visite future) nel caso del parco
Nazionale di Dorrigo e un valore per visita di 19 A$ 1995 per anno (valore attuale
per visite future) nel caso del parco Nazionale di Gibraltar Range. Everitt (1983)
calcola il valore economico di una visita ricreativa alla Kauaeranga Valley (NZ)
mediante il metodo dei costi di viaggio zonale. Il valore attuale annuo per una
visita di gruppo (per veicolo, poiché sono stati rilevati dati mediante un contatore
di traffico) è risultato pari a 4,33 NZ$ (valore conservativo minimo). Sono stati
utilizzati i costi di viaggio imputati e quindi non rilevati quelli effettivi
(solitamente molto maggiori di quelli imputati).
Un’altra applicazione del metodo dei costi di viaggio zonale si trova nello studio
di Gillispie (1997) finalizzato a stimare il valore ricreativo di un parco nazionale
australiano (Minnamurra Rainforest Centre, Budderoo National Park). Lo studio
ha in parte utilizzato i dati rilevati in Bennett (1995). Il valore economico (valore
attuale) per visita per persona stimato risulta di 28 AUS$1995 e 44 AUS$1995 (è
stato utilizzato un tassi di sconto del 7% e sono stati supposti benefici di
ricreazione annui perpetui). I risultati derivano dalla stima di due modelli, uno
basato soltanto sui costi di viaggio per veicolo e l’altro sui costi di viaggio per
veicolo e sul costo opportunità del tempo (a questo secondo modello si riferisce il
valore più elevato pari a 44 AUS$1995).
valori negativi per caratteristiche che si riteneva desiderabili. Ciò implica che i risultati individuali
di tali indagini non possono essere ritenuti veritieri.
108

Willis e Garrod in uno studio pubblicato nel 1991, stimano - applicando il metodo
dei costi di viaggio individuale e zonale 89 - il surplus del consumatore per persona
per visita a sei distretti forestali (Brecon, Bechan, Cheshire, Lorne, New Forest
and Ruthin) nel Regno Unito. Le stime ottenute mediante il metodo dei costi di
viaggio zonale e individuale rientrano rispettivamente nei range di 1,43-2,60 £ e
di 0,06-0,96 £ 90 . Lo studio mostra quindi che le stime basate sul metodo dei costi
di viaggio zonale tendono ad essere più elevate rispetto a quelle basate sul metodo
dei costi di viaggio individuale. Per comprendere quale delle stime fosse la più
vicina all’effettivo surplus del consumatore, i risultati sono stati confrontati con
quelli ottenuti dalle risposte ad un quesito di valutazione contingente incluso nel
questionario utilizzato nell’indagine; le stime di valutazione contingente sono
risultate sempre più basse di quelle ottenute con il metodo dei costi di viaggi
zonale e sono risultate in alcuni casi più alte delle stime ottenute con il metodo dei
costi di viaggio individuali. In ogni caso le stime dei costi di viaggio individuali
sono sempre più vicine a quelle di valutazione contingente rispetto a quelle
derivate dai costi di viaggio zonali.
Scarpa et al. (2000a) presentano valori per attributi ricreativi forestali, stimati
mediante CV su 8000 individui in Irlanda pari a 1-1.50 £ per visita in media, con
una osservata elevata eterogeneità tra foreste in base agli attributi definiti.
In uno studio sugli stessi siti (Scarpa et al., 2000b) si rilevano altri risultati
sempre mediante CV: mezzo milione di £ annui è il valore ricreativo delle foreste,
senza non use values (utilizzando i marginal benefit medi stimati); 19 milioni di £
il valore attuale di tali benefici, scontati al 3% 91 .
Bostedt e Mattsson (1995), hanno valutato due aree turistiche in cui è apparso che
una parte considerevole del valore per i turisti è attribuibile alla connotazione
forestale e che questo può essere accresciuto modificandone le pratiche di
management. E’ stato impiegato il metodo della valutazione contingente.
Rimanendo nel Regno Unito, Bennett et al (1995) applicano una CV alla Crown
estate (1052 ettari), Windsor forest, UK. Si intervistano 200 “path users” (1993-
1994), con una WTP stimata per benefici ricreativi pari a £1.11 per persona
(entrance fee) ed invece di £ 14.24 (additional council tax, per anno) e 26.42 (one
off donation to a trust). I valori sono utilizzati per un confronto con un costo di
27£ per ettaro per rendere accessibile al pubblico la foresta con finalità ricreative.
Un altro lavoro basato su CE è presentato da Boxall e Adamowicz (2004), i
quali quantificano il Valore ricreativo di un wilderness park in Canada 92 . Il
89 Per entrambi i metodi, i costi di viaggio sono stati stimati come la somma dei costi
complessivi legati all’uso dell’automobile (costi del carburante più assicurazione, deprezzamento,
pedaggio stradale e costi di servizio) e dei costi/valore del tempo.
90 Surplus del consumatore per persona per visita in base al metodo dei costi di viaggio zonale:
Brecon, 2,60; Buchan 2,26; Cheshire, 1,91; Lorne, 1,44 ; New Forest, 1,43; Ruthin, 2,52. Surplus
del consumatore per persona per visita in base al metodo dei costi di viaggio zonale: Brecon, 0,60;
Buchan 0,20; Cheshire, 0,06; Lorne, 0,96 ; New Forest, 0,12; Ruthin, 0,88.
91 Da nostri calcoli l’area di interesse dovrebbe essere di circa 6-7000 ettari.
92 Attributi: congestion, development of site, type of wilderness area, fee.
109

modello di Latent class approach rileva un range di 3-21 $ per visita, ma, notiamo,
come perdita di benessere da scenari di “wilderness decrease”.
Rekol & Pouta (2005) elicitano mediante CV (comparando DC e open ended, la
quale però “fallisce”, confermando la difficoltà di rilevare preferenze monetarie su
temi complessi e multi- valoriali) la WTP su 300 “utenti locali”, in un sito
finlandese. Il fine è rilevare la WTP “for risk preferences /Risk aversion measure
for ricreative value” (nello specifico, l’oggetto di analisi sono scenari alternativi di
“certain and uncertain effects of a policy regulating cutting in private managed
forests”), un obiettivo non usuale nelle analisi di stated preference, ma che si
presta ad indagini sperimentali. Si usano 2 campioni: si riscontra una WTP più alta
per lo scenario incerto: 9,25 € vs 13,29 €, che sono non overlapping, ma non
dissimili secondo i test. Si conferma quindi l’importanza di andare oltre l’analisi
delle medie / mediane e verificare la rilevanza delle deviazioni dalla media. Si
registra inoltre soprattutto l’importanza di valori quali: hiking, raccolta di funghi,
crescita della foresta.
Loomis (2004) presenta stime specifiche per il valore ricreativo delle attività di
hiking. Con uno studio di CV su Colorado e Montana si stima un range di WTP per
visita di 12-55 $.
Anche la letteratura italiana ha numerosi studi riguardanti la valutazione della
funzione turistico-ricreativa dei boschi. Il lavoro di Tempesta e Thiene (2000)
utilizza gli approcci del costo di viaggio zonale e individuale e della valutazione
contingente. Le stime ottenute tramite il metodo dei costi di viaggi zonale
mostrano un surplus per gita pari a 1.919 lire per i visitatori del fondovalle e a
2.116 lire per gli escursionisti; mediante il metodo dei costi di viaggio individuale
l’analogo surplus stimato è rispettivamente pari a 3.050 lire e a 4.431 lire. Le
stime basate sulla valutazione contingente sono risultate pari a 4.212 lire per i
visitatori del fondovalle e 5.021 lire per gli escursionisti 93 .
Tempesta e Thiene esaminano il valore ricreativo di una zona forestale dell’area
ampezzana, mediante tecnica dei travel costs e di CV (DC più open ended). La
stima dei costi di viaggio è pari a 1-15 €, mentre la stima da CV (scenario e mezzo
di pagamento: “entrance fee aimed to reduce visitors”. La media è pari a 13135
lire per visita, la mediana 12586, lo schema Open ended rileva invece un valore di
8300. Sommando i valori stimati mediante le due tecniche gli autori ottengono
350 € per ettaro come totale valore ricreativo. Si nota il basso valore del metodo
dei costi di viaggio, imputabile forse ad una presenza di turisti locali, e soprattutto
lo scenario specificato, che stima in realtà il valore di minore congestione (ma non
definita). Il VET ottenuto ricreativo è quindi opinabile come obiettivo dello studio,
esaminando il modo in cui lo stimano gli autori in questo studio.
93
Se si escludono gli atteggiamenti di protesta le stime risultano rispettivamente pari a 5.872
lire e 6.025 lire.
110

Lo studio di Tempesta et al. (2002) propone una rassegna dei benefici ricreativi
per gita e per ha ottenuti grazie alle indagini svolte nel Veneto e nel Friuli
Venezia Giulia nella seconda metà degli anni Novanta. Escludendo le località di
interesse ecoturistico diverse da quelle prevalentemente forestali (come le Cascate
di Molina, la Foce dell’Isonzo, il Lago di Cornino, le Grotte di Villanova), i
benefici ricreativi per gita oscillano fra 3,6 € e 5,4 € cui corrispondono benefici
per ha compresi fra 48,3 €/ha e 357,2 €/ha.
Lo studio di Severino et al. (2002) utilizza il metodo della valutazione contingente
e perviene a stime piuttosto elevate: 345 milioni di Lire in media ad ettaro pari a
circa 23.000 lire ad ettaro di bosco per fruitore.
Valori commensurabili sono stimai da Notaro, Paletti, Raffaelli (2005), che
applicano il metodo di valutazione CV e il metodo del substitution value alla
foresta di Lavazè in Trentino (Val di Fiemme e Val d’Ega), un’area totale di 99.1
ettari. La valutazione riguarda quattro funzioni forestali principali: productive,
protective, recreational e carbon fixing. La WTP media dello studio di CV su 724
visitatori è: 2.64 € per individuo (322-500 € per ettaro in base a stime delle visite).
Un caso di studio relativo alla Spagna è presentato da Caparros et al. (2003) si
focalizzano su uno schema di valutazione per usi multipli: “Timber, cattle
grazing, hunting, recreation, carbon fixation and conservation values”. Adottano
una CV (DC) effettuata su 971 utenti di un boschi di pini, in Spagna, di 1966 ettari.
La WTP media e mediana per visita è pari a 14 € , mentre quella per la
conservazione è 14 la mediana e 24 la media, per anno/individuo. I valori sono poi
utilizzati per fornire un quadro del valore totale della foresta in termini hicksiani
(Capital and total income). Il valore incluso nella contabilità è la mediana
moltiplicata per il 50% dei visitatori, dato che solo la metà accetta di pagare la
WTP mediana. I risultati indicano che “timber” e “recreation”, tra loro
potenzialmente in conflitto, sono di gran lunga gli elementi valoriali più rilevanti
nella foresta.
I valori per ettaro presentati sono di 150 € e 30 € per funzione ricreativa e
conservazione (tab. 3, p.192), ed inoltre 165 estrazione legno, 6 carbon fixing, 3
attività venatoria.
I valori ricreativi possono esser stimati anche ricorrendo a osservazione dei costi
opportunità, quindi utilizzando informazioni si prezzo e valore tipicamente di
mercato. Si nota che valori basati sui CO non sono commensurabili con quelli
derivanti da analisi di TC e CV/CE, che utilizzano una accezione teorica di valore
specificamente utilitarista/hicksiana. Tendenzialmente il CO dovrebbe essere un
benchmark conservativo di valore di un sito. Comunque, è una voce di costo che
può essere riportata ad un valore potenziale di beneficio “minimo”, ma che
dovrebbe essere utilizzata come elemento di costo all’interno di una analisi CB
(come alcuni studi qui presentati mostrano), con i relativi benefici quantificati
mediante le diverse tecniche a disposizione per valori di mercato ed extra
111

mercato. I costi opportunità sono le rendite (nette) da confrontare con le rendite
(nette) di opzioni alternative. Un errore frequente è confrontare rendite lorde di
beneficio, e non al netto dei costi di implementazione dei progetti.
Holgen et al. (2000) presentano uno studio sulla Svezia, con il fine di stimare un
valore ricreativo in base a stand type e landscape. La stima è effettuata utilizzando
valori di mercato (costi opportunità, in termini specifici gli “Adpatation cost
towards green scenario”, calcolati in una perdita di 10% dei profitti). Il valore, per
una area non definita in dettaglio, è di 1000-6000 sek (valore totale annuo),con
una popolazione di interesse di 180000 residenti. Un esame di una gestione più
sostenibile basato sui CO è presentato anche da Holgen e Lind (1995).
Dopo aver esaminato lavori che si basano su tecniche di TC e CV, presentiamo ora
una breve survey dei contributi di choice modelling con rilevanza per
caratteristiche forestali.
Christie, Hanley, Hyde (2006) presentano un interessante analisi di CE (1568
interviste a utenti nel sito) basata su una disaggregazione della foresta (UK) in
diversi attributi, ma col fine primario di esaminare l’eterogeneità delle preferenze
per differanti utenti (a cavallo, bici, nature watchers). Il valore incrementale per i
miglioramenti negli attributi primari varia da 8-23 £, ed è molto eterogeneo. La
WTP media è infatti 10 £. Gli autori notano come questi valori siano più elevati di
altri riscontrati in letteratura, di studi CVM e TC. Questo è in parte controintuitivo
in quanto sia teoricamente sia nella evidenza empirica anche qui presentata le
stime degli esperimenti CE dovrebbero essere maggiormente conservative, sia per
effetti intrinseci dell’indagine multi attributo e per la minore enfasi posta sulla
WTP.
I lavori citati nell’articolo indicano un range, comunque ampio, di 0.046-1.55 £
per visita, con valori più elevati riportati da Scarpa et al (2003): 1.6-2.78 £. stime
derivanti da TC sono invece in un range da 0.07-3.91 £ (presumibilmente per
utenti residenti nel luogo).
4.3. Prodotti non legnosi del sottobosco, altri prodotti/servizi (pascolo,
caccia, fauna selvatica) e servizi eco-sistemici
Pochi lavori in letteratura hanno tentato di stimare esclusivamente il valore
complessivo dei prodotti ‘non-timber’ (funghi, tartufi, mirtilli e altre bacche del
sottobosco).
Starbuck et al (2004) è uno dei rari contributi che si focalizzano sul valore dei non
timber products. Utilizzano la metodologia travel cost, ricavano una misura di
112

surplus media di 36 $ per visita (2003 $) per il complesso dei prodotti del bosco
(Funghi elemento di valore principale 94 ).
Raunikar (2006) presenta un interessante valore di 150 $ per anno/per ettaro, per i
non timber products. La stima è effettuata in base alla osservazione del
comportamento degli agenti economici non industriali, i quali incorrono costi
opportunità per mantenere aree dedicata a tali prodotti invece che dedicarla a
estrazione di legname. La stima è quindi una sorta di “valore privato” del nontimber
value. Citando: “The type of silviculture, or lack thereof, adopted by forest
owners reveals how much they value forest amenities. We estimated this nontimber
value by the income that owners are willing to forego to maintain natural
stands, instead of converting them to more profitable plantations”.
Il lavoro di Gios e Goio (2003), basando la valutazione sul Trentino Alto Adige e
sul Friuli Venezia Giulia, presenta una stima compresa fra 17,2 € e 14,4 € per ha
per anno. Gli stessi autori, nello studio del 2005, propongono i valori relativi al
comune di Oulx e per le foreste friulane pari rispettivamente a 33,48 €/ha/anno e
27,9 €/ha/anno. Oltre a questi, nello studio di Paletto (2002), da cui vengono
derivati i valori nel caso di studio di Oulx, vi è un tentativo di stima del valore
della fauna selvatica e del pascolo (rispettivamente pari a 1,45 €/ha e 2,70 €/ha). Il
lavoro di Merlo e Croitoru (2005) stima per i prodotti non legnosi un valore pari a
23 €/ha, per il pascolo 7 €/ha e per la caccia 8 €/ha.
Per gli altri servizi, prevalentemente venatori (legati strettamente, notiamo, al
valore ricreativo), Boxall & Adamowicz (1996) stimano, per un sito canadese, la
WTP associata a recreational hunting forestale, sia con CV sia con CE (“hunting
features”, sia di uso (fauna: improvement of the population) sia di non uso, più
legate ai valori dello stock di foresta). La WTP risulta 69 $ per visita dalla CV e, si
noti, di “soli” 3.46 $ per visita dall’esperimento CE, mostrando un potenziale
effetto di sovrastima della CV in quanto tale, indipendentemente dal metodo di
elicitazione, rispetto a meccanismi di elicitazione CE/CM. Si noti che il valore delle
licenze venatorie sarebbe possibile rilevarlo anche tramite i prezzi delle licenze
(aste), o con il metodo dei costi di viaggio. Lo schema CE permette però di
contestualizzare questo elemento, come altri, nello spettro multivaloriale della
foresta.
Nunez (2006) invece presenta, con un caso di studio sul Cile, uno dei rari studi in
letteratura sul valore della funzione di "Water supply by temperate forest” (che la
survey di Krieger, 2001, non copre, mettendo non disponibile per foreste
temperate, 2 $ per acro per le tropicali e 0.8 $ per “all forests”). Il valore è stimato
mediante Productivity function approach.
94 Te Velde et al. (2006) rimarcano l’importanza di porre la value chain come obiettivo delle
politiche di forest management. Il fine è quello di incrementare il valore aggiunto inerente la
raccolta e commercializzazione dei non timber forest products. Valutazione dei benefici extra
mercato, cattura del valore e creazione di mercati, anche riducendo le distanze tra offerta e
domanda, sono elementi interconessi della “catena del valore” per tali prodotti.
113

I valori sono stimati per m3: 0,025-0.066 $; Per famiglia: 5.8-15.4 $; Per ettaro
162-61 $, si osservano valori più elevati, come da attese, in estate.
Notaro, Paletti, Raffaelli (2005) applicano il metodo di valutazione CV e il
metodo del substitution value alla foresta di Lavazè in Trentino (Val di Fiemme e
Val d’Ega), un’area totale di 99.1 ettari. La valutazione riguarda quattro funzioni
forestali principali: productive, protective, recreational e carbon fixing. La
quantificazione fa emergere il ruolo preminente delle funzioni extra mercato,
informazione centrale per le politiche di integrated forest management. La CV è
utilizzata per landscape-recreation; il valore di sostituzione/compensazione (OC) 95
per la funzione protettiva.
La WTP media dello studio di CV su 724 visitatori è: 2.64 € per individuo (322-500
€ per ettaro in base a stime delle visite), mentre il valore della funzione di
protezione idro-geologica del suolo forestale è pari a 73-199 € per ettaro (in
relazione a diversi tassi di sconto usati).
Notaro e Paletto (2004) sottolineano che la funzione di protezione idro-geologica
offerta dal suolo forestale è preminente nel valore delle foreste 96 , in linea con
Croitoru (2006), che offre un valore medio, derivante da survey della letteratura,
di “Watershed protection” pari a 45-150 € per ettaro. La survey degli autori su
foreste solamente italiane è invece più eterogenea, con valori, emergenti da analisi
di CO e CV, da 81 a 3377 € per anno per ettaro (2003 €). Il loro studio, sulle foreste
del trentino (345000 ettari di woodland, ma solo 150000 di foreste con funzioni
protettive del ciclo 97 ) presenta poi un valore che si situa nel lower bound di questo
ultimo range, ma superiore a quello di Croitoru per le foreste mediterranee: 184 €
per ettaro.
95
Citando gli autori: “The economic value of the main functions of Lavazè forest was
estimated using the methodology of added functionality. The first stage was to identify the
functions to be evaluated, on the basis of data available: timber production, landscape-recreation,
carbon fixing, hydro-geological protection. The second stage was to determine the best
methodology for valuating each of these functions”.
96
Citando dal contributo: “The protective function of forests has a number of aspects, on the
one hand relating to the protection of human beings and communities against natural hazards such
as avalanches, falling rocks, flooding and surface landfalls (direct protection), and on the other
protecting the land against erosion, stabilising the soil and regulating the flow of rivers, and
bringing about climatic effects and an impact on the quality of the air we breathe (indirect
protection)” (…) “Protection functions of forests is recognised, especially for mountain forests,
and its value represents the most part of the Total Economic Value, only few studies attempt to
estimate the economic value of the protection function for Alpine forests”.
97
“Substitution Value of forests that protect against landslides and avalanches and safeguard
water resources”
114

4.4. Effetti delle foreste sul valore degli immobili
(“amenity value” delle foreste urbane)
Vi sono diversi metodi disponibili in letteratura in grado di stimare l’effetto
indiretto esercitato dalla presenza del bosco sul paesaggio che si traduce ad
esempio in un aumento di valore degli immobili in prossimità delle aree forestali.
Fra questi quello edonimetrico/edonico è il più frequentemente utilizzato. Tali
metodi sono stati finora prevalentemente applicati nei casi di aree verdi/alberate
urbane e per le foreste urbane 98 mentre sono stati meno utilizzati per le aree
forestali estese lontane dai centri abitati. Numerose applicazioni si riferiscono a
paesi del Nord-Europa (Finlandia, Svezia, Danimarca) o al contesto statunitense.
Diversi studi sono stati realizzati da Tyrvainen (1997), Tyrvainen e Vaananen
(1998), Tyrvainen and Miettinen (2000). Nello studio del 1997 è stato applicato il
metodo del prezzo edonico considerando le informazioni relative a 1.006 vendite
di appartamenti a Joensuu, una cittadina finlandese di 48.000 abitanti; i risultati
mostrano che un aumento della distanza rispetto all’area ricreativa afforestata
diminuisce il prezzo dell’appartamento di 42 FIM (FIM = 0.17 Ecu) al metro
quadrato (un aumento della distanza di 100 metri da un corso d’acqua, in area
afforestata, diminuisce invece il prezzo dell’appartamento di 154 FIM per metro
quadrato). In Tyrvainen e Vaananen (1998) è stato applicato il metodo della
valutazione contingente (con carta di pagamento) per misurare i valori d’uso delle
aree ricreative afforestate (risultati in 108-141 FIM per stagione) e per stimare la
disponibilità a pagare per parchi afforestati ipotizzando nello scenario una
conversione di aree urbane afforestate in aree edificabili. Questa parte del lavoro
ha stimato una WTP media per prevenire la conversione di aree afforestate in aree
edificabili in un range da 11.240 FIM/ha/anno a 37.360 FIM/ha/anno. Il terzo lavoro
(Tyrvainen and Miettinen, 2000), su Salo in Finlandia, ha mostrato che le
abitazioni con vista sulla foresta urbana costano il 44,9% in più delle abitazioni
equivalenti senza vista mentre il valore delle proprietà decresce del 5,9%
allontanandosi di un km dalla foresta. Sempre in ambito finlandese si segnala lo
studio di Tahvanainen et al. (2001) in cui sono state analizzati gli effetti di
differenti misure di management forestale e del paesaggio sulla bellezza scenica e
sul valore ricreativo medianti due strumenti di valutazione verbale e visuale
finalizzati a comparare le percezioni visuali con i preconcetti. I risultati indicano
che in generale i preconcetti riguardanti differenti misure silvicolturali non
98 Le foreste urbane, come definite dallo (Svedish) National Board of Forestry, costituiscono
terreni afforestati primariamente utilizzati per attività ricreative situate in relativa prossimità di
aree urbane o di altre facilities di tipo ricreativo (Urban forests are defined […] as forest land
primarily used for recreation in the relative proximity of urban areas or other recreational
facilities). Uno studio svedese (Hornsten e Fredman, 2000) basato su interviste a 1000 persone
estratte casualmente ha mostrato come più del 40% della popolazione svedese preferirebbe una
distanza inferiore della foresta dal luogo di residenza (rispetto a quella attuale) e sostiene che le
aree residenziali dovrebbero essere pianificate in modo tale che la maggior parte degli individui
abbia la foresta ricreativa più vicina raggiungibile a piedi (< 1 km)
115

corrispondono alle percezioni visuali; ciò suggerisce che le persone, senza alcuna
illustrazione, possono avere differenti immagini mentali sulle azioni di
management proposte. Tale risultato supporterebbe quindi l’uso di metodi di
presentazione visuale non solo in studi futuri di analisi delle preferenze, ma anche
in fase di panificazione in cui l’obiettivo è quello di contribuire alla definizione
del management forestale e del paesaggio.
Lo studio di Powe et al. (1997) mostra come una piantagione di 1 ha (caso New
Forest, England) entro 100 metri dalla foresta aumenta il valore dell’abitazione di
£ UK 540.
Lo studio di Praestholm et al. (2002) analizza l’attrattività e i valori delle aree
afforestate in due studi danesi indipendenti. Nel primo sono state condotte
indagini qualitative e quantitative in due comuni che hanno mostrato che le foreste
migliorano la qualità della vita dei rispondenti e che la vicinanza al luogo di
residenza fa sì che vi sia una maggior frequenza di visita. La vicinanza alle foreste
viene indicata come la prima ragione di scelta della casa abitata dal 17% dei
rispondenti. Il secondo studio utilizza il metodo del prezzo edonico per elicitare le
preferenze/valutazione per le aree residenziali afforestate (o prossime alle foreste)
in Danimarca (sono stati utilizzati i dati sulle abitazioni – i quali hanno nel paese
considerato una disponibilità eccellente – per il villaggio di Frejlev vicino ad una
foresta recentemente piantata, Drastrup, a sud ovest di Aalborg nello Jutland
settentrionale e per quattro aree già esistenti localizzate sia nello Jutland sia nello
Zealand). I risultati ottenuti per le 395 abitazioni vicine alla foresta Drastrup
mostrano benefici pari a 17.500 € per ha di terreno afforestato (i costi risultano
invece pari a 8.900 € per ha); è stato incluso anche il reddito perduto da eventuale
uso alternativo agricolo.
Windle and Cramb (1993) hanno applicato il metodo della valutazione
contingente per stimare il valore dell’urban amenity (per la preservazione, il
miglioramento e il mantenimento) dovuto alle aree verdi nella White Hill/Pine
Mountain reserve (Camp Hill, Brisbane, Australia). La media della WTP delle
famiglie residenti locali massima è risultata pari a 31,83 A$1991 (pagamento
annuale per i successivi 10 anni). In modo efficace il lavoro mostra una forte
evidenza di starting point bias: la WTP media risulta infatti 20,02 A$1991 se lo
starting point è A$10 e 43,93 A$1991 se lo starting point è A$40. Secondo gli
autori tali risultati suggeriscono che i rispondenti non riescono a determinare una
loro vera valutazione e utilizzano i valori proposti come se li considerassero di per
sé un’offerta corretta o accettabile.
Un lavoro molto interessante è quello di Thorsnes (2002) per due giurisdizioni in
via di sviluppo/costruzione in un area metropolitana del Michigan, USA. Esso
stima il valore che il mercato delle abitazioni residenziali attribuisce alla
prossimità ad aree afforestate e permanentemente preservate utilizzando il metodo
del prezzo edonico e le informazioni sulla vendita dei terreni edificabili (anziché
116

delle abitazioni). I risultati indicano che i terreni 99 edificabili contigui alle aree
preservate vengono venduti con un plus che oscilla fra 5.800 $ e 8.400 $ (pari al
19% e 35% del prezzo del terreno). Le stime ottenute dalle osservazioni sulle
successive vendite di abitazioni (anziché dei terreni ad uso edificabile) mostrano
stime decisamente superiori e meno precise il che suggerirebbe che le
caratteristiche omesse delle abitazioni potrebbero avere un effetto distorsivo sulle
stime dell’amenity value.
I lavori di McPherson et al. (1999) e McPherson e Simpson (2002), presentano un
confronto fra il valore degli alberi (in viali e in parchi) in due città californiane,
Modesto e Santa Monica. I rapporti benefici-costi sono risultati rispettivamente
pari a 1.85:1 e 1.52:1 per Modesto e Santa Monica. Per ogni dollaro investito in
management, quindi, i residenti ricevono 1,85 e 1,52 dollari in benefici annuali 100 .
L’estetica e gli altri benefici contano dal 50% all’80% dei benefici annuali
totali 101 , mentre le spese per le potature contano per circa il 50% dei costi annuali
totali. Sebbene questi risultati siano piuttosto simili, i benefici e i costi risultano
distribuiti abbastanza differentemente in ciascuna città confermando quindi
l’importanza del contesto e le caratteristiche del bene oggetto di valutazione. Le
differenze nelle dimensioni degli alberi e nei tassi di crescita, le caratteristiche del
fogliame, i prezzi, i valori delle proprietà residenziali e gli aspetti climatici sono i
fattori che per lo più caratterizzano le differenze nei benefici e nei costi calcolati
per albero 102 . In un lavoro più recente McPherson et al. (2005) stimano i benefici
per altre 5 città statunitensi (Fort Collins, Colorado; Cheyenne, Wyoming;
Bismarck, North Dakota; Berkeley, California; and Glendale, Arizona)
evidenziando che a fronte di una spesa annua di 13-65 $ per albero, i benefici
risultano fra 31 $ e 89 $ per albero. Per ogni dollaro investito nel management, i
benefici annui rientrano in un range di 1,37-3,09 $.
Kim e Johnson (2002) analizzano i benefici associati alla vista di una foresta
(McDonald-Dunn Forest in Oregon, USA) dalle proprietà residenziali e quelli
associati alle possibilità ricreative per chi vive nelle vicinanze fornendo utili
99 Lots range in size from about one third to five-thirds acre, and sale prices range from 14,000
$ to almost 50,000 $;houses range in size from 1,200 square feet to almost 3,000 square feet, and
sale prices range from 83,000 $ to 333,000 $. One acre is equal to 43.56 thousand square feet.
100 I benefici sono stati considerati come la somma di price of annual net energy savings
(cooling and heating), price of annual air-quality improvement (pollution uptake and avoided
power plant emissions, price of annual carbon dioxide reductions, price of annual stormwater
runoff reductions, price of aesthetics and other benefits).
101 E’ stato considerato un aumento dei valori delle proprietà dovuto agli alberi di un ampio
viale alberato o di un parco, pari a 1,93 $ e 1,02 $ per m 2 di fogliame aggiunto.
102 I benefici totali sono stati considerati in questo lavoro come pari a E+AQ+CO2+H+O in cui
E rappresenta il valore i risparmi netti annuali di energia (cooling and heating), AQ il valore del
miglioramento nella qualità dell’aria annuale (pollution uptake, avoided power plant emissions,
BVOC emissions in Santa Monica), CO2 il valore della riduzione annuale di anidride carbonica, H
il valore della riduzione annuale di stormwater runoff, O il valore del beneficio estetico e di altri
benefici. Nel lavoro c’è un dettaglio per albero di tutti questi valori; il beneficio estetico/altro
risulta pari a 26,11 $/albero e 64,82 $/albero rispettivamente a Modesto e Santa Monica ma non
viene precisata la metodologia utilizzata per giungere a questi valori
117

informazioni per comprendere quanto la foresta e il cambiamento nelle pratiche di
management della foresta influenzino i valori delle proprietà. La stima di un
modello edonico mostra come le proprietà in cui sarebbe a vista un esteso taglio
della foresta (ne era già stato fatto uno nel 1995) perderebbero un valore pari a
16.381 $ 1995 pari a circa 724 $ per anno ad un tasso di interesse annuale del 4%
su 60 anni. Questo mostra che gli abitanti avrebbero un forte incentivo monetario
a compensare i manager forestali al fine di non effettuare tagli. In uno studio
precedente (Johnson et al., 1994) poco meno della metà degli abitanti proprietari
adiacenti alla medesima foresta indicarono di essere disposti a pagare 380 $ 1995
per anno per evitare i tagli. L’impatto negativo percepito dagli abitanti risulta
quindi maggiore della disponibilità a pagare espresse dai proprietari.
Nel lavoro di Kim e Wells (2005) si esaminano i valori delle case a Flagstaff in
Arizona in cui le costruzioni residenziali nel widland-urban interface crescono
continuamente poiché i valori dei terreni sono maggiori degli usi tradizionali
(agricoltura, forestazione, fattorie) e vi è un segmento in crescita di proprietari che
vengono attratti dai benefici intangibili legati alla bellezza, serenità e libertà
offerta dalla natura circostante. L’attrazione è inoltre dovuta al fatto che il rischio
percepito di un incendio sia più basso del rischio della criminalità delle aree
urbane. Si ritiene che la riduzione della densità forestale possa non solo ridurre il
rischio di incendi ma anche accrescere il valore di amenità e conseguentemente i
valori delle proprietà residenziali (190 $ per 1000m 2 per abitazione).
Mansfield et al. (2005) adottano un modello di prezzi edonici, cross section (dati
1997), per valutare l'impatto sul valore delle abitazioni di diverse tipologie di
verde urbano. Punto originale dello studio è la valutazione di variabili interattive
tra distanza dal verde e tipologia di verde urbano, classificato in base ad indicatori
di intensità di verde. Citando gli autori, i risultati mostrano che: “while increasing
forest cover on the parcel by 10% adds less than $ 800, among the greenness
variables, adjacency to a private forest block has the most substantial impact on
housing price, increasing price by more than $ 8.000 (Prezzo medio immobili
137.630 $) 103 .
Vediamo ora la rilevanza del rischio di incendio boschivo, per la quantificazione
del valore. Questo elemento, per varie ragioni, sottrae valore al VET di un bosco
calcolato su tutte le altre funzioni e servizi/prodotti.
Loomis (2004) esamina mediante un modello edonico la riduzione di valore
immobiliare seguente ad un incendio boschivo. Il modello è basato su dati cross
sezionali e temporali, che permettono di analizzare il break strutturale delle serie
dei prezzi prima e dopo l’evento. Il decremento di prezzo post-incendio è, in
103 Hunt et al. (2005) si focalizzano sui siti forestali remoti in Ontario, calcolando effetti delle
caratteristiche “negative e positive” sul prezzo pagato per il sito, mediante un approccio di hedonic
modelling. Le finalità sono di demand management. La stima è effettuata con una regressione
delle caratteristiche dei siti sul prezzo di entrata nel sito (dati osservati per fishing licences di una
settimana).
118

media, pari al 5% del valore. Si nota come la vicinanza ad una foresta presenta
elementi che impattano positivamente sul valore immobiliare, ed elementi che
impattano in modo negativo. Il rischio di incendi è tra questi, ma non è il solo.
Loomis et al. (2005) stimano la WTP media per programmi di riduzione del rischio
di incendio, su 3 stati degli USA. L’esperimento di CV, effettuato su 300-400
individui in ogni stato, con un metodo di elicitazione a “scala di offerte”, è
associato ad un test sul trasferimento del beneficio tra stati. La WTP stimata risulta
essere di 208-417 $/per anno/per famiglia 104 . Il test di trasferimento presenta
risultati ambigui: seppure le stime siano statisticamente non dissimili tra i 3 stati,
lo specifico test di benefit transfer (si veda la parte dedicata al metodo) non è a
supporto di una commensurabilità tra le WTP stimate.
4.5. Valori di non uso: conservazione, biodiversità ed opzione
La stima dei valori di non uso (passive values) è spesso oggetto delle analisi
orientata alla stima del VET, le quali sono state precedentemente esaminate. In
questa sezione presentiamo lavori che specificamente esaminato o (i) valori di non
uso, quali la conservazione del patrimonio forestale, o (ii) elementi di trade off
valoriale tra elementi di uso e non uso. Si presentano alcuni studi che hanno come
oggetto di analisi la (complessa) elicitazione/quantificazione del valore della
biodiversità, che, notiamo, presenta sia una componente di non uso, legata alla
conservazione, sia un uso diretto legato potenzialmente a prezzi “di mercato” 105 . In
effetti è possibile affermare che la biodiversità forestale, come peraltro altri
elementi dello spettro di valore, è un bene pubblico impuro, con fattori di
beneficio privato (con rendite catturabili ed appropriabili) e di benefico puramente
pubblico.
104 Si nota come alcuni studi di CV elicitino la WTP individuale, altri per famiglia, in relazione
al contesto, al mezzo di pagamento e alla policy di riferimento.
105 Failing e Gregory (2003) identificano una serie di errori metodologici inerenti la
costruzione di indicatori di biodiversità ai fini di scelte di management. Le deficienze primarie di
tali indicatori riguardano la non integrazione delle basi valoriali, che limita “the interface between
science, public values and decision making”.
Chopra e Kumar (2004) si focalizzano su biodiversità ed estrazione di legname, e sulla
interazione, in generale, tra fattori di mercato ed extra mercato. Esaminano la rilevanza della
biodiversità attraverso un modello empirico (adattato dalla funzione Gordon-Schaefer), stimato
con dati indiani sull’estrazione 1975-2000, nel quale l’estrazione del legame dipende dallo stock,
dai costi unitari di produzione, da un indice di biodiversità e da una variabile che descrive le
caratteristiche ecologiche della foresta. L’esame empirci mostra come il potere esplicito del
modello dipenda dalla inclusione delle variabili ecologiche e di biodiversità.
119

Di conseguenza la tema della biodiversità, si farà riferimento anche a (pochi) studi
che si focalizzano sul tema della elicitazione dei valori di opzione e quasiopzione.
Per una survey su valori di opzione ed esistenza in foreste tropicali e temperate si
veda la tab.14 in Pearce e Pearce (2001). I pochi studi su foreste non tropicali,
essenzialmente negli Stati Uniti, conducano ad un range di WTP da 38 $ a 240 $
per famiglia/anno (valori da attualizzare, essendo si studi di fine anni ottanta e
primi novanta).
Analizzando nel dettaglio la recente letteratura, invece, il recente studio di Veisten
e Navrud (2006) presenta elementi di valore aggiunto sia metodologici sia di
stima del valore di scenari di conservazione. Essi utilizzano un caso di studio
norvegese, nello specifico uno scenario ipotetico di politica di conservazione
finanziata dal WWF trust, che “blocca” per 100 anni l'attività di sviluppo ed
estrazione su un territorio forestale (25 aree forestali specificate, area di
Oslomarka), per elicitare la WTP e confrontare la WTP di due gruppi sottoposti a
“trattamento” diverso. Il fine è verificare quanto la WTP ipotetica, rilevata sia con
formato open ended sia DC, si differenzi dal pagamento effettivo, rilevato con una
effettiva donazione richiesta in un caso ad una settimana di distanza
dall’intervista, nell’altro contestualmente. L’ipotesi è che nel secondo caso
l’effetto incentivo sia maggiore. In sintesi, lo studio verifica l’esistenza del noto
bias da scenario ipotetico. I risultati mostrano come il meccanismo truth-telling
sia efficace per quanto riguarda il formato di DC, ma non quello di open ended,
che evidenzia il bias per entrambi i gruppi esaminati. Quantitativamente, le WTP
per la conservazione delle aree forestali sono, per il formato OE, da 24-27 €
(media, con mediana, notiamo, 0: questo è un elemento frequente da tenere in
considerazione per le valutazioni sia di policy sia di management della domanda e
del bene pubblico locale). Per confronto, le stime di pagamento effettivo sono di
2-2.2 €. Riguardo alla CV con DC, invece, la WTP stimata mediana è 9-22 € mentre
il pagamento effettivo 2.9-3.8 €. Si riduce, in questo caso (DC), come detto,
l’effetto di yea saying tipico del formato dicotomico, solo se contestualmente si
associa un effettivo pagamento monetario.
Su linee simili ma con accezione diversa (ricordiamo che ogni studio di
valutazione, pur all’interno di una certa commensurabilità, presenta stime di
valore per gli specifici elementi sui quali l’indagine è definita), Pouta (2005), in
un caso di studio di CV sulla Finlandia esamina il valore di una politica di
estrazione del legname “sostenibile” (policy finanziata e supportata dal governo).
Si analizza anche la sensibilità delle stime allo scope (scope sensitivity, diversa
dalla scale sensitivity esaminata per testare embedding effects), mediante la
presentazione di diversi scenari di policy, definite su attributi differenti. Le WTP
sono pari a 241-388 FIM (0,17 €), per il totale del campione (sensitive to scope) e
1700 FIM in quella troncata (senza zero bids, non sensitive). La insensibilità alla
varietà degli attributi dipende per gli autori dall’attributo di minore impatto
occupazionale comunque associato alle diverse politiche di gestione sostenibile.
120

Knooke e Moog (2005) si focalizzano sul valore di conservazione, stimandolo non
con analisi delle preferenze ma mediante utilizzo dei costi opportunità (utilizzo
del sito per produzione di legname), col fine di calcolare una “compensazione”
sufficiente per evitare l’ipotesi di sviluppo (il valore economico che la foresta
nell’uso conservativo deve possedere perché l’analisi CB conduca ad una
preferenza per la conservazione 106 ). Nelle loro parole: “The first 42-ha forest
reserve was priced at 11,494 Euro/ha or, 483 Euro/ha/year expressed in infinite
yearly compensation. The yearly compensation price for the last forest reserve had
an increase up to 607 Euro/ha/year”.
Sulla stessa linea di stima del valore, Leppanen et al. (2005) valutano la
compensazione minima necessaria per un programma di conservazione del 3% del
territorio forestale finlandese in esame (270.000 ettari), in 1 miliardo di euro
annui. Ovvero, 3703 € per ettaro.
106 Pochissimi studi analizzano il valore di quasi opzione per la scelta tra sviluppo e
conservazione nel caso delle foreste. Tra i pochi si segnala Bulte et al (2002), sulle foreste del
Costarica. Il lavoro conclude che il QOV è limitato rispetto al valore complessivo, circa 1-2%
(anche se a nostro avviso l’additività del QOV nel VET è opinabile, o necessita di ragionamenti
caso per caso, in base agli obiettivi dello studio). Il contributo mette però in luce un aspetto
interessante: se si esamina il ruolo del trend dinamico e dell’incertezza, per i valori non di uso, il
primo emerge più rilevante relativamente, e driver primario della motivazione di Stock maggiori di
foresta in una analisi dinamica dei CB. Per questo emerge di conseguenza il ruolo giocato dallo
sconto dei benefici e costi futuri, mediante diverse possibili tipologie di tassi di sconto ( di
mercato/“sociali”, di consumo/produzione, costanti/nulli/decrescenti, etc..). La potenziale
irreversibilità, unita alla possibile ed intrinseca incertezza associata ai benefici netti dei progetti di
investimento alternativi e delle opzioni di conservazione dei siti, fa emergere un interessante
valore economico, che completa il quadro dei valori (esterni) rivelanti per le analisi costi benefici
in questo ambito. Il valore esterno 106 , di natura inter temporale, è quello noto in letteratura come
valore di quasi opzione (Arrow e Fisher, 1974; Conrad, 1980) che può emergere, sotto certe
condizioni e determinati valori dei relativi benefici netti delle opzioni di conservazione e sviluppo,
solo se si presentano congiuntamente gli elementi di irreversibilità ed incertezza. Tali elementi
caratterizzano quindi in modo più o meno rilevante gli interventi infrastrutturali nei comparti
trasportistici. In questi casi la scelta ottimale riguarda non solo il tipo e il livello dell’investimento,
selezionato tra le opzioni disponibili (compresa l’opzione di non investimento) dipendente da
considerazioni di analisi costi benefici allargata alla sfera dei valori extra mercato, ma anche il
timing dell’investimento. Il timing è anche esso dipendente dai valori relativi delle diverse
opzioni, ma anche dalla natura e quantificazione dell’incertezza, e dall’irreversibilità
dell’investimento di sviluppo, alternativo alla conservazione, o a un investimento di sviluppo non
irreversibile per ciò che riguarda i danni socio ambientali (Bosetti, 2001; Zeituni e Freeman,
1998).
Si ricorda che il valore di quasi opzione si differenzia dal valore di opzione, derivante ed associato
alle preferenze e al grado di avversione al rischio di un individuo: non è quindi un valore fondato
sul concetto di disponibilità a pagare individuale (Nuti, 2001; Freeman, 1993; Casoni e Polidori,
2002), ma un valore legato all’investimento esaminato. Per qualsiasi investimento, il valore di
quasi opzione (VQO) si traduce nel valore della flessibilità della scelta, della futura informazione,
dell’attesa di investire rispetto all’investimento immediato. Nel caso di risorse e di capitale
naturale, il valore è pubblico e si associa ad effetti esterni, se non contabilizzato, mentre nel caso
di investimenti prettamente insistenti su asset privati è un elemento intrinseco della decisione
economico-finanziaria, che emerge nel dinamico se si prendono in considerazione e sussistono le
caratteristiche suddette.
121

Kooten et al. (2001) presentano un caso di studio svedese, al fine di testare un
modello empirico di “Fuzzy CVM” (errori non stocastici, inserimento nel modello
stimato di un “vague preference element”). I dati, del 1992, riguardano 389 utenti
di un sito forestale, ai quali si domanda se rivisiteranno il sito in futuro e qual è la
WTP per visitarlo nelle stesse condizioni di preservazione della foresta. Si misura
quindi una sorta di valore di opzione 107 , associato ad usi ricreativi, al quale si
associa mediante un legame di complementarità hicksiana il valore di
conservazione della foresta (non uso). È interessante notare il legame tra valore di
uso ricreativo e non uso preservazione del sito, complementi e non in trade off. È
infatti possibile rilevare i valori di non uso “complementare” alla fruizione, se è
possibile ipotizzare un legame di weak complementarity tra componente ricreativa
e componente valoriale di non uso (Freeman, 1993). La stima di WTP individuale
annua è pari 3000-3500 sek.
Tyrvainen (2001) stima la “residents’ willingness-to-pay for larger wooded
recreation areas and for small forested parks”, su un caso di studio finlandese,
mediante CV, con circa 300 interviste, suddivise tra aree specifiche. Il mezzo di
pagamento ed il fine di indagine è duplice: si utilizza una fee come mezzo per
stimare la WTP per un mese / una stagione l’area (uso ricreativo) e una tassa
annuale con il fine di comprare e mantenere una area urbana (evitando sviluppo
immobiliare come alternativa). Le WTP sono 42-53 FIM per uso di un mese e 9-17
FIM per una visita di 2 ore. Invece, la WTP è 74-206 per mantenere l’area: in
aggregato 0,28-1,79 milioni di FIM annui. Su questa base, una analisi CBA è
effettuata WTP aggregata (benefici) – costi (CO del terreno non utilizzato), al fine
di decidere se l’opzione preservativa è socialmente efficiente.
Kniivila (2002), effettua un interessante paragone tra valori locali e regionali della
preservazione forestale in Finlandia, intervistando con metodo CV (DC) 800
individui di diverse aree. Il metodo e scenario è una “extra tax to avoid tourism
logging and housing”. La WTP della popolazione locale risulta l’80% di quella
della totale:113 € mediana per anno individuo, 289 € la media (233 € quella
“locale”) i valori sono utilizzati per una analisi CB (costi opportunità vs WTP): il
Valore attuale, calcolato con un tasso dis conto del 3-5%, è maggiore di zero sul
piano nazionale e regionale, ma non locale, a causa di benefici estesi ma costi
concentrati.
Hanley et al. (1998) offrono stime basate su une sperimento di valutazione CE, su
un caso di studio di foreste britanniche. Effettuano anche una analisi di CV, che
porta in questo caso a valori simili, e confrontano le stime derivanti da “users and
non users”. Gli attributi della foresta nell’esperimento di CE sono: felling, shape,
species. Le 280 interviste conducono ai seguenti risultati: per gli users abbiamo
WTP marginali per i tre attributi, nell’ordine precedente, di 13, 17, 12£, per i non
users di 11, 9, 9£. Gli autori osservano come: “The implied WTP for an “ideal
107 In molti casi, si vede come il valore di opzione sia in realtà meglio definibile come un
valore d’uso differito, o potenziale, e differisce sostanzialmente dal nucleo dei valori di non uso.
122

forest” with contoured edges, a diverse species and selective felling, over and
above a forest with straight edges, evergreen monoculture and patch felling is
therefore £ 38.15/household/year, if we assume a linear, additively-separable
indirect utility function”.
Mill et al. (2006) analizzano il patrimonio forestale in Irlanda in uno schema di
multiple use value 108 , calcolando la WTP marginale, mediante CV; per tre tipologie
di foreste: Mixed, natural, pine. I valori sono pari a 38, 46, 27 €. Elemento
interessante dello studio People WTP similar to managers ranking
Lehtonen (2003) è uno dei rari studi a focalizzarsi sulla biodiversità come non
market benefit della conservazione, su un caso di studio finlandese. Il fine è
imputare i valori di beneficio derivanti dalle analisi CV e CE (1500 rispondenti) in
una analisi CBA di un biodiversity conservation programme. Tali valori di WTP
sono pari a 60-233 € per famiglia per anno.
Garrod e Willis (1997) analizzano, mediante un raro studio di contingent ranking,
diversi scenari forestali associati a biodiversità e conservazione nel regno Unito.
La WTP marginale stimata per un 1% di incremento dell’area forestale è 0.11-0.44
£ per individuo/anno (valore di non uso).
Come commento generale al valore della biodiversità nelle foreste non tropicali,
comunque, si faccia riferimento a Pearce e Pearce (2001), il quale afferma, sulla
base di una estesa survey, che i valori possono andare da migliaia di dollari per
ettaro in alcuni hot spot tropicali, con una media in genere attestata su centinaia di
dollari per ettaro, ma con valori tendenti a zero per le foreste non tropicali.
108 Sulla seguente lista di caratteristiche forestali: birds (‘Bird’); mammals (‘Mammal’);
broadleaf trees in addition to conifers (‘Broad’); well-marked walkways (‘Walk’); public car
parking (‘Park’); old and tall trees (‘Old’); attractive to look at (‘Attract’); has widely spaced trees
admitting light (‘Light’); helps reduce global warming (‘Warm’); information for visitors (‘Info’);
dead wood and dying trees (‘Dead’); some clearings without trees (‘Clear’); picnic tables
(‘Picnic’); fungi (‘Fungi’); reptiles and amphibians (‘Reptile’); insects (‘Insect’); flowers and other
plants (‘Flower’); mixture of conifer species (‘Conifer’); helps reduce flooding (‘Flood’).
123

Capitolo 5
Benefici economici derivanti dalla funzione di assorbimento
della CO2
5.1. Inquadramento teorico
Con l’entrata in vigore del Protocollo di Kyoto, nel febbraio 2005, gli ecosistemi
forestali sono diventati degli strumenti importanti nell’ambito delle strategie da
mettere in atto per la mitigazione dei cambiamenti climatici e, nello specifico, per
la fissazione della CO2.
Per quanto riguarda il settore forestale, il riferimento obbligato è agli articoli 3.3 e
3.4 del Protocollo (Box 1):
• Art. 3.3 – Riguarda le attività di afforestazione, riforestazione e deforestazione
(Afforestation, Reforestation, Deforestation - ARD). Stabilisce che tutte le
quantità di C immagazzinate nel suolo e nel soprassuolo a seguito di tali
attività, qualora siano state realizzate tra l’1 gennaio 1990 ed il 31 dicembre
2012, dovranno essere contabilizzate e considerate ai fini del raggiungimento
degli impegni di riduzione delle emissioni. Queste attività vanno intese come
cambiamenti permanenti nell’uso del suolo (da non forestale a forestale e
viceversa).
• Art. 3.4 – Riguarda le altre attività di gestione delle superfici forestali.
Stabilisce che, per poter essere conteggiate, queste attività di gestione diverse
da afforestazione, riforestazione e deforestazione debbano essere humaninduced
109 (es. rivegetazione, gestione forestale), e sempre realizzate a partire
dal 1990.
109 Ovvero connesse ad espliciti e diretti interventi gestionali realizzati dall’uomo

Box 1. Definizioni utili per l’interpretazione degli articoli 3.3 e 3.4 del Protocollo di
Kyoto
Foresta: area con dimensioni minime pari a 0,5-1,0 ettari, con tasso di copertura arborea
almeno del 10-30% con piante in grado di raggiungere a maturità un’altezza minima di
2,5 metri. A ciascun Paese è lasciata la possibilità di scegliere entro un dato range, il
limite minimo per tasso di copertura e per dimensioni minime.
Afforestazione: conversione in foresta, a seguito di azione antropica, di un’area che non
sia stata foresta almeno negli ultimi 50 anni. Può essere realizzata tramite piantagione,
semina e/o interventi antropici di sostegno a modalità naturali di propagazione che si
stiano affermando.
Riforestazione: conversione in foresta, a seguito di azione antropica, di un’area già
precedentemente forestale ma che in passato sia stata convertita ad altri usi. Può essere
realizzata tramite piantagione, semina e/o interventi antropici di sostegno a modalità
naturali di propagazione che si stiano affermando.
Deforestazione: conversione, a seguito di azione antropica, di un’area forestale in una
non forestale.
Rivegetazione: azione antropica finalizzata all’aumento degli stock di carbonio in un dato
luogo, tramite la realizzazione di una copertura vegetale su un’area minima di 0,5 ha, che
non rientra nella definizioni di afforestazione e riforestazione.
Gestione forestale: complesso di pratiche da attuare per la conduzione e l’uso
sostenibile di una foresta al fine di conseguire rilevanti funzioni ecologiche, economiche e
sociali.
Gli impianti realizzati nell’ambito del progetto “10.000 ha di sistemi verdi per la
Lombardia” potrebbero quindi essere contabilizzati tra le misure per la riduzione
delle emissioni di CO2 messe in atto a livello italiano per l’adempimento degli
impegni presi dall’Italia nell’ambito del Protocollo di Kyoto.
5.2. Il mercato delle quote
Anche a seguito delle incertezze iniziali sulla ratifica del Protocollo di Kyoto e
sulla sua effettiva entrata in vigore, la Comunità Europea ha autonomamente
sviluppato degli strumenti operativi volti a promuovere l’impegno nella lotta ai
cambiamenti climatici. Il principale tra tali strumenti è lo Schema di Mercato
delle Quote (European Union’s Emission Trading Scheme – EU-ETS) che, per
alcuni settore industriali più energy intensive, fissa dei tetti di emissione e
organizza un sistema per la compravendita di quote di emissioni finalizzato al
raggiungimento degli obiettivi prefissati.
Con l’entrata in vigore di questo sistema di scambio dei crediti di carbonio in
futuro potrebbero forse aprirsi per le foreste delle nuove prospettive di reddito.
Infatti esse rientrano appieno tra i “pozzi” (sinks) di carbonio, grazie alla
capacità delle piante di assorbire l’anidride carbonica, e le quantità di carbonio
fissate potrebbero in linea teorica essere vendute nell’ambito del EU-ETS, al pari di
come avviene in altri mercati dei titoli di emissione avviati negli USA. In questo
modo sarebbe possibile assegnare un valore preciso a un servizio ambientale
126

(quello della fissazione della CO2, appunto) fino ad ora difficilmente
internalizzabile. Al momento attuale questa è ancora un’ipotesi solamente teorica,
infatti la CE nel 2003, rispondendo ad una richiesta formulata nell’ Advisory
Group on Forestry and Cork, si è espressa contro l’inclusione delle attività agroforestali
nello schema: “They (i progetti agro-forestali nell’ambito del mercato
delle quote – NdA) do not bring technology transfer, they are inherently
temporary and reversibile, and uncertainty remains about the effects of emission
removal by carbon sink”.
5.2.1. I prezzi delle quote
Nella valutazione dei ricavi che si pensa di ottenere dal servizio di fissazione della
CO2 a seguito di attività di afforestazione o riforestazione, bisogna innanzitutto
stabilire quale, tra le seguenti, è l’opzione scelta:
- piantagioni con finalità produttive (biomassa legnosa): oltre al ricavo finale
derivante dal legname, vi sarà un reddito aggiuntivo derivante dalla vendita
dei crediti mano a mano che si formano. Al momento del taglio della
piantagione a fine turno, in caso di reversibilità nell’uso dei terreni alle
precedenti forme di utilizzo non forestale, i crediti ottenuti dovranno essere
restituiti per compensare il fatto che il carbonio precedentemente fissato
verrà ora rimesso in atmosfera;
- piantagioni con finalità diverse da quella di produzione legnosa (es.
miglioramento paesaggistico, salvaguardia della biodiversità, protezione
idrogeologica, ecc.) e per le quali non si prevede un taglio finale e la
reversibilità dell’impianto alle precedenti forme d’uso del suolo: i crediti
formati e venduti daranno delle entrate senza obblighi di restituzione.
Un altro aspetto molto importante che non va trascurato in nessuno di questi casi è
il fatto che eventuali non previsti ritorni in atmosfera del carbonio fissato (ad
esempio a causa di incendi, schianti, danni causati da attacchi di insetti, ecc.)
implicheranno la restituzione dei corrispettivi crediti incassati in precedenza.
Fatte queste premesse, l’elemento fondamentale da conoscere per poter stimare il
valore economico della funzione di assorbimento della CO2 è il prezzo di mercato
dei crediti di carbonio. Si tratta di un aspetto problematico, perché i prezzi
assegnati alle tonnellate equivalenti di CO2 variano molto nel tempo e anche a
seconda dello schema di mercato considerato. Per dare un’idea di questa
variabilità, nell’EU-ETS, lo spot price medio di una tonnellata di CO2 era pari a
28,53 € nel luglio 2005, fino alla fine del 2005 si è attestato in una fascia
compresa tra 20 e 25 € (prevalentemente verso i 20 €), per risalire poi fino a 23,92
€ nel gennaio 2006. In febbraio e marzo il prezzo è risalito (attorno ai 26 €) e ha
raggiunto il picco, in aprile, di 29,75 € fino a ridiscendere poi a 10,90 € nel
maggio 2006 (Capoor e Ambrosi, 2006). Inoltre, il prezzo di una tonnellata di
127

CO2 equivalente nel 2006 è pari a circa 16 €/t nell’EU – ETS mentre è di circa 4 $/t
nel Chicago Climate Exchange (CCE) 110
Per quanto riguarda la stima del valore della CO2 fissata da una foresta, il mercato
ETS è comunque un mercato non reale, bensì surrogato. In quanto – come già
osservato - i prezzi di riferimento per tonnellata di CO2 nell’ETS non sono riferiti
alla fissazione derivante dalle pratiche di forestazione, afforestazione, ecc., ma
possono essere considerati dei buoni sostituti. Se i prezzi del mercato ETS
inglobassero anche i carbon sink si verificherebbero due fenomeni di segno
opposto:
- da una parte l’inclusione delle foreste aumenterebbe il campo di
opzione per gli interventi di lotta al global warming e si ridurrebbe il
costo marginale delle quote;
- dall’altra, date le caratteristiche dei carbon sink e i relativi problemi di
valutazione e monitoraggio (effetti indotti leakage da controllare,
verifica dell’effettiva addizionalità degli interventi, temporaneità degli
effetti) i costi di transazioni verrebbero ad aumentare in maniera
piuttosto consistente, quantomeno durante le prime fasi di avvio del
mercato.
In alternativa al riferimento ad un mercato surrogato quale quello dell’ETS, alle
quote di CO2 assorbita potrebbe essere assegnato un valore di mercato
equiparabile a quello dei crediti da progetti Joint Implementation (JI) oppure
Clean Development Mechanism (CDM). Nel 2005 si è registrata una media dei
prezzi delle Certified Emission Reductions (CER) relative ai CDM di 6,7 €/t e una
media dei prezzi CER (JI) = 5,1 €/t.
L’aleatorietà del mercato per i crediti di carbonio è confermata dal fatto che già da
molti mesi si sta parlando, in Italia, della creazione di un registro specifico per i
crediti di carbonio derivanti da attività forestali, ma il raggiungimento di una
decisione al riguardo è cosa ancora assai incerta. Inoltre, rimarrebbe poi da
verificare se tale ipotetico registro attiverebbe uno scambio di quote nell’ambito
di fondi italiani per il Protocollo di Kyoto, anziché all’interno dell’ETS (ovvero
una situazione in cui lo Stato investe nel settore forestale per compensare i gestori
che realizzano degli interventi di riforestazione/afforestazione).
Qualora si verificasse un’eventualità del genere, vista la necessità di monitorare e
controllare in modo oggettivo l’attività di fissazione del carbonio di una
determinata foresta, un ruolo di rilievo potrebbe essere assunto da standard
forestali specifici appositamente predisposti per questo tipo di attività e,
conseguentemente, si potrebbero aprire anche nuove opportunità offerte dai
meccanismi di certificazione 111 .
110 Vedi: http://ecosystemmarketplace.com/pages/static/marketwatch.php.
111 A questo proposito si veda, come esempio: Climate, Community and Biodiversity Project
Design Standards (First edition), CCBA, 2005 on-line: www.climate-standards.org
128

Nel caso non si giunga a un’implementazione del mercato dei crediti, rimane
l’alternativa legata alle iniziative individuali, realizzate su base volontaria, di
acquisto di quote di carbonio. È questo il caso di aziende private o pubbliche che,
volendo operare in una condizione di pareggio ossia di bilancio zero rispetto alle
emissioni di CO2, decidono di investire in interventi di compensazione che
utilizzano investimenti forestali 112 come misure compensative. Questo degli
interventi compensativi su base volontaria è comunque un mercato reale di
riferimento utilizzabile per stimare il valore delle quote di CO2 a partire dai prezzi
di equilibrio fissati nelle libere transazioni tra i diversi operatori economici (Tabb.
5.1 e 5.2).
Tabella 5.1 - Prezzi di mercato della tonnellata di CO2 distinti per fornitore del servizio di
compensazione delle emissioni di carbonio e tipo di progetto
Organizzazione
responsabile
dell’offerta di
investimenti
compensativi
Autobonfund.org
US
e-BlueHorizons
US
Greenfleet
Aus
DrivingGreen
Ireland
Terrapass
US
Solar Electric
Light Fund
US
Prezzo
medio
(US$/
ton
CO2)
$ 4,30
-5,50
Nonprofit
Tipo di progetto Possibilit
à scelta
del
progetto
Sì Rinnovabili, ,
Riforestazione/aff
orestazione
$ 5,00 No Rinnovabili,
Riforestazione/aff
orestazione
$ 7,00
-7,50
Sì Riforestazione/aff
orestazione
129
Attività
compensabili
Sì Gestione
domestica,
Auto, Aereo,
Eventi, Attività
economiche
No Gestione
domestica,
Auto, Aereo
No Gestione
domestica,
Auto, Aereo
Sistema di
garanzia
Green-e,
Chicago
Climate
Exchange,
Environmenta
l Resources
Trust
$ 8,00 No Rinnovabili No Auto n.d.
$ 8,80
-11,00
$
10,00
No Rinnovabili, No Auto, Aereo,
Eventi, Attività
economiche
Sì Rinnovabili No Calco9li
esterni
Chicago
Climate
Exchange,
Environmenta
l Resources
Trust
n.d.
Green-e,
Chicago
Climate
Exchange
n.d.
Segue
112
A tale proposito si vedano, ad esempio, le attività di AzzeroCO2 (www.azzeroco2.it) e di
Carbon Neutral (www.carbonneutral.com).

Continua Tabella 5.1
Autobon Clear
UK
Autobon
Neutral
Company
UK
Native Energy
US
Climate
Friendly
Aus
Sustainable
travel
International
US,
Switzerland
Trees for Life
UK
Grow a Forest
UK
Bonneville
Environmental
Foundation
US
Myclimate
Switzerland
$
17,00
$
13,00-
27,00
$
13,20
$
16,00-
19,00
$
18,00
$
20,00
appr.
$
22,00
& Up
$
29,00
$
30,00
No Riforestazione/afforestazione No Gestione
domestica,
Auto, Aereo,
No Rinnovabili, ,
Riforetazione/afforestazione
Babies
Sì Gestione
domestica,
Auto, Aereo,
Eventi,
Attività
economiche
No Rinnovabili Sì Gestione
domestica,
Auto, Aereo,
Eventi,
Attività
economiche
No Rinnovabili No Gestione
domestica,
Auto, Aereo,
Attività
economiche
Sì Rinnovabili No Aereo, Auto,
Gestione
domestica,
Hotel
Sì Riforestazione/afforestazione No Auto, Aereo,
Trasporti
pubblici
No Riforestazione/afforestazione No Aereo, Auto,
Gestione
domestica,
Attività
economiche
Sì Rinnovabili No Gestione
domestica,
Aereo,
Attività
economiche,
Eventi
Sì Rinnovabili No Aereo,
Eventi,
Attività
economiche
n.d.
n.d.
Green-e
Office of the
Renewable
Energy
Regulator,
NSW
Government,
Ernst &
Young.
See
Myclimate
n.d.
n.d.
Green-e
DeSìgnated
Operational
Entity
1. Tipi di compensazione: ci sono centinaia di potenziali tipi di compensazione. La rassegna
2. proposta è limitata alle più comuni.
3. Sistema di garanzia: "n/a" significa che non si è potuto determinare un sistema di garanzia
di parte terza. Il progetto può, comunque, essere sottoposto a verifica.
4. Scelta: si riferisce a se i clienti possono scegliere tra tipi di progetto e/o progetti specifici
5. Prezzo medio: i prezzi cambiano e i tassi di scambio fluttuano. I prezzi segnati sono prezzi
al dettaglio ripresi dal sito web (21 luglio 2006)
6. Altre organizzazioni che offrono servizi compensativi possono esistere. Questa rassegna
fornisce uno spaccato trasversale dell’industria, progetti possono essere aggiunti o
eliminati nel corso del tempo.
7. Alcune informazioni possono essere incomplete o essere cambiate nel tempo.
8. Da: http://www.ecobusinesslinks.com/carbon_offset_wind_credits_carbon_reduction.htm
(rielaborato)

Tabella 5.2. - Offerte disponibili relativamente al carbon offset
Carbon Offset (offerte combinate di investimento)
Carbonfund.org
USA
NativeEnergy
USA
Carbon Clear
UK
Carbonfund.org makes it easy and affordable for you to reduce
your climate footprint. Carbonfund.org reduces the threat of
climate change by supporting renewables, efficiency and
reforestation projects that reduce carbon emissions. Best value:
$5.50 per ton of CO2.
NativeEnergy is a small Vermont company launched to fight
climate change and global warming by helping build more than 150
large, commercial-scale wind turbines, and keeping five million
tons of carbon dioxide out of the air over the next five years.
Carbon Clear offers a range of gifts and packages to allow
individuals to manage their carbon footprints. Products for drivers
and frequent flyers from only £5.
Piantagioni di alberi con emissioni di certificati
Trees for Life To offset the effects of travel and transport, Trees for Life will plant
UK
The CarbonNeutral
trees to absorb the CO2 produced.
On this site you can 'neutralize' the contribution you or your
Company
business makes to global warming. Buy products and gifts which
UK
soak up or compensate for unavoidable emissions - like tree
planting and 'green' energy in developing countries.
Carbon Calculator Flight Emissions Calculator
Grow A Forest Here you can neutralize your travel and living emissions or make
UK
gifts to other people.
Greenfleet
Greenfleet Australia is a not for profit organization, that plants
Australia
native trees to offset carbon dioxide emissions and promotes the
development of fuel-efficient technologies to reduce emissions in
the future. Great multiple flight calculator
Sustainable Travel Sustainable Travel International supports and promotes
International responsible travel, eco-tourism, eco-tours, green travel and
USA
sustainable tourism through education and outreach. They also
sell green credits to offset your travel pollution.
Altri progetti di Carbon Offset
Climate Care
UK
Offering a variety of programs supporting projects worldwide.
Climate Friendly Calculate and neutralise your carbon emissions (travel, home, car,
Australia
packages available)
Biodiesel India Your contributions will be invested in oil baring seed plants to
India
produce biodiesel. At the same time you will give employment to
farmers in India!
Stichting Face The Face Foundation was set up to help abate the enhanced
Netherlands greenhouse effect by planting and protecting forest.
GreenSeat
GreenSeat is een duurzaam initiatief en biedt luchtreizigers de
Netherlands mogelijkheid om schadelijke uitstoot van gevlogen kilometers te
compenseren door de aanplant van bomen.
Servizi BtoB di Carbon Offset
EnviroTrade - Plan Plan Vivo is a system for planning, managing and monitoring the
Vivo
supply of carbon offsets from small farmers
UK
in ways that enhance rural livelihoods. The problem or challenge
that the Plan Vivo System addresses is the provision of credible,
quantifiable carbon sequestration services by small farmers in
ways that enhance rural livelihoods.
131
Segue

Continua Tabella 5.2
Juniper Consultancy
Services
UK
The Edinburgh
Centre for Carbon
Management
UK
CATapult - Carbon
Asset Trading
UK
Juniper provides various services to public and private sector
clients interested in the implications of the evolving carbon trading
markets.
ECCM is widely recognized for its expertise managing carbon
stock for sustainable development. We combine carbon offset
delivery with commercial, social, biodiversity and hydrological
considerations.
The purpose of CATapult is to develop tools that will help Small
and Medium sized Enterprises and communities to develop new
sources of income through carbon assets.
5.3. Quantificazione del carbonio sequestrato
Alla base di qualunque valutazione del valore economico della funzione di
assorbimento della CO2 c’è, in ogni caso, una opportuna quantificazione delle
variazioni degli stock di carbonio nelle foreste.
Il metodo correntemente utilizzato per calcolare il valore economico
dell’assorbimento della CO2 prevede infatti il calcolo dell’ammontare dello stock
di C accumulato annualmente nella foresta e la sua moltiplicazione per il prezzo
della tonnellata di C.
5.3.1. Linee guida
Per permettere l’organizzazione dei calcoli relativi alle emissioni/fissazioni di gas
serra, sono state sviluppate, nell’ambito dell’United Nations Framework
Convention on Climate Change (UNFCCC), le linee guida dell’International Panel
on Climate Change (IPCC) che sono attualmente usate da tutte le nazioni per
effettuare la contabilità dei gas serra (Green house Gases - GHGs) e per stilare i
rapporti sulle emissioni.
Queste linee guida sono state successivamente integrate con linee guida
specifiche per le attività di “uso del suolo, cambio d’uso del suolo e forestali”
(Land Use, Land Use Change and Forestry Activities – LULUCF) ovvero le Good
Practice Guidance for LULUCF.
Esse forniscono l’impostazione metodologica da seguire per realizzare gli
inventari e i successivi rapporti su emissioni e fissazioni. Vogliono dare
indicazioni su come realizzare stime, misurazioni, monitoraggi e relazioni a
livello nazionale ma, con gli opportuni accorgimenti, possono essere applicate
anche a livello di singolo impianto.
Le Good Practice Guidance riguardano foreste che vengono definite “gestite”
sulla base del seguente ragionamento: “la gestione forestale è il processo di
132

pianificazione e di implementazione di pratiche per l’amministrazione e l’uso
delle foreste con lo scopo di rispettare appieno le rilevanti funzioni ecologiche,
economiche e sociali della foresta. Una foresta gestita è una foresta soggetta a
gestione forestale”.
Tale definizione assume che le foreste gestite sono soggette a continui o periodici
interventi umani, e che essi includono tutte le pratiche di gestione, da quelle per la
produzione di legname da opera a quelle senza fini commerciali.
5.3.1.1. Metodologia di stima proposta nelle linee guida
Il capitolo 3 delle Good Practice Guidance for LULUCF propone i metodi da usare
per stimare il bilancio dei GHG connessi alle attività LULUCF.
La sezione 3.2 è dedicata ai terreni boscati (forest land) e, più precisamente, la
sezione 3.2.1 riguarda i “terreni boscati che rimangono terreni boscati” (Forest
Land Remaining Forest Land) mentre la sezione 3.2.2 riguarda i “terreni
convertiti in foreste” (Land Converted to Forest Land). Dal punto di vista
operativo, del conteggio del carbonio, poche sono le differenze metodologiche tra
questi due casi. Ad ogni modo, visto che le attività di riforestazione o
afforestazione che avranno luogo nell’ambito del progetto “10,000 ha di sistemi
verdi” riguarderanno terreni che saranno convertiti in foresta, l’attenzione verrà
concentrata su questo caso.
Due sono le possibili metodologie per la stima della quantità di carbonio fissata:
1) quella basata sulla somma algebrica di incrementi e diminuzioni degli stock di
carbonio nei periodi in esame (flux method);
2) quella basata sul confronto di due dati inventariali degli stock di carbonio
relativi a due periodi diversi (stock change method).
Salvo rari casi, la metodologia 1) viene comunemente ritenuta più praticabile,
pertanto essa è quella che verrà qui illustrata.
La formula di base che si deve risolvere per ottenere una stima del bilancio del
carbonio per i terreni convertiti in foreste è:
dove:
ΔCLF = (ΔCLF (LB) + ΔCLF (DOM) + ΔCLF (Soil)) (1)
ΔCLF = variazione annuale negli stock di C nelle Land converted to forest land
ΔCLF (LB) = variazione annuale negli stock di C nella biomassa viva (epigea e
ipogea)
ΔCLF (DOM) = variazione annuale negli stock di C nella sostanza organica morta
ΔCLF (Soil) = variazione annuale negli stock di C nel suolo
133

Preliminarmente al calcolo di qualsiasi stima del carbonio fissato da una foresta,
va stabilito di quali, tra i possibili carbon pool, si intende tener conto. Infatti per
motivi di praticità, di mancanza di disponibilità dei dati o se si è ragionevolmente
sicuri che la quantità di carbonio in essa contenuta con varierà, si può decidere di
escluderne alcuni dalla stima, fatto che dovrà essere naturalmente debitamente
segnalato. I possibili carbon pool in ambito forestale sono quelli riportati nel Box
2.
Box 2 - Carbon pool caratteristici dei sistemi forestali
a) Biomassa viva, suddivisa in:
a1) biomassa viva epigea: comprende fusti, ceppaie, rami, corteccia, semi e fogliame;
a2) biomassa viva ipogea: comprende le radici (in genere quelle con diametro
inferiore a 2 mm vengono escluse, per la difficoltà di distinguerle dalla sostanza
organica o dalla lettiera);
b) Sostanza organica morta, suddivisa in:
b1) legno morto: comprende tutta la biomassa legnosa morta presente nella lettiera
(legno giacente sulla superficie del terreno, radici morte, ceppaie con diametro
maggiore o uguale a 10 cm o altro stabilito dalla specifica nazione);
b2) lettiera: comprende tutta la biomassa morta con un diametro minimo (stabilito
dalla specifica nazione), in vari stati di decomposizione;
c) Sostanza organica del suolo: comprende il carbonio nei suoli minerali e organici
(incluse le torbiere) fino a una profondità data (scelta dalla specifica nazione).
Una volta selezionati e definiti i Carbon pool d’interesse, per ciascuno di essi
dev’essere calcolata la variazione della quantità di carbonio immagazzinata. La
procedura indicata nelle Good Practice Guidance prevede la risoluzione delle
formule qui sinteticamente riportate in una forma adattata al caso specifico.
dove:
Variazione annuale negli stock di C nella biomassa viva
ΔCLF (LB) = ΔCLF (growth) - ΔCLF (loss) (2)
ΔCLF (LB) = variazione annuale negli stock di C nella biomassa viva (epigea e
ipogea)
ΔCLF (growth) = aumento annuale dello stock di C nella biomassa viva dovuto
all’accrescimento
ΔCLF (loss) = diminuzione annuale dello stock di C nella biomassa viva dovuto a
perdite per utilizzazioni, disturbi, ecc.
Aumento annuale nello stock di C nella biomassa viva
ΔCLF (growth) = (A * G) * CF (3)
134

dove:
A = area di terreno convertita in foresta
G = tasso di crescita annuale della foresta nell’area considerata
CF = frazione di C presente nella sostanza secca, per default si considera CF = 0,5
dove:
Diminuzione annuale nello stock di C nella biomassa viva
ΔCLF (loss) = Lfellings + Lfuelwood + Lother losses (4)
Lfellings = perdita di biomassa dovuta alle utilizzazioni per ricavare legname da
opera
Lfuelwood = perdita di biomassa dovuta alle utilizzazioni per ricavare legna da
ardere
Lother losses = perdita di biomassa dovuta a incendi o altri disturbi
dove:
Variazione annuale negli stock di C nella sostanza organica morta
ΔCLF (DOM) = ΔCLF (DW) + ΔCLF (LT) (5)
ΔCLF (DW) = variazione annuale negli stock di C nel legno morto
ΔCLF (LT) = variazione annuale negli stock di C nella lettiera
dove:
Variazione annuale negli stock di C nel legno morto
ΔCLF (DW) = (A * B) * CF (6)
A = area di terreno convertita in foresta
B = variazione annuale della quantità di legno morto nell’area considerata
CF = frazione di C presente nella sostanza secca, per default si considera CF = 0,5
dove:
Variazione annuale negli stock di C nella lettiera
ΔCLF (LT) = A * ΔC (7)
A = area di terreno convertita in foresta
ΔC = variazione media annuale di C nella lettiera
dove:
Variazione annuale negli stock di C nella sostanza organica del suolo
ΔCLF (Soil) = ΔCLF (Mineral) + ΔCLF (Organic) (8)
ΔCLF (Mineral) = variazione media annuale negli stock di C nei suoli minerali
135

ΔCLF (Organic) = variazione media annuale negli stock di C nei suoli organici
I dati necessari per l’applicazione di queste formule non sono sempre facilmente
reperibili, per questo nelle Good Practice Guidance for LULUCF sono forniti
(nell’Annex 3.1) dei valori di default eventualmente utilizzabili per stimare le
variazioni degli stock di carbonio in diverse tipologie di gestione del suolo. Si
tratta di valori generali ed espressi a livello nazionale, quindi la loro applicazione
sarà possibile soprattutto per stime a grande scala. Solo come ripiego nel caso in
cui non sia possibile ottenere in altro modo valori più precisi per la zona in
questione questi valori di default potranno essere usati, tenendo comunque conto
del fatto che produrranno stime poco precise.
Un altro metodo di calcolo, più speditivo, descritto nelle Good Practice Guidance
for LULUCF e la cui applicazione viene proposta in Italia per la valutazione della
funzione di fissazione del carbonio nell’ambito della stima del danno ambientale a
seguito di incendio (Ciancio et al., in stampa) è quello basato sull’utilizzo dei
coefficienti Biomass Expansion Factor – BEF, per la trasformazione del volume
di biomassa legnosa in volume di biomassa epigea. In questo caso la quantità di
carbonio immagazzinata nella biomassa epigea sarà data dalla:
nella quale:
CLB = Volb * BEF * 0,5 (9)
CLB = quantità di carbonio fissata nella biomassa viva
Volb = volume (cormometrico/dendrometrico) della biomassa presente per unità
di superficie
BEF = Biomass Expansion Factor
0,5 = valore di default della frazione di carbonio presente nella sostanza secca
Dei valori orientativi del BEF per l’Italia sono stati recentemente calcolati (Tab.
5.3), differenziandoli per le rispettive classi di vegetazione forestale (Tab. 5.4).
Tabella 5.3 - Valori orientativi del BEF per classi di vegetazione forestale
(da: Ciancio et al., in stampa)
Codice classe BEF (t/m 3 )
A 0,80
B 0,95
C 0,60
D 0,70
E 0,80
F 0,90
G 1,00
H 0,90
I 0,60
136

Tabella 5.4 - Classi di vegetazione forestale (da: Ciancio et al., in stampa)
Codice Categorie fisionomiche
A Acero-frassinieti e formazioni assimilabili
Formazioni igrofile di ripa
Querceti planiziali
Faggete pure o miste di latifoglie
Betuleti
B Querceti di rovere, roverella e cerro
Leccete pure e miste con altre latifoglie
C Lariceti e larici-cembreti
Peccete pure e miste di conifere
Abetine pure e miste di latifoglie
Boschi misti di abete bianco e abete rosso
Pinete di pino silvestre
Pinete di pino nero
D Pinete di pino nero, pino laricio e pino loricato
Pinete a pini mediterranei
Altri boschi di conifere puri o misti
Pinete di pino silvestre
E Cedui di faggio
Cedui di castagno
Cedui di carpino bianco
F Cedui di rovere e roverella
Cedui di cerro, farnetto, fragno, vallonea
Cedui di carpino nero
Cedui di leccio
G Macchia mediterranea
H Soprassuoli a prevalenza di latifoglie con altezza media inferiore a 3,5 m
I Soprassuoli a prevalenza di conifere con altezza media inferiore a 3,5 m
137

Alternativamente a questi dati proposti, nel caso in cui non si possa procedere a
misurazioni specifiche, ci si può basare su dati disponibili in letteratura e che
siano stati rilevati in zone il più possibile simili a quella in questione.
Preferibilmente però, per giungere a delle stime attendibili della quantità di
carbonio fissata complessivamente nella foresta, si dovrebbero calcolare
appositamente i valori necessari nelle formule LULUCF applicando le metodologie
ritenute più adatte, compatibilmente con le capacità economiche e le tecnologie a
disposizione.
La misurazione degli stock di carbonio è tendenzialmente costosa e richiede
parecchio tempo, per questo è importante scegliere correttamente il metodo da
usare. La scelta del metodo dipende da:
- motivi della misurazione;
- grado di precisione richiesto;
- pool di carbonio da quantificare;
- tipo, età e struttura della foresta;
- disponibilità di altre informazioni di supporto;
- tempo e risorse disponibili;
In generale, i pool per i quali è più difficile realizzare delle stime in campo sono:
lettiera, legno morto e suolo.
Per quanto riguarda la biomassa viva, invece, le stime possono essere effettuate
seguendo due strade alternative (fig. 5.1):
- basandosi su misurazioni dirette di grandezze quali area basimetrica e
altezza (nel qual caso si tratterà di valori delle singole piante presenti nel
popolamento che andranno poi sommati);
- impiegando curve empiriche di accrescimento (e agendo quindi
direttamente a un livello di popolamento considerato nel suo complesso).
Queste due vie consentono di conoscere la quantità di biomassa epigea. Quella
ipogea (la cui misurazione diretta è piuttosto complessa) viene generalmente
ricavata sulla base di valori di proporzionalità (fattori root shoot ratio) reperibili
in letteratura.
Una volta calcolata la biomassa viva complessiva, la conversione in termini di
quantità di carbonio, sarà sempre realizzata applicando il fattore di conversione
standard pari a 0,5.
138

Figura 5.1 - Procedure alternative per la stima della biomassa viva
Calcolo della quantità di biomassa a
livello di singolo albero
Diametro a 1,30 m
Altezza
Volume del singolo albero
Estensione dei volumi calcolati per gli
alberi campione a livello di intero
popolamento
Calcolo della biomassa viva totale,
fattore root/shoot ratio
5.3.2. Software per la stima del carbonio assorbito
Un ulteriore sistema per giungere a delle stime della quantità di carbonio fissata
nei diversi sink passa attraverso l’applicazione di software.
Con il tempo ne sono stati sviluppati parecchi, quindi l’offerta oggigiorno è vasta
e la scelta dovrà essere operata sulla base degli obiettivi del calcolo nonché delle
caratteristiche della foresta oggetto d’indagine. Infatti ciascun software opera
generalmente utilizzando, per i calcoli relativi ai diversi pool, dei valori preimpostati
che quindi potrebbero condurre a stime erronee qualora si applichi il
software a una formazione forestale le cui caratteristiche (es. densità d’impianto,
139
Calcolo della quantità di biomassa a
livello di popolamento
Volume della biomassa del
popolamento ricavato utilizzando
curve empiriche di accrescimento, per
classi di età
Calcolo della biomassa viva totale,
fattore root/shoot ratio
Quantità di biomassa viva totale presente a livello di popolamento
Conversione della quantità di biomassa in quantità di carbonio

specie presenti, ecc.) differiscano di molto da quelle delle formazioni per la quale
il software è stato appositamente sviluppato.
Nel caso si disponga del software adatto, comunque, la sua applicazione
permetterà di semplificare notevolmente le operazioni di calcolo della fissazione
del carbonio nella foresta. Tra i vari software a disposizione si segnalano: CO2FIX,
GORCAM e FullCAM.
CO2FIX vers. 3.1 (http://www.efi.fi/projects/casfor/)
È un software per la quantificazione degli stock di carbonio basato su un modello
articolato in 6 moduli:
1) modulo per la biomassa;
2) modulo per il suolo;
3) modulo per i prodotti;
4) modulo per la bioenergia;
5) modulo finanziario;
6) modulo per il carbon accounting.
Simula gli stock e i flussi del carbonio in alberi, suolo e, nel caso di foreste
gestite, nei prodotti legnosi, così come i costi e ricavi finanziari e i crediti di
carbonio che possono essere totalizzati applicando diversi sistemi di contabilità.
Stock, flussi, costi, ricavi e cediti di carbonio sono simulati per ettaro di superficie
e con intervalli temporali di un anno.
Il modulo biomassa converte, con l’aiuto di parametri addizionali, i dati di
incremento volumetrico annuale in stock di carbonio nel pool biomassa. I
parametri relativi a turnover e utilizzazioni indirizzano i flussi verso i pool del
suolo e dei prodotti legnosi. Nel modulo sul suolo la decomposizione della lettiera
e dei residui delle utilizzazioni è simulata usando informazioni relative al clima e
alla qualità della lettiera. Nel modulo sui prodotti legnosi si determina il destino
del carbonio contenuto nel legname utilizzato. Per questo vengono usati parametri
quali l’efficienza nella lavorazione, la longevità del prodotto, il suo riciclo. Il
modulo sulla bioenergia considera che i prodotti di scarto o i sottoprodotti del
modulo “prodotti legnosi” siano destinati alla produzione di energia, usando varie
tecnologie. Il modulo finanziario usa costi e ricavi relativi agli interventi di
gestione per determinare la redditività finanziara per i diversi scenari. Il modulo
sul carbon accounting tiene traccia di tutti i flussi da e verso l’atmosfera e
determina gli effetti dei vari scenari scelti utilizzando diversi approcci di carbon
accounting.
Originariamente questo software è stato sviluppato per foreste coetanee e
monospecifiche dei Paesi Bassi, successivamente è stato sperimentato in foreste
(per lo più coetanee) di tutto il mondo.
140

Il modello è in grado di calcolare lo stock di carbonio presente nella biomassa a
partire da dati di incremento corrente annuo, densità basale, crescita relativa delle
diverse parti componenti la pianta e il contenuto di carbonio di ciascuna.
Permette la simulazione di solo due operazioni colturali (diradamento e taglio).
Quindi se si volessero quantificare gli effetti di altri interventi (per esempio una
fertilizzazione) si dovrebbe agire modificando opportunamente i valori di
incremento annuo della biomassa.
GORCAM (Graz / Oak Ridge Carbon Accounting Model)
(http://www.joanneum.ac.at/gorcam.htm)
Consiste di più fogli di lavoro, in formato Excel 5.0 ®, sviluppati per calcolare i
flussi netti di carbonio dei diversi pool da e per l’atmosfera.
Il modello teorico di base prende in considerazione i seguenti aspetti:
- cambiamenti relativi al carbonio immagazzinato in vegetazione, lettiera e
suolo;
- riduzione delle emissioni di carbonio conseguenti alla sostituzione dei
combustibili fossili con biocombustibili;
- accumulo di carbonio nei prodotti legnosi;
- riduzione delle emissioni di carbonio conseguenti alla sostituzione di
materiali quali acciaio e cemento con prodotti legnosi;
- riciclaggio o combustione di legname di scarto;
- carburanti fossili ausiliari utilizzati per la produzione di biocombustibili e
prodotti legnosi.
Gli input del modello riguardano le caratteristiche gestionali (ciclo di
utilizzazione, tasso di accrescimento, ecc), l’uso del suolo precedente, il modo in
cui la biomassa è usata ai fini della compensazione delle emissioni di carbonio.
Come output fornisce dei diagrammi che mostrano le curve di sequestro
cumulativo del carbonio nel corso del tempo.
Il modello comprende una parte definita come “biosfera” la quale è composta da
sette pool: 1 pool relativo alla vegetazione, 5 relativi alla lettiera e 1 relativo al
suolo.
Il primo pool riguarda il flusso di carbonio dall’atmosfera alla vegetazione e
corrisponde alla produzione primaria netta. Successivamente si ha il trasferimento
dal pool “vegetazione” ai 5 pool “lettiera”. La decomposizione della sostanza
organica nei pool “lettiera” produce CO2. Una parte di questa è emessa
direttamente in atmosfera, mentre parte va ad aggiungersi al pool “suolo” (che a
sua volta, nel tempo, rilascia CO2 in atmosfera).
141

Parte della biomassa del pool “vegetazione” è sottoposta a utilizzazione e alcuni
residui di taglio rimangono sul posto.
Un’altra parte del modello riguarda appunto l’utilizzazione della biomassa.
La biomassa utilizzata può essere usata per produrre bioenergia o per realizzare
prodotti con ciclo di vita lungo, breve e molto breve. Quando la biomassa o il
legno di scarto sono bruciati per produrre energia, la CO2 immagazzinata viene
rilasciata in atmosfera. Prodotti con ciclo di vita lungo e breve possono
immagazzinare quantitativi significativi di carbonio, mentre il contributo dei
prodotti con vita molto breve è trascurabile.
FullCAM vers. 3.0 (http://www.greenhouse.gov.au/ncas/reports/fullcamusermanual.html)
La funzione principale di FullCAM è modellare gli stock e i flussi di carbonio e
azoto in foreste e sistemi agricoli. In particolare permette di considerare i
cambiamenti che si manifestano nelle emissioni di carbonio e azoto quando si
passa da un’attività agricola a una forestale o a un sistema agroforestale (e
viceversa). FullCAM modella tutti i pool di carbonio e azoto e l’andamento dei
flussi tra piante, residui, lettiera, suolo, minerali, prodotti legnosi e atmosfera.
Gli output che si ottengono impiegando questo software dipendono dalle
specificazioni iniziali fatte dall’utente. FullCAM può modellare le trasformazioni
relative a diverse specie di alberi e diverse coltivazioni. Può anche valutare i
cambiamenti nei flussi di carbonio e azoto dovuti a interventi gestionali quali
impianti, diradamenti, utilizzazioni, incendi, pascolo, arature, sovesci.
FullCAM è composto da 5 modelli, ciascuno dei quali riguarda aspetti specifici
dei cicli di carbonio e azoto e delle missioni di GHGs:
1) CAMFor – Carbon Accounting Model for FORestry
Modella i cicli di carbonio e azoto in una foresta considerando: alberi,
residui, suolo, minerali e prodotti legnosi. L’accrescimento forestale può
essere inserito in forma di curve di produzione, formule empiriche di
crescita, ecc.
2) CAMAg – Carbon Accounting Model for Agriculture (cropping and grazing
systems);
Modella i cicli di carbonio e azoto in un sistema agricolo considerando:
colture, residui, suolo, minerali e prodotti agricoli.
3) 3PG – Physiological Principles Predicting Growth 113
Modella l’accrescimento degli alberi e il loro turnover. Una variante di
questo modello è usata per calcolare un indice di produttività forestale
113 Questo modello è un prodotto CSIRO ed è disponibile solo nelle edizioni FullCAM per
ricercatori. Non è stato reso disponibile nella versione “Toolbox” di FullCAM poiché non è
applicato nel National Carbon Accounting System australiano
142

(potenzialmente variabile sia nello spazio che nel tempo) per supportare la
formula empirica di crescita;
4) GENDEC – GENeral microbial mulch DECay model;
Modella i cicli di carbonio e azoto nella lettiera;
5) RothC – ROTHamsted Institute active soil Carbon mode;l
Modella i cicli di carbonio e azoto nel suolo;
CAMFor e CAMAg modellano i flussi e gli stock complessivi di una foresta e di
un sistema agricolo, rispettivamente. Essi forniscono i quadri di riferimento in cui
gli altri modelli possono essere inseriti, infatti gli altri tre modelli simulano
solamente un singolo livello del sistema forestale o agricolo (anche se in modo
più dettagliato).
Questo Software è stato concepito per conteggiare le emissioni dei GHG in
Australia ed è stato sviluppato per fustaie, quindi non è possibile applicarlo a
boschi cedui.
CBM-CFS3 (Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector)
(http://carbon.cfs.nrcan.gc.ca/cbm/cbm-cfs3_overview_e.html)
Si tratta di un software sviluppato dal servizio forestale canadese per valutare
l’ammontare degli stock di carbonio nelle foreste.
È composto da quattro gruppi di strumenti: strumenti per l’importazione dei
dati (import tools), strumenti per l’elaborazione dei dati (data editing tools),
strumenti per l’analisi di ipotesi (assumption composer tools) e strumenti per
l’analisi dei risultati (result explorer tools).
Il primo gruppo di strumenti permette all’utente di importare le informazioni
forestali di cui dispone (inventari, curve di accrescimento e di produzione,
programmi di utilizzazione, informazioni sui disturbi e sul cambio d’uso del
suolo).
Il secondo gruppo di strumenti permette di elaborare i dati importati in CBM-
CFS3 collegandoli per modellare poi ipotesi per le quali effettuare simulazioni.
Questi strumenti sono stati creati per tenere in considerazione: dati climatici,
eventi di disturbo e attività gestionali, matrici di disturbi, curve di accrescimento,
inventari forestali e regole per la conversione forestale.
Gli assumption composer tools permettono all’utente di elaborare modelli relativi
alle diverse ipotesi stabilite nella fase di immissione dei dati e anche di crearne di
nuove. Possono essere elaborati o creati, per esempio, parametri relativi al
turnover della biomassa o della sostanza organica morta, eventi di disturbo e
attività gestionali, parametri di accrescimento, produzione e rapporto
volume/biomassa, ecc.
I result explorer tools, infine, consentono di visualizzare i risultati per una singola
simulazione, per simulazioni multiple riferite a uno stesso progetto o anche riferite
143

a progetti multipli. I risultati possono essere visualizzati in forma di grafici o
tabelle relative a: diversi stock di carbonio, cambiamenti negli stock di carbonio,
indicatori di produttività dell’ecosistema ed emissioni di gas.
Gli stock di carbonio includono, in accordo con le categorie definite nelle Good
Practice Guidance for LULUCF, biomassa epigea e ipogea, sostanza organica
morta (lettiera e legno morto) e carbonio organico nel suolo.
Questo software è stato sviluppato per il Canada, qualora lo si voglia applicare
al contesto italiano bisognerà dunque tener conto della necessità di adottare gli
accorgimenti del caso per tenere conto delle differenze.
La caratteristica particolarmente interessante di questo software è il fatto che
possa essere utilizzato per monitorare l’andamento degli stock di carbonio ma
anche di effettuare delle proiezioni e delle simulazioni di scenari futuri e
alternativi, che possono risultare assai utili per valutare, in termini di capacità di
fissazione della CO2, le diverse opzioni gestionali.
5.4. Andamento generale dell’assorbimento di carbonio nei diversi
sink e pool
Per permettere di valutare se i risultati delle stime delle quantità di carbonio
assorbito nei diversi sink sono in linea con quanto ci si dovrebbe aspettare da un
punto di vista della teoria, si propone qui un breve commento su quali sono gli
andamenti caratteristici di ciascuno di tali sink.
Nella fig. 5.2 si può osservare l’andamento dell’assorbimento previsto per i
diversi sink di un impianto forestale destinato alla produzione di legna da ardere e
sottoposto a utilizzazioni periodiche.
Cumulative C sequestr. [tC ha -1 ]
600
500
400
300
200
100
0
Figura 5.2 - Assorbimento di C nei diversi sink
Fossil fuel input is
generally a negative
value and brings the top
line of the pattern down
to the ultimate total
(thick black line)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Time [years]
144
Credit for energy substitution
Litter
Trees
Soil

Come si può notare il contributo più consistente è quello della biomassa viva. In
essa viene fissata la maggior quantità di carbonio, inoltre l’accrescimento è
sostenuto e crescente dal momento d’impianto a quello di utilizzazione.
In lettiera e suolo, invece, la fissazione di C è più contenuta e col passare degli
anni tende ad assestarsi su un livello stabile che rimane poi pressoché costante.
Concentrando l’attenzione sull’ecosistema foresta, la fig. 5.3 mostra più nel
dettaglio come si distribuisce l’ipotetico assorbimento di C tra i diversi pool di
una foresta soggetta a utilizzazioni periodiche.
Figura 5.3 - Carbon pool di una foresta (da: Lippke, Perez Garcia et al., 2003)
Come si può vedere, l’assorbimento più consistente riguarda chioma e fusti,
ovvero la biomassa epigea. Inoltre, risulta evidente come questo pool sia
caratterizzato da un ripido andamento dell’assorbimento. Le ceppaie, le radici
(considerando complessivamente quelle vive e quelle morte) e la lettiera (come
già visto in precedenza), hanno un accrescimento che, dopo l’incremento iniziale,
tende a mantenersi costante. Inoltre, nella lettiera le quantità di carbonio fissate
sono più consistenti rispetto a ceppaie e radici. In questi pool, infine, le variazioni
nel contenuto di carbonio che si verificano a seguito delle utilizzazioni sono
presenti ma assai meno marcate rispetto a quelle che si verificano nella biomassa
viva epigea.
Queste differenze nel contributo che i diversi pool forniscono al raggiungimento
della quantità totale di carbonio assorbito dimostrano quanto sia importante
ponderare adeguatamente l’importanza assegnata a ciascuno di loro al momento di
computare l’effettivo assorbimento di CO2 stimato (e previsto per il futuro) al fine
di determinare le quote di carbonio teoricamente corrispondenti alla foresta
analizzata.
145

Oltre alle differenze, riconducibili a cause naturali, che si sono viste sussistere
nella capacità di assorbimento dei vari pool, devono poi essere considerate anche
quelle indotte dalle modalità gestionali cui la foresta viene assoggettata per
decisione umana (Fig. 5.4 e 5.5).
Figura 5.4 - Andamento dell’assorbimento di carbonio in foreste naturaliformi
Fonte: www.greenhousegas.nsw.gov.au/acp/forestry.asp
Figura 5.5 - Andamento dell’assorbimento di carbonio in presenza di utilizzazioni
Fonte: www.greenhousegas.nsw.gov.au/acp/forestry.asp
Per foreste che si trovano in condizioni sviluppo naturale (o quantomeno di
gestione naturaliforme) l’andamento degli stock di carbonio accumulati a livello
complessivo (Fig. 5.4) ha una forma sinusoidale, secondo la quale nei primi 20-30
146

di vita della foresta si verifica il maggior accumulo di carbonio, che giunge quindi
al culmine e si assesta poi su livelli tendenzialmente costanti.
Nel caso invece di foreste gestite a fini produttivi, nei momenti successivi alle
utilizzazioni si ha ovviamente la perdita di tutto il carbonio fissato nella biomassa
epigea. In questo caso, per garantire una continuità di lungo termine nella capacità
di assorbimento di questo pool l’alternativa è quella di prevedere impianti
successivi, o che le utilizzazioni siano ripartite tra parcelle in modo tale da
assicurare il mantenimento di uno stock di carbonio minimo garantito nel corso
del tempo (Fig. 5.5).
5.5. Analisi della letteratura
Nel caso in cui non si possa applicare nessuno dei metodi precedentemente
descritti per ottenere delle stime dirette della quantità di carbonio fissata
nell’ecosistema forestale, si può fare riferimento ai dati reperibili in letteratura. In
questo caso si deve procedere con una notevole cautela: le stime possono, vista la
variabilità dei fenomeni analizzati, essere inficiate da notevoli margini di errore e
i risultati sono da interpretare come indicazioni relative all’ordine di grandezza
del ruolo di sink della foresta oggetto d’indagine. Non saranno certo dati
applicabili per il computo dei crediti di carbonio nell’ambito di un mercato delle
quote.
In questa sezione dell’elaborato sono riportati i valori che si sono potuti reperire
in seguito a un’analisi di parte della letteratura esistente in materia 114 .
Ad ogni modo, si segnala che la trasferibilità dei valori qui riportati nell’ambito
specifico degli impianti da realizzarsi in Lombardia è sicuramente limitata. Ciò è
dovuto in modo particolare al fatto che le caratteristiche delle foreste nelle quali
sono stati rilevati i dati non sono, di norma, descritte nei lavori con l’accuratezza
necessaria per vagliare la loro somiglianza con quelle che si ipotizza di
impiantare.
5.5.1. Italia
Da: Magnani, Grassi et al., 2005
Valutazione dello stock di carbonio effettuata per un rimboschimento misto con
finalità naturalistiche realizzato nel 1992 nel comune di Nonantola (MO), su
terreni ex-agricoli molto profondi e con elevato tenore in argilla.
114 Visto lo scopo del presente lavoro, l’attenzione è stata concentrata sulla letteratura relativa a
indagini effettuate in ambito europeo e statunitense.
147

Nel 1999 la densità (considerabile come definitiva) dell’impianto era di 829
piante/ha, con composizione: Quercus robur 31%, Fraxinus spp. 24%, Acer
campestre 14%, Prunus mahaleb 10%, Salix spp. 8%, Populus spp. 7%, Alnus
spp. 4%, Carpinus betulus 2%.
L’incremento medio di massa dendrometrica è stato misurato in 7 m 3 /ha anno,
valore ritenuto basso ma in aumento, con aumento esponenziale della
provvigione.
Il contributo maggiore nello stoccaggio del carbonio proviene da frassini e
querce, ed è dovuto alla maggior densità del loro legno.
Per la biomassa legnosa epigea si è valutato uno stock di circa 12 tC/ha, con
media di accumulo annuo pari a circa 1,8 tC/ha anno.
Il picco nell’incremento dell’immagazzinamento del carbonio è previsto tra i 9
e gli 11 anni di vita del popolamento, per i quali si prevede un accumulo annuo di
circa 3,9 tC/ha anno. Negli anni successivi si ipotizza invece un decremento di
approssimativamente il 20% nel tasso di accumulo.
Da: Bagnaresi, Minotta et al., 2002
In Emilia Romagna per un noceto puro con densità d’impianto pari a circa 278
piante/ha a 30 dall’impianto e distinguendo tra diverse classi di fertilità del suolo,
si sono trovati i seguenti valori (relativi alla quantità di carbonio fissata nei soli
fusti da lavoro):
Classe di
fertilità
Diametro
a 1,30 m
Volume fusto da
lavoro
(m 3 /ha)
Biomassa fusto da
lavoro
148
(t/ha)
CO2 fissata nel fusto da
lavoro in un anno
(t /ha anno)
Elevata 45 175,4 87,7 5,36
Media 40 137,9 68,9 4,21
Bassa 24 42,2 21,1 1,29
Invece per un pioppeto situato nell’area golenale del Po in provincia di Parma,
con densità d’impianto pari a circa 320 piante/ha e dopo 10 dall’impianto, si sono
stimati i seguenti valori (relativi a fusti svettati a 10 cm):
Clone Biomassa fusto svettato a 10 cm
CO2 fissata nel fusto svettato
(t s.s./ha)
(t/ha anno)
I 214 39 7,15
Boccalari 41,6 7,63
Da: Borin e Scanzi, 2006
Per alcune tipologie di impianto vengono riportati i valori relativi a dei
coefficienti stimati utilizzabili per ottenere direttamente il valore della quantità di
carbonio immagazzinata nel terreno (in tCO2/ha) noti gli anni trascorsi dal
momento dell’impianto.

Per siepi e filari i valori del coefficiente sono:
Anni trascorsi dal momento d’impianto 1 2 3 4 5 6 7
Coefficiente 1,275 5,625 17,25 43,95 70 90 90
Per fasce tampone:
Anni trascorsi dal momento d’impianto 1 2 3 4
Coefficiente 1,275 5,625 17,25 43,925
Per impianti di arboricoltura da legno:
Anni trascorsi dal momento d’impianto 1 2 3 4
Coefficiente 1,275 5,625 17,25 43,925
Per impianti da biomassa a ciclo breve:
Anni trascorsi dal momento d’impianto 1 2 3 4 5
Coefficiente 8,4 21,6 37,0 54,5 73,4
Per pioppeti: è stato individuato un coefficiente medio pari a 10,5 tCO2/ha anno.
Da notare che tali coefficienti sono stati calcolati rielaborando e riadattando dati
proveniente da fonti bibliografiche diverse, non sono frutto di analisi realmente
effettuate in loco e pertanto la loro effettiva validità dev’essere considerata con la
necessaria cautela.
5.5.2. Francia
Da: Colin, 2004
In Aquitania i dati disponibili provenienti da inventari riportano, per gli stock di
carbonio nella biomassa legnosa epigea, le seguenti consistenze:
Anno d’inventario Stock di carbonio (tC/ha)
1984 59,4
1990 60,8
1996 71
Da tali valori si può ricavare un ammontare della capacità di fissazione di
carbonio pari a circa tC/ha anno.
Per quanto riguarda il contenuto in carbonio del suolo forestale (sempre in
Aquitania), sono stati stimati valori pari a: circa 49 tC/ha per una profondità di
suolo compresa tra 0 e 20 cm ed escludendo dal calcolo il contributo della lettiera,
e circa 60 tC/ha per una profondità tra 0 e 30 cm, lettiera sempre esclusa.
Invece, per quanto riguarda i suoli forestali Francesi a livello generale, si
riportano i seguenti valori: circa 71 tC/ha per una profondità compresa tra 0 e 30
149

cm, lettiera esclusa, e circa 79 tC/ha per la stessa profondità però inclusa la
lettiera.
5.5.3. Germania
Da: Dieter e Elasser, 2002
Per aree forestali recentemente sottoposte a utilizzazione e successivamente
riforestate, per calcolare gli stock di carbonio si sono adottati tassi di incrementi
annuali di carbonio sequestrato pari a 1,5 tC/ha anno per quanto riguarda la
biomassa viva epigea (ovvero fusti, rami e fogliame)
5.5.4. Inghilterra
Da: Partenaude, Briggs et al., 2003
Nel sud-est dell’Inghilterra delle stime relative agli stock di carbonio effettuate
per cinque aree di studio nella foresta di latifoglie “Monks Wood” danno valori di
compresi tra 346 e 616 tC/ha.
Mediamente, inoltre, si ritiene che la ripartizione dello stock nei diversi pool
sia approssimativamente la seguente:
Tipo di pool Stock di carbonio
(tC/ha)
biomassa morta 2
fogliame e lettiera 3
sottobosco e cespugli 18
biomassa radicale 28
biomassa arborea 78
suolo 335
Totale 464
Da: Cannell e Milne, 1995, in Bateman e Lovett, 2000
Per quanto riguarda stock di carbonio nella biomassa viva si riportano i seguenti
valori:
- foresta di querce di 55 anni: circa 63,6 tC/ha
- foresta di faggio di 55 anni circa 70,6 tC/ha
Da: Bateman e Lovett, 2000
A seguito di studi realizzati in Galles, per quanto riguarda la variazione dello
stock di carbonio nel suolo in seguito ad attività di afforestazione, si è constatato
che generalmente afforestazione è sinonimo di incremento a lungo termine del C
immagazzinato nel suolo. Considerando il pascolo erbaceo come uso del suolo
150

precedentemente all’afforestazione si ritiene che i cambiamenti nell’equilibrio del
carbonio del suolo (in tC/ha) siano quelli riportati nella tabella 5.9
Tabella 5.9 Cambiamenti post-afforestation nei livelli dell’immagazzinazione del carbonio
nel suolo
Soil type Upland sites Lowland sites
Under Under Change Under Under Change
grass trees
grass trees
Peat 1200 450 (750) n/a n/a n/a
Humic gley 180-400 250-450 50-70 180-350 180-450 0-100
Podzol 200-400 250-450 50 100-200 100-450 0-250
Brown earths n/a n/a n/a 100-120 100-250 0-130
Humic stagno podzol 180-400 250-450 50-70 120-350 120-450 0-100
Stagnogley 170-400 170-450 0-50 100-120 100-450 0-330
n/a = not applicable (poiché il tipo di suolo non è comune a quell’altitudine)
Tra parentesi valori negativi
Fonte: I.J. Bateman, A.A. Lovett, 2000
5.5.5. Irlanda del Nord
Da: Cruickshank, Tomlinson et al., 1998
Relativamente alla quantità di carbonio presente in un ettaro di foresta
(differenziata per specie e per classe d’età) sono stati stimati i valori riportati nelle
tabelle 5.10 e 5.11 (da Cruickshank, Tomlinson et al., modificato)
Tab 5.10 - tC/ha foreste di conifere
Età (anni) 1-13 14-23 24-33 34-43 44-53 54-63 64-73 > 73
Specie
Pini 8,7 17,4 26,1 34,3 47,9 63,9 69,6 83,6
Larici 10,9 19,1 40 54,2 55,8 59,7 73,4 57,7
Abete di Douglas 23,4 40,9 70,1 79,9 137,8 146 195,4 -
Abete di Norvegia 8,1 14,1 43 62,2 73,4 81,1 107,8 76,7
Abete di Sitka 7,6 13,3 43,3 61,9 84,6 91,6 97,2 49,6
Altre conifere 12 21 53,8 67,6 92,8 102,9 111,6 52,4
Tutte le conifere 8,1 14,2 42,6 56,7 75,7 83,2 106,6 62,4
Tab 5.11 - tC/ha foreste di latifoglie
Età (anni) 1-10 11-20 21-30 31-40 41-50 > 50
Tutte le specie 1,6 12,5 28,5 39,2 46,5 113,2
5.5.6. Stati Uniti
Da: Nowak e Crane, 2002
Per quanto riguarda le foreste urbane, si stima che, a causa della loro
relativamente bassa copertura arborea, immagazzinano minori quantità ci
151

carbonio per ettaro nella biomassa epigea rispetto alle foreste. I valori stimati sono
pari a circa 25,1 tC/ha contro 53,5 tC/ha per le foreste non urbane.
Per gli alberi urbani i tassi stimati di sequestro di carbonio sono ancora più
bassi, si parla di circa 0,8 tC/ha anno contro le 2,6 tC/ha anno misurate per
piantagioni di Pinus taeda geneticamente migliorato, oppure contro all’incirca 1,0
tC/ha anno per un piceo-abieteto di 25 anni a rinnovazione naturale.
Le foreste hanno tipicamente circa la metà di densità media di C per unità di
copertura arborea rispetto alle foreste urbane, le stime infatti parlano di circa 5,3
kgC/ha di copertura (foresta) contro 9,25 kgC/ha di copertura (foresta urbana).
Questa differenza è dovuta alla diversa distribuzione dei diametri degli alberi
nelle foreste rispetto alle foreste urbane e al fatto che alberi di grandi dimensioni
possono immagazzinare quantità maggiori di C rispetto ad alberi piccoli.
5.6. Considerazioni finali
La capacità di assorbire e fissare carbonio degli ecosistemi forestali dipende in
modo particolare dalla quantità di biomassa presente per unità di superficie.
Pertanto, è fondamentale distinguere tra i vari tipi di trattamento e governo cui
sono sottoposte le formazioni forestali, la loro densità e l’intensità e periodicità
dei prelievi. Infatti le utilizzazioni forestali sottraggono all’ecosistema biomassa
legnosa e il carbonio in essa fissato viene restituito all’atmosfera. Più lungo sarà il
tempo in cui gli alberi permangono in situ e più lunga sarà la durata del sequestro
del carbonio. Naturalmente la velocità di ritorno in atmosfera di questo carbonio
dipende anche dalla destinazione d’uso del prodotto realizzato, ma questo genere
di valutazione esula dal compito di questa ricerca.
Il ruolo di sink delle foreste ha quindi carattere temporaneo, più o meno lungo a
seconda del tipo di formazione considerata. Gli ordini di grandezza della durata
dei cicli sono riportati nella tabella 5.12.
Tabella 5.12 - Durata del ciclo di vita dei principali tipi di formazioni forestali
Formazione forestale Durata del ciclo
(anni)
Fustaia Oltre 100
Ceduo
Arboricoltura da legno:
10-25
- ciclo breve (es. pioppeto)
8-10
- ciclo medio-lungo (es. noceto)
30-60
Short Rotation Coppices (o Short Rotation Forestry) 1-4
Nota: le Short Rotation Coppices, visto il brevissimo ciclo di produzione e la reversibilità di molti
impianti, non vengono in genere considerate nell’ambito delle stime del C sink, mentre possono
avere un certo impatto indiretto sul ciclo del C se le biomasse prodotte hanno finalità energetica e
vengono impiegate a fini di sostituzione di C fossile.
152

La definizione del metodo ottimale per il calcolo degli stock di carbonio nella
biomassa degli alberi varia principalmente in funzione di: 1) scala geografica
presa in considerazione e dati disponibili a tale scala, 2) grado di precisione
richiesto.
Per tutti questi motivi, la procedura pratica per la stima delle quantità di CO2
fissate nei diversi pool e/o nel complesso di un ecosistema forestale non è
univoca. Essa dovrà invece essere definita e specificata appositamente per ogni
valutazione che si intenda realizzare, al fine di tener conto delle peculiarità e di
assegnare il giusto peso ai diversi fattori coinvolti.
153

Capitolo 6
Benefici economici derivanti da opportunità occupazionali
6.1. Introduzione: caratteristiche del servizio e metodologie
di stima
La realizzazione del progetto “10.000 ettari di nuovi sistemi verdi” comporterà
senza dubbio un consistente impatto occupazionale.
Si tratta di un effetto probabilmente non prioritario rispetto agli obiettivi che
sono alla base del progetto, ma che riveste un interesse specifico per i policy
makers nel rafforzare le motivazioni all’investimento. L’interesse è accresciuto
dal fatto che i settori occupazionali interessati (quello agricolo-forestale e
ambientale) rivestono un ruolo strategico per la qualificazione delle politiche di
sviluppo economico della regione e, in particolare, per la diversificazione e
stabilizzazione dei redditi nelle aree rurali.
Scopo di questo capitolo è pertanto fornire delle indicazioni utili per tentare di
realizzare una quantificazione preliminare e indicativa delle potenzialità del
progetto in termini di creazione di occupazione e di benefici economici
conseguenti.
Le principali attività del progetto “10.000 ettari di nuovi sistemi verdi” che
daranno luogo alla creazione di occupazione possono essere raggruppate nelle
seguenti tre macrocategorie (Fig. 6.1):
- realizzazione degli impianti,
- manutenzione degli impianti,
- attività complementari agli impianti realizzati.
Un’altra categoria che potrebbe essere individuata è quella della progettazione
degli impianti. Si ritiene però che non sia il caso di prendere esplicitamente in
considerazione tale area di attività dal momento che interesserà un numero di
persone relativamente limitato e interesserà personale occupato in forma
temporanea, per periodi limitati e in forme occasionali.

Figura 6.1 - Presumibile andamento degli impatti occupazionali per le tre macrocategorie di
impiego nel progetto “10.000 ettari di nuovi sistemi verdi”
Impatto
occupazionale
Per quanto riguarda le tre macrocategorie occupazionali sopraelencate va
innanzitutto ricordato che, in linea teorica, le attività lavorative cui daranno luogo
(e le conseguenti possibilità occupazionali) si realizzeranno in tempi successivi: la
realizzazione degli impianti sarà seguita dalla fase della loro manutenzione fino al
momento della messa a regime delle infrastrutture, cui si assoceranno attività
complementari (dalle attività didattiche a quelle di ristoro, per esempio) che
andranno aumentando col passare del tempo e l’accrescimento del soprassuolo.
Dal momento che le aree interessate sono di notevole estensione è presumibile
che si operi per lotti successivi, con un effetto di deriva per ognuna delle tre
sottocategorie occupazionali. Presumibilmente, durante la concreta realizzazione
degli interventi si verificheranno quindi alcune sovrapposizioni nelle fasi sopra
ricordate. Ad esempio: le operazioni di manutenzione degli impianti arborei (la
maggior parte delle quali si concentreranno effettivamente nei primi anni
dall’impianto) saranno necessarie, per quanto con minor frequenza, anche negli
anni successivi quando le attività nettamente prevalenti saranno invece oramai
quelle turistico-ricreative, didattico-ambientali e produttive (riguardanti prodotti
legnosi e non). Anche ulteriori operazioni di impianto (normalmente previste
unicamente nella fase iniziale) potrebbero rendersi nuovamente necessarie in un
secondo momento, nel caso in cui l’impianto iniziale risultasse danneggiato o con
fallanze in alcune aree e fosse necessario provvedere al ripristino o all’espansione
delle piantagioni.
La realizzazione per fasi successive degli impianti è, peraltro, molto opportuna
in relazione alla necessità di avere una certa, almeno minima, disetaneizzazione
degli stessi.
156
realizzazione degli impianti
manutenzione degli impianti
attività complementari
tempo

Si ritiene comunque che le caratteristiche relative all’impatto occupazionale di
queste tre macrocategorie non siano, nel complesso, strettamente dipendenti dalle
eventuali variazioni nella programmazione del momento e dell’ordine di
esecuzione delle operazioni. Certamente, invece, dovrà essere tenuto in
considerazione il naturale concentrarsi di alcune operazioni prevalentemente in
certi periodi 115 , il che tenderà a dare origine a lavori (e quindi a possibilità
d’impiego) stagionali e non continuativi.
Prima di procedere con l’analisi puntuale di ciascuna metodologia, è però
indispensabile sottolineare anche un altro aspetto fondamentale riguardante le
opportunità occupazionali, ossia il fatto che esse si differenziano notevolmente in
conseguenza delle diverse tipologie di sistema verde che verranno realizzate. È
indubbio, ad esempio, che sistemi a ceduo non richiedono lo stesso genere di
manutenzione né danno lo stesso tipo di prodotto di sistemi a siepi, né consentono
lo stesso genere di fruizione.
6.2. Metodologie di stima
Le metodologie che possono essere impiegate per giungere a una stima dei
benefici economici derivanti dalle opportunità occupazionali originate dalla
realizzazione e dalla presenza di un complesso di sistemi verdi sono diverse.
Quelle che sono state identificate come più appropriate e che verranno descritte
nelle pagine che seguono sono fondamentalmente due, anche se un accenno verrà
fatto anche a una terza metodologia di possibile applicazione.
La prima metodologia proposta è utile soprattutto per la valutazione in termini
occupazionali delle attività di realizzazione e manutenzione dei sistemi verdi.
Essa si basa sull’identificazione delle singole lavorazioni e delle operazioni
necessarie per creare e mantenere vitale un sistema verde, sulla quantificazione
del tempo di lavoro complessivo richiesto da ciascuna di esse e, infine, sulla stima
del possibile ammontare complessivo del reddito da lavoro che ne potrebbe
conseguire.
La seconda metodologia si basa sulla raccolta e sull’analisi delle informazioni
reperibili in letteratura relativamente alle possibilità occupazionali. Il
procedimento da mettere in atto in questo caso prevede dunque essenzialmente
l’applicazione di tecniche di benefit transfer tramite le quali giungere a delle
valutazioni per il caso specifico oggetto d’interesse di questo elaborato.
115 Periodi all’interno di uno stesso anno ma anche periodi nell’ambito del complesso di anni
del turno o della durata prevista del sistema verde.
157

L’ultima metodologia cui si accennerà infine è quella illustrata in Goede et al.
(2001) che si basa sulla definizione e la successiva applicazione di criteri e
indicatori relativi all’occupazione.
6.2.1. Metodologia basata sul calcolo dei Full Time Equivalent
Innanzitutto va detto che tale metodologia di stima è utile principalmente per le
valutazioni relative alle attività di impianto e manutenzione dei sistemi verdi,
mentre è poco efficace per quanto riguarda le attività economiche connesse alla
loro presenza, quali quelle turistico-ricreative, didattiche, ecc. Nel corso del
presente paragrafo si è quindi deciso di tralasciare tale componente, fatto questo
che comunque non pregiudica affatto l’utilità della metodologia dal momento che
potrà essere applicata senza problemi per valutazioni parziali relative alla sola
gestione del sistema verde in senso stretto. Esse saranno a tutti gli effetti delle utili
valutazioni parziali che sarà sufficiente integrare con valutazioni relative alle altre
attività generanti possibilità occupazionali.
Come già anticipato, questa metodologia di stima prevede innanzitutto la
determinazione delle diverse lavorazioni necessarie per la realizzazione degli
impianti e delle operazioni colturali di manutenzione. Una volta determinate, si
stima per ciascuna di esse il numero di ore di lavoro necessario per portarle a
termine 116 . Tale valore orario viene quindi convertito in numero di Full Time
Equivalent (FTE) 117 per ettaro. Essendo normalmente la mole di lavoro e il numero
di persone coinvolte proporzionali all’estensione superficiale del sistema verde
considerato, l’impatto occupazionale complessivo può essere infine facilmente
calcolato moltiplicando il totale dei FTE per l’estensione superficiale complessiva.
Infine, moltiplicando il totale dei FTE per il reddito orario di un operaio forestale o
di un giardiniere o delle altre figure professionale ritenute più adatte per una
determinata operazione, si giunge alla stima di quello che può essere considerato
il beneficio economico derivante dalle opportunità occupazionali create dai
sistemi verdi.
In linea di massima, il tipo e il numero di interventi necessari per realizzare e
mantenere nel tempo i diversi impianti sono reperibili in letteratura o basandosi
sulle conoscenze e le esperienze pratiche di persone operanti nel settore.
Nel prosieguo si definiranno dapprima le lavorazioni necessarie per la
realizzazione degli impianti e successivamente le operazioni per la manutenzione.
116 Data la necessità, nel presente lavoro, di mantenere i risultati al livello più generale
possibile per permetterne l’applicazione nel più ampio numero di casi specifici, tutte le valutazioni
verranno effettuate per unità di superficie, ossia per ettaro di sistema verde (tranne nel caso delle
siepi quando come unità si useranno i 100 metri lineari).
117 Full Time Equivalent (FTE): unità di misura che corrisponde a una persona che lavora otto
ore al giorno. Lavoratori part-time o comunque impegnati meno di otto ore al giorno vengono
ricalcolati sulla base di tale proporzione.
158

Per ciascuna di esse verrà prima indicato il numero di ore necessario per
l’esecuzione e successivamente il numero dei corrispondenti FTE.
Le principali tipologie di sistemi verdi che si ritiene opportuno analizzare (in
quanto quelle che verranno con maggior probabilità realizzate nell’ambito del
progetto “10.000 ettari di sistemi verdi”) sono: sistema a bosco, sistema a siepe,
sistema a Short Rotation Forestry (SRF), sistema a prato. Tali tipologie vanno
comunque intese in senso lato dal momento che ciascuna di esse può nella realtà
avere caratteristiche anche molto diverse, soprattutto in base alla funzione cui è
destinata (produttiva, turistico-ricreativa, paesaggistica, ecc.). Nello specifico del
presente elaborato, con la dicitura “sistema a bosco” si indicano boschi sia per
produzione di legname che per fruizione o altro; con quella “sistema a siepe” si
intendono sia siepi sia filari e con “sistema a prato” si indicano sia prati che
tappeti erbosi. Si assume, per semplicità, che le eventuali differenze in termini di
FTE esistenti tra i vari tipi riuniti in una stessa tipologia siano minime e quindi
trascurabili sulla base del considerevole grado di approssimazione già implicito
nella determinazione del numero di ore per ettaro indicate come necessarie per lo
svolgimento di qualsivoglia operazione.
a. Realizzazione degli impianti
Vi possono essere delle differenze più o meno lievi a seconda dei casi particolari,
soprattutto in conseguenza del tipo di terreno e del periodo dell’anno in cui si
opera. Pertanto, a livello generale, in tabella 6.1 verranno elencate tutte le
operazioni che possono essere effettuate al fine di impiantare una superficie e per
ciascuna di esse si segnaleranno le corrispondenti ore di lavoro normalmente
impiegate per la loro realizzazione. Dopodiché si segnaleranno, caso per caso per i
principali sistemi verdi considerati, le operazioni comunemente compiute e si
calcolerà il totale indicativo complessivo del numero di FTE per ettaro
159

Tabella 6.1 - Elenco complessivo delle lavorazioni comunemente eseguite per la preparazione
del terreno e l’impianto
Tipo di lavorazione N° ore/ ettaro
Preparazione appezzamento – sistemi arborei o arbustivi
Ripuntatura profonda 3
Concimazione di fondo 1,25 (1 SRF)
Fertilizzazione 4
Aratura a 30 cm di profondità 2
Aratura a 50 cm di profondità 3
Amminutamento del terreno tramite fresatura 2
Erpicatura 3
Preparazione appezzamento – sistemi erbacei
Preparazione del suolo tramite spianamento 4
Preparazione del letto di semina tramite aratura, erpicatura e/o fresatura 3
Fertilizzazione del terreno 4
Impianto – sistemi arborei o arbustivi
Tracciamento filari 8
Stesura film pacciamante (4 m di distanza tra i filari) 1,5 ore per 100
metri lineari
Apertura buche per piante con pane di terra (densità 1200 pte/ha) 60
Apertura buche per piantine a radice nuda o in contenitore 0,03 ore per pianta
Preparazione e messa a dimora di piante con pane di terra (densità 1200 pte/ha) 72
Preparazione e messa a dimora di piante a radice nuda e con pane di terra 0,06 ore per pianta
Messa a dimora di talee 12
Messa in opera degli shelter (o altre protezioni) 0,02 x protezione
Messa in opera dei pali tutori 0,12 x palo
Semina – sistemi erbacei
Distribuzione del miscuglio di semi 3
Interramento del seme tramite rullatura 2
Come anticipato in precedenza, nelle tabelle a seguire (Tab. da 6.2 a 6.5) vengono
indicate, per ciascuna tipologia di sistema verde, le operazioni normalmente svolte
per il suo impianto (o semina nel caso del prato) e il corrispondente ammontare in
termini di FTE.
In Tab. 6.2 sono riportate le lavorazioni comunemente effettuate per l’impianto di
un sistema arboreo. Come si può notare è stato preso in considerazione un sesto
d’impianto pari a 1200 piante per ettaro. Nel caso assai probabile che si debbano
fare stime relative ad impianti con altre densità, si dovranno effettuare tutte le
modifiche del caso.
Tabella 6.2 - Impianto sistema a bosco
Tipo di lavorazione FTE/ha
Ripuntatura profonda 0,4
Concimazione di fondo 0,2
Fertilizzazione 0,5
Aratura a 50 cm di profondità 0,4
Amminutamento del terreno tramite fresatura 0,3
Tracciamento filari 1
Stesura film pacciamante (4 m di distanza tra i filari, 24 filari) 4,5
Apertura buche per piante con pane di terra (densità 1200 pte/ha) 7,5
Preparazione e messa a dimora di piante con pane di terra (densità 1200
9
pte/ha)
Messa in opera degli shelter (o altre protezioni) (densità 1200 pte/ha) 3
Messa in opera dei pali tutori (densità 1200 pte/ha) Alternativo agli
shelte
Totale FTE/ha 26,8
160

Nel caso della tipologia “sistema a siepe” (Tab. 6.3) i FTE sono calcolati per 100
metri lineari anziché per ettaro, ipotizzando che vengano realizzati dei monofilari.
Inoltre il numero di piante presenti nei 100 metri lineari è stato approssimato
ipotizzando di mettere una pianta per metro lineare, ossia mediando le distanze
generalmente utilizzate tra arbusti e alberi.
Tabella 6.3 - Impianto sistema a siepe
Tipo di lavorazione FTE/100 metri lineari
Ripuntatura profonda 0,02
Concimazione di fondo 0,01
Fertilizzazione 0,03
Aratura a 50 cm di profondità 0,02
Amminutamento del terreno tramite fresatura 0,01
Tracciamento filare 0,05
Stesura film pacciamante 0,2
Apertura buche per piante con pane di terra (1 pianta/m, ca 100
0,4
piante/100 metri)
Preparazione e messa a dimora di piante con pane di terra (1
pianta/m, ca 100 piante/100 metri)
Messa in opera degli shelter (o altre protezioni) 0,25
Messa in opera dei pali tutori Alternativo agli shelter
Totale FTE/100 metri lineari 1,74
In Tab. 6.4 e 6.5 sono infine segnalate, rispettivamente, le lavorazioni per
l’impianto di un sistema a Short Rotation Forestry (SRF) e quelle per la semina di
un sistema a prato e/o a tappeto erboso.
Tabella 6.4 - Impianto sistema a SRF
Tipo di lavorazione FTE/ha
Aratura a 30 cm di profondità 0,25
Erpicatura 0,38
Concimazione di fondo 0,1
Tracciamento filari 1
Messa a dimora talee 1,5
Totale FTE/ha 3,23
Tabella 6.5 - Semina di sistema a prato e/o a tappeto erboso
Tipo di lavorazione FTE/ha
Preparazione del suolo tramite spianamento 0,5
Preparazione del letto di semina tramite aratura, erpicatura e/o fresatura 0,4
Fertilizzazione del terreno 0,5
Distribuzione del miscuglio di semi 0,4
Interramento del seme tramite rullatura 0,3
Totale FTE/ha 2,1
b. Manutenzione degli impianti
In questo paragrafo vengono riportate, per ciascun sistema considerato, le
operazioni di manutenzione comunemente effettuate. In questo caso il grado di
semplificazione e di approssimazione è superiore rispetto alla parte precedente
161
0,75

elativa alle lavorazioni per l’impianto. Si ritiene non sia comunque il caso di
cercare di raggiungere un grado di precisione superiore in quanto l’obiettivo del
presente studio è fornire delle indicazioni orientative, sulla base delle quali
costruire poi le valutazioni di dettaglio relative ai casi concreti che saranno
oggetto di studi specifici, qualora necessario.
In Tab. 6.6 vengono innanzitutto elencate tutte le possibili lavorazioni più
comunemente effettuate.
Tabella 6.6 - Elenco complessivo delle lavorazioni comunemente eseguite per la
manutenzione dell’impianto realizzato
Tipo di lavorazione
Cure colturali – sistemi arborei o arbustivi
N° ore/ ettaro
Lavorazioni superficiali (fresatura o erpicatura) 2 volte all’anno per i primi 5
anni
3
Concimazione di copertura 1
Trattamento chimico pre-emergenza 1
Diserbo meccanico interfila con trinciaerba azionato da trattrice (e rilascio in
loco del materiale triturato)
4
Diserbo chimico (distribuzione di prodotto erbicida) 2
Diserbo post-emergenza 1
Trattamento insetticida 2
Irrigazione di soccorso 4
Intervento irriguo per aspersione sopra chioma 3
Risarcimenti (per un risarcimento max. pari al 20% impianto iniziale) 12
Controllo fitosanitario 2
Sostituzione piante morte o deperite 0,1 h/pianta
Ripulitura di siepe infestata da rovo, eliminazione e accatastamento dei polloni
in eccesso
178
Spalcatura rami secchi, diradamento, eliminazione piante morte e/o deperienti,
accatastamento materiale legnoso
270
Diradamento, depezzatura e stoccaggio del materiale di risulta 50
Potatura - Dal 2° anno (e finché il tronco avrà lunghezza compresa tra 2,5 e 4 (0,08 x pianta)
m) potature di formazione per le piante delle specie principali
Monitoraggio - Misurazioni di piante rappresentative delle caratteristiche medie
dell’impianto e verifica annuale della regolarità di accrescimento diametrico e
longitudinale
9-12
Diradamenti - Da uno a quattro, ad intervalli dipendenti dal ritmo di
Variabile
accrescimento delle piante
secondo le
situazioni
Taglio astoni di un anno 27
Dicioccatura
Cure colturali – sistemi erbacei
5
Tosatura 5
Irrigazione 4
Concimazione in copertura 1
Erpicatura e rullatura 5
Sfalcio 4
In Tab. 6.7 viene proposta una stima dei FTE relativi alle cure colturali di un
sistema a bosco. Essa ha valore puramente indicativo dal momento che i diversi
tipi di bosco sottendono diverse esigenze colturali. Nello specifico, il caso
considerato si avvicina particolarmente a quello di un bosco di altofusto.
Si segnala inoltre che non vengono tenuti in considerazione eventuali
risarcimenti, diradamenti né l’eliminazione finale delle ceppaie, interventi questi
162

che per alcuni tipi di formazione possono assumere importanza prevalente (si
pensi per esempio al caso di un bosco ceduo).
Infine si ritiene opportuno sottolineare anche che, a seconda degli anni
complessivi di permanenza del soprassuolo boscato, alcuni interventi potrebbero
dover essere ripetuti un numero di volte superiore rispetto a quello preso in
considerazione.
Tabella 6.7 - Manutenzione sistema a bosco
Tipo di operazione FTE/ha
Diserbo meccanico interfila con trinciaerba azionato da trattrice (e rilascio in loco del
materiale triturato) (1 intervento l’anno per i primi 5 anni)
0,5*5= 2,5
Diserbo chimico (1 intervento l’anno per i primi 3 anni) 0,25*3=0,75
Trattamento insetticida (1 volta l’anno per i primi 4 anni) 0,25*4=1
Irrigazione di soccorso (1 volta l’anno per i primi 2 anni) 0,5*2= 1
Potatura (una volta l’anno dal secondo al quinto anno) 1,4*5= 7
Diradamento, depezzatura e stoccaggio del materiale di risulta 6,25
Totale FTE/ha 18,5
Nella Tab. 6.8 si riporta invece una stima dei FTE necessari per la manutenzione di
un sistema a siepe. Anche in questo caso la stima può essere solo indicativa dal
momento che esistono numerosi tipi di siepe, ciascuno destinato ad assolvere a
funzioni distinte (fitodepurativa, paesaggistica, produttiva, ecc.), i quali
necessitano conseguentemente di operazioni di manutenzione diversificate a
seconda degli obiettivi. Un esempio evidente è quello delle siepi per la produzione
di legna da ardere: in questo caso le operazioni di utilizzazione assumeranno un
peso decisamente più rilevante che non nel caso di altri tipi di siepe (ad es. a uso
paesaggistico-ornamentale).
Tabella 6.8 - Manutenzione sistema a siepe
Tipo di operazione FTE/100 metri
lineari
Irrigazione di soccorso (1 volta l’anno per i primi 2 anni) 0,025*2= 0,05
Ripulitura di siepe infestata da rovo, eliminazione e accatastamento dei
1,11
polloni in eccesso (1 volta)
Diradamento, depezzatura e stoccaggio del materiale di risulta (1 volta) 0,31
Diocioccatura 0,03
Totale FTE/100 metri lineari 1,5
Nel caso dei sistemi di Short Rotation Forestry (Tab. 6.9) il computo delle
operazioni di manutenzione dev’essere fatto in modo leggermente distinto, ovvero
è importante tener conto del fatto che generalmente, in questi sistemi, si ha un
ciclo che si ripete 4 volte (ciascuna corrispondente a un blocco di due anni) nel
corso delle quali si ripetono le stesse operazioni colturali. Al termine dell’ultimo
anno dell’ultimo blocco, alle operazioni colturali di routine va aggiunta anche
quella di dicioccatura avente lo scopo di rimuovere le ceppaie e preparare il
terreno per un nuovo ciclo completo di impianti.
163

Tabella 6.9 - Manutenzione sistema a SRF – FTE relativi a un blocco (due anni)
Tipo di operazione FTE/ha
1° anno
Diserbo pre-emergenza 0,1
Concimazione di copertura 0,1
Diserbo post-emergenza 0,1
Diserbo meccanico interfila (4 interventi l’anno) 0,5 *4= 2
Intervento irriguo per aspersione sopra chioma (2 interventi l’anno) 0,4 *2= 0,8
Trattamento insetticida (2 interventi l’anno) 0,3 *2= 0,6
2° anno
Concimazione di copertura 0,1
Diserbo post-emergenza 0,1
Diserbo meccanico interfila (4 interventi l’anno) 0,5 *4= 2
Intervento irriguo per aspersione sopra chioma (2 interventi l’anno) 0,4 *2= 0,8
Trattamento insetticida (2 interventi l’anno) 0,3 *2= 0,6
Taglio astoni di un anno 0,6
Totale FTE/ha 7,3
Per quanto riguarda la manutenzione complessiva di un impianto a SRF facendo
riferimento a un ciclo di 4 blocchi, ossia sommando i FTE relativi a quattro
ripetizioni di gruppi di due anni, i risultati sono riportati nella tabella 6.10. In
questo caso è stato aggiunto anche l’ammontare di FTE derivante dall’operazione
di dicioccatura.
Tabella 6.10 - Manutenzione sistema a SRF – FTE complessivi
Operazioni complessive FTE/ha
Blocco 1 7,3
Blocco 2 7,3
Blocco 3 7,3
Blocco 4 7,3
Dicioccatura 0,6
Totale FTE/ha 29,8
Anche per i sistemi erbacei (siano essi prati o tappeti erbosi) vanno previste le
adeguate operazioni di manutenzione (Tab. 6.11). In questo caso la ripetizione di
una stessa operazione nel corso dell’anno è cosa consueta, tuttavia il numero di
volte in cui tale operazione viene compiuta è molto variabile a seconda delle
caratteristiche del sistema erbaceo, delle condizioni climatiche dell’anno in
questione, del tipo di uso cui è sottoposto, e così via. Vista la vastità delle
possibili combinazioni si è deciso di calcolare i FTE complessivi dati dalla
realizzazione di una operazione una sola volta nel corso dell’anno. Ciò darà una
stima da intendersi come assolutamente di minimo, la quale però potrà essere
facilmente modificata e adattata a situazioni specifiche.
164

Tabella 6.11 - Manutenzione sistema a prato e/o a tappeto erboso
Tipo di operazione FTE/ha
Tosatura 0,6
Irrigazione 0,5
Concimazione in copertura 0,1
Erpicatura e rullatura 0,6
Sfalcio 0,5
Totale FTE/ha 2,3
6.2.1.1. Risultati ottenuti dalle stime effettuate applicando il metodo dei Full Time
Equivalent
Una volta effettuate le singole stime riguardanti le fasi di impianto e
manutenzione per i diversi sistemi verdi presi in considerazione, si sono
predisposte le tabelle da 6.12 a 6.15 nelle quali sono riportati i valori indicativi
complessivi di Full Time Equivalent.
Tabella 6.12 - FTE complessivo del sistema a bosco
Sistema a bosco FTE/ha
Impianto 26,8
Manutenzione 18,5
Totale 45,3
Tabella 6.13 - FTE complessivo del sistema a siepe
Sistema a siepe FTE/100 m lineari
Impianto 1,74
Manutenzione 1,5
Totale 3,24
Tabella 6.14 - FTE complessivo del sistema a SRF
Sistema a SRF FTE/ha
Impianto 3,23
Manutenzione 29,8
Totale 33,03
Tabella 6.15 - FTE complessivo del sistema a prato e/o tappeto erboso
Sistema a prato e/o tappeto erboso FTE/ha
Impianto 2,1
Manutenzione 2,3
Totale 4,4
Tali valori permettono di effettuare delle valutazioni approssimative delle
potenzialità occupazionali una volta stabiliti quanti ettari (o quanti filari nel caso
delle siepi) di ciascun sistema verde si intende realizzare.
165

6.2.1.2. Stima dei benefici economici tramite i FTE
Moltiplicando i FTE necessari stimati per l’impianto e la manutenzione dei diversi
sistemi verdi per il reddito orario medio del lavoratore impiegato si ottiene infine
una valutazione in termini economici dei benefici connessi alle possibilità
occupazionali associate alla realizzazione e alla manutenzione di sistemi verdi in
senso lato.
Ad esempio, si considerino i costi orari per un operaio forestale riportati nelle
tabelle da 6.16 a 6.18.
Tabella 6.16 - Retribuzioni lorde operai, tempo indeterminato
Livello €/h
1° comune 13,95
2° qualificato 15,13
3° qualificato super 15,49
4° specializzato 16,19
5° spec. Super 17,21
5° spec. super. S.C. 18,35
Fonte: tabella Paghe relativa agli addetti ai lavori di sistemazione idraulico-forestale e idraulicoagraria
della Regione Piemonte)
Tabella 6.17 - Retribuzioni lorde operai, tempo determinato
Livello €/h
1° comune 16,36
2° qualificato 17,75
3° qualificato super 18,20
4° specializzato 19,03
5° spec. super. 20,27
Fonte: tabella Paghe relativa agli addetti ai lavori di sistemazione idraulico-forestale e idraulicoagraria,
Regione Piemonte (2001)
Tabella 6.18 - Retribuzioni lorde operai, territori di pianura
Livello €/h
Operaio comune 13,52
Operaio qualificato 14,65
Operaio specializzato 15,68
Fonte: elenco prezzi per opere forestali di iniziativa pubblica, Regione Emilia-Romagna, (1999)
Ai fini delle stime, si può considerare come valore di retribuzione lorda oraria per
un operaio forestale quello ricavato dalla media dei valori nelle tabelle 16-18.
Esso è pari a 16,6 €/h.
Per quanto riguarda le operazioni di manutenzione e gestione dei sistemi verdi
considerati, si ritiene corretto assumere che esse verranno condotte da operai
forestali. Ciò potrebbe essere non vero nel caso dei sistemi a prato e/o tappeto
erboso, per i quali potrebbero essere impiegati dei giardinieri. Si considera
comunque che la differenza di retribuzione oraria non sia particolarmente
significativa ai fini delle stime.
166

Applicando pertanto una retribuzione pari a 16,6 €/h, a partire dai valori di FTE
stimati precedentemente si ottengono i risultati riportati in tabella 6.19. Tali valori
possono essere considerati stime dei benefici economici (per unità di superficie)
associati alle possibilità occupazionali generate dal progetto 10,000 ha di sistemi
verdi per quanto riguarda le attività di impianto e manutenzione dei sistemi.
Tabella 6.19 - Beneficio economico unitario per tipo di sistema verde
Tipo di sistema €/ha*
Sistema a bosco 751,6
Sistema a siepe 53,8
Sistema a SRF 548,3
Sistema a prato e/o tappeto erboso 71,72
* €/100 m.l. nel caso del Sistema a siepe
A questo punto, per ottenere una stima dei benefici economici dell’occupazione
che sia riferita al complesso dei sistemi verdi realizzati col progetto, basterà
moltiplicare i valori calcolati in Tab. 6.19 per le rispettive estensioni superficiali
di ciascun sistema verde e sommare i risultati.
Si ricorda ancora una volta che i benefici economici stimati sinora non sono
comprensivi di quelli generati dalle attività della terza macrocategoria identificata
all’inizio del presente elaborato (ossia le “attività complementari agli impianti
realizzati”). Tali attività infatti possono essere dei tipi più disparati e le decisioni
relative alla loro organizzazione o meno, al tipo di offerta nel corso dell’anno
(stagionale, continua, ecc.) nonché al numero di persone impiegate da ciascuna,
dipenderanno completamente dal tipo e dall’estensione dei sistemi verdi creati,
dall’ammontare e dal tipo di fruitori, ecc.
Si ritiene pertanto inutile cercare di fornire in questa sede una stima
preliminare dei benefici economici derivanti da queste attività, essendo le variabili
in gioco troppe e tutte determinabili solo in modo estremamente aleatorio e con
gradi di approssimazione eccessivamente elevati (per avere un’idea della
molteplicità di attività si veda al paragrafo successivo).
A titolo indicativo, si segnala che una stima dei FTE delle attività
complementari può essere ottenuta tramite i passaggi qui elencati:
1. definizione delle attività complementari complessive previste,
2. determinazione, per ciascuna di esse, del numero di ore di lavoro richiesto
per ciascuna delle professionalità impiegate nel corso di un anno,
3. calcolo dei FTE corrispondenti a ciascuna professionalità,
4. stima della retribuzione media oraria di ciascuna professionalità,
5. calcolo del beneficio economico occupazionale complessivo
(moltiplicando i risultati ottenuti al punto 3 per quelli del punto 4).
Sommando il beneficio economico occupazionale così ottenuto a quello
precedentemente calcolato a proposito delle attività di impianto e manutenzione
dei sistemi verdi, si avrà infine una stima del valore dei benefici economici
associati all’occupazione creata nell’ambito del progetto.
167

6.2.1.3. Benefici occupazionali derivanti dalle attività economiche associate ai
sistemi verdi
Come già anticipato, per fornire una stima completa dei benefici occupazionali
associati alla realizzazione e presenza di sistemi verdi, la valutazione dei benefici
economici tramite i FTE dovrà essere integrata con stime specifiche relative alle
attività complementari di utilizzo dei sistemi verdi. Data la molteplicità di attività
dei generi più diversi che può trovare attuazione in una stessa area, le diverse
forme di gestione e organizzazione, la grande variabilità nel numero e nel tipo
delle figure professionali coinvolte, la stagionalità, ecc. queste valutazioni
andranno fatte ad hoc.
Ad ogni modo, si è ritenuto utile fornire in questo paragrafo un’idea della
complessità dell’argomento. A seguire si riportano quindi delle tabelle riassuntive
esemplificative delle possibili produzioni e delle altre attività economiche
collaterali associate ai sistemi verdi che possono avere conseguenze in termini
occupazionali talvolta anche rilevanti, se non addirittura prevalenti rispetto alle
attività di impianto e manutenzione.
Nella tabella 6.20 si propone un elenco dei possibili prodotti derivanti dai sistemi
verdi a realizzarsi. La divisione principale riguarda prodotti legnosi e prodotti non
legnosi.
Tabella 6.20 - Prodotti legnosi e non derivanti dalla presenza di sistemi verdi
Prodotti legnosi Prodotti non legnosi
Legname:
- per segati
- per tranciati e sfogliati
- per pannelli
- per paleria
- per fini energetici
Frutti da piante arboree (es. nocciole, castagne, pinoli)
Piccoli frutti del sottobosco (es. fragole, lamponi, more, mirtilli)
Erbe aromatiche e piante medicinali
Funghi e tartufi
Alimenti per la fauna (es. foraggi, frutti)
Altro (es. fiori, piante, foglie decorative)
Naturalmente nel valutare in termini occupazionali l’aspetto produttivo associato
a un sistema verde bisogna prima di tutto stabilire quale sia la sua funzione
principale. Se infatti il prelievo di prodotti è solamente un’attività secondaria il
numero di persone impiegate e il grado di specializzazione richiesto loro sarà
limitato.
Se invece la produzione è l’obiettivo principale della realizzazione e dell’esistenza
di un sistema verde è possibile, a seconda del tipo di prodotto che si vuole
ottenere, che la componente di occupazione generata da ciò sia nettamente
prevalente sulle altre, coinvolgendo consistenti numeri di persone o lavoratori
dall’elevato grado di specializzazione e di preparazione tecnica. Si pensi per
esempio alle differenze tra le possibilità occupazionali derivanti dalla raccolta
occasionale di piccoli frutti in un bosco avente come finalità prevalente la
protezione idrogeologica rispetto a quelle associate a un bosco composto di specie
168

a rapido accrescimento e attivamente gestito per la produzione di legname. In
questo secondo caso l’effetto occupazionale derivante dal numero e dalla
specializzazione degli operai forestali coinvolti nelle operazioni di utilizzazione e
di quelli impiegati nella prima trasformazione del prodotto sarà decisamente
rilevante.
Oltre ai prodotti forestali, anche i servizi generati dalla presenza dei sistemi verdi
a realizzarsi possono assumere notevole importanza in termini occupazionali.
Nella tabella 6.21 si riporta un breve elenco di possibili servizi ambientali e
turistico-ricreativi.
La produzione, raccolta e utilizzazione di prodotti e l’organizzazione e l’offerta
di servizi originati dalla presenza dei diversi sistemi verdi portano allo sviluppo di
diverse forme di occupazione (Tab. 6.22).
Tabella 6.21 - Servizi derivanti dalla presenza di sistemi verdi
Servizi ambientali Servizi turistico-ricreativi
Miglioramento delle condizioni ambientali:
- aumento della biodiversità
- diversificazione del paesaggio
- assorbimento di inquinanti
- fissazione di CO2
Protezione idrogeologica
Luogo di relax
Passeggiate a piedi, in bicicletta, a cavallo
Sport (calcio, corsa, ecc.)
Birdwatching
Escursioni culturali guidate per gruppi e scuole
Laboratori didattici
Tabella 6.22 - Forme di occupazione originate da sistemi verdi
Settore Tipologie di occupazione
Occupazione diretta Occupazione indotta
Pubblico Addetti della pubblica amministrazione
per attività di programmazione, gestione
e controllo
Operai (stagionali) impiegati per impianti,
manutenzione, miglioramenti boschivi, …
Privato Liberi professionisti per progettazione e
consulenze tecniche
Ditte di lavorazioni boschive
Ditte di giardinaggio
Addetti alla raccolta di prodotti forestali
non legnosi
Addetti ad attività ricreative “strutturate” e
informali
Addetti agli interventi di manutenzione e
sorveglianza ambientale
169
Addetti all’industria dei mezzi tecnici per la
selvicoltura e le utilizzazioni boschive
Addetti all’industria del legno e della carta
Addetti alla lavorazione, trasformazione e
commercializzazione dei PFNL
Addetti alle attività turistiche
complementari (ristorazione, alloggio
servizi di trasporto, …)
Addetti alle attività formativo-divulgative
Nello stimare i benefici occupazionali derivanti dalle attività economiche
associate ai sistemi verdi, un fattore estremamente importante che dev’essere
accuratamente definito è quello dell’estensione spaziale dell’area in cui si intende
considerare gli effetti occupazionali. Infatti mano a mano che ci si allontana dal
luogo nel quale sono stati realizzati e sono quindi presenti i sistemi verdi oggetto
d’interesse, i benefici occupazionali tendono a diminuire in modo più o meno
rapido. Il raggio spaziale in cui si manifestano i benefici sarà probabilmente
diverso a seconda del tipo di occupazione considerato, ma in linea generale ma nel

complesso si può ipotizzare che la maggior parte di tali benefici occupazionali si
concentrerà in una fascia piuttosto ristretta. A titolo di esempio, in Crowley et al.
(2001) si trovano dati indicanti che il 75% del lavoro diretto stimato nel caso di
studio è concentrato in un’area con raggio pari a 20 miglia.
6.2.2. Metodologia basata sulle informazioni reperibili in letteratura
Questo approccio metodologico risulta nella pratica di difficile utilizzo data la
limitata quantità di fonti informative sull’argomento. Si possono comunque
segnalare due tipi principali di fonti cui fare riferimento per ottenere dati relativi
all’impatto occupazionale dei sistemi verdi.
Un tipo è costituito dai “bilanci sociali” dei parchi (o “annual report” o
“management plan”) e l’altro da articoli e testi di carattere metodologico o che
riportano studi e stime effettuati per qualche realtà specifica.
Dai bilanci sociali si può ricavare il numero di persone che hanno lavorato in un
parco in un certo anno, la mansione svolta e il numero di ore lavorative. A partire
da queste informazioni si può agevolmente stimare il corrispondente reddito
percepito nel corso dell’anno e quindi avere un’idea dell’impatto economico
generato dai posti di lavoro associati alla presenza di un parco. Conoscendo le
caratteristiche dei sistemi verdi che compongono il parco cui si riferisce il bilancio
e il genere di attività svolto al suo interno, diviene sufficientemente semplice
effettuare una proporzione tra il numero e le caratteristiche del personale
coinvolto in esso e quello che si ipotizza essere necessario per il sistema verde che
si progetta di realizzare ottenendone così una buona stima.
Nel caso (peraltro piuttosto frequente soprattutto per quanto riguarda le attività
turistico ricreative e/o didattiche) in cui alcune attività siano date in gestione a
ditte o cooperative diverse dall’ente di gestione del parco cui si riferisce il
bilancio sociale, bisogna naturalmente fare riferimento anche ai bilanci di tali
gruppi esterni per quantificare correttamente i posti di lavoro derivanti dalla
presenza dei sistemi verdi componenti il parco.
A scopo di esempio, a seguire si riportano i dati occupazionali che si sono potuti
reperire relativamente ad alcuni parchi.
a. Parco Nord Milano, Italia
Il parco si estende per una superficie totale di circa 600 ettari dei quali circa 350
corrispondono ad aree verdi che includono: zone boschive (circa 60 ha sono di
boschi maturi), radure, filari, macchie arbustive, siepi e piccoli specchi d’acqua.
Dalla lettura del Bilancio sociale Esercizio 2004 emerge che le persone impiegate
per le attività di gestione sono quelle riportate in Tab. 6.23.
170

Tabella 6.23 - Personale in ruolo
Personale in ruolo del servizio di gestione
1 responsabile di unità operativa
1 agronomo
1 forestale (part-time)
1 assistente lavori
1 impiegato tecnico
1 capo officina
2 capisquadra
17 operai
Considerando anche altre componenti (amministrazione, ecc.) si arriva a un totale
di 45 persone che lavorano quotidianamente e continuativamente alle dipendenze
del parco. La Tab. 6.24, invece, riporta l’elenco delle persone non in ruolo che
lavorano nel parco.
Tabella 6.24 - Personale non in ruolo
Personale non in ruolo: consulenti e collaboratori
1 consulente forestale
1 consulente naturalista
1 medico del lavoro
30 persone addette a manutenzione e pulizia delle
aree*
* personale dipendente da ditte appaltatrici
b. Epping Forest, Inghilterra
Stando all’Annual Report of the Superintendent for 2002/2003, il parco si estende
per circa 2400 ha. Si tratta del più grande spazio aperto pubblico nell’area di
Londra. È un’area importante dal punto di vista delle attività ricreative ma anche
per la conservazione (due terzi della sua superficie sono designati come Site of
special scientific interest e Special area of conservation).
I FTE impiegati per le diverse attività di gestione sono riportati in tabella 6.25.
171

Tabella 6.25 - Personale della Epping Forest distinto per mansione
Mansione FTE
Superintendent 1
Land Agency Section
Land agent and project manager 1
Clerk of works 1
Assistant to land agency section 1
Building/vehicle maintenance/yard staff 5
Litter clearance staff 8,5
Forest Operations Sections
Forest operations manager 1
Forest operations team leader North 1
Forest operations team leader South 1
Forest operations team leader forest-wide 1
Forest operators 20
Golf course/ground staff 4
Wanstead flats playing fields staff 3
Administrative Section
Office manager 1
Superintendent’s secretary 1
Secretarial/administrative assistants 2,5
Support services officer 1
Public Affairs Section
Public affairs manager 1
Information services manager 1
Head forest keeper North 1
Head forest keeper South 1
Forest keepers 16
Heritage education officer 1
Interpretation officer 1
Information assistants 7 part time
Forest Conservation Section
Forest conservation Officer 1
Forest ecologist 1
Inoltre, la Epping Forest prevede anche un livello dirigenziale di cui fanno parte
14 persone (Tab. 6.26).
Tabella 6.26 - Componenti a livello dirigenziale della Epping Forest
Ruolo Numero di persone
Presidente 1
Vicepresidente 1
Consiglieri comunali 3
Vice consiglieri comunali 9
c. West Ham Park, Inghilterra
In base a quanto riportato nel Management Plan (2006-2011), il West Ham Park è
il più grande parco presente nel distretto londinese di Newham.
La sua superficie si estende all’incirca per 31 ettari. Di questi circa 25
consistono di boschi e prati e 3 di un giardino con alberi. Vi sono inoltre un vivaio
di circa 1,2 ha e anche campi da golf e da cricket.
In questo parco è impiegato correntemente personale per un totale di FTE pari a
20 (Tab. 6.27).
172

Tabella 6.27 - FTE del West Ham Park
Mansione FTE
Manager 1
Team leader 3
Giardinieri e custodi 12
Office manager 1
Support and project staff 3
d. Area Ballyvourney nella contea di Cork, Irlanda
L’area di studio cui si riferiscono i dati riportati qui comprende quattro foreste che
si trovano a cavallo tra le contee di Kerry e Cork nel sud dell’Irlanda (Crowley et
al., 2001). Nel 1996 la superficie forestale dell’area era pari a 17.728 ha (a causa
delle utilizzazioni precedenti solo in 179 ha di quest’area le piante hanno età
superiore a 45 anni). La foresta è stata realizzata tramite impianti successivi
avvenuti negli anni 1950, 1960, 1970 e 1980.
Uno degli scopi dello studio di Crowley et al. (2001) è determinare l’impiego
diretto generato attraverso la gestione, l’utilizzazione e la lavorazione del legname
prodotto nell’area di studio. Il numero di persone impiegate è stato ricavato per
via indiretta, a partire dai valori relativi all’attività economica usando stime di
unità operanti e costi d’impiego. Il costo annuale per unità operativa che è stato
usato nello studio è pari a 15.000 IR £.
In Tab. 6.28 si riportano i risultati ottenuti nello studio a questo proposito.
Tabella 6.28 - FTE per tipologia di attività e per fascia di distanza dal centro
Attività Attività
economica
diretta
(IR£) 1
Manodopera
assunta a tempo
indeterminato
Macchinari con
operatori (di
proprietà)
Manodopera
assunta a
contratto
Fascia
FTE
2
Fascia Fascia Fascia Fascia Fascia Totale
A B C D E F
≤20 >20≤40 >40≤60 >60≤80 >80≤100 >100
miglia miglia miglia miglia miglia miglia
126.689 8,58 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 8,58
12.790 0,13 0,10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,23
98.334 7,41 0,31 0,29 0,00 0,00 0,00 8,19
Macchinari con
operatori (a
contratto)
180.810 2,48 0,38 0,00 0,00 0,00 0,00 2,97
Management 380.479 4,43 4,83 0,00 0,00 0,00 0,00 9,26
Utilizzazioni 1.055.819 22,81 0,92 3,25 0,25 0,00 0,00 27,43
Trasporto
legname
529.752 0,96 0,10 0,19 0,73 0,63 0,02 6,62
Lavorazione 2.683.973 38,47 4,91 7,51 5,29 0,00 56,18
Totale 5.068.646 89,25 6,64 8,63 8,49 5,92 0,53 119,46
Percentuale 75% 6% 7% 7% 5% 0% 100%
1 Spese generali e di materiali escluse
2 Fasce concentriche che si irradiano dal centro dell’area di studio
Fonte: nostre elaborazioni su dati di Crowley et al. (2001)
173

Come si può vedere l’impiego diretto nelle attività di gestione, utilizzazione e
lavorazione è stato stimato essere pari a circa 119 FTE nel 1996. Inoltre, risulta
evidente che il 75% di tali FTE, ovvero del lavoro diretto, è concentrato in un’area
di 20 miglia di raggio dal centro dell’area di studio.
Se si effettua un paragone tra i dati reperiti in letteratura, si può vedere che la
Epping Forest e il Parco Nord Milano hanno in media valori simili di FTE per
ettaro, essendo 0,03 nel primo caso e 0,04 nel secondo. Nel West Ham Park il
valore è consistentemente diverso, essendo pari a 0,65 FTE/ha. Questa differenza
può essere spiegata considerando che in questo parco è presente un giardino
ornamentale di circa tre ettari che richiede sicuramente più FTE per essere
mantenuto. Un risultato altrettanto diverso, invece, si ottiene nel caso della foresta
Ballyvourney, per la quale si ha un valore di 0,003 FTE/ha (considerando un’area
di raggio peri a 20 miglia, ossia circa 325.300 ha). Questo valore molto più basso
deriva sicuramente dal fatto che si tratta di una foresta vera e propria, e non di
un’area forestata in un parco.
e. Il lavoro nella selvicoltura, Italia
Nel corso di studi specifici riguardanti il settore forestale sono stati calcolati i
tempi di lavoro per l’apertura di buche (Tab. 6.29), per le cure colturali quali
sarchiatura, ripulitura dalla vegetazione infestante, rincalzatura delle piantine, ecc.
(Tab. 6.30) e per la realizzazione del rimboschimento (Tab. 6.31).
Pendenza
e
accidentalità
20-30%
non acc.
10 %
non acc.
30 %
non acc.
20-30 %
non acc.
20-30 %
non acc.
15 %
non acc.
10 %
non acc.
Tabella 6.29 - Numero di ore necessario per l’apertura meccanizzata di buche
Tipo di terreno Mezzo
meccanico
Ex pascolo
Media consistenza
e profondità
Incolto produttivo
Media consistenza
e profondità
Incolto produttivo
Media consistenza
e profondità
Incolto produttivo
Media consistenza
e profondità
Ex seminativo
Media consistenza
e profondità
Incolto produttivo
Superficiale e ricco
di scheletro
Incolto produttivo
Profondo e rel.
Compatto
174
Buche aperte
per ettaro
Tipo e
rapporto delle
maestranze
Mototrivella 2500 Comune
Stagionale
Trattore con
trivella
2500 Specializzato
Stagionale
Mototrivella 1495 Comune
Stagionale
Mototrivella 2000 Comune
Stagionale
Mototrivella 2000 Comune
Stagionale
Trattore con
trivella
Trattore con
trivella
Fonte: Benassi (1985) modificato
2500 Specializzato
Stagionale
2000 Specializzato
Stagionale
Tempo
effettivo di
lavoro
(h/ha)
100
39-40
39-40
63
45-46
78-79
13-14

Tabella 6.30 - Numero di ore necessario per le cure colturali
Condizioni del rimboschimento Ore/ha*
Età del rimboschimento Diffusione vegetazione infestante
2-3 anni Contenuta 44
Notevole 80
10 anni Contenuta 147
Notevole 216
* operazioni realizzate con mezzi manuali
Fonte: Benassi (1985) modificato.
Tabella 6.31 - Numero di ore necessario a rimboschire un ettaro di superficie
Terreni In posizione facilmente accessibile e
semipiano
ambiente alpino appenninico
Ex-coltivi di media
consistenza e
profondità, privi di
asperità naturali, a
tessitura omogenea
e mediamente
invasi dalla
vegetazione
infestante, con
sviluppo contenuto
Incolti produttivi
superficiali da
mediamente
consistenti a forti,
con vegetazione
scarsamente diffusa
e di sviluppo
contenuto
ore 104 per 1700 semenzali o
trapianti/ha;
ore 151 per 2000 semenzali o
trapianti/ha
ore 278 per
2000
semenzali/ha;
ore 343 per
2000 trapianti/ha
ore 305 per
2000
semenzali/ha;
ore 417 per
2000 trapianti/ha
Fonte: Benassi (1985) modificato
175
In posizione di media accessibilità e
pendenza
In ambiente:
alpino appenninico
ore 177 per
2000 semenzali
o trapianti/ha;
ore 203 per 2000
semenzali/ha;
ore 251 per 2000
trapianti/ha;
ore 326 per 2000
fitocelle/ha
ore 321 per 2000 semenzali/ha;
ore 433 per 2000 trapianti/ha;
ore 512 per 2000 fitocelle/ha
6.2.3. Metodologia basata su criteri e indicatori relativi all’occupazione
Un altro sistema che può essere utilizzato per effettuare delle valutazioni relative
alle opportunità occupazionali può essere quello che si basa sulla definizione di
criteri e indicatori e sulla loro applicazione. Gli spazi verdi urbani possono essere
concepiti come operanti in diverse dimensioni, tra le quali una è senza dubbio
quella “socio-economica”. All’interno di tale dimensione si trova quella che può
essere definita come “funzione lavoro” o “impiego” e che si vuole cercare di
valutare.
La valutazione può essere condotta tramite la definizione di opportuni criteri e
indicatori 118 . Generalmente gli indicatori hanno tre obiettivi (Delft, 1997;
Rotmans, 1997 in Goede et al., 2001):
118 Per indicatore si intende una grandezza, empiricamente rilevabile e univocamente
misurabile, attraverso la quale si può valutare un determinato fenomeno osservato.

1) semplificare: semplificano e rendono più immediatamente comprensibile
l’informazione relativa a un fenomeno complesso;
2) (quasi)-quantificare: quantificano l’informazione affinché il suo significato
sia più prontamente evidente;
3) comunicare: migliorano le modalità di comunicazione delle informazioni
agli utenti.
Come si è visto finora, la “funzione lavoro” riguarda sia le operazioni di impianto
del sistema verde sia, e soprattutto, quelle di mantenimento, produzione, servizi
complementari collegati (servizi di ristorazione, didattica, ecc.).
Come suggerito in Goede et al. (2001), un criterio che può essere usato per
quantificare l’impiego è il “livello di impiego nelle aree verdi urbane”, che fa
riferimento al numero di lavori collegati alle aree verdi. Tale criterio assegna un
valore positivo agli spazi verdi urbani se l’ammontare dei lavori è alto, se invece è
basso è possibile che non sia disponibile una sufficiente estensione di spazio verde
urbano oppure che vi sia poca attenzione nei suoi riguardi. In tabella 32 si trovano
gli indicatori suggeriti.
Tabella 6.32 - Indicatori di impiego e loro rilevanza in base alla scala
(+ = rilevante; - = non rilevante)
Indicatore Città Sito
a) numero di “lavori verdi”
interno esterno
119 per km 2 di spazio verde urbano + + +
b) numero di “lavori verdi” per fruitore dello spazio verde urbano + + +
c) contributo dei costi totali relativi ai salari dei “lavori verdi” al reddito
urbano complessivo
Fonte: Goede et al. (2001)
+ - -
Come si può dedurre dall’analisi della tabella, gli input di cui è necessario
disporre per calcolare tali indicatori sono, rispettivamente:
- numero di “lavoratori verdi” impiegati a tempo pieno (FTE);
- area totale (km 2 ) di spazio verde;
- numero di “lavoratori verdi” impiegati a tempo pieno (FTE);
- numero di fruitori dello spazio verde;
- costi dei salari dei “lavoratori verdi” (€/anno);
- reddito urbano totale (€/anno).
Tali dati possono essere reperiti tramite misurazioni, raccolte dati relative al
personale, stime, ecc.
119 Con “lavori verdi” si intendono i lavori svolti nell’ambito delle aree verdi urbane e afferenti
agli ambiti: sviluppo, manutenzione, controllo, servizi e didattica.
176

6.3. Considerazioni finali
Considerando il caso di sistemi verdi già a regime, gli impatti occupazionali
associati alla presenza dell’area vegetata e/o boscata possono essere classificati in:
diretti, indiretti e indotti. In particolare:
1) impatti diretti: consistono nelle attività economiche generate direttamente
dalla gestione delle foreste e dalle utilizzazioni del legname e degli altri
prodotti;
2) impatti indiretti: quelli originati da altre imprese che forniscono beni e
servizi alla foresta e dalle imprese di lavorazione del legname e degli altri
prodotti forestali;
3) impatti indotti: consistono nella diversa capacità di spesa e di investimento
generata dalla creazione di nuovi posti di lavoro e/o derivanti dall’aumento
dei salari a seguito degli impatti 1) e 2).
Naturalmente, come già segnalato, un aspetto che deve essere tenuto in debita
considerazione è la dimensione spaziale ovvero va definita con buona precisione
la zona all’interno della quale si misurano tali impatti. Infatti, allontanandosi dalla
zona in cui si trova l’area vegetata o boscata, gli effetti in termini occupazionali
ed economici andranno affievolendosi fino a divenire irrilevanti.
Oltre a questo, un altro nodo fondamentale per la valutazione dei benefici
occupazionali è il confronto con le opportunità lavorative che erano presenti
nell’area prima della realizzazione dell’impianto (utilizzo del “With/without
approach” – un tradizionale approccio nella valutazione economica dei progetti in
cui si tiene conto dei mancati costi e ricavi dovuti alla realizzazione degli
interventi). Ciò è fondamentale perché, per giudicare il progetto come positivo dal
punto di vista occupazionale, è necessario che il numero di posti di lavoro e il giro
d’affari collegato siano in grado di compensare gli eventuali posti persi legati ad
attività precedentemente avviate nella zona e che non possono continuare
ad esistere a seguito del cambiamento d’uso dell’area.
177

Capitolo 7
Nuove opportunità di reddito per gli agricoltori
7.1. Introduzione
Per quanto riguarda gli impatti sul settore primario, la realizzazione di 10.000 ha
di sistemi verdi potrà comportare degli effetti significativi sui livelli di reddito
delle imprese. Per cercare di stimare questi possibili effetti bisogna innanzitutto
distinguere i due tipologie di operatori (vedi fig. 7.1):
A) agricoltori che gestiscono terreni su cui realizzare i sistemi verdi previsti
dal progetto;
B) agricoltori che gestiscono terreni limitrofi a quelli su cui saranno realizzati
i sistemi verdi.
Figura 7.1 - Le due condizioni operative esaminate
All’interno di queste due tipologie, gli agricoltori saranno ulteriormente soggetti a
variazioni del reddito diverse tra loro, a seconda delle modalità con cui

parteciperanno o meno al progetto di impianto. Comunque, in linea del tutto
generale, si ipotizza che gli impatti economici principali sul settore primario
riguarderanno:
A) i redditi diretti:
- da attività agricole;
- da attività forestali;
- da interventi di manutenzione del territorio;
B) i redditi indiretti:
- da interventi di manutenzione del territorio;
- da attività di agriturismo, ospitalità rurale, didattica ambientale.
Oltre a questi impatti che riguarderanno in modo diretto i singoli agricoltori, va
segnalato che vi saranno anche impatti a livello macro, ossia a scala regionale o di
sistema. La possibilità di effettuare stime di variazioni a questo livello esula dalle
possibilità della presente indagine, ma si ritiene opportuno perlomeno citare i
principali ambiti coinvolti: le filiere (gli sbocchi di mercato dei prodotti/servizi), il
regime idrico (disponibilità e qualità delle acque e quindi costo e accessibilità
delle stesse 120 ), la viabilità/accessibilità (riguardante sia le aree ove saranno
realizzati i sistemi verdi, sia quelle limitrofe).
Il progetto di forestazione si inserisce del resto in un contesto nel quale la
domanda di spazi verdi a scopi ricreativi (ma anche di riqualificazione
ambientale) è in genere molto elevata visto l’elevato tasso di urbanizzazione delle
aree interessate, e nel quale spesso – nello scenario business as usual - la
convenienza dell’agricoltura convenzionale è a rischio e in diminuzione. Pertanto
la possibilità di effettuare un’azione di conversione dei tradizionali indirizzi
colturali agricoli in coerenza con le nuove iniziative di tipo turistico-ricreativo
collegate ai sistemi verdi può avere effetti positivi sui margini di reddito degli
operatori del settore.
Nel seguito, nella prima parte dell’elaborato, si affronterà il caso A, ossia quello
relativo alle variazioni del reddito degli agricoltori che gestiscono terreni su cui
saranno realizzati i sistemi verdi. Nella seconda invece si valuterà il caso B,
riguardante gli agricoltori che gestiscono terreni limitrofi (ossia confinanti o
comunque connessi) a quelli su cui saranno realizzati i sistemi verdi.
Per ciascuno di questi casi si cercherà dunque di fornire dei valori di
riferimento per cercare di quantificare gli effetti sul reddito dell’agricoltura.
Per semplicità si farà riferimento solamente al caso di aziende direttamente
condotte dal proprietario del fondo.
120
Alcuni riferimenti a queste problematiche verranno effettivamente fatti nel capitolo relativo
alla fitodepurazione.
180

7.2. Variazione del reddito dell’agricoltura a seguito della
realizzazione dei ‘sistemi verdi’
Gli impatti sull’agricoltura vengono nelle pagine che seguono esaminati in
relazione alle due condizioni operative precedentemente descritte.
7.2.1. Variazioni del reddito degli agricoltori nei terreni su cui saranno realizzati
i sistemi verdi
L’effetto sul reddito sarà diverso a seconda della modalità con cui avverrà
l’acquisizione e la gestione dei terreni da parte dell’organizzazione che si
occuperà della realizzazione e del coordinamento del progetto 10.000 ettari di
sistemi verdi.
Possibili scenari
Per poter formulare delle valutazioni relativamente alle possibili variazioni
reddituali che la realizzazione del progetto offrirà agli agricoltori, a seguire si
proporranno una breve descrizione generale della tematica e quindi le modalità e i
risultati delle stime relative agli aspetti economici per ciascuno dei più probabili
scenari di riferimento.
In uno studio riguardante il Belgio, Moons e Rousseau (2007), definiscono cinque
possibili meccanismi tramite i quali l’amministrazione può realizzare il proprio
progetto di creazione di una determinata superficie di foresta:
1) acquisto dei terreni agricoli a prezzo di mercato (con successiva
forestazione);
2) forestazione da parte dei tradizionali gestori dei terreni realizzata
tramite accordi contrattuali e sussidi;
3) combinazione di acquisto e sussidi per la forestazione;
4) utilizzo di un sistema combinato di sussidi e disincentivi;
5) forestazione dei terreni da parte di agricoltori o altri operatori di
servizi selezionati tramite aste relative al livello di contributo pubblico
per l’impianto e manutenzione.
Nello studio viene solo citata, ma non affrontata, la possibilità offerta dalle
procedure di esproprio in quanto ritenute eccessivamente onerose per
l’amministrazione.
Questi meccanismi sono indubbiamente quelli di più probabile applicazione anche
nel territorio della Lombardia e pertanto sono qui descritti, con gli opportuni
adattamenti del caso. Ciascuno di essi implica, naturalmente, effetti diversi sui
livelli di reddito degli agricoltori.
181

Caso 1. Acquisto dei terreni agricoli a prezzo di mercato
In questo caso l’agricoltore vende il proprio terreno in base ad un accordo bonario
con l’amministrazione, in genere superiore a quello che otterrebbe tramite
esproprio. Egli quindi rinuncerà al reddito futuro derivante dall’attività agricola,
che cesserà di svolgere, salvo nell’ipotesi in cui possa effettuare delle attività di
contoterzismo sui terreni destinati a sistema verde.
Caso 2. Forestazione del terreno agricolo a carico dell’agricoltore (che rimane
proprietario del terreno) dietro pagamento di sussidi da parte
del’amministrazione
In questo caso l’agricoltore (proprietario) vedrà cessare il proprio reddito agricolo
(ossia quello derivante dalla produzione convenzionale di prodotti agricoli o di
allevamento) e i redditi collegati, ma riceverà, sulla base di un accordo
contrattuale con l’amministrazione pubblica, dei sussidi per la conversione del
proprio terreno in un bosco o altro sistema verde stabilito. Inoltre potrà percepire
dei nuovi redditi derivanti dalla produzione forestale (variabili a seconda del tipo
di impianto) e presumibilmente anche le esternalità positive connesse alla
realizzazione dei sistemi verdi. Tra questi: tutela della biodiversità, fissazione del
carbonio e altri valore di non uso, attualmente non internalizzati ma che nel futuro
(vd. creazione di un mercato dei crediti di carbonio) potrebbero creare fonti di
ricavi monetari.
Caso 3. Acquisto dei terreni agricoli a prezzo di mercato e forestazione da parte
dell’agricoltore dietro pagamento di sussidio
Si tratta di una combinazione dei Casi 1) e 2). L’amministrazione pubblica può
scegliere di applicare un sistema o l’altro a seconda della propensione o meno
degli agricoltori ad accettare i sussidi o a vendere i terreni. Dal punto di vista del
reddito degli agricoltori, a seconda della modalità scelta, le modifiche che
subiranno saranno quelle descritte nei Casi 1) e 2).
Caso 4. Sistema basato sulla forestazione dei terreni da parte dell’agricoltore
dietro pagamento di sussidio oppure sull’imposizione di limitazioni e vincoli da
parte dell’amministrazione in caso di rifiuto dell’agricoltore
Applicando questo metodo l’amministrazione pubblica pagherà dei sussidi agli
agricoltori che accettano di realizzare sistemi verdi nei loro terreni agricoli mentre
imporrà vincoli e standard di gestione agli agricoltori non disponibili alla
definizione di accordi contrattuali.
In questo caso, quindi, gli agricoltori che decideranno di afforestare si
troveranno nella situazione descritta nel Caso 2); quelli che continueranno
182

l’attività agricola su terreni che l’amministrazione aveva stabilito dovessero essere
destinati a sistema verde subiranno invece una diminuzione del reddito pari agli
effetti dei vincoli e degli standard di gestione imposti.
Caso 5. Sistema basato sulla forestazione da parte di agricoltori o altri operatori
di servizi selezionati tramite tramite aste
Gli agricoltori e altri operatori di servizi che gestiscono terreni agricoli
(direttamente o per mandato) partecipano a un’asta al ribasso organizzata
dall’amministrazione relativa al pagamento per gli interventi di forestazione e
fanno la loro offerta relativa sia alle aree interessate che al contributo richiesto per
imboschire determinati terreni agricoli. Sulla base delle offerte ricevute verrà
definito il cluster ottimale di terreni da imboschire e l’amministrazione erogherà i
sussidi proposti dai proprietari dei terreni che rientrano in questo cluster.
In questo caso ogni operatore sarà libero di fare la propria offerta e, dal
momento che il cluster dei terreni non è noto in anticipo ma viene determinato
sulla base delle offerte ricevute, si assume inizialmente che le offerte di tutti gli
operatori abbiano la stessa probabilità di essere scelte.
Pertanto, gli agricoltori si troveranno in una situazione di variazione del
proprio reddito sostanzialmente uguale a quella descritta per il Caso 2), con la
differenza che il valore del sussidio ricevuto sarà quello che hanno proposto
tramite offerta.
Caso 6. Sistema basato sull’acquisizione tramite esproprio
Come già anticipato, si tratta di un caso piuttosto irrealistico, dal momento che la
convenienza per l’amministrazione a procedere per questa via è minima. Ad ogni
modo, dal punto di vista del reddito degli agricoltori, la situazione è uguale a
quella descritta nel Caso 1), tranne che per quanto riguarda il prezzo di acquisto
del terreno. In questo caso infatti esso non corrisponderà al prezzo frutto di una
libera contrattazione bensì all’indennità di esproprio.
Prospettive economiche relative a ciascuno scenario 121
Per quanto riguarda la stima economica degli effetti del progetto di forestazione
sui redditi degli agricoltori, tra gli aspetti da non sottovalutare vi sono: la
localizzazione e l’estensione delle aree sottoposte a imboschimento e la gestione
dello smaltimento dei liquami.
121 I valori economici indicati nelle stime derivano dall’analisi della letteratura disponibile.
183

Essendo due questioni che riguardano tutti i possibili scenari presi in
considerazione, vi si accenna brevemente a livello generale prima di affrontare
l’analisi delle prospettive economiche specifiche per ciascuno dei due aspetti.
Localizzazione ed estensione delle aree da imboschire. Si tratta di un aspetto
importante in quanto diverso sarà il valore attribuibile a un’area a seconda che sia
più o meno vicina a una foresta pre-esistente, a un’altra area di rimboschimento, a
una zona urbana, ad un biotopo, o se sia un elemento fondamentale di un corridoio
biologico. Inoltre naturalmente anche l’estensione della superficie utilizzabile
avrà il suo peso dal momento che influisce sulle possibilità di rimboschimento:
passando da un sistema a siepi, al pioppeto, alla foresta disetanea naturaliforme e
multifunzionale, le possibilità di reddito, soprattutto per quanto riguarda le attività
collaterali, sono estremamente diverse. E anche a parità di tipo di sistema verde,
l’estensione della superficie può dare luogo a notevoli differenze (ad esempio nel
caso delle foreste disetanee multifunzionali il valore ecologico è ritenuto crescere
in modo assai consistente una volta che sia superato il valore-soglia di 20 ha).
Gestione dello smaltimento dei liquami. Questo aspetto può avere
occasionalmente un peso importante nella pianificazione del sistema verde e,
quindi, nei redditi degli allevatori. In linea di massima, si assume che le aziende
zootecniche con bovini siano in grado di smaltire le deiezioni animali
distribuendole su terreni agricoli (quindi che costi di smaltimento limitati) e che il
problema sorga invece per le aziende con allevamento di suini. Si può considerare
che, approssimativamente, il costo di spargimento dei liquami nei campi
equivalga al suo costo di trasporto. In Moons e Rousseau (2007) si ipotizza che il
costo di un viaggio di un trattore trasportante 10 tonnellate di liquame sia pari a
12 o 14 € 122 . Nel caso di riforestazione del terreno dell’azienda agricola su cui
prima si smaltivano i liquami verrà a mancare questa possibilità di smaltimento
per gli allevatori che si troveranno probabilmente nella situazione di dover
sostenere i costi di smaltimento dei liquami, quantificabili in 12 €/tonnellata,
tramite processo industriale (Moons e Rousseau, 2007). In alcuni casi questo
comporta una decurtazione significativa del reddito netto per gli agricoltori.
Caso 1. Acquisto dei terreni agricoli a prezzo di mercato
Il proprietario agricolo che venderà il proprio terreno avrà un ricavo pari al prezzo
di vendita. I valori fondiari medi di un ettaro di terreno agricolo in Italia stimati
dall’INEA sono riportati nella Tab. 7.1.
122 Valore ricavato considerando un consumo di 0,5 l/km, un prezzo del diesel pari a 0,3 €/l,
che la somma degli altri costi sia pari a 1,05 €/km e che la lunghezza del viaggio medio sia di 10
km (Moons e Rousseau, 2007). Questi valori sono stati calcolati nel 2000, volendo effettuare una
minima attualizzazione al 2007 va considerata quanto meno una variazione nel prezzo del gasolio
agricolo che al luglio 2007 si aggirava attorno agli 0,7 €/l. In questo caso il costo di un viaggio
(mantenendo inalterati gli altri valori) sarebbe pari a 14 €.
184

Tabella 7.1 - Valori fondiari medi, minimi e massimi dei terreni agricoli in Lombardia
a) Valori fondiari dei seminativi in Lombardia nel 2005 (in migliaia di €
per ettaro)
media min. max. Ettari
Varese 32,3 15,8 87,0 8.590
Como 27,5 13,7 84,0 10.936
Sondrio 26,2 15,5 42,5 1.854
Milano 36,4 22,8 87,4 122.299
Bergamo 54,3 21,2 95,5 42.970
Brescia 53,6 11,5 88,1 121.608
Pavia 25,5 6,3 40,0 173.358
Cremona 34,1 14,8 52,9 122.105
Mantova 44,1 26,2 72,9 157.343
Totale Regione 38,7 6,3 95,5 761.063
b) Valori fondiari dei prati e pascoli in Lombardia nel 2005 (in migliaia di €
per ettaro)
media min. max. Ettari
Varese 18,9 7,0 30,4 10.184
Como 11,5 2,0 21,9 27.950
Sondrio 6,2 1,0 30,6 90.936
Milano 34,0 11,9 45,4 21.297
Bergamo 17,7 8,9 51,1 60.552
Brescia 14,5 4,4 59,0 67.015
Pavia 15,1 4,6 22,8 4.830
Cremona 26,5 11,4 28,4 15.246
Mantova 42,8 16,2 50,0 10.185
Totale Regione 15,5 1,0 59,0 308.195
c) Valori fondiari dei frutteti in Lombardia nel 2005 (in migliaia di € per ettaro)
media min. max. ettari
Varese 12,6 10,8 13,6 64
Como 34,3 21,4 40,6 80
Sondrio 58,8 41,0 60,0 1.490
Milano 35,9 32,5 41,3 194
Bergamo 46,0 39,6 51,5 214
Brescia 58,0 28,9 68,6 378
Pavia 23,7 20,1 30,6 1.284
Cremona 33,9 31,1 42,6 282
Mantova 49,6 45,5 52,8 1.544
Totale Regione 44,6 10,8 68,6 5.530
Fonte: banca dati INEA sul mercato fondiario ( http://www.inea.it/progetti/bdfond.cfm )
A seguito della realizzazione dei sistemi verdi l’agricoltore potrebbe subire i
seguenti costi:
185

• mancati ricavi (al netto delle spese) derivanti dalla produzione e vendita
dei prodotti agricolo-zootecnici. Per dare un valore indicativo si ricorda la
stima relativa al risultato lordo di gestione di una azienda agricola nel
1999 pari a 7.099 € (vedi Tab. 7.2). Per il 2004, il risultato lordo di
gestione (RLG) delle aziende agricole del nord Italia si è attestato
mediamente tra i 15.000 € e i 30.000 € (vedi Tab. 3); dati più di dettaglio e
aggiornati sui diversi indicatori di reddito per diversi ordinamenti
aziendali possono essere ricavati dalla Rete RICA dell’INEA
( http://www.inea.it/rica/index.html )
Tabella 7.2 - Risultati economici delle aziende agricole
Valore medio aziendale riferito al 1999 (€)
Produzione 14.345
Costi intermedi 6.025
Valore aggiunto 8.320
Costo del lavoro 1.143
Margine operativo lordo 7.177
Altri proventi netti 526
Contributi sociali 604
Risultato lordo di gestione 7.099
Fonte: FIPE, 2003
• eventuali mancati ricavi derivanti da attività economiche collegate alla
vendita prodotti e servizi connessi ad attività turistico-ricreative-educativesportive.
Una di queste è per esempio l’ agriturismo, attività per la quale la
quantificazione del reddito derivante è assai difficile da standardizzare,
poiché molto connessa alle specifiche condizioni operative delle aziende
(l’offerta può andare infatti dalla sola ristorazione fino a pacchetti vacanza
completi, passando per tutti i possibili livelli intermedi). Nel Box 1 si
riportano alcuni dati indicativi relativi a tale attività;
Tabella 7.3 - Aziende agricole e risultati economici per ripartizione geografica,
anno 2004 (in euro)
Nord-ovest Nord-est
Produzione a 60.171 34.962
- di cui fatturato 52.044 31.668
Costi intermedi 26.495 16.222
Valore aggiunto a 33.676 18.740
Costo del lavoro 2.388 2.301
Margine Operativo Lordo (MOL) 31.288 16.439
Altri proventi netti 1.328 269
Contributi sociali a carico di conduttore e familiari 1.934 1.305
Risultato Lordo di Gestione (RLG) 30.681 15.403
a Valori ai prezzi base
Fonte: ISTAT, 2007 (rielaborata)
186

Box 1. Agriturismo
L’agriturismo, pur rimanendo un’attività di nicchia, è in crescita sia da un punto
di vista complessivo (+ 9,3% rispetto al 2004) sia per quanto riguarda le
singole tipologie: alloggi (+ 8,8%), ristorazione (+ 5,4 %), altre attività, quali
equitazione, escursionismo, osservazioni naturalistiche, mountain bike, corsi e
sport (+ 6,3%) (Inea, 2007).
Con riferimento ai valori dichiarati dalle associazioni agricole, si stima che
nel caso dell’attività agrituristica il ricavo medio per azienda ammonti a 87.000
€ (FIPE, 2003).
Si stima inoltre che il fatturato medio per azienda agrituristica sia cresciuto
del 3,7% (Inea, 2007).
Ristorante agrituristico, stima del possibile reddito ricavabile:
Apertura annua (n. giorni) 150
Coperti/giorno 50
Coperti/anno 7.500
Prezzo medio/coperto (€) 20
Fatturato annuo (€) 150.000
Fonte: Fipf 2003
• mancati ricavi derivanti da esternalità positive connesse alla coltivazione
agricola; dati di riferimento per queste esternalità vengono riportati in altre
parti della presente indagine;
• perdita di eventuali altri ricavi derivanti dal possesso del terreno.
Caso 2. Forestazione del terreno agricolo a carico dell’agricoltore (che,
proprietario del terreno, rimane tale) dietro pagamento di sussidi da parte della
amministrazione
L’agricoltore proprietario del terreno agricolo che decida di realizzare i sistemi
verdi sul proprio terreno non avrà possibilità di disporre delle seguenti fonti di
reddito:
• il ricavo netto derivante dalla produzione agricolo-zootecnica
(vedi Caso 1);
• il ricavo derivante da eventuali sussidi all’attività agricola;
• il ricavo derivante dalle esternalità positive connesse alla coltivazione
agricola (vedi Caso1).
L’agricoltore dovrà invece conteggiare:
• delle spese per l’impianto e la gestione del soprassuolo forestato. Nel caso
di un pioppeto Garcia Quijano et al. (2005) in Moons e Rousseau (2007)
stimano che in media esse saranno pari a 99 €/ha per anno; nel caso di una
foresta multifunzionale stimano si aggireranno attorno a 24 €/ha per anno.
187

• Un ricavo pari al valore del sussidio erogatogli allo scopo
dall’amministrazione. L’indennizzo proposto nel prossimo PSR 2007-2013
della Lombardia (attualmente in fase di verifica per l’approvazione) è pari
a 500 €/ha per il mantenimento di strutture vegetali lineari e fasce tampone
boscate; a riferimento si possono prendere inoltre i premi proposti per la
misura 221 “Imboschimento delle superfici agricole” (vedi Tab. 4).
A questi sussidi si sommano, nel caso si realizzino impianti di Short
Rotation Forestry (SRF) per la produzione di biomassa a fini energetici,
anche i premi per le colture energetiche definiti pari a 45 €/ha.
• Un ricavo netto derivante dalla produzione forestale. Garcia Quijano et al.
(2005) stimano che in media un pioppeto (realizzato con i migliori cloni a
disposizione e applicandovi i migliori schemi di gestione) può dare ricavi
da vendita di legname pari a 202 €/ha per anno. Inoltre, per una foresta
multifunzionale, si stimano in media un ricavo da legname pari a 5 €/ha
per anno 123 .
Un pioppeto per SRF si stima possa dare un ricavo compreso tra 135 e 832
€/ha/anno (vedi Tab. 5) (Bergante e Facciotto, 2006).
• Un ricavo derivante dalle esternalità positive connesse alla presenza del
soprassuolo forestale. Alcune stime segnalano che in termini economici i
benefici prodotti da un pioppeto possano consistere all’incirca in: caccia 8
€/ha per anno (Moons et al., 2000, in Moons e Rousseau, 2007);
ricreazione, non uso e valore ecologico 320 €/ha per anno (Drake et al.,
1992, in Moons e Rousseau, 2007); fissazione di carbonio 292 €/ha per
anno (Moons e Rousseau, 2007). Per una foresta multifunzionale, invece, i
valori stimati si aggirano attorno a: caccia 15 €/ha per anno (Moons et al.,
2000, in Moons e Rousseau, 2007); fissazione di carbonio 69 €/ha per
anno (Garcia Quijano et al., 2005, e CIEMAT, 1999, in Moons e Rousseau,
2007); altri benefici ecologici 52 €/ha per anno (Garrod e Willis, 1997, in
Moons e Rousseau, 2007); valori di non uso 3.860 €/ha per anno (Moons
et al., 2000, in Moons e Rousseau, 2007). Per le aree di studio analizzate,
Moons e Rousseau (2007) hanno trovato valori ricreativi medi compresi
tra 314 e 2.268 €/ha per anno.
Dal momento che le nuove foreste verranno realizzate su terreni agricoli,
le esternalità positive nette di queste foreste vanno paragonate al valore del
corrente uso agricolo della terra (Moons e Rousseau, 2007).
123 Questi valori risultano molto più bassi di quelli dei pioppeti dal momento che le
utilizzazioni hanno luogo molto più tardi nel tempo (pioppeti: turni di 25 anni; foresta
multifunzionale: turno di 150 anni prime utilizzazioni a 40 anni e successive ogni 10 anni) (Moons
e Rousseau, 2007)
188

Tabella 7.4 - Premi proposti nel PSR 2007-2013 Lombardia per la misura 221
““Imboschimento delle superfici agricole”
Tipologia Premio per
Premio per
manutenzione mancato reddito
A – Boschi permanenti a scopo ambientale, 500 €/ha 700 €/ha in pianura
paesaggistico o protettivo
550 €/ha in collina
290 €/ha in
montagna
B – Arboricoltura da legno a ciclo medio-lungo per 650 €/ha 550 €/ha in pianura
la produzione di legno pregiato
325 €/ha in collina
150 €/ha in
montagna
Fonte: Gay, 2007
Tabella 7.5 - Possibili produzioni e ricavi per impianti di SRF a fini energetici
Modello SRF
(ceduazione)
Produttività
(t/ha/anno)
189
Ricavo
(€/ha)
Prezzo di vendita
In piedi Cippato
15 €/t 20 €/t 30 €/t 45 €/t
Biennale a
9 (bassa) 135 180 270 405
11 (media) 165 220 330 495
18,5 (alta) 277,5 370 555 832,5
Quinquennale b
11 165 220 330 495
a
Turno di 12 anni di durata complessiva con ceduazioni ogni due anni (6 ceduazioni complessive)
per 8.000 piante/ha (pioppo).
b
Turno di 15 anni di durata complessiva con ceduazioni ogni 5 anni (3 ceduazioni complessive)
per 1.500 piante/ha (pioppo).
Fonte: Bergante e Facciotto, 2006
Caso 3. Acquisto dei terreni agricoli a prezzo di mercato e forestazione da parte
dell’agricoltore dietro pagamento di sussidio da parte dell’amministrazione
Per i benefici economici agli agricoltori che venderanno i propri terreni agricoli si
veda quanto segnalato per il Caso 1.
Per i benefici economici agli agricoltori che accetteranno di impiantare foreste
sui loro terreni agricoli a cambio di sussidi si veda quanto detto a proposito del
Caso 2.
Caso 4. Sistema basato sulla forestazione dei terreni da parte dell’agricoltore
dietro pagamento di sussidio oppure sull’imposizione di tasse da parte
dell’amministrazione in caso di rifiuto dell’agricoltore
In questo caso gli agricoltori che accetteranno il sussidio avranno dei benefici
economici del tipo di quelli descritti per il Caso 2.
Gli agricoltori che possiedono terreni che si ipotizza convertire in foresta ma
che decidono invece di proseguire le coltivazioni agricole continueranno a
mantenere tutti i ricavi netti da terreno agricolo (coltivazioni, attività economiche
collegate e esternalità positive) ma saranno soggetti al pagamento di una tassa

proporzionale al numero di ettari di terreno che continuano a coltivare anziché
forestare.
Dalle valutazioni effettuate per lo specifico caso di studio nelle Fiandre, Moons
e Rousseau (2007) ipotizzano un sussidio di 658 €/ha per l’impianto di foresta al
posto dei terreni agricoli e una tassa di 225 €/ha per i terreni che continueranno ad
essere mantenuti ad uso agricolo nonostante siano stati identificati
dall’amministrazione come terreni da riforestare.
Caso 5. Sistema basato sulla forestazione da parte dell’agricoltore o imprese di
servizio dietro pagamento di un sussidio il cui ammontare è stato definito tramite
asta
Vale sostanzialmente quanto detto per il Caso 2. L’unica differenza sarà
l’ammontare del sussidio percepito dall’agricoltore e del quale non è possibile
stimare l’ammontare nemmeno a livello puramente teorico vista l’alta variabilità
dei fattori condizionanti il calcolo del valore del sussidio.
Caso 6. Sistema basato sull’acquisizione tramite esproprio
Dal punto di vista dei benefici economici per l’agricoltore proprietario del terreno
vale quanto detto nel Caso 1), con l’ovvia differenza che il prezzo che verrà
pagato per il terreno agricolo sarà calcolato applicando (a seconda delle diverse
situazioni) quanto stabilito dalla vigente normativa. Anche in questo caso
ipotizzare delle stime è pressoché impossibile, data la grande variabilità delle
condizioni operative. Ad ogni modo, a titolo puramente indicativo, il valore di
riferimento è il Valore Agricolo Medio (VAM). Per il 2007 in Lombardia tale
valore, nella maggioranza delle province, è compreso tra un minimo di 3.000 €/ha
per incolto produttivo e un massimo di 136.500 €/ha per orto irriguo.
7.2.2. Efetti indotti sul reddito degli agricoltori nei terreni limitrofi
I coltivatori dei terreni che non saranno destinati alla conversione in foreste o altri
sistemi verdi ma che si troveranno nella posizione di confinanti o a una limitata
distanza da essi, avranno degli effetti indiretti sul proprio reddito dalla creazione
delle nuove aree verdi. Tali impatti potranno essere significativi se l’attività
dell’azienda si basa già, o verrà orientata, ad attività environmentally friendly
collegate, o complementari, a quelle delle coltivazioni e allevamenti
convenzionali. Si tratta di attività quali: agriturismo (ristorazione, ospitalità, ecc.),
offerta di servizi ricreativi e culturali (escursionismo, educazione ambientale,
visite a fattorie didattiche, ecc.), attività sportive (equitazione, tiro con l’arco,
ecc.), vendita diretta di prodotti agricoli. Anche la conversione al biologico o il
mantenimento di coltivazioni biologiche potrà avvantaggiarsi della vicinanza di
190

sistemi verdi. Sarà, inoltre, più facile coinvolgere l’azienda di percorsi enogastronomico,
escursionistici e culturali.
Le aree interessate alla realizzazione di sistemi verdi sono in prevalenza periurbanie
dove, in generale, la richiesta di spazi verdi per scopi ricreativi e così pure
la disponibilità a pagare per tale ricreazione sono elevate.. In queste aree
l’agriturismo, inteso nell’accezione più ampia del termine, è un’attività economica
che riscuote notevole successo (si veda quanto già segnalato nel Box 1).
Effettuando una rapida analisi delle proposte agrituristiche presenti on-line, è
stato possibile individuare quali sono quelle maggiormente diffuse in Lombardia e
quelle più innovative ancora da esplorare. A partire dalla più tradizionali le
proposte principali sono:
- ristorazione;
- alloggio;
- vendita diretta di prodotti dell’azienda agricola;
- visite guidate:
- a piedi;
- in bicicletta;
- a cavallo;
- attività didattiche ( “fattoria didattica” 124 );
- attrezzatura per congressi;
- attività sociali (“fattoria sociale” 125 ).
Come già anticipato in precedenza, si tratta di attività non standardizzabili, per le
quali non esistono sistemi periodici valutazione dei ricavi né studi sistematici e
dettagliati al riguardo.
Per avere quantomeno un’idea indicativa dell’ordine di grandezza dei possibili
ricavi, si è cercato comunque di reperire dei dati medi di quali siano i prezzi a cui
tali servizi vengono venduti al pubblico (Tab. 7.6).
124 Fattoria didattica: è una vera e propria azienda agricola che accoglie gruppi scolastici,
famiglie e pubblico in genere. L’agricoltore stesso illustra ai visitatori il funzionamento delle
attività aziendali, i meccanismi della produzione, la vita degli animali, ecc. Le attività delle fattorie
didattiche consistono tipicamente in visite o altre iniziative di accoglienza e intrattenimento svolte
nell’ambito dell’impresa agricola e condotte in appositi spazi e percorsi ricreativo-turistici.
La fattoria didattica nasce dalla necessità di fornire un reddito supplementare per gli agricoltori
e anche per creare un’occasione di contatto e comunicazione diretta tra agricoltori e cittadini.
125 Fattoria sociale: è un’azienda agricola nella quale spazi e/o coltivazioni sono
appositamente predisposti per la visita e il soggiorno di gruppi composti da operatori e persone
svantaggiate. Costoro vi si recano per riflettere, comunicare e prendersi cura delle piante e degli
animali. Il loro obiettivo principale è il miglioramento della condizione soprattutto psicologica
delle persone. Esso viene strettamente legato alla riuscita dell’attività di “coltivazione” e rende
pertanto fondamentale il ruolo dell’agricoltore.
191

Tabella 7.6 - Prezzi medi delle principali attività agrituristiche
Attività Prezzo
Ristorazione da 15 a 30 €/persona
Alloggio
- stanza da 30 a 60 €/persona/notte
- appartamento da 15 a 30 €/persona/notte
Fattoria didattica da 4 a 8 €/bambino per mezza giornata
da 8 a 15 €/bambino per una giornata intera a
a il prezzo più alto riportato in genere include anche una lezione svolta in classe, oltre alla giornata
in azienda.
Per quanto riguarda le fattorie didattiche, è possibile dare qualche indicazione
riguardante il grado di fruizione del servizio.
Nell’anno 2003-2004 le 19 fattorie didattiche situate tra Forlì e Cesena hanno
ospitato per i loro percorsi di educazione alimentare e ambientale 11.200 ragazzi e
930 adulti. L’aumento rispetto all’anno precedente è stato del 33%. Le figure da
7.2 a 7.4 illustrano il tipo di partecipanti, i periodi di visita più richiesti e il tipo di
visita scelti dalla maggior parte dei visitatori.
Figura 7.2 - Tipo di partecipanti
Tipo di partecipanti
8%
39%
15%
7% scuola elementare
scuola materna
scuola media
12%
31%
Fonte: elaborazione degli autori
Figura 7.3 - Periodo di visita
7%
Periodo di visita
81%
Fonte: elaborazione degli autori
192
scuola superiore
gruppi di adulti
aprile-maggio
ottobre-novembre
febbraio-marzo

42%
Figura 7.4 - Tipo di visita
3%
Tipo di visita
193
55%
Fonte: elaborazione degli autori
mezza giornata
una giornata
soggiorno di più giorni
Per quanto riguarda la provincia di Ravenna, in tab. 7.7 si può vedere qual è stato
negli ultimi anni l’andamento nel numero delle fattorie didattiche e degli allievi
partecipanti alle visite.
Tabella 7.7 - Fattorie didattiche della provincia di Ravenna
Anno scolastico N° fattorie didattiche N° allievi
2000-01 29 980
2001-02 31 3.460
2002-03 33 5.189
2003-04 35 6.077
2004-05 36 12.855
Fonte: Santerini, 2007 (rielaborata)
L’indicazione interessante che si può dedurre da questa tabella è il consistente
incremento della domanda del servizio tra il 2000 e il 2005.
Per il 2006, si calcola che in Italia fossero presenti 15.800 imprese agrituristiche
che hanno realizzato un fatturato pari a 880 milioni di euro (Turismo e Finanza,
2007). In termini molto generali, ciò comporta che mediamente ciascuna impresa
ha un fatturato di circa 55.600 €.
Dai dati riportati finora, si può dedurre che gli agricoltori che dovessero decidere
di offrire servizi turistici, ricreativi, educativi, culturali e sportivi, o avessero già
avviate tali attività e volessero potenziarle, avranno condizioni esterne collegate
alla realizzazione dei 10.000 ha di sistemi verdi in grado sicuramente di
consentire un aumento del reddito aziendale. L’aumento sarà, tuttavia, diversa da
caso a caso.
Oltre alle attività generatrici di reddito connesse all’offerta dei servizi turistici,
ricreativi, educativi, culturali e sportivi, una ulteriore opportunità sia per gli
agricoltori proprietari e coltivatori dei terreni limitrofi alle aree interessate ai
diversi tipi di sistemi verdi sia per coloro che sono proprietari dei terreni
rimboschiti (o eventualmente anche per coloro che lo erano ma hanno ceduto i
terreni), vi è anche la possibilità dei ricavi da contoterzismo.

Nella sostanza, questi agricoltori potrebbero essere designati, dall’ente di
realizzazione e gestione del progetto, come gli incaricati dell’esecuzione dei
lavori agricoli e forestali necessari per l’impianto e la cura nel tempo dei sistemi
verdi.
Anche in questo caso la stima di questi possibili redditi è anch’essa difficile da
effettuare non sapendo quali sistemi verdi verranno realizzati e quale sarà
l’estensione di ciascuno di essi. Per avere indicazioni operative di riferimento può
essere utile tenere in considerazione i dati medi dei prezziari per alcuni tipo di
intervento agricolo-forestale. Ovviamente il reddito netto delle attività di servizio
dovrà essere ricavato tenendo in considerazione il costo della manodopera, dei
materiali e ( qualora siano incluse) delle attrezzature (ammortamento, i costi di
manutenzione e assicurazione, i costi variabili), oltre alle tasse e imposte.
A titolo di esempio nella Tab. 7.8 si riportano alcune delle voci più
significative tratte dai prezziari reperibili sul sito dell’Associazione Provinciale
Imprese di Meccanizzazione Agricola ( www.apima.it/ta_re.html).
Tabella 7.8 – Dati sui servizi da contoterzisti riportati in diversi prezziari
a). Prezziario del contoterzismo della regione Piemonte, relativo al 2005
Lavorazione Prezzo
Concimazione (prodotto fornito dall’agricoltore) 30,75 €/t
Diserbo 44,00 €/ha
Decespugliatore 39 €/h
Escavatore meccanico con benne da 100 cm. 52,28 €/h
Motolivellatore HP 140/160
(con attrezzatura laser + 20%)
52,28 €/h
Scasso per impianti su terreno di struttura e giacitura media
Profondità 70-80 cm
467,40 €/ha
Scasso per impianti
578,00 €/ha
Profondità 81-100 cm
Trivellazione buche di 25 cm di diametro 0,54 €/cad.
segue
194

Continua tabella 7.8
b) Prezziario del contoterzismo della regione Veneto, relativo al 2001
Lavorazione Prezzo
Aratura per terreni in pianura di medio impasto
Profondità 30 cm
Profondità 40 cm
Profondità 50 cm
195
98,64 €/ha
130,15 €/ha
173,01 €/ha
Aratura per terreni in collina e montagna pianeggianti Maggiorazione dello 05%
Concimazione con spandiconcime a spaglio 22,21-27,89 €/h
Decespugliatore 28,40-30,99 €/h
Diserbo (con liquido fornito dall’agricoltore)
normale
normale con distribuzione volumetrica
Erpicatura normale
Con erpice a denti o a dischi non azionati a cardano:
- con 1 passaggio
- con 2 passaggi
Con erpice rotativo azionato a cardano:
- con 1 passaggio
- con 2 passaggi
Fori per impianto alberi
Profondità massima 80 cm.
Frangizollatura con trattore a ruote
da 60-70 HP
da 80-100 HP
Frangizollatura ed estirpatura per terreni precedentemente arati
da 100-120 HP
da 130-150 HP
22,47-26,60 €/ha
28,40-30,99 €/ha
28,40-32,02 €/ha
39,25-43,90 €/ha
61,97-65,59 €/ha
91,41-96,58 €/ha
0,48-0,55 €/cad.
32,54-38,73 €/ha
39,25-45,71 €/ha
69,20-75,40 €/ha
89,86-95,03 €/ha
Levaceppi a strappo o con retroescavatore per terreni di medio impasto 1,63-1,83 €/cad.
Livellamento terreni con trattrice a ruote e ruspa frontale
da 100-130 HP
da 130-180 HP
Con laser aumento del 20%
Scasso per terreni in pianura di medio impasto
profondità 70-80 cm
profondità 90 cm
profondità 100 cm
Segagione legna da ardere
Senza spaccatura
Con spaccatura
c). Prezziario del contoterzismo della regione Toscana, relativo al 2005
33,83 €/h
44,67 €/h
387,34-423,49 €/ha
526,79 €/ha
697,22 €/ha
19,88-22,98 €/h
31,5-34,09 €/h
Lavorazione Prezzo
Aratura andante a 60-70 cm su terreno boschivo 320,00 €/ha
Apertura buche con mototrivella a mano (due operatori)
Cippatura tronchi (sminuzzatura) su diametri inferiori a 15 cm
40,00 €/h
su prodotto asciutto e pulito
57,50 €/h
Decespugliatore a spalla 26,00 €/h
Tagliatura siepi
altezza fino a 120 cm
altezza superiore a 120 cm
23,50 €/h
26,50 €/h
In mancanza di informazioni di dettaglio sui sistemi verdi e sulle modalità di
svolgimento delle operazioni di impianto e cura gestionale non ha senso effettuare
delle simulazioni in termini monetari, ma il procedimento da applicarsi è
relativamente semplice: una volta stabilite tutte le operazioni che il gestore

agricolo sarà incaricato di svolgere in qualità di contoterzista, per sapere a quanto
ammonterà il reddito che ricaverà da questa attività aggiuntiva (o sostitutiva di
quella agricola) sarà infatti sufficiente quantificare i tempi per lo svolgimento di
tali operazioni oppure la superficie interessata e moltiplicarli per il prezzo unitario
(€/h oppure €/ha) reperibile nel prezziario di riferimento. Una volta sottratte dalla
cifra i costi e le ritenute fiscali, si otterrà il reddito netto per il contoterzista.
Da ultimo è opportuno accennare al fatto che i gestori di terreni confinanti i
sistemi verdi potranno avere presumibilmente un accesso più facilitato e/o un
livello di contribuzione più elevato per le misure agro-ambientali definite nei
Piani di Sviluppo Rurale.
Di contro è anche presumibile che possano esserci, in casi sporadici, condizioni di
maggiori costi diretti e indiretti all’agricoltura delle aree confinanti i sistemi verdi,
quali i costi legali alla mobilità (condizione di congestione), danni alle
coltivazioni da fauna selvatica (in genere oggetto di indennizzo da parte della
Regione) e dal passaggio di visitatori.
7.3. Considerazioni finali
Come si è già segnalato nel corso del presente elaborato, non è possibile ottenere
una stima analitica di quelle che saranno le opportunità di reddito per gli
agricoltori prescindendo dalle diverse condizioni operative. In questa sede è
possibile soltanto fornire indicazioni di massima e linee metodologiche per la
stima degli impatti economici nel settore primario. Questi infatti dipenderanno in
modo preponderante dalle modalità di acquisizione dei terreni e di gestione degli
aspetti relativi alle operazioni di impianto e manutenzione dei sistemi verdi.
Anche per quanto riguarda gli agricoltori delle aree limitrofe, le eventuali
variazioni nel loro reddito, seppur non legate alle modalità di acquisizione dei
terreni, sono comunque di difficile stima dal momento che dipenderanno dalle
modalità specifiche in cui questi potranno essere coinvolti nella creazione e
gestione dei sistemi verdi o dalle singole scelte imprenditoriali connesse all’avvio
di attività environmentally friendly legate all’offerta di servizi turistici, ricreativi,
educativi, culturali e sportivi. Tali attività risultano di difficile standardizzazione;
in questo campo ogni generalizzazione è difficile dal momento che il successo di
tali servizi dipende spesso proprio dalla capacità di trovare soluzioni originali e
specifiche di collegamento dell’azienda con il proprio territorio.
Il presente elaborato permette comunque di fare chiarezza su quali saranno nei
diversi casi gli ambiti dai quali aspettarsi un aumento (o anche una diminuzione)
dei redditi degli agricoltori e fornisce alcuni dati economici e le fonti informative
utili per impostare una valutazione analitica.
196

Capitolo 8
Benefici per l’energia e l’industria
8.1. Introduzione
Indubbiamente i 10.000 ha di sistemi verdi, se opportunamente pianificati e
gestiti, potranno mettere a disposizione una considerevole quantità di biomassa
utilizzabile a fine energetico.
L’effettivo utilizzo di questa, però, sarà soggetto all’acquisizione di un
consenso dal punto di vista economico, ambientale e anche culturale:
- economico: riguarda tutte le problematiche legate ai costi di installazione e
manutenzione degli impianti e all’efficienza energetica delle tecnologie
utilizzate (e utilizzabili), all’incertezza di fattori determinanti quali il
prezzo del combustibile (proveniente da fonte rinnovabile e non),
all’ammontare dei finanziamenti erogati per lo sviluppo delle fonti
energetiche alternative;
- ambientale: gli impianti devono convincere l’opinione pubblica del
limitato impatto delle emissioni che rilasciano in atmosfera. Inoltre, si
deve diffondere la consapevolezza che normalmente impianti di
dimensioni consistenti (a biomassa vergine) sono meno impattanti di
quanto lo siano i piccoli impianti che vengono invece attualmente accettati
senza problemi dall’opinione pubblica;
- culturale: è necessario disporre di risorse umane dotate di un adeguato
livello di preparazione tecnica per l’effettiva realizzazione e gestione nel
tempo delle tecnologie disponibili.
Si ritiene ad ogni modo ragionevole supporre che il mercato energetico svilupperà
quello della biomassa e quindi offrirà al mondo agro-forestale un’opportunità di
diversificazione delle produzioni e dei ricavi.
Nel presente elaborato non si prenderà in considerazione il caso della produzione
di legname da opera. Infatti i sistemi verdi a realizzarsi solo in pochi casi saranno
di tipo adeguato (impianti di arboricoltura con specie di pregio) per la produzione
di tale genere di legname.

La filiera-legno industria verrà quindi presa in considerazione solo brevemente e
in quanto generatrice di biomassa legnosa di scarto destinabile a fini energetici e
non in quanto utilizzatrice di legname
8.1.1. La filiera legno-mobile
Allo stato attuale, si stima che la filiera bosco-legno lombarda consumi
annualmente circa 4,5 milioni di metri cubi di legname e che solamente un terzo
di esso (circa 1,5 milioni di metri cubi) provenga dalla Lombardia. I rimanenti due
terzi arrivano da fuori e particolarmente dall’estero. Inoltre, 2/3 del quantitativo di
legname di provenienza lombarda, provengono da impianti di pioppicoltura
(Regione Lombardia Agricoltura, 2007). In particolare è il legname di pregio che
arriva dall’estero, essendo esso più economico rispetto a quello di provenienza
nazionale.
Anche a livello italiano, il consumo di legname (prevalentemente per
l’industria) è nettamente superiore alla produzione interna e le importazioni
rimangono quindi fondamentali.
I dati riportati nella tabella 1 mostrano la consistenza del comparto legnoarredo
in Lombardia in termini di numero di aziende e addetti nei due principali
settori coinvolti.
Tabella 8.1 - Consistenza del comparto Legno-Arredo in Lombardia
Lavorazione legno (tranne Produzione Totale Totale
mobili)
mobili aziende addetti
Attive Tot. addetti Attive Tot.
addetti
Attive % Attive %
Bergamo 991 3.412 144 835 1.135 14 4.247 14
Brescia 1.022 3.417 145 798 1.167 14 4.215 14
Como 511 1.759 412 2.899 923 11 4.658 15
Cremona 259 1.287 28 84 287 3 1.371 4
Lecco 256 883 39 207 295 4 1.090 4
Lodi 133 456 17 35 150 2 491 2
Mantova 382 2.636 30 183 412 5 2.819 9
Milano 1.969 4.523 740 3.807 2.709 33 8.330 27
Pavia 356 951 33 93 389 5 1.044 3
Sondrio 326 1.048 3 11 329 4 1.059 3
Varese 477 1.368 60 271 537 6 1.639 5
Fonte: Riva et al., 2005
Alla luce di questi dati si capisce come, in Lombardia, vi sia sicuramente un
ampio margine per incrementare la produzione di legname, soprattutto in zone di
pianura. In esse infatti i costi di utilizzazione rimangono generalmente più bassi
che nelle aree montane e permettono al legname prodotto di essere, almeno in
parte, competitivo con quello di provenienza estera.
Nell’ambito delle produzioni industriali della filiera del legno-mobile, sia la
percentuale di scarto rispetto al materiale grezzo sia le caratteristiche del residuo
198

ottenuto sono molto variabili, soprattutto a seconda dell’attività svolta dalle
imprese. Le ditte che producono mobili hanno una composizione degli scarti mista
di legno massello e pannelli truciolati. Si considerano percentuali di scarto del 10-
20% nella lavorazione del pannello truciolare e del 30% sul legno massello.
Invece le aziende che producono sedie o oggetti intagliati producono unicamente
scarti di legno massello non trattato in percentuali oscillanti tra il 30 e il 45%
rispetto alla materia prima in entrata (Regione Lombardia Agricoltura, 2007).
Il recupero a fini energetici degli scarti legnosi prodotti è pratica piuttosto diffusa
nelle aziende di prima e seconda lavorazione del legno in Lombardia.
La tecnologia che sfrutta la fonte rinnovabile biomassa a fronte di maggiori
investimenti iniziali e oneri di gestione degli impianti consente di ottenere un
risparmio in termini di combustibile che si ripete negli anni. In particolare, per le
aziende che lavorano legno, il risparmio sul combustibile deriva dalla possibilità
di:
- risparmiare sul combustibile tradizionale (per lo più metano e gasolio)
- eliminare o ridurre il volume di scarti da cedere a terzi per il recupero
di materia, energia o per lo smaltimento.
La combustione degli scarti comporta però maggiori oneri iniziali per
l’investimento. Come esempio si possono considerare circa 20.000 € in più per
l’opzione legno rispetto alla caldaia a gas per una potenza nominale installata di
100 kW, ma per un impianto da 6 MW il costo sale a oltre 220.000 € (Regione
Lombardia Agricoltura, 2007).
8.1.2. La filiera legno-energia
I sistemi verdi a realizzarsi nell’ambito del progetto “10.000 ha di sistemi verdi
per la Lombardia” dovranno, per la maggior parte, assolvere svariate funzioni, tra
le quali è prevedibile vi sarà soprattutto quella turistico-ricreativa. Questa
funzione è in linea di massima conciliabile con l’utilizzo a fini energetici della
produzione di biomassa legnosa dei diversi tipi di sistemi verdi realizzati.
Per poter avere un’idea quantitativa della consistenza della filiera legno-energia in
Italia, nelle tabelle 8.2, 8.3 e 8.4 sono riportate alcune cifre relative agli impianti a
biomassa per la produzione di energia attualmente attivi.
Tabella 8.2 - Impianti utenze domestiche in Italia
Numero impianti 6.000.000
Potenza installata (kW) 30.000.000
Energia primaria (Mtep) 3,3
Rendimento medio (%) 35
Energia utile finale (Mtep) 1,2
Fonte: Monni, 2006
199

Tabella 8.3 - Impianti utenze industriali in Italia
Numero impianti 1.500
Potenza installata (kW) 3.000.000
Energia primaria (Mtep) 1,1
Rendimento medio (%) 70
Energia utile finale (Mtep) 0,75
Fonte: Monni, 2006
Tabella 8.4 - Impianti teleriscaldamento in Italia
Numero impianti 100
Potenza installata (kW) 378.500
Energia primaria (Mtep) 0,04
Rendimento medio (%) 75
Energia utile finale (Mtep) 0,03
Fonte: Monni, 2006
L’Italia, all’anno 2002, risultava essere il più grande importatore europeo di legna
da ardere e scarti di legno (tab. 8.5).
Tabella 8.5 - Importazioni italiane di biomassa legnosa nel 2002
Formato Quantità importata Spesa
(M$)
Legna da ardere 600.000 m 3 25,5
Carbone da legna 41.000 t 10,4
Chips 1.330.000 m 3 19,8
Scarti 820.000 m 3 21,7
Fonte: FAO 2002
8.2. Biomassa energia
Prima di affrontare gli aspetti di carattere più prettamente economico legati alla
produzione di biomasse legnose a scopo energetico, si ritiene utile fornire della
indicazioni di base relativamente a: i tipi di biomassa, i combustibili ottenibili e le
tecnologie per la produzione di energia, i tipi di filiera. Questi sono infatti tutti
fattori di grande rilevanza per la determinazione di costi e ricavi dalla biomassa.
8.2.1. Tipi di biomassa
Con il termine biomassa si indicano tutti i materiali di origine biologica (esclusi
quelli fossili) quali: residui agricoli, colture energetiche specializzate, residui
forestali, scarti dell’industria agro-alimentare e di quella del legno, reflui degli
allevamenti zootecnici e parti organiche dei rifiuti urbani.
200

Si prenderà qui in esame solo il caso della biomassa di origine vegetale. Essa può
essere classificata in tre macrocategorie principali (biomassa legnosa, erbacea,
frutti e semi), con relative suddivisioni (tabb. 8.6, 8.7 e 8.8).
BIOMASSA LEGNOSA
Biomassa
legnosa da
arboricoltura e
selvicoltura
Sottoprodotti e
residui
dell’industria di
lavorazione del
legno
Tabella 8.6 - Biomassa legnosa
Alberi e arbusti
interi
Latifoglie
Conifere
Ceduo a turno di
rotazione breve
Tronchi Latifoglie
Conifere
Residuo di Fresco/verde (incluse
potatura
foglie e aghi)
Secco
Latifoglie
Ceppaie Conifere
Ceduo a turno di
Corteccia da
scortecciatura
preindustriale
Miscele e
miscugli
Residui di legno
non trattato
Residui di legno
trattato
chimicamente
Miscele e
miscugli
Scarti fibrosi
dell’industria
della carta e della
cellulosa
Legno non trattato
chimicamente
Legno usato Legno trattato
chimicamente
Miscele e
miscugli non
trattati
Miscele e
miscugli trattati
Miscele e
miscugli
rotazione breve
Legno privo di corteccia
Corteccia (da operazioni
industriali)
Legno privo di corteccia
Corteccia (da operazioni
industriali)
Legno privo di corteccia
Corteccia (da operazioni
industriali)
Legno privo di corteccia
Corteccia (da operazioni
industriali)
Fonte: Regione Lombardia Agricoltura, 2002
201
Legno da giardini,
siepi, alberature stradali
Miscele e miscugli
Miscele e miscugli
Miscele e miscugli
Legno da giardini,
siepi, alberature stradali
Miscele e miscugli
Miscele e miscugli
Miscele e miscugli
Miscele e miscugli
Miscele e miscugli

BIOMASSA ERBACEA
FRUTTI E SEMI
Biomassa erbacea da agricoltura
e orticoltura
Residui e sottoprodotti dalla
trasformazione industriale di
biomassa erbacea
Tabella 8.7 - Biomassa erbacea
Cereali Pianta intera
Paglia
Semi o
202
granella
Erbe in genere Pianta intera
Paglie
Semi
Oleaginose Pianta intera
Steli e foglie
Piante da radici Pianta intera
Steli e foglie
Leguminose Pianta intera
Steli e foglie
Floricole Pianta intera
Steli e foglie
Miscele e miscugli
Residui erbacei non Cereali ed erbe
trattati chimicamente
Residui erbacei
trattati chimicamente
Miscele e miscugli
Miscele e miscugli non trattati
Miscele e miscugli trattati
Fonte: Regione Lombardia Agricoltura, 2002
Frutti da frutticoltura e
orticoltura
Residui e sottoprodotti
dell’industria di lavorazione dei
frutti
Tabella 8.8 - Frutti e semi
in genere
Cereali ed erbe
in genere
Oleaginose
Bacche e affini Bacche
intere
Polpa
Drupe e affini Frutti interi
Noci, nocule e acheni
(frutta secca)
Miscele e miscugli
Residui di frutti non
trattati chimicamente
Residui di frutti trattati
chimicamente
Miscele e miscugli
Miscele e miscugli non trattati
Miscele e miscugli trattati
Fonte: Regione Lombardia Agricoltura, 2002
Polpa
Frutto intero
Gusci,
tegumenti
Bacche e
affini
Drupe e
affini
Bacche e
affini
Drupe e
affini
Lolle, gusci e
affini
Miscele e
miscugli
Gusci e affini
Miscele
emiscugli
Semi
Gusci e affini
Tuberi, radici
e affini
Frutti
Baccelli
Semi
Tuberi, radici
e affini
Tuberi, radici
e affini
Oleaginose e
floricole
Semi
Noccioli
Noccioli
Noci, nocule
e acheni
(frutta secca)
Noci, nocule
e acheni
(frutta secca)

La biomassa storicamente più usata per la produzione di energia, nonché quella
che sarà più rilevante nell’ambito dei 10.000 ha di sistemi verdi, è la biomassa
legnosa. Essa può essere reperita in forma di:
- prodotto tal quale: ossia legna da ardere, ottenuta dal taglio di boschi e
vegetazione arborea legnosa;
- residuo di interventi forestali ed eventualmente anche agricoli (potature,
pulizia dei boschi, diradamenti,…);
- residuo derivante da processi di lavorazione del legname da opera;
- rifiuto proveniente da particolari processi di lavorazione industriale (es.
legname impregnato e/o incollato, multistrato, ecc) 126 .
Le possibili provenienze della biomassa legnosa sono molteplici:
- boschi d’alto fusto: dal momento che producono prevalentemente legname
da opera di elevata qualità tecnologica, alla produzione di energia vengono
destinati gli scarti della lavorazione e i residui degli interventi forestali;
- boschi cedui: producono elevate quantità di legna di scarsa qualità
tecnologica che viene prevalentemente utilizzata per la produzione di
paleria o come combustibile;
- arboreti da legno: possono essere di diverso tipo, dai pioppeti agli arboreti
per la produzione di legname di pregio. A seconda dello scopo per il quale
sono stati progettati potranno fornire prevalentemente legna a uso
energetico oppure legname da industria (e in questo caso all’uso
energetico verranno destinati solo i residui);
- impianti di Short Rotation Forestry: realizzati appositamente per la
produzione di biomassa ad uso energetico (oppure per l’industria cartaria,
nel qual caso nullo sarà il prodotto disponibile per la produzione di
energia);
- vegetazione ripariale: comprende la vegetazione arborea e arbustiva che si
sviluppa lungo i corsi d’acqua. Al fine della produzione di energia
vengono in questo caso utilizzati i residui ottenuti dalle operazioni di
manutenzione (potature, ecc.);
- colture legnose agricole: si tratta di quelle coltivazioni di piante arboree
(quali viti, olivi, alberi da frutto) che sono sottoposte regolarmente a
potature. I residui di queste potature possono infatti essere impiegati per la
produzione di energia;
- verde urbano: comprende tutta la vegetazione (arborea e arbustiva)
presente in un’area urbana (es. filari alberati, aiuole, vegetazione di
giardini pubblici e privati). Per la produzione di energia vengono quindi
usati i residui legnosi derivanti dalla manutenzione periodica di queste
aree;
126
In questo caso lo smaltimento deve avvenire seguendo specifiche procedure e nel rispetto
delle specifiche normative.
203

- scarti e residui derivanti dalle lavorazioni del legno: interessanti sono
quelli derivanti dalle prime lavorazioni del legno dal momento che
consistono di materiale non trattato chimicamente e quindi riutilizzabile in
forma di legna a pezzi, segatura, pellet, cippato;
- rifiuti legnosi: si tratta dei residui prodotti dai processi secondari di
trasformazione del legno e dai rifiuti legnosi recuperati tramite raccolta
differenziata (vecchi manufatti quali mobili, paleria trattata, ecc.). La
produzione di energia da tali rifiuti è però consentita solo in particolari
impianti rispettanti la normativa vigente in materia.
Lo schema riportato in figura 8.1 esemplifica chiaramente il percorso della
biomassa legnosa.
Figura 8.1 - Destini della biomassa legnosa
Le linee continue indicano i flussi di prodotti principali, quelle tratteggiate indicano i flussi di
residui e sottoprodotti.
Fonte: Ciccarese et al., 2003
La biomassa legnosa che viene utilizzata per la produzione di energia si presenta
sostanzialmente in tre formati:
a) Legna in pezzi. Consiste di pezzi lunghi 20-40 cm usati per l’alimentazione di
camini, stufe e caldaie a carica manuale. Per le aziende agricole e boschive che
lo producono questo formato sembra essere quello più remunerativo poiché non
richiede grossi investimenti finanziari e garantisce un buon guadagno netto.
Infatti tutte le operazioni necessarie (taglio, esbosco, depezzatura) si effettuano
con macchinari e attrezzature normalmente già presenti in azienda.
204

La legna, prima di poter essere utilizzata, dev’essere essiccata per ridurne il
contenuto di umidità e aumentarne così il potere calorifico. Al momento del
taglio il contenuto di umidità si aggira all’incirca su 60 %, per ottimizzare la
combustione dev’essere ridotto al 25-30%. Attualmente la legna in pezzi ha
sul mercato un prezzo di circa 12 €/q.
b) Cippato di legno. Si tratta di scaglie lunghe circa 2-5 cm che vengono ottenute
dallo sminuzzamento di ramaglie, scarti di potature e utilizzazioni e residui
prodotti dalle industrie del legno. Dal momento che i macchinari richiesti per
la cippatura non sono eccessivamente costosi, questo formato può fornire
buone possibilità di reddito per quelle aziende (agricole e forestali) che hanno
una buona disponibilità di residui legnosi.
Il cippato è un combustibile impiegabile per l’alimentazione di caldaie di
impianti di medie-grandi dimensioni a caricamento automatico.
c) Pellet. È un combustibile che si presenta in forma di cilindretti di 1-2 cm di
lunghezza per circa 0,6 cm di diametro. Questi vengono prodotti tramite un
processo di compressione e pressatura di segature ricavate a partire da residui
di segherie, corteccia, scarti provenienti da lavori agro-forestali (rami, residui
di potatura, ecc.) e prodotti di legno a fine ciclo (mobili, imballaggi, ecc.).
Per produrre questo tipo di combustibile, oltre alla disponibilità della
materia prima è necessario anche poter effettuare investimenti economici
consistenti che saranno comunque successivamente compensati dall’elevato
valore aggiunto che il prodotto finito ha sul mercato.
Il pellet è usato come combustibile per stufe e caldaie sia di piccola che di
grande dimensione e a caricamento automatico.
Attualmente è disponibile sul mercato a un prezzo di 0,30-0,40 €/kg (con un
contenuto di umidità del 7-10%).
8.2.2. Sistemi di produzione di energia da biomassa legnosa
Gli impianti alimentati con biomassa legnosa si distinguono sia per le dimensioni
che per il tipo di energia che producono.
Dal punto di vista dimensionale vi sono tre categorie:
- piccoli impianti: utili per una singola abitazione o per un nucleo
plurifamiliare, la potenza installata arriva generalmente fino a 35 kW;
- medi impianti: sufficienti per il riscaldamento di un nucleo rurale o di un
edificio pubblico tipo biblioteca, scuola, ecc.; la potenza nominale va in
questo caso da 40 kW a 1 MW;
- grandi impianti: destinati normalmente al riscaldamento di edifici uniti tra
loro da una rete di teleriscaldamento; la potenza nominale arriva in questo
caso ad alcuni megawatt.
205

Medi e grandi impianti consentono, rispetto a quelli piccoli, alcuni vantaggi: la
possibilità di completa automazione, una resa calorica migliore, una riduzione
elevata dell’immissione di CO2 in atmosfera, la riduzione dei costi gestionali
(Denti et al., 2006).
L’energia prodotta da un impianto a biomasse può essere energia elettrica o
termica, oppure una combinazione di entrambe (si parla in tal caso di
“cogenerazione”, va detto però che normalmente uno dei due tipi di energia
prodotta prevale quantitativamente sull’altro).
Il caso più diffuso è quello della produzione di energia termica (dal momento che
interessa tutti i piccoli impianti).
Quando le installazioni riguardano impianti di grandi dimensioni per il
riscaldamento di più edifici, si parla allora di “teleriscaldamento”. A tale riguardo
si stima vi siano attualmente una potenza installata complessiva di circa 200 MWt
e un consumo di biomassa (in questo caso quasi esclusivamente cippato di legno)
dell’ordine di 0,3 Mt di materiale al 40% di umidità. La tecnologia più diffusa si
basa sull’impiego di caldaie a griglia mobile. Le perdite di rete sono dell’ordine
del 10-15% (Riva, 2004).
La produzione di energia utilizzando le biomasse prevede l’impiego delle seguenti
tecnologie differenziate sulla base dei combustibili impiegati:
- Caldaie a legna: adatte per riscaldare superfici fino a 500 mq, con potenze
nominali di circa 35-40 kW. Sul mercato ve ne sono molte disponibili con
potenze nominali da 10 a 200 kW. Il miglior rapporto prezzo/potenza si
ottiene con caldaie di 35-50 kW.
- Caldaie a cippato: adatte per gli impianti di medie e grandi dimensioni,
anche per servire numerose utenze tramite una rete di teleriscaldamento.
Le potenze nominali partono da 100 kW, il costo unitario di un impianto a
cippato diminuisce al crescere della potenza della caldaia, fino ad arrivare
al miglior rapporto prezzo/potenza a 750 kW (potenza che garantisce il
riscaldamento di circa 20.000 m 3 , all’incirca 60 appartamenti).
- Caldaie a pellet: offrono notevoli vantaggi sia rispetto alle caldaie a legna
sia rispetto a quelle a cippato. Rispetto alle prime offrono il vantaggio di
essere completamente automatizzate anche riguardo al caricamento del
combustibile, rispetto alle seconde garantiscono un potere calorico
superiore (pellet 4,8 kW/kg, cippato al 30% di umidità 3,4 kW/kg) e una
più alta densità energetica (pellet 3.200 kW/m 3 , cippato circa 800 kW/m 3 ).
Un altro vantaggio è il fatto di poter essere eventualmente convertite a
gasolio semplicemente sostituendo il bruciatore.
206

8.2.3. Tipi di filiera legno-energia per le imprese agro-forestali
Antonini e Francescato (n.d.) affermano che in linea generale le imprese agroforestali
possono ottenere adeguati livelli di remunerazione dalle filiera legnoenergia
qualora essa si sviluppi secondo uno dei seguenti modelli:
1) Filiera dell’autoconsumo: l’impianto termico (utile al riscaldamento
dell’abitazione o dell’azienda) è alimentato con la biomassa legnosa (legna
da ardere o cippato) prodotta dall’impresa stessa. Il vantaggio di questo
modello consiste nel risparmio economico derivante dall’utilizzo della
biomassa anziché dei combustibili tradizionali. Gli investimenti richiesti
sono di piccola portata.
2) Filiera della vendita della legna da ardere e del cippato: essa si basa sulla
presenza nel territorio di impianti di piccola e media taglia (per il
riscaldamento di edifici privati e/o pubblici) alimentati con legna da ardere
o cippato. Le imprese agro-forestali locali possono quindi impegnarsi nella
produzione di biomassa destinata a soddisfare la domanda, ottenendone un
ricavo (variabile a seconda dei costi di produzione e del prezzo di mercato
della biomassa).
3) Filiera della vendita del calore: l’impresa agro-forestale realizza anche
l’impianto di produzione dell’energia. In questo modo la biomassa legnosa
che produce anziché essere venduta direttamente, viene utilizzata per la
produzione di energia e sarà quest’ultima ad essere venduta all’utenza
finale.
8.3. Biomassa: disponibilità, consumo, produzione
Secondo dati ISTAT del 1997 (in Ciccarese et al., 2003), in Italia sono stati usati a
fini energetici all’incirca 5,1 M di metri cubi di legna, a partire da un totale di 8,9
M metri cubi di utilizzazioni complessive di legname. La maggior parte di questa
biomassa proviene da cedui (78,1%) mentre solo l’8,6% deriva da formazioni
“fuori foresta” 127 (tab. da 8.9 a 8.11).
Tabella 8.9 - Utilizzazioni a scopo energetico per forma di governo (valori in m 3 )
Fustaie Cedui Cedui Totale Fuori Totale
semplici composti
foresta
Lombardia 52.314 206.477 176.706 435.497 124.903 560.400
Italia 680.870 3.345.218 671.771 4.697.859 441.977 5.139.836
% 13,25 65,08 13,07 91,40 8,60 100,00
Fonte: ISTAT – Annuario 2007 in Ciccarese et al., 2003
127 Per utilizzazioni “fuori foresta” si intendono quelle provenienti da piante legnose forestali
presenti su superfici < 0,5 ha e/o su superfici con piante aventi area di incidenza < 50% della
superficie stessa e/o in filari con lunghezza inferiore a 10 m (oppure occupanti superfici < 0,5 ha).
207

Tabella 8.10 - Utilizzazioni forestali a scopo energetico per tipo di bosco (valori in m 3 )
Resinose Latifoglie Totale
Lombardia 9.380 426.117 435.497
Italia 301.162 4.396.697 4.697.859
% 6,41 93,59 100,00
Fonte: ISTAT – Annuario 2007 in Ciccarese et al., 2003
Tabella 8.11 - Consumi di biomassa nelle famiglie
Consumi (t/anno)
Lombardia 2.966.934
Italia 21.559.623
Fonte: ISTAT – Annuario 2007 in Ciccarese et al., 2003
La biomassa effettivamente consumata dalle famiglie proviene dalle utilizzazioni
forestali e “fuori foresta”, dal settore agricolo, dagli scarti delle lavorazioni
dell’industria del legno e dall’uso a fini energetici di prodotti legnosi a fine ciclo.
Dai dati ufficiali disponibili non si possono però ricavare informazioni
quantitative per quanto riguarda il settore agricolo e gli scarti della lavorazione
industriale del legname. A proposito, invece, degli scarti dell’industria del legno si
veda la tab. 8.12.
Ripartizione
territoriale
Tabella 8.12 - Produzione di scarti legnosi nel settore dell’industria del legno
Imprese
(n)
Addetti
imprese
(n)
208
Scarti legnosi (t/anno) per
addetto
Da 13,2 a 20,6 t/anno
Italia nord-occidentale 11.887 46.462 613.298 957.117
Italia nord-orientale 11.903 11.903 752.928 1.175.024
Totale 48.776 170.227 2.246.996 3.506.676
Fonte: Ciccarese et al., 2003
La produzione annua di scarti legnosi da parte del settore dell’industria del legno
è comunque stimata variare tra 2.246.996 e 3.506.676 t. La stima della
componente effettivamente utilizzata per la produzione di energia varia tra
382.000 t per anno e 2.279.00 t per anno. Tali scarti vengono normalmente
reimpiegati nella stessa azienda per il riscaldamento dei locali e nel processo
produttivo.
A livello nazionale Ciccarese et al. (2003) hanno elaborato una sintesi
relativamente a prelievi, consumi e disponibilità di biomasse legnose (tab. 8.13)

Tabella 8.13 - Sintesi delle stime sui prelievi, i consumi e la disponibilità di biomasse legnose
Prelievi
- prelievi di legna ad uso
energetico
- prelievi di legna ad uso
energetico con il “fuori foresta”
- prelievi di legna ad uso
energetico con il “fuori foresta”
Anno di
riferimento
Quantità
(M t)
Quantità
(M m 3 )
Equivalenti
(M Tep)*
Fonte
1997 n.d. 4,70 1,07 ISTAT
1997 n.d. 5,14 1,17 ISTAT
2000 n.d. 6,05 1,37 n.s. stime
su dati
ECE/FAO
Consumi di biomasse legnose a fini
energetici
-consumi domestici 1997 21,56 28,75 6,53 ENEA-
CIRM
-consumi nei forni a legna 2000 0,30 0,34 0,08 n.s. stime
-consumi di scarti industriali 2000 0,38-2,28 0,46-3,50 0,10-0,79 n.s. stime
Biomassa disponibile non utilizzata a
fini energetici
- biomassa di scarto derivante dalle
lavorazioni forestali
- esidui di potature delle coltivazioni
arboree
1997 n.d. 0,97-1,16 0,22-0,26 n.s. stime
su dati
ISTAT
1997 9,60 12,80 2,90 n.s. stime
su dati
ISTAT
-residui dalla pioppicoltura
potature 1997 0,35 0,48 0,11 n.s. stime
su dati
ISTAT
ceppaie 1997 0,21 0,28 0,06
Prelievi potenziali
-residui delle utilizzazioni delle
fustaie
1997 n.d. 5,65 1,28 n.s. stime
su dati
IFNI e
ISTAT
-utilizzazioni dei cedui 1997 n.d. 16,55 3,76 n.s. stime
su dati
IFNI e
ISTAT
-cure colturali 2000 n.d. 1-2 0,23-0,45 n.s. stime
su dati
ISTAT
-utilizzazioni “fuori foresta”: filari 1999 0,35-0,56 0,47-0,75 0,11-0,17 n.s. stime
su dati
-utilizzazioni “fuori foresta”: piccole
superfici boscate
* nella stima si è assunto 1 Tep = 4,4 m 3
Fonte: Ciccarese et al., 2003
ISTAT
1999 n.d. 0,07 0,02 n.s. stime
su dati
ISTAT
Sulla base dei dati riportati in tabella 8.13, nonostante il grande livello di
approssimazione insito nei dati stessi e derivante anche dal fatto che sono
considerati diversi anni di riferimento, si può intuire come i consumi di biomasse
legnose a fini energetici siano nettamente superiori ai prelievi.
Come già detto all’inizio del presente elaborato, la domanda di biomassa
legnosa è, e sarà, pertanto considerevole e offrirà buone possibilità di sviluppo per
sistemi verdi in grado di produrne.
Focalizzando l’attenzione su un’area geografica più ristretta quale quella
lombarda, è stato possibile reperire i seguenti dati specifici per il distretto della

Brianza che è storicamente una delle più dinamiche e innovative aree industriali
italiane (con 120.000 persone impiegate nell’industrie, delle quali il 12,5% lavora
nei settori del legno e del mobile consistenti di quasi 3.000 imprese) (Riva, 2006).
In quest’area delle 40.000 t di biomassa di legno vergine utilizzate ogni anno
circa 10.350 t arrivano al settore dell’energia dall’agricoltura e dai parchi urbani.
Una porzione importante della biomassa residua prodotta dal settore legnomobile
(ammontante circa 68.000 t/anno) viene poi usata come combustibile nelle
unità produttive stesse (Riva, 2006).
Circa 108.000 t/anno di cippato entrano nel mercato e sono per la maggior parte
usate nella realizzazione di pannelli di particelle, ma un surplus di circa 31.000
t/anno alimenta il settore energetico (solitamente impianti localizzati al di fuori
della provincia) (Riva, 2006).
L’analisi sulla quantità di biomassa prodotta nella provincia di Monza e in
Brianza e sulle attuali condizioni del suo mercato mostra che 41.500 t/anno di
materiali legnosi localmente prodotti sarebbero disponibili per il riscaldamento
all’interno del distretto (Riva, 2006). In tabella 14 sono riportate le diverse classi
di biomassa per i diversi usi energetici e le rispettive quantità.
Tabella 8.14 - Biomassa legnosa e relativa energia ricavabile in Brianza
Classe t a.r./anno Umidità (%) GWh/anno
BV a 10.350 40 24,4
BT b 31.150 15 119,6
Totale della biomassa legnosa 41.500 144
a
BV: biomassa legnosa vergine derivante dell’agricoltura, dalle foreste e dalla manutenzione del
verde urbano.
b
BT: biomassa legnosa trattata proveniente dall’industria del legno, imballaggi e legno usato,
qualche volta leggermente contaminata da composti chimici ma rispettante le normative vigenti.
Fonte: Riva, 2006
Per questa biomassa lo studio diretto da Riva (2006) riporta anche il valore in
termini di prezzo (tab. 15).
Tabella 8.15 - Prezzo della biomassa
Biomassa Unità Valore (IVA esclusa)
BV, umidità 40%, LHV 2,338 kWh/kg a.r. €/t 45
€/MWh 19,251
BT, umidità 25%, LHV 3,305 kWh/kg a.r. €/t 40
€/MWh 12,104
I prezzi si riferiscono al cippato consegnato all’impianto.
Fonte: Riva, 2006
8.3.1. Aspetti economici relativi al mercato delle biomasse
I prelievi di legna per combustibile sono significativamente aumentati negli ultimi
anni. Questo trend mette in evidenza come detto mercato sia in espansione se
confrontato, invece, con quello della legna da opera che nell’ultimo decennio si è
mantenuto costante per quanto riguarda le quantità utilizzate (Ciccarese et al.,
2003)
210

A causa dei fattori descritti qui a seguire (con rispetto al caso del cippato), dei
veloci cambiamenti in atto nell’impiego delle biomasse legnose in Italia e dei
ritardi nella creazione di osservatori di mercato e di sistemi di monitoraggio dei
prezzi, il mercato delle biomasse legnose è caratterizzato ancora da scarsa
trasparenza (tipica dei nuovi mercati in formazione e in rapida evoluzione).
Inoltre, la mancanza di chiari sistemi di classificazione delle biomasse (e di
assortimenti relativamente omogenei come il cippato), non favorisce il confronto
delle quotazioni, non offre garanzie agli operatori economici e crea alti costi di
transazione (Francescato et al., 2004 in Antonini e Francescato, n.d.).
L’attuale mercato del cippato è caratterizzato da notevoli elementi di complessità
e disomogeneità territoriale. Sostanzialmente (Francescato et al., 2004 in Antonini
e Francescato, n.d.):
- vi sono forti condizioni di competizione tra la destinazione per l’uso
energetico e quella per altri impieghi (pannelli truciolari e produzione
di paste a uso cartario);
- il cippato è caratterizzato da costi di produzione molto disomogenei.
Agli estremi ci sono il cippato proveniente da boschi impervi (quindi
costi di produzione molto elevati) e la centrale elettrica che effettua un
servizio di smaltimento del legno contaminato ricevendone in cambio
un compenso;
- notevole è la diversificazione degli utilizzatori finali, aventi anche
diverse propensioni di spesa. La “disponibilità a pagare” per l’acquisto
del cippato è, infatti, ben diversa tra i diversi settori energetici. Nel
corso del 2003 sono stati rilevati prezzi di mercato nel range di 0-20
€/msr 128 (tabella 16);
- mancanza di forme contrattuali standardizzate che definiscano la
qualità del combustibile e il suo prezzo in base al contenuto
energetico 129 . Ad oggi il cippato è venduto a volume e spesso il minor
prezzo non corrisponde necessariamente a un minor costo dell’energia
ricavabile e quindi a un concreto risparmio complessivo per
l’utilizzatore.
128 Metro stero alla rinfusa (msr)
129 Il contenuto energetico è valutabile in base al peso e al contenuto idrico (w%)
211

Tabella 8.16 - Prezzi indicativi del cippato rilevati in alcune piazze italiane nel 2003
Settore energetico Prezzo a
Piccoli e medi impianti termici (< 1 MWt)
- cippato da bosco
- cippato da industrie del legno
212
(€/msr)
Prezzo a
(€/t c )
15-20 60-80
10-13 40-52
Grandi centrali di teleriscaldamento (1-10 MWt) b
7-10 28-40
Cogeneratori e centrali elettriche (> 10 MWt) 0-5 0-20
a
escluso il trasporto che mediamente ha un costo pari a € 1/km con un camion da 90 msr
b
Impiego di legno non contaminato e proveniente per lo più dall’industria del legno
c
Ipotizzando che 1 msr equivalga mediamente a 0,25 t.
Fonte: Francescato et al., 2004 in Antonini e Francescato, n.d.
Il costo di produzione della biomassa di origine forestale (ossia il costo che
dev’essere sostenuto dalle imprese agro-forestali che se ne occupano) è
determinato per la maggior parte dai seguenti fattori:
- costo di approvvigionamento in bosco del materiale legnoso (taglio,
allestimento, esbosco, …);
- trasporto;
- stoccaggio.
Per quanto riguarda i costi di trasporto e stoccaggio la variabilità è
particolarmente alta, dipendendo essi da molteplici variabili (distanza di trasporto,
automezzo impiegato, costo orario operai, ecc.). Per gli altri costi è invece
possibile riportare dei valori medi indicativi relativi (tab. 8.17).
Tabella 8.17 - Costi indicativi delle operazioni dei cantieri forestali
Filiera produttiva Abbattimento e allestimento Esbosco Totale
€/t €/t €/t
Ceduo – taglio raso 14-20 11-15 25-35
Interventi in fustaia 30-42 17-19 47-61
Diradamento di fustaia 17-23 17-19 34-42
Filari agricoli 12-14 16-18 28-32
Fonte: Gelleti et al., 2006
Sempre in letteratura è stato possibile ritrovare anche alcune indicazioni
riguardanti i quantitativi di biomassa producibili, i prezzi e i costi di produzione.
La tab. 8.18 mostra alcuni valori medi dei quantitativi di biomassa legnosa che
possono essere ricavati da diversi tipi di sistemi verdi e i relativi costi.
Tabella 8.18 - Principali modalità di produzione di biomasse legnose e costi dei
combustibili ricavati
Boschi Operazioni Filari SRF Sottoprodotti Raccolta
cedui colturali
industriali differenziata
Produttività 2-3 t/ha/a n.d. 8-11 6-15 t/ha/a (1,5-1,8 coeff.
n.d.
t/100
ml
s.s. conversione)
Prezzi (€/t) 40-60 n.d. 20-
35
n.d. 15-20 2,5
Turni (anni) 12-25 Ogni 5-15 4-… 3-5 n.d. n.d.
Fonte: Ciccarese et al., 2003, riadattato

Come già accennato precedentemente, la produzione di pellet a partire dalla
biomassa richiede investimenti economici consistenti (a causa dei macchinari
indispensabili per la realizzazione del prodotto) e pertanto non suole essere una
attività di produzione scelta dalla aziende agro-forestali (particolarmente se di
piccole dimensioni). Si ritiene comunque utile segnalare (tab. 8.19) quali siano
indicativamente i costi di produzione del pellet.
Tabella 8.19 - Costo di produzione del pellet in funzione della tipologia di materia prima
Dimensione
pellettificio
Tipologia di
biomassa
Operazioni
preliminari
necessaria
Costo della biomassa
(€/t)
Consumo energetico
(kWh/t)
Costo dell’energia
impiegata (€/t)
Valore impianto a
nuovo (€)
Valore impianto finale
(€)
Residui legnosi autoprodotti
(segatura secca e trucioli)
Impianto 1 Impianto 2 Impianto 3
Piccola Media Grande
213
Acquisto differenti
tipologie di biomassa
Frantumazione Frantumazione,
Essicazione
Acquisto
segatura
asciutta
-
0 20 60
110 200 110
17,49 31,80 15,90
146.000 1.320.000 2.000.000
9.730 88.000 100.000
Costo di
ammortamento
(€/anno)
13.627 123.200 190.000
Produzione annua (t) 400 6.000 25.000
Costo di
ammortamento (€/t)
34,07 20,23 7,60
Costo del personale
4 15 12,10
(€/t)
Costo totale di
produzione (€/t)
55,53 87,03 95,60
Fonte: Paniz e Pettenella, 2004, in Gelleti et al., 2006
Il Comitato Termotecnica Italiano (CTI) indica poi un costo di produzione del
pellet compreso tra 50 e 160 €/t contro un prezzo all’ingrosso compreso tra 110 e
210 €/t e un prezzo al dettaglio tra 210 e 300 €/t (CTI, 2004, in Gelleti et al.,
2006)
Infine, per avere un’idea dei prezzi di mercato dei combustibili derivanti da
biomasse (e del loro confronto rispetto ai combustibili di origine fossile) si
rimanda alla tabella 8.20.

Tabella 8.20 - Prezzo unitario dei diversi combustibili disponibili sul mercato rapportati al
potere calorico espresso in KWh
Combustibile Prezzo unitario Potere calorico Prezzo KWh Prezzo 100 kWh
Gasolio 0,96 €/l 10 KWh/l 0,096 €/KWh 9,6 €
Gas liquido 1,59 €/kg 11,9 KWh/kg 0,133 €/KWh 13,3 €
Gas metano 0,666 €/m 3 9,79 KWh/m 3 0,068 €/KWh 6,8 €
Pellets 0,28 €/kg 4,8 KWh/kg 0,059 €/KWh 5,9 €
Legna a pezzi (mista) 0,12 €/kg 4,32 KWh/kg 0,028 €/KWh 2,8 €
Cippato (umidità 30%) 0,054 €/kg 3,40 KWh/kg 0,0158 €/KWh 1,58 €
Fonte: Denti et al., 2006
Oltre ai ricavi netti derivanti dalla differenza tra costo di produzione e prezzo di
vendita sul mercato, si segnala che ulteriori possibilità di ricavo sono offerte della
recente politica volta a stimolare la produzione di energia elettrica a partire da
fonti rinnovabili. Ovviamente tali ricavi aggiuntivi riguardano solo il caso della
produzione dell’energia dalle biomasse, e non la semplice produzione delle
biomasse e la loro trasformazione in combustibile.
Si stanno infatti iniziando a diffondere forme di incentivo basate su
meccanismi di mercato (Certificati Verdi, CV, e Titoli di Efficienza Energetica,
TEE, detti anche Certificati Bianchi) e credito fiscale. Si tratta di un settore nuovo
e in cui i valori sono ancora in fase di definizione, tuttavia si riportano alcuni
valori reperiti in letteratura (Riva, 2006):
- Certificati Verdi (CV), valore di mercato (al 2005) di 108,92 €/MWh.
La durata di base è pari a 8 ani, con un’estensione aggiuntiva di 4 anni
a valore ridotto del 60%. I CV vengono anche dati per la produzione
tramite cogenerazione usando combustibili tradizionali e ciò crea una
forma di competizione non equilibrata.
- Titoli di Efficienza Energetica (TEE), sono applicabili per il risparmio
nell’uso finale del calore. La fonte energetica rinnovabile è considerata
come un contributi libero, attualmente remunerato con 8,6 €/MWk con
una durata di 5 anni.
- Credito fiscale all’utente finale: consiste in un’importante (25,8
€/MWh) ma aleatoria tariffa di sconto assegnata all’utente finale.
All’incirca 10,3 €/MWh sono stabiliti per legge ma i rimanenti 15,5
€/MWh sono confermati anno per anno.
8.4. Casi di studio dalla letteratura
Si è scelto di concentrarsi su casi studio relativi alla produzione di biomassa da
sistemi verdi in aziende agricole poiché è probabile che questo sarà il sistema più
comunemente messo in pratica nell’ambito del progetto “10.000 ha”. Anche
qualora le operazioni di produzione non fossero affidate a aziende agricoloforestali
private, le modalità organizzative saranno probabilmente molto simili e
214

così anche costi e ricavi. È infatti altamente improbabile che parte dei 10.000 ha
di sistemi verdi siano creati appositamente per la produzione esclusiva di
biomassa a fini energetici (fatto che implicherebbe il raggiungimento di livelli
produttivi ben diversi e l’uso di tecnologie specifiche per le utilizzazioni e,
conseguentemente, anche differenti costi e ricavi).
8.4.1. Caso di studio relativo a un’azienda della Pianura Padana (Guidi, 2006)
L’analisi riguarda un’azienda agricola situata nella Lomellina (Lombardia) e
comprendente 150 ha coltivati a cereali e foraggere e un allevamento di bovini da
latte. È stato effettuato uno studio di fattibilità per convertire i terreni in
coltivazioni di biomassa legnosa a rapido accrescimento.
Il progetto ha previsto l’impianto di 140 ha con pioppo bianco (sesto d’impianto 3
x 2 e cicli di campo di 5 anni). I dati relativi all’utilizzazione di circa 45 ha
riportano i seguenti valori (tab. da 8.21 a 8.23):
Tabella 8.21 - Costo di raccolta del pioppo
Operazioni Costi
(€/t)
Cantiere di tipologia forestale, taglio e cippatura 10,00
Trasporti aziendali 2,48
Carico con pala 0,76
Trasporto 6,00
Totale 19,24
Tabella 8.22 - Produzione di cippato a
Quantità 92,00 t/ha
Prezzo cippato reso 40,00 €/t + IVA 20%
a Cippato con contenuto d’acqua medio pari al 50%
Tabella 8.23 - Bilancio di coltivazione su ciclo di 5 anni
(e per un impegno complessivo ventennale)
€/ha per ciclo €/ha per anno
Operazioni di impianto - 812,90 - 162,58
Cure colturali - 1.214,00 - 242,80
Costi di gestione aziendale - 1.286,00 - 257,20
Costi di raccolta - 1.770,00 - 354,00
Totale costi - 5.082,90 - 1.016,58
Ricavi produzione di cippato (92 t/ha) + 3.680,00 + 736,00
- 1.402,90 - 280,58
Contributi PSR (misura H) + 5.400,00 + 1.080,00
Ricavo finale + 3.997,10 + 799,42
215

8.4.2. Caso di studio relativo alla produzione di biomassa legnosa a fini
energetici in aziende agricole della provincia di Padova (Francescato et al.,
2004)
In questo studio sono state considerate 30 aziende agricole della provincia di
Padova, così ripartite in tre zone territoriali: 10 aziende nei comuni dell’alta
pianura padovana, 9 in quelli della zona centrale e 11 nei comuni della bassa
padovana. In tab. 8.24 e 8.25 sono riportate la distribuzione per classi di superficie
e gli indirizzi produttivi.
Tabella 8.24 - Distribuzione del numero di aziende campione per classi di superficie
Classe di superficie N° aziende agricole
Sup. > 100 ha 2
50 ha < sup. ≤ 100 ha 2
25 ha < sup. ≤ 50 ha 9
10 ha < sup. ≤ 25 ha 6
5 ha < sup. ≤ 10 ha 9
Sup. ≤ 5 ha 2
Tabella 8.25 - Principali indirizzi produttivi delle aziende agricole campione
Indirizzi produttivi N° aziende agricole
Seminativi 26
Allevamento zootecnico 14
Viticoltura 14
Colture foraggere (prati stabili) 8
Agro-ambiente e forestazione 4
Agriturismo 4
Frutticoltura 3
Colture orticole 2
Maneggio 1
In tutte le aziende tranne una vi sono apparecchi termici alimentati con legna da
ardere che sono per lo più a rendimento termico medio-basso. Solo in quattro casi
c’è una caldaia.
Nella maggior parte dei casi l’uso della legna per il riscaldamento è integrato
con quello di combustibili fossili (il 54% usa gasolio e il resto metano) mentre sei
aziende usano esclusivamente legna.
Il consumo di legna da ardere è riportato in tab. 8.26.
Tabella 8.26 - Consumo di legna da ardere nelle aziende campione
Zona territoriale Consumo medio
(t/anno)
Alta padovana 18,5
Zona centrale 7,9
Bassa padovana 10,4
Media provinciale 12,5
216

Nel 67% dei casi la legna derivante dalle siepi presenti in azienda è destinata
esclusivamente all’autoconsumo e nel 70% dei casi la legna utilizzata negli
apparecchi termici in azienda proviene esclusivamente dai sistemi arborei
aziendali.
I tipi di sistemi verdi presenti all’interno del campione di aziende sono riportati in
tab. 8.27.
Tabella 8.27 - Sistemi verdi presenti nel campione
Tipo di sistema verde Estensione complessiva
(ha)
Bosco collinare 10,6
Sistemi arborei a pieno campo (boschetti e arboreti da legno) 81,2
Sistemi arborei lineari (siepi campestri e bande boscate) 76,8 km
I sistemi verdi sono stati classificati secondo due criteri:
1) possibilità di effettuare utilizzazioni razionali (mediante sistemi di
meccanizzazione moderni ed efficienti) o irrazionali;
2) capacità di produrre biomassa legnosa a uso energetico, tre le sottoclassi
individuate:
- prevalenza di specie arboree a massa volumica elevata (mve) idonee
alla filiera della legna da ardere (robinia, platano, olmo campestre,
frassino ossifillo);
- prevalenza di specie arboree a massa volumica bassa (mvb) idonee alla
filiera del cippato (salice bianco, pioppo nero, pioppo bianco, ontano
nero);
- prevalenza di specie arboree a massa volumica media (mvm) con
composizione mista.
Il 46% delle siepi (ca 34 km) risulta razionale, e di questo il 60% è del tipo mve,
mentre il resto è mvb. Il restante 54% delle siepi (ca 40 km) risulta invece
irrazionale. L’82% degli arboreti a pieno campo (ca 67 ha) risulta razionale e del
tipo mve; mentre il rimanente 18% risulta irrazionale e necessita di interventi di
miglioramento piuttosto intensi. I turni di taglio ritenuti più idonei sono di 5 anni
per le siepi e di 10-15 anni per arboreti e boschetti. Nei sistemi razionali mve si è
ipotizzato che il 70% della biomassa sia destinabile alla produzione di legna da
ardere e il 30% a quella di cippato. Nei sistemi razionali mvm si è ipotizzato che il
50% della biomassa sia destinabile alla produzione di legna da ardere e il 50% a
quella di cippato. Nei sistemi razionali mvb si è ipotizzato che il 100% della
biomassa sia destinabile alla produzione di cippato. Le produttività medie sono
riportate in tab. 8.28.
217

Tabella 8.28 - Produttività media a maturità dei sistemi arborei razionali
Sistemi arborei Produttività min Produttività max Produttività media
Lineari 4,2 t/100 ml 7 t/100 ml 5,4 t/100 ml
A pieno campo 41,7 t/ha
Boschi collinari 108 t/ha
Potenzialmente, tutte le aziende potrebbero raggiungere l’autonomia nella
produzione di energia termica e inoltre assegnare ogni anno una quota consistente
della propria produzione legnosa alla filiera della legna da ardere e a quella del
cippato.
Estendendo i dati rilevati a scala provinciale e considerando che la superficie
agricola è di circa 150.000 ha 130 , considerando i soli sistemi arborei lineari
razionali, il comparto agricolo padovano potrebbe produrre ogni anno circa
160.000 t di biomassa combustibile (circa 100.000 t di legna da ardere e 60.000 di
cippato).
Due cantieri sperimentali hanno consentito di determinare i costi di produzione
(tab. 8.29), in particolare:
a) Cantiere “Grantortino”: produzione di legna da ardere e cippato con
finalità di autoconsumo e valorizzando le attrezzature presenti in azienda;
siepe razionale di platano (Platanus acerifolia), 350 ml con polloni di 6
anni;
b) Cantiere “Villa Estense”: produzione di cippato con un livello intermedio
di meccanizzazione, in una logica di attività per conto terzi e finalizzata
alla commercializzazione del combustibile; siepe razionale di platano
(Platanus acerifolia), 390 ml con polloni di 6 anni.
Le tabelle da 8.30 a 8.32 riportano invece i dati relativi alle caratteristiche dei
filari dei due cantieri a i rispettivi costi orari di manodopera e macchinari.
130 Prendendo in considerazione i dati medi di densità e produttività, ossia: 100 ml di siepe per
ettaro e 5,4 t ogni 100 ml, con turno di 5 anni.
218

Tabella 8.29 - Costi di produzione dei due cantieri
Cantiere Prodotto Operazione Voci di
costo orario
Grantortino Legna
da
ardere
Villa
Estense
Abbattimento,
allestimento e
concentramento
Manodopera
(2 operai)
Motosega
Trasporto Manodopera
(2 operai)
Trattrice +
carro
Cippato Abbattimento Manodopera
(2 operai)
219
t/h €/h €/t
w =
52%
€/t
w =
35%
0,46 27,04 58,78 70,8
2
2,2 40,61 18,46 22,24
Prezzo
di
mercato
€/t
Totale 67,65 77,24 93,06 120
Motosega
Cippatura Trattrice +
cippatrice (2
operai)
Cippato Abbattimento Gru +
cesoia
Naarva (1
Carico,
trasporto e
scarico
1,38 27,04 19,59 23,61 Cippato
w =
35%
2,05 52,90 25,80 31,09
Totale 79,94 45,40 54,70 65
operaio)
Gru + pinza
+ trattrice (1
operaio)
Cippatura Trattrice +
cippatrice (1
operaio)
3,2 49,56 28,31 34,10 Cippato
w =
35%
4,5 41,02 9,12 10,98
8,0 55,20 6,90 8,31
Totale 145,78 44,32 53,40 65
I costi di produzione (€/t) sono stati riferiti anche al contenuto idrico commerciale (w= 35%) e sono
stati ottenuti dividendo i costi orari (€/h) di ogni singola operazione per la sua produttività oraria (t/h)
Tabella 8.30 - Caratteristiche dei filari di prova dei due cantieri
Grantortino
Villa Estense
(autoconsumo) (commercializzazione)
Età (anni) 6 6
Distanza ceppaie (m) 2,2 2,6
Diametro medio a 1,3 m (cm) 8,2 8,8
N° polloni per ceppaia
Con Ø 1,30 > 5 cm
5,5 6,4
N° polloni per ceppaia
12,3 13,6
Con Ø 1,30 < 5 cm
Contenuto idrico w (%) 53 51
Massa volumica (kg/m 3 ) 1.193 -

Tabella 8.31 - Costo orario della manodopera e delle macchine – Cantiere Grantortino
Costo
(€/h)
Manodopera 12,50
Motosega 2,04
Trattrice 15,13
Cippatrice 12,77
Rimorchio 0,48
Tabella 8.32 - Costo orario della manodopera e delle macchine – Cantiere Villa Estense
Costo
(€/h)
Manodopera 16,00
Gru + cesoia Naarva 17,86
Gru + pinza 8,96
Trattrice 15,70
Cippatrice 23,50
Come si può vedere dai risultati esposti in tab. 8.29 il costo di produzione della
biomassa legnosa ad uso energetico (sia in forma di legna da ardere che di
cippato) nelle aziende agricole offre un buon margine di guadagno rispetto ai
prezzi di mercato e rende quindi conveniente la produzione non solo ai fini
dell’autoconsumo ma anche della vendita a terzi.
8.4.3. Calcolo teorico della superficie forestale necessaria per riscaldare un
edificio (Magnani e Cantoni, 2005)
Si stima che per riscaldare un edificio siano mediamente necessari 30-50 kWh/m 3 .
Prendendo in considerazione un fabbisogno medio di 40 kWh/m 3 per un
edificio di 9.000 m 3 saranno necessari 360.000 kWh/anno. Considerando un
potere calorifico medio del cippato (w = 25%) pari a 3,7 kW/kg ossia 750
kWh/m 3 stero.
Per riscaldare l’edificio saranno quindi necessarie 97,3 t di cippato. Ipotizzando
che 1 m 3 di legna dia 620 kg di cippato (w = 25%), il fabbisogno di biomassa
legnosa dell’impianto sarà di 155,7 m 3 /anno. Nel presente caso di studio si
considera, per i boschi dell’Appennino, un dato di incremento medio di circa 4
m 3 /ha per anno. Su questa base, per soddisfare il fabbisogno energetico servirebbe
una superficie di bosco di circa 39 ha (tagli di utilizzazione). Riassumendo, per
riscaldare a cippato un volume di 9.000 m 3 servirebbe il legname proveniente dai
tagli di utilizzazione di all’incirca 39 ha di bosco.
220

8.5. Conclusioni
Alla luce delle considerazioni e dei dati riportati nei precedenti paragrafi, si può
dunque vedere come effettuare delle valutazioni relativamente alle possibilità di
reddito derivanti dalla produzione di biomasse legnose sia estremamente difficile,
soprattutto a livello generale. Troppe infatti sono le variabili in gioco (dalla
capacità produttiva dei diversi sistemi verdi, ai costi per la raccolta e la
commercializzazione della biomassa, alla domanda di mercato tanto dei
combustibili da fonti rinnovabili quanto di quelli fossili).
Certamente il trend attuale della domanda di biomasse ad uso energetico è in
crescita e quantitativi di biomasse aggiuntivi rispetto a quelli attualmente prodotti
(a livello tanto nazionale come lombardo) saranno sicuramente assorbiti dal
mercato.
Non va tuttavia sottovalutato che i costi per la produzione di tali biomasse non
sempre sono coperti dai ricavi (si veda ad esempio il caso di studio 8.4.1. nel
quale il ricavo netto è positivo solo grazie agli introiti derivanti dai finanziamenti
del PSR) e che valutazioni specifiche devono essere effettuate caso per caso.
221

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Unità di misura energetiche usate nel testo
• Kcal (chilocaloria) = quantità di calore necessaria a riscaldare in
chilogrammo di acqua di un grado centigrado
• kWh (chilowattora) = quantità di calore consumata da una piastra da
cucina in un'ora
• MW = Mega Watt
• Tep = Tonnellata equivalente di petrolio
236

Appendice

239
Paper / luogo
Krieger,
2001,
valori
globali per
foreste
temperate
(US
1994$/acr
e 131 )
Pearce e
Pearce
(2001)
VET
131 Conversione 2.471 acri/ettaro
Tabella A1 - Valori economici e paper in letteratura che contengono stime dei valori per diverse fra le tipologie indicate
Legno
Fuelwood/ charcoal
Prodotti
forestali non
legnosi
(funghi/ tartufi)
Valori d’uso diretto Valori d’uso indiretto
Informazione
genetica
Per l’agricoltura
Farmaceutica
Ricreazione/
turismo
Ricerca/educazione
Culturale/ religiosa
Segue
Conservazione del
suolo
Water supply
Watershed functions Cambiamento climatico
globale
10,1 20,2 n.a n.a 14,6 0,8 0,0-4,0 n.a. 0,0 1,6 35,6 n.a.
-4000 to
+700
(NPV) a
- small - 80 -10 to +50 90-400 ?
Water quality
Flood/ strom
protection
Fisheries protection
Sequestro di
carbonio
Fissazione del
carbonio
Biodiver
sità

240
Continua Tebella A1
Croitoru,
2006,
foreste
mediterran
ee (valori
mostrati per
Italia)
Nunez,
2006, Cile
(foresta
temperata)
Starbuck et
al, 2004,
US
132 Travel cost method
173€ per
ettaro, 73€
pro capite
36$ tutti I
prodotti,
Funghi
principale 132
20-50€ per ettaro
anno, 8% TEV
Per m3:
0,025-
0,066
Per
famiglia:
5,8-15,4
Per
ettaro
162-61
$ più
elevato
in estate
45-150€ per
ettaro (50%
TEV)
1-60€ per
ettaro
Segue

241
Continua Tabella A1
Matero
2006,
Finlandia
Raunikar,
2006,
Notaro,
Paletti,
Raffaelli,
2003
Lavazè
forest in
Trentino
99,1 ettari
Notaro
Paletto,
2004,
Trentino
825 milioni €
(tutti i prodotti
(97) delle
foreste
150 $ per
anno per
ettaro
(costi
opportunità)
133 hydro-geological soil protection: valore preminente in foreste
Turismo: 2700
milioni€
All nn timber
services (xmas
trees, piante,
etc,,other
recreational): 825
(97 prodotti della
foresta)
WTP media: 2,64€
(322-500€ per
ettaro in base a
stime delle visite)
200
Milioni
€
(nutrie
nt
retenti
on)
hydro-geological
soil protection 133 :
73-199€ per
ettaro
Da survey: range
da 81 a 3377€
per anno per
ettaro
Studio loro: 184€
per ettaro
Segue

242
ContinuaTabella A1
Gios e
Goio
(2005),
commune
di Oulx e
Foreste
friulane,
Italia (€
ha/anno)
Merlo e
Croitoru
(2005)
Gios e
Goio
(2003),
Trentino
Alto
Adige,
Italia
Strange
et al.
(1999)
254 € ha
/ anno
inclusi 3
€/ha per
valori di
opzione,
lascito e
esistenz
a
0,323
milioni
di lire
per
ettaro/a
nno
40,01 e
137,4
33,48 e 27,9;
pascolo = 2,7
per Oulx;
fauna
selvatica =
1,45 per Oulx
81 €/ha 23 €/ha;
pascolo =
7€/ha
2988 $/ha e
3143 $/ha
rispettivame
nte per
foresta
paesaggisti
ca e foresta
ricreativa
17,2 € e ,4 €
per ha per
anno
rispettivament
e per TAA e
FVG
a landscape, recreational and wildlife values
b nation-wide average
b consumer surplus by contingent valuation and travel cost methods
55,16 e 158,9 183,28 e 1864,5
(protezione
idrogeologica)
20 €/ha; caccia 8
€/ha
104
€/ha
(protez
ione
dei
versan
ti)
7,36 e 24,9
8 €/ha
21885
$/ha e
22630
$/ha
(tasso
di
sconto
annual
e 2%)

243
Tabella A2 - Valori economici e paper in letteratura che contengono stime dei valori per la funzione ricreativa/turistica e/o amenity, biodiversità
oppure valori d’opzione, valori di esistenza o VET (valore economico totale)
Paper/luogo
Metodo
Valori d’uso diretto Valori d’uso indiretto
Ricreazione/ turismo Bio-diversità Amenity (locale)
Valori d’opzione
Krieger, 2001, valori globali
per foreste temperate
(US 1994$/acre 134 )
Pearce e Pearce (2001) small 70?
12-45
Loomis et al (2003)
Stati Uniti (3 stati)
134 Conversione 2.471 acri/ettaro
135 812.2 foreste tropicali.
CVM
Valori di
esistenza
VET (valore
economico totale)
122,2 135 $ per acro
Programma di
Riduzione rischio di
incendio
208-417$ per anno
per famiglia
Segue

244
Continua Tabella A2
Rekol & Pouta, 2005
Finlandia
Kooten et al., 2001
Svezia
(anno 1992)
CVM Disponibilità a
pagare per
scenari
certi/incerti:
misura della
avversione al
rischio
CVM
Valori: hiking,
funghi, crescita
della foresta
WTP più alta per
scenario incerto;
9,25 -13,29€
Disponibilità a
pagare per
mantenere la
foresta come ora
nella visita
effettuata
3000-3500 sek
annui
Segue

245
Continua Tabella A2
Marangon & Tempesta,
2004,
Italia
Gios e Goio (2003), Trentino
Alto Adige, Italia
Marangon e Gottardo
(2001). Friuli Venezia Giulia,
Italia
Asciuto et al. (2004),
Riserva/Bosco di Santo
Pietro, Sicilia, Italia
Tyrvainen, 2001, Finlandia
Caparros et al., 2003
Spagna, bosco di pini, 1966
CVM
CVM
74-206 FIM per
mantenere area:
aggregato 0,28-
1,79 milioni di
FIM annui
14€ mediana
24€ media per
anno/individuo
CVM: 219-250€ per
anno/individuo
665,8€ per ha/anno;
aggiungendo a questo
valore i benefici
estrattivi diretti (legno
e prodotti sottobosco)
si ottiene 722,6€ per
ha/anno
0,323 milioni di lire
per ettaro/anno
0,724 milioni di Lire
per ettaro/anno
712€-934€ per ha
Segue

246
Continua Tabella A2
Kniivila, 2002,
Finlandia 136
Hanley et al., 1998, UK
CE
Knook, Moog, 2005, 483-
607€/ha/anno
(costi
opportunità)
Leppanen et al., 2005
136 Paragone tra valori locali e regionali della preservazione
113 mediana per
anno individuo,
289 la media
(233 la locale)
1.000.000€
compensazione
annua (costi
opportunità per
3% area da
conservare),
270.000 ettari
CE:£38,15/famiglia/an
no (tre attributi
valutati: shape,
species, felling: 13,
17, 12£ media)
Segue

247
Continua Tabella A2
Mill et al., 2006
CVM
Pouta, 2005 CVM
Matero, 2006, Finlandia
Garrod e Willis, 1997, UK
CVM
Tyrvainen, 2001, Finlandia 42-53 FIM 137 per uso
un mese
visita di 2 ore: 9-17
FIM
137 FIM (0,17€)
“politica di
cutting
sostenibile”
241-388 FIM per
individuo
MWTP 1%
aumento
dell’area: 0,11-
0,44£ per
individuo anno
Valore conservazione
su 19 caratteristiche
(CVM), per foreste
Mixed, natural, pine:
38, 46, 27€ per
individuo (WTP
marginale)
TEV (solo uso): 2659
mil. €
Segue

248
Continua Tabella A2
Boxall &
Adamowicz, 1996,
Canada
Caparros et al., 2003
Spagna, bosco di pini,
1966 ettari
CVM
e CE
Caccia ricreativa
CVM 69$ per trip
(“improvement
population);
3,46$ per trip CE
CVM WTP media e
mediana per visita:
14€ 138
Tempesta e Thiene, Italia 350€ per ha valore
totale ricreativo 139
Loomis, 2004 Hiking, 12-55$ per
visita
Scarpa et al., 2000,
Irlanda
(forete irlandesi)
Holgen et al., 2000,
Svezia
1-1,50£ per
visita 140
1000-6000 sek
valore totale
annuo 141
5% del prezzo
immobili dopo
un incendio
138
Results show that timber and recreation are, by far, the most relevant activities in the forest.
139
Sommando valori da TC e CVM.
140
½ milione di £ annuo senza non use values, valore scontato al 3% pari a 19 milioni di £.
141
Valore ricreativo in base a stand type e landscape, foresta boreale, area non specificata, 180000 persone come utenti. Metodo: costi opportunità.
Segue

249
Continua Tabella A2
Christi, Hanley, Hyde, 2006,
UK
CE Valore incremantale
8-23£ molto
eterogeneo 10£
medio 142
Boxall & Adamowicz, 2004 3-21$ per trip 143
Bennett, 1995, UK (Windsor
forest, UK,1000 ettari)
Hanley e Ruffel (1993),
foreste britanniche
Bennett (1995), 2 parchi
nazionali australiani (Dorrigo
e Gibraltar Range)
Everitt (1983), Kauaeranga
Valley, NZ
Gillispie (1997), Budderoo
National Park, Australia
Willis e Garrod (1991)
CVM WTP per visita
(accesso) 1,11£ 144
HTC e
CVM
5 £1990 per visita
per famiglia; 2,19
£1990 per visita per
adulto
TC 34 e 19 A$1995 per
anno (valore attuale
di visite future)
TC 4,33 NZ$ per visita
di gruppo (per
veicolo)
TC 28 e 44 AUS$1995
(il secondo valore
include il costo
opportunità del
tempo)
TC 1,43-2,60 £ e 0,06-
0,96 £ per persona
per visita
rispettivamente con
TC zonale e TC
individuale
142 Presentano anche una survey della letteratura: 0,046-1.55£ per visita, Scarpa 2003: 1.6-2.78£; TC: 0.07-3.91£
143 “loss of value of the trip from wilderness decrease”.
144 tassa-donazione addizionale 14.25-26£
Segue

250
Continua Tabella A2
Tempesta et al. (2002),
Veneto e Friuli Venezia
Giulia
Lehtonen 2003, Finlandia
Mansfield et al. (2005)
Tyrvainen (1997), oensuu,
Finalandia
Tyrvainen e Vaananen
(1998)
48,3 €/ha e 357,2
€/ha benefici
ricreativi per gita
60-233 per
familia pr
anno 145
Impatto sul
valore delle
abitazioni di
diverse tipologie
di verde
urbano 146
HM Un aumento
della distanza di
100 metri da
un’area
ricreativa
afforestata (da
un corso
d’acqua in area
afforestata)
diminuisce il
prezzo di un
appartamento di
42 FIM al m2
(154 FIM al m2)
CVM 108-141 FIM per
stagione
11,240 – 37,360
FIM/ha/anno
145 Programma di conservazione della biodiversità.
146 Valori incrementali. Una maggiore forest cover del 10% aumenta il valore di $ 800. tra le greenness variables, “adjacency to aprivate forest block” ha l’effetto
maggiore, con un aumento del valore di $ 8000, su di un prezzo medio per immobile di 137630 $
Segue

251
Continua Tabella A2
Tyrvainen e Miettinen
(1998), Salo, Finalandia
Powe et al (1997), New
Forest, England
Praestholm et al. (2002),
foresta Drastrup
(recentemente piantata),
Danimarca
McPherson et al. (1999),
alberi in viali e parchi di
Modesto e Santa Monica,
California, USA
McPherson e Simpson
(2002), alberi in viali e parchi
di due città californiane,
Modesto e Santa Monica
le abitazioni con
vista sulla foresta
urbana costano il
44,9% in più delle
abitazioni
equivalenti senza
vista mentre il
valore delle
proprietà decresce
del 5,9%
allontanandosi di un
km dalla foresta
Entro 100 m
dalla foresta il
valore
dell’abitazione
aumenta di UK £
540
HP benefici pari a
17.500 € per ha
di terreno
afforestato (i
costi risultano
invece pari a
8.900€ per
ha) 147
147 E’ stato incluso anche il reddito perduto da eventuale uso alternativo agricolo.
Per ogni dollaro
investito in
management
degli alberi, i
residenti
ricevono 1,85 e
1,52 dollari in
benefici annuali
Segue

252
Continua Tabella A2
McPherson et al. (2005)
alberi in 5 città statunitensi
(Fort Collins, Colorado;
Cheyenne, Wyoming;
Bismarck, North Dakota;
Berkeley, California; and
Glendale, Arizona
Thorsnes (2002), Michigan,
US
HP
a fronte di una
spesa annua di
13-65$ per
albero, i benefici
risultano fra 31$
e 89$ per
albero. Per ogni
dollaro investito
nel
management, i
benefici annui
rientrano in un
range di 1,37-
3,09$
i terreni 148
edificabili
contigui alle
aree preservate
vengono venduti
con un plus che
oscilla fra
5.800$ e 8.400$
(pari al 19% e
35% del prezzo
del terreno)
148 Lots range in size from about one third to five-thirds acre, and sale prices range from 14,000$ to almost 50,000$; houses range in size from 1,200 square feet to almost
3,000 square feet, and sale prices range from 83,000 $ to 333,000 $. One acre is equal to 43.56 thousand square feet.
Segue

253
Continua Tabella A2
Kim e Johnson (2002)
McDonald-Dunn Forest in
Oregon, USA
Johnson et al. (1994)
McDonald-Dunn Forest in
Oregon, USA
Kim e Wells (2005),
Flagstaff, Arizona, USA
Windle and Cramb (1993),
Pine Mountain riserve,
Australia
HP Perdita di valore
delle abitazioni a
vista di un taglio
forestale pari a
724 $1995 per
anno
CVM Disponibilità a
pagare dei
proprietari
residenziali per
evitare un taglio
forestale pari a
380 $1995 per
anno
HP la riduzione della
densità forestale
accresce il
valore di
amenità e i
valori delle
proprietà
residenziali
(190$ per
1000m 2 per
abitazione)
CVM
WTP max per famiglie
residenti 31,83
A$1991 (pagamento
annuale per i
successivi 10 anni)
Segue

254
Continua Tabella A2
Notaro Paletto Raffaelli,
2004 Trentino
Merlo e Croitoru (2005) (si
veda tabella precedente per
gli altri valori)
233
3 €/ha incluso, oltre a valore di
opzione e di esistenza, il valore di
lascito
Riduzione stimata del
1,68% nel TEV relative
alle specificate 4
funzioni 149
254 €/ha/anno
149
damage typology (wind and snow, defoliation, fire and tillage) has been analysed in terms of its incidence on four forest functions (production, protection, tourismrecreation
and carbon fixing)