premio tesi di laurea sull'economia trevigiana - Camera di ...
premio tesi di laurea sull'economia trevigiana - Camera di ... premio tesi di laurea sull'economia trevigiana - Camera di ...
Il modello di analisi WGP può essere allora così riassunto in termini matematici: • Obiettivi Reddito Lordo aziendale RL n fRL (x) = Σ rli xi i = 1 [12] n Paesaggio Rurale fP (x) = Σ pi xi [13] i = 1 in cui: rli redditi lordi unitari per unità di superficie delle singole colture (i = 1,…,n) ottenuti sottraendo alla Plv della coltura i costi specifici relativi al processo produttivo; pi punteggi paesaggistici attribuiti ad ogni cultura (i = 1,…,n) per unità di superficie. La loro stima viene effettuata più avanti; x vettore n-dimensionale costituito dalle variabili decisionali xi che misurano il livello di attivazione dei singoli processi produttivi. • Vincoli n SAU Σ a1i xi ≤ sau [14] i = 1 13 n lavoro ∑ ∑ aji xi ≤ lavj [15] j = 2 i = 1 in cui: a1i coefficienti tecnici unitari relativi all’occupazione della SAU da parte di ogni coltura (i = 1,…,n); aji coefficienti tecnici unitari relativi all’assorbimento di lavoro mensile (j = 2,…,13) da parte di ogni coltura; lavj disponibilità mensili di lavoro aziendale (ore). Prima di procedere all’applicazione del modello di programmazione matematica, è opportuno richiamare i dati relativi all’ordinamento produttivo presente nell’azienda, poiché rappresenta il punto di partenza per le analisi successive. 80
Tabella 28: il piano aziendale dell’AZIENDA 3 VARIABILI U.M. LIVELLO Reddito lordo € 179.394,46 Paesaggio Punti 0,0708 Vite Ha 8,70 Mais Ha 10,20 Prato Ha 3,80 Allevamento Capi 58,00 Bosco Ha 0,50 Disponibilità Lavoro familiare Ore 6.000,00 Il RL globale risulta pari a 179.394,46 €, ottenuto con la coltivazione di 8,7 ettari di vite, 10,2 ettari di mais e con l’allevamento di 58 capi di bestiame. L’ordinamento produttivo è costituito in buona parte da seminativo (10,2 ettari, 45% della SAU) e da una parte, comunque consistente, di vigneto (8,7 ettari, 38% della SAU); il prato occupa una superficie di 3,8 ettari (17% della SAU). Il punteggio paesaggistico risente, pertanto, di tutte le colture praticate e presenta un valore complessivo di 0,0708, relativamente contenuto se confrontato con gli altri due casi aziendali; in particolare, la presenza della maiscoltura, assente nei casi precedenti, contribuisce ad abbassare tale valore, essendo caratterizzata da un punteggio negativo. Il lavoro familiare disponibile in azienda, nell’arco dell’intero anno, ammonta a 6.000 ore. A questo punto è possibile, prima di procedere all’ottimizzazione congiunta delle due funzioni obiettivo, impiegare il modello di Programmazione Lineare PL per individuare i risultati che si ottengono attraverso l’ottimizzazione isolata di ciascun obiettivo. Lo scopo è quello di determinare i valori attesi o target tk dei singoli obiettivi da inserire, successivamente, nel modello di programmazione a “molti-obiettivi” (WGP). In particolare, tale procedura consente la costruzione della matrice dei pay-off (Romero e Rehman, 1989), nella quale sono riportati i livelli degli obiettivi ottenuti dall’ottimizzazione separata degli stessi. Per conseguire questo tipo di informazioni è stato utilizzato lo stesso programma impiegato nel modello WGP, dando una particolare definizione ai pesi delle variabili deviazionali (Brožova e Marangon, 1997); l’impostazione del problema mantiene, pertanto, la stessa struttura per quanto riguarda la matrice della tecnica mentre, relativamente agli obiettivi, si farà riferimento alle sole celle relative all’obiettivo da ottimizzare. 81
- Page 29 and 30: 4 Il caso enoturistico di Coneglian
- Page 31 and 32: 1 facendo riferimento solo alle adi
- Page 33 and 34: UNIVERSITÀ GIANO COMUNI PROVINCIA
- Page 35 and 36: E’ importante inoltre far notare
- Page 37 and 38: Scenario con l’introduzione di un
- Page 39 and 40: emerge dall’analisi è la rivalut
- Page 41 and 42: E’ importante ribadire il ruolo d
- Page 43 and 44: Come già evidenziato nella propost
- Page 45 and 46: aver intuito la necessità di reing
- Page 47 and 48: dell’architettura rurale: risorse
- Page 49: 5 Conclusioni Il confronto dei due
- Page 52 and 53: Bramanti A., Maggioni M.A. (a cura
- Page 54 and 55: Lomi A. (1997), L'analisi relaziona
- Page 57: UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DI UDINE
- Page 61 and 62: INTRODUZIONE La tutela e la valoriz
- Page 63 and 64: L’IMPATTO PAESAGGISTICO-AMBIENTAL
- Page 65 and 66: estende fino ai confini col Friuli
- Page 67 and 68: è, inoltre, quello di poter offrir
- Page 69 and 70: con ponderazione unitaria degli ste
- Page 71 and 72: derivanti dagli aiuti comunitari co
- Page 73 and 74: Tabella 18-1: I fattori produttivi
- Page 75 and 76: Tabella 18-3: Il RL “vite” dell
- Page 77 and 78: Tabella 18-5: Il RL “allevamento
- Page 79: Tabella 25: la matrice della tecnic
- Page 83 and 84: Tabella 30-1: Massimizzazione VP, A
- Page 85 and 86: disponibilità di superficie previs
- Page 87 and 88: Tabella 38-1: Analisi di sensitivit
- Page 89 and 90: Tabella 38-3: Analisi di sensitivit
- Page 91 and 92: a mais comporta un peggioramento de
- Page 93: eddito pari a quasi 10.000 € per
- Page 96 and 97: paesaggistico-ambientale in cui vie
- Page 99 and 100: BIBLIOGRAFIA BARTOLA A., SOTTE F.,
- Page 101 and 102: PROVINCIA DI TREVISO (2001a), Censi
- Page 103: UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DI UDINE
- Page 107 and 108: 1. INTRODUZIONE L’imprenditoriali
- Page 109 and 110: 2. IL CONCETTO DI DISTRETTO 2.1 Il
- Page 111 and 112: Il distretto industriale non è con
- Page 113: soggetti, mediando tra interessi in
- Page 116 and 117: media industria, artigianali, turis
- Page 119 and 120: 4. IL PROSECCO DI CONEGLIANO E VALD
- Page 121 and 122: Prosecco, è uno dei più important
- Page 123 and 124: 5. ATTORI NEL SISTEMA PRODUTTIVO DE
- Page 125 and 126: I fondi che vengono utilizzati per
- Page 127 and 128: 6. IL SISTEMA LOCALE COME PROTO-DIS
- Page 129 and 130: semplice trasformazione di input ma
Tabella 28: il piano aziendale dell’AZIENDA 3<br />
VARIABILI U.M. LIVELLO<br />
Red<strong>di</strong>to lordo<br />
€<br />
179.394,46<br />
Paesaggio<br />
Punti<br />
0,0708<br />
Vite<br />
Ha<br />
8,70<br />
Mais<br />
Ha<br />
10,20<br />
Prato<br />
Ha<br />
3,80<br />
Allevamento<br />
Capi<br />
58,00<br />
Bosco<br />
Ha<br />
0,50<br />
Disponibilità<br />
Lavoro familiare<br />
Ore<br />
6.000,00<br />
Il RL globale risulta pari a 179.394,46 €, ottenuto con la coltivazione <strong>di</strong> 8,7<br />
ettari <strong>di</strong> vite, 10,2 ettari <strong>di</strong> mais e con l’allevamento <strong>di</strong> 58 capi <strong>di</strong> bestiame.<br />
L’or<strong>di</strong>namento produttivo è costituito in buona parte da seminativo (10,2<br />
ettari, 45% della SAU) e da una parte, comunque consistente, <strong>di</strong> vigneto (8,7<br />
ettari, 38% della SAU); il prato occupa una superficie <strong>di</strong> 3,8 ettari (17% della<br />
SAU). Il punteggio paesaggistico risente, pertanto, <strong>di</strong> tutte le colture praticate<br />
e presenta un valore complessivo <strong>di</strong> 0,0708, relativamente contenuto se<br />
confrontato con gli altri due casi aziendali; in particolare, la presenza della<br />
maiscoltura, assente nei casi precedenti, contribuisce ad abbassare tale valore,<br />
essendo caratterizzata da un punteggio negativo. Il lavoro familiare <strong>di</strong>sponibile<br />
in azienda, nell’arco dell’intero anno, ammonta a 6.000 ore.<br />
A questo punto è possibile, prima <strong>di</strong> procedere all’ottimizzazione congiunta<br />
delle due funzioni obiettivo, impiegare il modello <strong>di</strong> Programmazione Lineare<br />
PL per in<strong>di</strong>viduare i risultati che si ottengono attraverso l’ottimizzazione<br />
isolata <strong>di</strong> ciascun obiettivo. Lo scopo è quello <strong>di</strong> determinare i valori at<strong>tesi</strong> o<br />
target tk dei singoli obiettivi da inserire, successivamente, nel modello <strong>di</strong><br />
programmazione a “molti-obiettivi” (WGP). In particolare, tale procedura<br />
consente la costruzione della matrice dei pay-off (Romero e Rehman, 1989),<br />
nella quale sono riportati i livelli degli obiettivi ottenuti dall’ottimizzazione<br />
separata degli stessi. Per conseguire questo tipo <strong>di</strong> informazioni è stato<br />
utilizzato lo stesso programma impiegato nel modello WGP, dando una<br />
particolare definizione ai pesi delle variabili deviazionali (Brožova e<br />
Marangon, 1997); l’impostazione del problema mantiene, pertanto, la stessa<br />
struttura per quanto riguarda la matrice della tecnica mentre, relativamente agli<br />
obiettivi, si farà riferimento alle sole celle relative all’obiettivo da ottimizzare.<br />
81
Change language