Il nesso esiste ed è misurabile, ma non è una correlazione banale tra due linee che salgono. I prezzi alimentari crescono soprattutto per l'inflazione generale, l'energia e i costi di filiera; la temperatura agisce in aggiunta, colpendo le rese agricole e concentrandosi nei mesi caldi e negli eventi estremi, con un ritardo di settimane o mesi rispetto allo shock climatico.
Lo studio di riferimento (Kotz et al., Nature — Communications Earth & Environment, 2024) stima che un caldo anomalo faccia salire l'inflazione alimentare in modo persistente per circa un anno, e proietta un incremento dell'inflazione dei generi alimentari compreso tra +0,9 e +3,2 punti percentuali all'anno entro il 2035. L'estate rovente del 2022 avrebbe già aggiunto da 0,4 a 0,9 punti all'inflazione alimentare europea.
L'analisi sui dati italiani (sez. 01) conferma segno e ordine di grandezza. Ma i due casi recenti — il paradosso dell'ortofrutta 2025 (sez. 02) e lo stress dei formaggi nel 2026 (sez. 03) — mostrano la parte più interessante: il caldo colpisce sempre, ma chi paga il conto dipende dalla filiera.
01
Analisi interattiva · Italia 1996–2025
Per mostrare i metodi all'opera ho costruito una pipeline riproducibile: prezzi HICP mensili dell'Italia (Eurostat) per carne, frutta, verdura e latte-formaggi-uova, uniti a una serie di temperatura ERA5 (media di 14 città, anomalia rispetto alla climatologia 1991–2020). I grafici sono interattivi: passa il mouse per i valori, usa i selettori per cambiare categoria.
Coerenza col benchmark globale. L'effetto stimato per la carne (≈ +0,08% di prezzo per +1 °C accumulato su 3 mesi) è nello stesso ordine di grandezza del risultato di Kotz et al. (≈ +0,17 p.p. di inflazione alimentare per +1 °C accumulato su 12 mesi). Numeri diversi ma compatibili: orizzonte e aggregazione differenti.
0,51
Correlazione annua carne ↔ anomalia termica
r di Pearson · 1996–2025
0,41
Correlazione annua frutta ↔ anomalia termica
r di Pearson
+0,08%/°C
Effetto sui prezzi della carne (cumulato 0–3 mesi)
distributed-lag · t = 2,8 (signif.)
+3,2 p.p.
Prezzo della frutta 8 mesi dopo un'ondata di calore
event study · 11 ondate dal 1997
FIG. 1 · Trent'anni affiancati. Anomalia di temperatura e inflazione alimentare “in eccesso”, sullo stesso asse temporale.
Due pannelli sincronizzati (nessun doppio asse fuorviante). Sopra: anomalia termica a media mobile 12 mesi, calda sopra lo zero, fredda sotto. Sotto: inflazione della categoria selezionata al netto dell'indice generale. I triangoli in alto segnano le 11 ondate di calore estive. Scegli la categoria; passa il mouse per i valori.
Categoria
Come leggerla. Le due serie condividono un lento trend crescente, ma nel breve periodo sono guidate da fattori diversi: la temperatura è un fattore aggiuntivo, non l'unico motore dei prezzi.Mostra i dati (medie annue)
FIG. 2 · La risposta arriva con ritardo. Variazione di prezzo associata a +1 °C, scomposta per ritardo.
Coefficienti del modello a ritardi distribuiti (variazione mensile del prezzo, controllata per inflazione generale e stagionalità, errori HAC). L'effetto si distribuisce nei mesi successivi allo shock termico. Passa il mouse sulle barre.
Come leggerla. Somma delle barre = effetto cumulato 0–3 mesi. Per la carne è positivo e statisticamente significativo; per l'ortofrutta è positivo ma più rumoroso, perché lì contano gli estremi puntuali più della temperatura media.Mostra i dati (coefficienti)
FIG. 3 · La correlazione, un anno alla volta. Inflazione media annua contro anomalia termica media annua.
Ogni punto è un anno (1997–2025). A frequenza annuale il rumore mensile si attenua e la relazione positiva emerge. Scegli la categoria: la retta e il coefficiente r si aggiornano.
Categoria
Come leggerla. Pendenza e r positivi indicano che gli anni più caldi tendono ad avere inflazione alimentare più alta — moderata (r ≈ 0,35–0,51), non deterministica.Mostra i dati (per anno)
FIG. 4 · Cosa succede ai prezzi dopo un'ondata di calore. Event study sulle 11 ondate estive dal 1997.
Ogni ondata (picco estivo con anomalia ≥ +1,5 °C) è allineata al mese 0. La curva mostra la variazione cumulata e depurata dalla stagionalità del prezzo nei mesi che seguono, mediata sugli eventi (banda = ±1 errore standard); le linee sottili sono i singoli eventi. La tratteggiata è un placebo ancorato ai mesi più freddi. Passa il mouse sui punti.
Categoria
Come leggerla. Prima del mese 0 la curva non ha tendenza; dopo l'ondata sale in modo stabile, mentre il placebo resta sullo zero. È il legame che una correlazione contemporanea non vede: il caldo si scarica sui prezzi con mesi di ritardo. Frutta e verdura reagiscono di più, la carne meno ma in modo persistente.Mostra i dati (event study)
FIG. 5 · Il caldo estremo, non la media. Giorni all'anno sopra 30 °C e 35 °C in Italia.
Media su 14 città della temperatura massima giornaliera (ERA5). È la variabile che conta davvero per le rese: i giorni ≥30 °C sono passati da circa 15 (metà anni '90) a oltre 60, e i giorni ≥35 °C da quasi zero a decine. Passa il mouse sulle barre.
Come leggerla. Non è la temperatura media a rovinare un raccolto, ma il numero di giornate estreme — ed è questa la parte che cresce più in fretta. Il 2026 è parziale (fino al 20 agosto) ed è già il più intenso della serie.Mostra i dati (giorni per anno)
FIG. 6 · Le due velocità del carrello. Indice dei prezzi delle quattro categorie, 2015 = 100.
Carne e latticini salgono in modo lento e costante (prezzi “appiccicosi”, legati ai costi); frutta e verdura corrono di più e sono più volatili, perché più esposte a stagione, clima e deperibilità. Nel 2025 tutte oltre quota 130.
Come leggerla. La distanza dalla linea del 100 (2015) è il rincaro cumulato: +30–45% in dieci anni, con l'ortofrutta più "nervosa" e i latticini più regolari.Mostra i dati (indice per anno)
FIG. 7 · Italia e area euro a confronto. Inflazione alimentare annua, 1997–2025.
La componente alimentare dell'indice armonizzato (HICP, voce CP011) per l'Italia e per l'intera area euro. Le due serie si muovono insieme — segno che il motore è comune (energia, materie prime, clima) — con l'Italia spesso di poco sopra nei picchi.
Come leggerla. Il forte co-movimento ricorda perché una singola serie nazionale non basta a isolare l'effetto clima: serve il confronto multi-Paese dei metodi in §07.Mostra i dati (dal 2018)
02
Caso 2025 · Il paradosso dell'ortofrutta
Case study · Estate 2025
Il giugno più caldo di sempre, e il paradosso dei prezzi
Giugno 2025 è stato il mese di giugno più caldo della serie 1996–2025 in Italia: +3,9 °C sopra la media 1991–2020, davanti al 2003 e al 2022. Eppure i prezzi al consumo di frutta e verdura non sono saliti. Capire perché è una delle lezioni chiave del dossier.
+3,9 °C
Anomalia di giugno 2025: il giugno più caldo dal 1996
ERA5 · vs 1991–2020
−34%
Produzione di albicocche 2025 (pere −17, pesche −18, susine −20)
Coldiretti / ISMEA
−20%
Prezzi pagati ai produttori di frutta, in un anno
Coldiretti
+4,9%
Prezzo al consumo della carne nel 2025 (formaggi +3,8%)
Eurostat HICP
Il danno fisico c'è stato, ed è documentato. All'ondata di calore di giugno sono seguiti a luglio bollini rossi in 21 città su 27, con Lazio, Toscana, Calabria, Puglia e Umbria tra le più colpite; la produzione di ortofrutta è crollata (albicocche −34%, susine −20%, pesche e nettarine −18%, pere −17%) e gli agrumi hanno perso resa e pezzatura per la siccità.
Eppure, come mostra il grafico, i prezzi al consumo delle due categorie più esposte al clima non sono saliti: la frutta è scesa di circa l'8% dal picco di maggio a dicembre (−1,7% sull'anno) e la verdura è rimasta piatta. Il conto del caldo è stato pagato, ma lungo la filiera, non alla cassa: i prezzi all'origine sono crollati del 20% (una “crisi di marginalità” per gli agricoltori) e le importazioni hanno colmato il vuoto (+9% la frutta fresca, +44% quella dall'Africa). A salire in modo costante sono state invece le categorie meno sostituibili e più legate ai costi: la carne (+4,9% nell'anno) e i latticini.
FIG. 8 · Prezzi al consumo nel 2025, mese per mese. Indice gennaio 2025 = 100, per categoria.
La fascia arancione segna i mesi caldi (giu–set); il triangolo il picco record di giugno. Dopo l'ondata, carne e latticini continuano a salire, mentre frutta e verdura scendono: il segnale del caldo è finito sui produttori e sulle importazioni, non sui prezzi al dettaglio dell'ortofrutta.
Mostra i dati (indice 2025)
Fonti: temperatura ERA5 (ECMWF); Eurostat HICP; Coldiretti/ISMEA, ago 2026 (ANSA); ondata luglio 2025 (Wikifarmer).
03
Caso 2026 · Il Parmigiano sotto stress
Case study · Estate 2026 · Formaggio
L'estate più calda di sempre incontra la filiera del formaggio
Nei dati ERA5, l'estate 2026 è la più calda dell'intera serie: media giugno–agosto attorno a +3,9 °C sopra la norma 1991–2020, sopra 2003, 2022 e 2025, con ondate vicine ai 40 °C al Nord. È il banco di prova per il prodotto italiano più esposto nel medio periodo: il Parmigiano Reggiano.
+3,9 °C
Anomalia estiva 2026 (giu–ago): la più alta della serie
ERA5 · vs 1991–2020
−10%
Latte per il Parmigiano, estate 2026 (fino a −20% in alcune stalle)
ANSA / Coldiretti, ago 2026
≈ 4 mld €
Giro d'affari del comparto Parmigiano Reggiano
Consorzio
+32,8%
Prezzo al consumo latte/formaggi/uova dal 2015
Eurostat HICP (2015=100 → 132,8)
La catena causale è la stessa di sempre, ma qui si vede su un prodotto identitario. Il caldo estremo — le bovine soffrono già sopra i 25 °C — le porta a mangiare e ruminare di meno: la resa di latte cala, in media del 10% nell'estate 2026, fino al 20% in alcune stalle. La siccità riduce il foraggio e alza i costi d'irrigazione, mentre il consumo elettrico delle stalle nei picchi può raddoppiare o triplicare per tenere fresche le vacche.
FIG. 9 · Estati a confronto. Anomalia media estiva (giu–ago) per anno, 1996–2026.
Ogni barra è un'estate; più è scura, più è calda. Il 2026 (barra evidenziata) è il record della serie, davanti alle estati che hanno segnato la cronaca — 2003, 2022, 2025. Passa il mouse per i valori.
Come leggerla. La progressione non è casuale: le estati estreme si concentrano nell'ultimo decennio. Il 2026 è calcolato su giugno–agosto (agosto fino al giorno 20) e va letto come dato ancora parziale.Mostra i dati (anomalia estiva per anno)
Il Consorzio, però, rassicura: la produzione complessiva non è a rischio. È qui la lezione, e vale come la prima. Circa metà delle aziende ha già impianti di raffrescamento (ventole, nebulizzatori, sensori) e un terzo del latte arriva da stalle collinari e di montagna, naturalmente più fresche. Il caldo, insomma, non fa (ancora) crollare il Parmigiano sullo scaffale: ne alza i costi e ne stringe i margini, spingendo la filiera ad adattarsi. È lo stesso schema del 2025 sull'ortofrutta, letto dal lato dell'offerta: il conto climatico è reale, ma viene assorbito lungo la catena prima di arrivare del tutto al prezzo finale — e i prezzi al consumo dei latticini, intanto, salgono in modo lento e costante (+32,8% dal 2015, +3,8% nel solo 2025).
Il Parmigiano Reggiano di fronte al caldo
Voce
Dato
Fonte
Giro d'affari del comparto
≈ 4 miliardi € / anno
Consorzio / Fortune 2026
Caseifici certificati
≈ 300
Consorzio
Forme prodotte
≈ 4 milioni / anno
Consorzio
“Banca del formaggio” (Credem, dal 1953)
> 500.000 forme · valore > 300 mln €
Credem / Fortune 2026
Latte per il Parmigiano, estate 2026
−10% medio (fino a −20%)
ANSA / Coldiretti, ago 2026
Soglia di stress termico delle bovine
oltre 25 °C
Consorzio
Consumo elettrico stalle, nei picchi
fino a 2–3×
Coldiretti E-R
Aziende con impianti di raffrescamento
≈ 50%
Consorzio
Prezzo al consumo latte/formaggi/uova
+32,8% dal 2015 · +3,8% nel 2025
Eurostat HICP
Fonti: temperatura ERA5 (ECMWF) elaborazione propria; Eurostat HICP; Consorzio Parmigiano Reggiano e Coldiretti via ANSA (17 ago 2026) e Open (18 ago 2026); economia del comparto e “banche del formaggio” via Fortune (10 ago 2026).
Focus locale · Mugello (Toscana)
Quattro categorie, quattro prodotti del Mugello
Il dossier ragiona su carne, frutta, verdura e formaggi a livello nazionale: ma ognuna di queste categorie ha, in Mugello, un prodotto identitario — e lo stesso meccanismo (caldo e anomalie climatiche → resa → reddito dei produttori) è già misurabile sul territorio.
Carne
Razza Calvana
Bovino autoctono dell'Appennino tra Mugello e Val di Bisenzio, allevato allo stato semi-brado: pregiato ma fragile, esposto allo stress termico come tutta la zootecnia.
Verdura
Patata del Mugello IGP
Coltivata in quota, base del celebre tortello di patate. La resa dipende da acqua e temperature miti: siccità e ondate di calore la mettono sotto pressione.
Frutta
Marrone del Mugello IGP
La castanicoltura, reddito primario delle aziende familiari di montagna, è il fronte più colpito: caldo fuori stagione, umidità e patologie fungine.
Formaggio
Raviggiolo del Mugello
Formaggio fresco tradizionale (con il caprino locale): come per il Parmigiano, il caldo agisce a monte, sulla resa e sul benessere degli animali da latte.
Il dato che fa da specchio locale. Nel 2024 il Marrone del Mugello IGP ha visto circa il 40% del prodotto non commerciabile — 6–7 mila quintali persi e almeno 2 milioni di euro di mancato fatturato — per il “marciume” fungino favorito da caldo fuori stagione, piogge eccessive e alta umidità. È lo stesso schema dei casi 2025–2026: il colpo climatico arriva prima di tutto sulla resa e sul reddito dei produttori, in un'economia di montagna già fragile.
FIG. 10 · Il rimbalzo del 2025. Prezzo all'ingrosso delle castagne, 2024 → 2025, per calibro.
Dopo l'annata rovinata dal clima (2024), il raccolto abbondante del 2025 ha fatto scendere le quotazioni all'ingrosso; l'autunno caldo ha frenato anche la domanda. La percentuale sotto ogni gruppo è la variazione 2024→2025.
Come leggerla. È lo stesso paradosso dell'ortofrutta nel 2025: il clima colpisce prima la resa e poi, per rimbalzo, il reddito — non necessariamente il prezzo finale nella direzione “attesa”.
Mappa: prodotto → categoria → clima → prezzo
Sui prodotti mugellani non esistono indici di prezzo mensili come l'HICP nazionale. Dove il dato puntuale manca, la colonna prezzo usa il proxy di categoria (in corsivo) — segnalato onestamente come tale.
Prodotto
Categoria
Vulnerabilità climatica
Segnale di prezzo (dato recente)
Marrone del Mugello IGP
Frutta
Marciume fungino favorito da caldo fuori stagione, piogge e umidità; cinipide (vespa cinese)
Dato diretto. 2024: ~40% non commerciabile. 2025: raccolto +20–25% → ingrosso castagne −6/−17% (48–50 pz €5,00→€4,70; 60–65 pz €4,70→€3,90); marroni toscani €4–6/kg; in Toscana cali riferiti fino a −30/40%. Domanda frenata dall'autunno caldo.
Patata del Mugello IGP
Verdura
Siccità e ondate di calore riducono resa e pezzatura delle coltivazioni in quota
Proxy di categoria. Prezzi legati alla disponibilità nazionale di patate (ISMEA): nelle annate siccitose la minore offerta tende a sostenere i prezzi.
Razza Calvana
Carne
Stress termico dei bovini (oltre 25 °C), maggiori costi di foraggio e acqua
Proxy di categoria. Nicchia di alta gamma a filiera corta: prezzi sostenuti ma volumi ridotti e fragili; la carne bovina nazionale (HICP) è la categoria più reattiva nell'analisi (§01).
Raviggiolo del Mugello
Formaggio
Caldo su resa di latte e benessere animale (stesso canale del Parmigiano); shelf-life corta del fresco
Proxy di categoria. Latte/formaggi/uova (HICP) +32,8% dal 2015, +3,8% nel 2025: costi in salita che si trasferiscono lentamente al prezzo.
La pipeline è in script Python allegati: scarica_dati.py (prezzi HICP), scarica_temp.py (temperatura ERA5), analisi.py, esporta_json.py ed event_export.py (trasformazioni, modello, event study, dati dei grafici). Output in CSV/JSON riproducibili. Nessuna chiave API richiesta.
04
Cautele metodologiche
Correlazione non è causalità. Sui dati di un solo Paese, l'inflazione alimentare 2021–2023 è dominata dallo shock energetico e dalla guerra, non dal clima: per questo l'analisi isola l'inflazione “in eccesso” e controlla per l'indice generale, ma la stima causale robusta richiede i disegni panel multi-Paese della sezione 07.
Chi paga dipende dalla filiera. I due casi 2025–2026 lo mostrano: il danno climatico può essere assorbito da produttori e importazioni (ortofrutta) o tradursi in costi e margini più che in prezzi allo scaffale (formaggi). Il legame caldo→prezzo al consumo è reale ma mediato.
La media nasconde gli estremi. Per l'ortofrutta contano le ondate di calore e la siccità, non la temperatura media mensile: indici come i gradi-giorno, i giorni sopra soglia e lo SPEI sono predittori migliori.
Approssimazioni. L'HICP non isola i formaggi: la voce disponibile è “latte, formaggi e uova” (COICOP 01.1.4). Il 2026 termico è ancora parziale (fino ad agosto). Lavorare sempre su tassi di variazione, con ritardi, non su livelli.
05
Fonti scientifiche affidabili
Ordinate per rilevanza e robustezza metodologica. La valutazione di affidabilità considera peer-review, ampiezza del campione, disegno identificativo e reputazione dell'ente.
Affidabilità molto altaStudio di riferimento
Global warming and heat extremes to enhance inflationary pressures
Il lavoro che ha reso mainstream il termine “climateflation”. Regressione panel a effetti fissi su oltre 27.000 osservazioni mensili di indici dei prezzi al consumo in 121 Paesi (1996–2021). Un aumento di 1 °C produce effetti sull'inflazione alimentare che si accumulano per ~12 mesi; l'impatto sull'headline è circa la metà di quello sul cibo.
Proiezione: +0,92 / +3,23 p.p. annue di inflazione alimentare entro il 2035 secondo scenario e specificazione; il caldo europeo 2022 spiega +0,43 / +0,93 p.p. dell'inflazione alimentare.
MetodoPanel FE (Paese×mese), risposta non lineare alla temperatura, proiezioni CMIP6UsoCornice metodologica e benchmark quantitativo per l'ItaliaLinknature.com/articles/s43247-023-01173-x
Affidabilità alta
Feeling the heat: extreme temperatures and price stability
Faccia, Parker & Stracca · ECB Working Paper No. 2626 · 2021
Analisi cross-country degli effetti degli estremi termici sui prezzi. Risultato chiave: le estati più calde tendono ad alzare i prezzi nel breve periodo (soprattutto alimentari) ma a comprimere l'attività e la domanda nel medio periodo — un effetto asimmetrico che complica la lettura “più caldo = più inflazione”.
MetodoLocal projections / panel su dati macro e climaticiUsoGiustifica l'uso di ritardi e la distinzione breve/medio periodoLinkPDF ECB · SSRN
Affidabilità altaFocus area euro
The asymmetric effects of temperature shocks on inflation in the largest euro area countries
European Economic Review · 2024
Rilevante perché stima gli effetti separatamente per le maggiori economie dell'area euro, Italia inclusa. Documenta che shock di caldo e di freddo agiscono in modo asimmetrico e che la componente alimentare è la più reattiva.
MetodoPanel/VAR con shock termici, eterogeneità per PaeseUsoIl riferimento più vicino alla dimensione nazionale italianaLinkScienceDirect
Non analisi causali, ma la fotografia del meccanismo fisico in Italia: cali produttivi dell'ortofrutta 2025 (albicocche −34%, susine −20%, pesche −18%, pere −17%), prezzi ai produttori −20%; e nel 2026 il latte per il Parmigiano in calo del 10%. Utili per collegare temperatura → rese → prezzi.
UsoEvidenza del canale “resa/filiera” e contesto nazionale recentissimoLinkISMEA · ANSA ago 2026
06
Dati scaricabili
Tutte le serie qui elencate sono gratuite. Quelle segnate API sono state effettivamente usate nelle analisi.
Prezzi al consumo (per categoria)
Fonte
Contenuto
Granularità
Accesso
ISTAT — Prezzi al consumo dati.istat.it
NIC / FOI / IPCA per divisione COICOP: carne (01.1.2), frutta (01.1.6), vegetali (01.1.7), latte-formaggi-uova (01.1.4)
Mensile, 1996–
Portale IstatData, CSV/SDMX
Eurostat — HICP prc_hicp_midx · API
Indice armonizzato mensile (2015=100), stesse voci COICOP, per l'Italia e confrontabile UE
Mensile, 1996–
API JSON-stat (usata qui)
ISMEA — Prezzi agroalimentari ismeamercati.it
Prezzi all'origine e al consumo per singolo prodotto (varietà di frutta/verdura, formaggi DOP)
Settimanale
Portale, download
ISTAT — Prezzi alla produzione agricola
Prezzi dei prodotti venduti dagli agricoltori (a monte del consumatore)
Mensile/trim.
IstatData
Temperatura e clima
Fonte
Contenuto
Granularità
Accesso
Copernicus C3S — ERA5 reanalisi ECMWF
Temperatura 2 m su griglia ~0,25°, copertura piena dell'Italia
Oraria/giornaliera, 1940–
Climate Data Store (chiave CDS)
Open-Meteo Archive ERA5 · API
Stesse reanalisi ERA5, senza chiave — usata qui su 14 città per una media nazionale
Giornaliera, 1940–
API REST gratuita (usata qui)
ISAC-CNR serie storiche
Serie di anomalia della temperatura media italiana (Brunetti/Maugeri), tra le più lunghe e validate
Mensile, dal 1800
Richiesta / pubblicazioni
ISPRA — SCIA · CREA-AA
Dati climatici da stazioni; Banca Dati Agrometeorologica e Atlante del clima (già nella bibliografia del progetto)
Giorn./mensile
Portali SCIA / CREA
Anello mancante: rese e produzione
La temperatura non tocca i prezzi direttamente: passa dalle rese. Per modellare il canale causale servono i dati di produzione: ISTAT — Coltivazioni, Eurostat — apro_cpsh1 (crop production) e FAOSTAT. Indici utili come predittori: gradi-giorno di calore (CDD), giorni sopra soglia e indici di siccità SPI/SPEI.
07
Algoritmi e metodi
Dal più robusto al più semplice. La regola d'oro: lavorare su tassi di variazione (non su livelli, che trendano entrambi e generano correlazioni spurie) e isolare l'effetto climatico dagli shock macro comuni.
Regressione panel a effetti fissi
Il gold standard (metodo Kotz et al.). Impila molti Paesi/regioni e include effetti fissi Paese×mese: assorbono stagionalità e confondenti invarianti, isolando la deviazione di prezzo associata alla deviazione di temperatura.
panel FE · country×month · non serve una sola serie nazionale
Ritardi distribuiti & Local Projections
Il caldo di luglio si scarica sui prezzi nei mesi successivi. Si regredisce la variazione di prezzo su temperatura contemporanea e ritardata (o si stimano le local projections di Jordà) per tracciare la funzione di risposta dinamica e la sua durata.
distributed lag · impulse response · orizzonti 0–12 mesi
Risposta non lineare alla temperatura
L'effetto non è lineare: conta il caldo estremo, non il grado medio. Si usa la temperatura in bin o con spline (approccio Burke / Deryugina-Hsiang) per catturare le soglie oltre cui le rese crollano.
binning · spline · degree-days
Controlli e identificazione
Dummy di mese per la stagionalità; controllo dell'inflazione generale/energia (o uso dell'inflazione “in eccesso”); errori standard robusti all'autocorrelazione (Newey-West/HAC) o cluster. Test di stazionarietà (ADF) prima di regredire.
HAC · month dummies · excess inflation
Event study sugli estremi
Isolare le ondate di calore note (2003, 2022, 2025, 2026) e misurare lo scostamento dei prezzi rispetto a un controfattuale. Complementare al panel, molto comunicativo.
event study · heatwave 2003/2022/2025/2026
Modello del canale via rese
Struttura a due stadi: temperatura → resa agricola → prezzo. Rende esplicito il meccanismo ed evita di attribuire alla temperatura effetti che passano da altri fattori.
two-stage · yield → price · SPI/SPEI
08
Riferimenti
Kotz, M., Kuik, F., Lis, E., Nickel, C. (2024). Global warming and heat extremes to enhance inflationary pressures. Communications Earth & Environment, 5, 116. nature.com/articles/s43247-023-01173-x
Faccia, D., Parker, M., Stracca, L. (2021). Feeling the heat: extreme temperatures and price stability. ECB Working Paper No. 2626. PDF ECB
European Economic Review (2024). The asymmetric effects of temperature shocks on inflation in the largest euro area countries. sciencedirect.com
Coldiretti / ISMEA (2025–26). Impatto del clima su produzione e prezzi dell'ortofrutta. ismeamercati.it · ANSA, ago 2026
Fortune (2026). Italy's cheese economy is feeling the heat as climate change threatens its cheese banks. fortune.com, 10 ago 2026
Wikifarmer (2025). The impact of the July 2025 heatwave on crops across Southern Europe. wikifarmer.com
Coldiretti Toscana / Regione Toscana (2024). Crollo della produzione di Marrone del Mugello IGP: ~40% non commerciabile per marciume favorito dalle anomalie climatiche. corrieredelleconomia.it · schede prodotto Mugello Toscana
Dati usati nelle analisi. Eurostat HICP prc_hicp_midx; ERA5 (ECMWF) via Open-Meteo Archive API; climatologia 1991–2020.