La statistica nella lettura dei fenomeni socio-economico climatici

14 Giugno 2021

Il ruolo della statistica nella lettura dei fenomeni socio-economico climatici

In una società complessa e sempre più caratterizzata dall’interazione tra uomo e macchina è inevitabile dover discutere di fenomeni economico-sociali e ambientali utilizzando dati empirici e informazioni raccolti sul campo. È altrettanto inevitabile l’utilizzo di appropriate metodologie di analisi di questi al fine di comprendere il reale contenuto informativo che essi possono fornirci. Nel corso degli ultimi anni, e la pandemia COVID ha dato una ulteriore spinta, sono entrati nel nostro vocabolario giornaliero diversi termini, quali ad esempio Big Data, Intelligenza Artificiale, Data Drive, o Modelli empirici. Tutti termini che in qualche misura hanno a che vedere con la disciplina della Statistica e dell’Analisi dei dati[1].

Anche la società si è modellata di conseguenza: i telegiornali e i media offrono sempre più servizi su queste tematiche, invitando esperti dei settori o realtà connesse; sono nati molti corsi di laurea e master per formare esperti in analisi dei dati in grado di interpretare i fenomeni che ci circondano e tentare di trasformare i fenomeni in opportunità.

In effetti diventa sempre più difficile ottenere visibilità e credibilità se non ci si trova sulla frontiera di queste tematiche. Anche EStà ha colto questa opportunità e ha cercato di espandere le proprie competenze interne sviluppando collaborazioni con il mondo accademico e della ricerca per sviluppare metodologie solide e utili per comprendere con occhi oggettivi, guidati dai dati, la sempre più intricata relazione tra lo sviluppo economico moderno, l’ambiente, il mondo dell’energia e la società in continua evoluzione.

Ma facciamo un passo indietro. Di cosa stiamo parlando davvero? Con quale realtà ci dobbiamo confrontare? Partiamo da una semplice definizione di Statistica: la statistica è una disciplina che ha come fine lo studio quantitativo e qualitativo di un particolare fenomeno collettivo in condizioni di incertezza o non determinismo, cioè di non completa conoscenza di esso o di una sua parte[2].

Già nella definizione sono racchiusi molti concetti fondamentali che è necessario sviluppare. Innanzitutto il termine disciplina indica la Statistica come una materia, un insieme di metodologie e di teorie. Non si tratta di semplici formule o numeri. È un corpus di contenuti che ha una propria filosofia sottostante, delle regole e dei metodi che permettono di interpretare i fenomeni, ossia eventi, che ci circondano. I fenomeni sono collettivi, riguardano una popolazione di interesse (un gruppo di soggetti o oggetti che si vogliono analizzare), che vengono studiati in un contesto di incertezza. Incertezza è tra tutti il vero cuore della definizione, il punto focale. La parola incertezza esprime il concetto di ignoranza (in senso positivo chiaramente) su qualcosa, la mancanza di informazioni totali e solo una conoscenza parziale e limitata del fenomeno. Indica che non tutto è controllabile (appunto, non è deterministico) e che, pur facendo il massimo nei nostri sforzi di modellistica, qualcosa sfuggirà sempre al controllo e potrebbe determinare importanti variazioni tra ciò che si afferma e la realtà. Incertezza e Caso, sono i due concetti che distinguono la Statistica e i suoi adepti, gli Statistici, da altre figure professionali e di ricerca. In un certo senso è come dire che per quanto uno si sforzi nel comprendere un fenomeno, un errore (distanza tra realtà e il nostro risultato) dovrà essere sempre tollerato. Il punto è come rendere questo errore minimo, poco influente, senza però avere la pretesa di eliminarlo o ignorarlo.

Già da qui è chiaro che si tratti di un mondo complesso, e a volte oscuro, che richiede una notevole cura e competenza nell’utilizzo degli strumenti che ci mette a disposizione. E a cosa serve davvero tutto questo? Una risposta semplice, ma non banale potrebbe essere quella di voler raccontare una storia. Prima di raccontarla, però, devo comprendere la storia e i dati ci danno una grande mano.

Torniamo al concetto di Popolazione, perché è da qui che nascono le parti più interessanti. Con la parola popolazione intendiamo qualunque gruppo di soggetti o oggetti accomunati da qualche caratteristica che li rappresenta e di cui siamo interessati ad ottenere delle informazioni. Con popolazione potremmo intendere ad esempio, l’insieme di tutte le imprese italiane operanti in un determinato settore oppure l’insieme di tutti gli studenti italiani in un dato momento. Oppure il numero di membri di una determinata specie di animali in una foresta o il numero totale di alberi di un’area.

Spesso non è possibile raggiungere tutta la popolazione complessiva. Perché troppo grande (quanti alberi ci sono esattamente in Italia? Difficile a dirsi), perché non si conoscono le ‘generalità’, i ‘nomi’ di tutti i membri della popolazione (quante sono esattamente le persone immigrate in Italia nell’ultimo anno? Tra migranti regolari e irregolari non è facile contare). Per questo motivo si utilizza un campione (un sottogruppo, sottoinsieme) della popolazione di interesse, lo si studia e analizza e infine si prova a trarre qualche conclusione sulla popolazione complessiva partendo dai risultati campionari. Questo processo di passaggio dai dati campionari a stime sulla popolazione complessiva prende il nome di Inferenza Statistica. Ovviamente, dal momento che utilizzo solo parte della popolazione e la inserisco nel campione, commetteremo un errore di approssimazione che è tanto più piccolo tanto più il campione è grande e tanto più esso rappresenta la vera natura della popolazione. Facciamo un esempio: se volessi stimare l’altezza media dei cittadini italiani (diciamo circa 60 milioni), dovrei costruire un campione quanto più ampio possibile (diciamo almeno qualche migliaio di persone) e questo campione deve rispettare la distribuzione della popolazione in termini di genere (stessa % di maschi nel campione e nella popolazione), di fascia di età (stessa % di persone tra i 40 e i 50 anni nel campione e nella popolazione) e di area geografica (stessa % di cittadini Lombardi nel campione e nella popolazione). Il campione così ottenuto è rappresentativo (rispetta le caratteristiche chiave, le proprietà) della popolazione. L’errore, come anticipato, esisterà sempre e non potrà essere eliminato. Al più possiamo cercare di ridurlo al minimo con degli appropriati metodi. L’incertezza è la chiave di comprensione dell’inferenza.

Partendo dall’inferenza posso poi fare delle previsioni nel tempo (previsione per serie storiche), nello spazio (previsione con modelli geo-statistici o spaziali) o su soggetti della popolazione non presenti nel campione (previsione cross-sezionale). Vale a dire, usando informazioni osservate posso ottenere delle stime di valori che sono ancora ignoti nel tempo (il meteo di domani), nello spazio (le concentrazioni di inquinanti in una certa città) o su un particolare soggetto (qual è la ricchezza di un soggetto che ha certe caratteristiche socio-economiche). Ancora una volta, anche la previsione dà luogo ad un errore di previsione che va considerato.

Ora, facciamo uno sforzo, e proviamo ad applicare questi concetti nei contesti dello sviluppo economico sostenibile, dell’ambiente, dell’inquinamento o della società. Ciò che EStà sta maturando in questi anni è la convinzione che alcuni fenomeni e trend ambientali ed economici possano essere interpretati e, sotto certe condizioni, previsti. Basti pensare ai cambiamenti climatici: i dati raccontano che le temperature in tutto il globo sono in evoluzione, abbiamo aree del mondo in cui la temperatura si alza e altre in cui si abbassa (lo scioglimenti dei ghiacci polari ha questa assurda contraddizione giudicata senza senso da tanti scettici, ad esempio l’ex presidente degli Stati Uniti, ma che ha solide basi scientifiche); il livello del mare si sta alzando un po’ ovunque; le concentrazioni di inquinanti si stanno riducendo in varie aree d’Italia (la Lombardia ad esempio registra ossidi e particolati in forte diminuzione dal 2014 in avanti). Escludendo eventi esogeni, cioè che non dipendono dalla struttura economico-sociale di un sistema economico, anomali come la pandemia da COVID-19, anche lo stato di salute di una economia può essere analizzata e prevista. Ogni anno gli istituti nazionali e internazionali di statistica ci offrono stime sugli andamenti della ricchezza, sia nel tempo che a livello territoriale e le banche centrali tentano di interpretare l’evoluzione dei prezzi. Non bisogna stancarsi nel dire che, pur quando sono fornite da enti certificati e accreditati (come può essere ISTAT o Banca d’Italia), le stime possono essere errate proprio in virtù di quell’errore ci sempre accompagna gli statistici.

EStà sta impegnando molte risorse e tempo nello studio delle metodologie più appropriate per sviluppare modelli e analisi di qualità che permettano di indirizzare gli interlocutori verso scelte ragionate e basate quanto più possibile su criteri oggettivi. Fermo restando che non sempre sia possibile fornire una indicazione esatta, ma quanto meno sensata e solida nei fondamenti.

[1] Facciamo attenzione ad un aspetto davvero importante parlando di dati: due concetti connessi non per forza si sovrappongono. Statistica, Machine Learning, Ingegneria del dato, sono termini tra loro connessi e identificano campi e filosofie complementari, ma al tempo stesso contrastanti. Ognuno di questi campi ha visioni diverse e richiedono competenza diverse, ma devono comunicare per una corretta evoluzione della ricerca.

[2] https://it.wikipedia.org/wiki/Statistica

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I numeri e la società

19 Maggio 2021

I numeri e la società

I fenomeni economici e sociali non possono e non sono ravvisabili nei numeri. La statistica descrittiva aiuta a studiare i fenomeni quantitativi e qualitativi della collettività, sebbene le condizioni di incertezza, cioè di incompleta conoscenza di essa o di una sua parte, assegnano alla logica e all’intelligenza un ruolo ancor più stringente. La semplice rilevazione di un numero, per esempio l’inflazione, non permette di catturare il fenomeno dell’inflazione. Occorre accoppiare sempre un’altra rilevazione per catturare e interpretare la crescita dei prezzi: possono crescere i profitti, il costo delle materie prime, oppure gli investimenti non hanno dato i risultati attesi. Possiamo anche sostenere che la crescita della massa monetaria ha permesso la crescita dei prezzi dei titoli quotati in borsa; è una crescita del valore dei titoli trattati o una crescita dei prezzi dei titoli trattati?

La dissertazione è un avvertimento ai naviganti circa le misure e gli indicatori. Sono sempre utili e funzionali all’interpretazione dei fenomeni, ma è solo grazie al metodo e all’intelligenza che i numeri possono raccontarci qualcosa di interessante, che rimane pur sempre parziale e verificabile (Popper e la discutibilità della tesi).

L’esperienza e il lavoro aiutano. Passo dopo passo permette di affinare le informazioni statistiche, di testarle e verificare la loro attendibilità (parziale) rispetto ai fenomeni economici e sociali.

EStà ha maturato alcune convinzioni rispetto ai numeri che più e meglio di altri aiutano la comprensione della società. Sono un supporto prezioso per catturare il ben-essere della collettività ravvisabile nei cambiamenti climatici, occupazionali e di reddito disponibile. Rispetto al reddito disponibile utilizziamo sia la contabilità dei fattori, sia quella della domanda. Si tratta di due facce della stessa medaglia, ma con un significato economico abbastanza diverso. Il primo tende a misurare il Reddito dal lato del consumo, degli investimenti e della spesa pubblica; il secondo osserva la sua distribuzione, ovvero la ripartizione tra salari, profitto e rendita. Inoltre, EStà cerca sempre di comparare le informazioni statistiche con quelle di altre realtà socioeconomiche che meglio di altre possono essere associate al Paese o alla Regione Lombardia. Diversamente i “numeri” raccolti hanno una capacità esplicativa manifestamente contenuta. La comparazione è un tratto caratteristico del nostro lavoro.

Alcune ipotesi di ricerca sviluppate nel tempo e con un certo grado di raffinatezza, pur nei limiti sopra ricordati, suggeriscono che 1) alcune variabili sono più rappresentative di altre e 2) la combinazione tra due variabili permette di catturare (in parte) alcuni tratti dei fenomeni indagati. Solo per offrire una prima rappresentazione immaginiamo di voler catturare l’innovazione tecnologica e/o il contenuto tecnico degli investimenti. La prima potrebbe essere legata all’innovazione incorporata negli investimenti (investimenti su valore aggiunto), la seconda nell’intensità tecnologica (ricerca e sviluppo su investimenti). Naturalmente il fenomeno è più complesso, ma nel tempo ha mostrato una certa solidità, anche accademica, attraverso un certo numero di pubblicazioni.

Alcuni indicatori sono consolidati nella pubblicistica e difficilmente è possibile rinunciarvi:

Consumi
Investimenti
Spesa pubblica

A questi possiamo associare:

Reddito da lavoro;
Reddito da profitto;
Reddito da rendita, ancorché quest’ultima abbia non poche implicazioni economiche di difficile soluzione.

Come è facile intuire, è solo attraverso la comparazione con altre realtà socioeconomiche omogenee che queste variabili possono consegnarci un risultato adeguato a esprimere una qualsiasi valutazione. Inoltre, è necessario considerare le poste indicate utilizzando alcune sotto categorizzazioni: pro-capite, a prezzi costanti e/o correnti, in rapporto all’aggregato e via discorrendo.

EStà ha poi indagato nelle proprie ricerche la struttura economica, ovvero il contenuto quali-quantitativo dell’offerta. Di norma utilizziamo il valore aggiunto per addetto, sostanzialmente la produttività, nella consapevolezza che il valore aggiunto è soggetto a molte considerazioni. Infatti, il valore aggiunto, così come la sua dinamica, variazione su un anno base, è legato al posizionamento del settore rispetto alla domanda, al contenuto tecnico e tecnologico dell’output e alla specializzazione produttiva. Di norma tentiamo di catturare questi fenomeni in quanto restituiscono la “resilienza” del settore e del sistema economico nel suo insieme. Il processo potrebbe essere rappresentato come una approssimazione quali-quantitativa che assume ancor più significato se le informazioni considerate vengono comparate. In particolare:

Investimenti su valore aggiunto (reddito)
Ricerca e Sviluppo su investimenti che in alcuni casi può anche rappresentare la conoscenza incorporata nei beni capitali
Incidenza del valore aggiunto aggregato per settore che restituisce il quanto e il come una realtà economica è specializzata

Tale approccio è apparso un punto di partenza utile per catturare la grande sfida tecno-economica sottesa al Green deal e alla digitalizzazione. In effetti, se agli indicatori appena menzionati associamo le emissioni climalteranti (CO₂eq.) possiamo “valutare” alcune correlazioni (link) tra le emissioni di CO2 con gli investimenti, la Ricerca e Sviluppo, il valore aggiunto e la specializzazione produttiva, ottenendo indicazioni su come un ambito settoriale e/o territoriale si colloca rispetto alla sfida cogente della decarbonizzazione. Più precisamente:

CO₂ su valore aggiunto
CO₂ su investimenti
CO₂ su ricerca e sviluppo
CO₂ su intensità tecnologica
CO₂ su reddito da lavoro.

EStà si è anche cimentata in alcune stime circa gli effetti occupazionali e di valore aggiunto di investimenti, ricerca e sviluppo tesi a ridurre l’impatto climalterante della CO₂. Una sfida che affonda le sue radici in approcci metodologi diversificati perché riflettono modi differenti di vedere la società, ma utili per costruire le stime, le quali rimangono tali. In effetti, un modello che catturi il potenziale paradigma tecno-economico non esiste, nemmeno nella teoria della complessità veicolata da Mauro Gallegati.

EStà non rappresenta il mondo per quello che è, piuttosto interpreta e suggerisce delle idee rispetto ad alcune variabili testate nel tempo. La materia economica e statistica non sono una scienza neutrale. Chi guarda il mondo ha sempre occhiali e fotografie da utilizzare.

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L’economia circolare urbana

24 Marzo 2021

AUTORE

Massimiliano Lepratti

L’economia circolare urbana

Le città e le relative aree urbane non possono pensarsi come unità economiche autosufficienti, né questo avrebbe senso per ragioni naturali, economiche e culturali. Da un punto di vista naturale le città non possiedono le superfici agricole e acquatiche sufficienti per assicurarsi l’autonomia; da un punto di vista economico la produzione di molti beni di origine industriale diviene più conveniente se collocata al di fuori di aree urbane, costose in termini di affitti e poco funzionali in termini di spazi e di servizi connessi; da un punto di vista culturale gli scambi relativi a beni o servizi di tipo cultural-artistico o artigianale è utile che avvengano anche su scale territoriali ampie per favorire la conoscenza e il confronto arricchente con le diversità.

Una serie di flussi di entrata e di uscita invece è opportuno che seguano principi di circolarità su scala locale, per ragioni sia ambientali, sia sociali ed economiche e per questo la distinzione tra flussi ad orientamento circolare-locale, e flussi che interessano scale territoriali diverse è un’operazione che evita approcci autarchici o semplificati e offre una chiave di lettura verso cui orientare le interpretazioni e le relative scelte politiche.

L’economia circolare a scala locale ha senso laddove la produzione, il riuso e il riciclaggio sono più efficaci economicamente, socialmente e/o ambientalmente rispetto ad opzioni diverse. Questo avviene in una parte dei flussi di approvvigionamento quotidiano, ossia nel campo del cibo e dell’energia.

Mentre già da alcuni anni sono disponibili studi sull’impatto occupazionale dell’economia circolare, ad oggi è invece difficile stimarne l’impatto economico complessivo, in termini di aumento del valore aggiunto prodotto. Occorrerebbe considerare contemporaneamente l’influsso di una serie di variabili, spesso di segno diverso, quali: la diminuzione dell’acquisto di beni nuovi; la produzione di beni a valore aggiunto maggiore; lo sviluppo di servizi di recupero (latu sensu), alcuni dei quali potrebbero portare all’estrazione di sostanze chimiche o allo sviluppo di processi di trattamento dei rifiuti ad alto valore aggiunto, oggi ancora di difficile valutazione; la presenza o meno di barriere di diverso tipo affinché alcune evoluzioni possano avvenire o meno (ad esempio barriere normative sull’utilizzo di beni end of waste).

Sul piano socio-economico un effetto indiretto poco considerato negli studi di tipo macroeconomico è il ventaglio dei vantaggi per il consumatore. Conservare nel tempo le funzioni di uso di un oggetto, progettandolo per questo scopo e poi riparandolo e rigenerandolo, diminuisce la frequenza degli acquisti, abbassando non solo l’impatto ambientale, ma anche i relativi esborsi in denaro.

NB. Il contenuto di questo articolo è tratto dal saggio in inglese di M. Lepratti, coordinatore di Està, The circular economy, contenuto nella pubblicazione Training for Education, Learning and Leadership towards a new MEtropolitan Discipline: Inaugural Book.

Di seguito è possibile scaricare la pubblicazone integrale del progetto TELLme, esito di una collaborazione tra università, enti di ricerca e ong in Italia, Spagna, Messico e Argentina che contribuisce allo sviluppo di una “disciplina metropolitana” per comprendere, concettualizzare, progettare e gestire la dimensione metropolitana delle città. Il progetto, pubblicato da CIPPEC, ha coinvolto partner europei e latinoamericani, tra cui: Fondazione Politecnico di Milano, Politecnico di Milano, DOBA Faculty, Universidad de Sevilla, Cnr – Irea, Universidad Autónoma Metropolitana, Universidad de Cuyo e Universidad de Guadalajara.

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Webinar con attivisti per il clima

WEBINAR CON ATTIVISTI PER IL CLIMA

28 Aprile 2021

L’inedita sfida economico-sociale e ambientale che stiamo fronteggiando ci impone di trovare soluzioni trasformative che permettano di produrre ricchezza e occupazione di migliore qualità riducendo, al contempo, le emissioni di gas che alterano drammaticamente ambiente e clima.

I risultati del nostro studio, coordinato da @Italian Climate Network – Il Green Deal conviene, benefici per economia e lavoro in Italia al 2030 – indicano quali sono gli investimenti richiesti e le condizioni per creare valore aggiunto e aumentare una buona occupazione. Le argomentazioni di questa pubblicazione anticipano da mesi molti dei temi relativi alla transizione ecologica, ultimamente molto citata dai giornali.

Quali sono, quindi, i criteri fondamentali da osservare e i dati da tenere presente per la strutturazione di piani e progettualità di sviluppo sostenibili?

Sentiamo forte la necessità di comunicare i nostri risultati, per questo motivo abbiamo organizzato, grazie alla collaborazione di @ACRA, un webinar formativo rivolto a ai giovani della Scuola di attivismo di @Mani Tese, all’interno del progetto @FoodWave.

In questa occasione, il 15 marzo, il gruppo di ricercatori che ha partecipato allo studio ha presentato i capisaldi del piano di investimenti del Green Deal europeo, indagando in particolare gli aspetti occupazionali ed economici, oltre che ambientali, che esso comporterà da oggi al 2030.

È stata un’occasione per interloquire con alcuni portavoce di una generazione che, più di altre, si sta assumendo la responsabilità delle proprie azioni e dell’impatto che queste determinano sull’ambiente. I ricercatori di Està hanno così avuto modo di rispondere alle loro domande, condividere osservazioni critiche relative ai temi di interesse dei partecipanti e dimostrarsi un affidabile punto di riferimento per l’approfondimento della materia.

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Sviluppo e sostenibilità

10 Marzo 2021

AUTORE

Massimiliano Lepratti

Il rapporto tra industria e natura

La terra è un pianeta che dall’esterno non riceve alcun apporto di materia e che invece, grazie al sole, riceve continuamente e indefinitamente un’immensa quantità di energia. Al contempo gli abitanti del pianeta terra da due secoli si procurano le principali fonti di energia attraverso la depauperazione progressiva della quantità di materia data. Uno dei meccanismi chiave delle rivoluzioni industriali è celato dietro questo paradosso: pur disponendo di una quantità limitata di materia (fossile) ad alto potenziale inquinante, il mondo 200 anni fa ne ha fatto la base per alimentare un nuovo sistema produttivo a crescita rapidissima e potenzialmente illimitata.

Oggi il paradosso si pone con forza rinnovata. Due secoli di rivoluzione industriale hanno aumentato indefinitamente il potenziale produttivo e comunicativo dell’umanità connettendo i continenti, moltiplicando le rese agricole, stimolando in soli trent’anni (1945-’75) un aumento di ricchezza globale superiore a quello verificatosi nei mille anni precedenti. Negli stessi trent’anni si è avverato appieno quanto preconizzava già nel 1873 il geologo italiano Antonio Stoppani, quando proponeva di definire l’epoca che stava vivendo con il nome di era “antropozoica” a segnare il grande potenziale di dominio che l’essere umano stava acquisendo sul resto della natura. Ma la natura ha chiesto conti che sono diventati sempre più salati, manifestandosi tra l’altro nei disastri umani e ambientali di Seveso in Italia nel 1976, di Love Canal negli Usa nel 1978, di Bhopal in India nel 1984, di Cernobyl in Urss nel 1986, della Exxon Valdez in Alaska nel 1989, dell’incendio dei pozzi petroliferi in Kuwait nel 1991.

Davanti alla contraddizione tra economia e ambiente oggi nuova rivoluzione industriale è chiamata a riconnettere lavoro e natura in un percorso che riconcili dinamiche finora contrastanti, che abbassi il consumo di materia aumentando il contenuto intellettivo dei beni e dei servizi prodotti, che rispetti i limiti climatici senza porre limiti allo sviluppo della ricchezza sociale, che restituisca all’energia illimitata dallo spazio la preminenza sulla materia fossile e limitata utilizzata finora dagli esseri umani.

Ogni rivoluzione economica provoca terremoti, quella futura li provocherà se non avverrà, quelle passate hanno lasciato i loro splendori e i loro dolori:

Andate a dire ai buoi che vadan via/ che quel che han fatto è fatto/ e che oggi si ara prima col trattore/ E piange il cuore a tutti se li guardi/ che dopo che han lavorato mille anni/ adesso se ne vanno a testa bassa / dietro la corda lunga del macello (Tonino Guerra, traduzione dell’autore)

Il contenuto di questo articolo è tratto dal saggio di M. Lepratti, coordinatore di Està, Sviluppo e sostenibilità, contenuto nell’ebook di Fondazione Feltrinelli Progresso inconsapevole.

Il calcolo della raccolta differenziata

11 Febbraio 2021

AUTORE

Emanuele Camisana

RACCOLTA DIFFERENZIATA IN ITALIA AL 61,35% NEL 2019, MA COSA SI NASCONDE DIETRO QUESTO DATO?

In Italia nel 2019, la raccolta differenziata ha raggiunto il 61,35%. Se il metodo di calcolo non fosse stato modificato nel 2016 tramite Decreto ministeriale la percentuale si fermerebbe solo al 55,56%.

La percentuale di raccolta differenziata dei RSU (rifiuti solidi urbani) ha subito una crescita notevole di anno in anno, ma non tutto è dovuto ad una più attenta differenziazione dei rifiuti.

La principale problematica nell’elaborazione dei dati sulla gestione dei RSU riguarda la corretta computazione dei rifiuti considerati differenziati. Di fatto, se si considerasse solo il dato di andamento della percentuale di raccolta differenziata si incorrerebbe in gravi anomalie, in quanto la computazione negli anni degli RSU ha subito variazioni. Infatti dal 2016 – per effetto del decreto del Ministero dell’Ambiente e della Tutela del Territorio e del Mare “Linee guida per il calcolo della percentuale di raccolta differenziata dei rifiuti urbani” (pubblicato su Gazzetta Ufficiale, Serie generale, n. 146 del 24-6-2016) – ISPRA effettua le elaborazioni sulla produzione e raccolta differenziata dei RSU considerando come rifiuti differenziati anche i rifiuti ingombranti (200307), i rifiuti da spazzamento stradale (200303), rifiuti da C&D (costruzione e demolizione, 170107 e 170904) e gli scarti provenienti dalla selezione della multimateriale.

Dal 2016 quindi i dati sono difficilmente confrontabili con quelli precedenti. ESTà ha conseguentemente rielaborato i dati con un unico metodo di calcolo per poter utilizzare un’unica serie storica.

Come si può osservare, lo scostamento tra le due metodologie è notevole. La “percentuale RD registrata” rappresenta la percentuale ufficiale dichiarata da ISPRA, mentre la “percentuale RD con unica misurazione” rappresenta la rielaborazione di ESTà che, a partire dai dati ISPRA, non imputa tra i rifiuti differenziati quelli da pulizia stradale a recupero, gli ingombranti misti a recupero e i rifiuti da C&D. In Italia la percentuale di raccolta differenziata nel 2019 è risultata al 61,35% contro il 55,56% del metodo di calcolo unico utilizzato da ESTà. Il grande balzo in avanti degli ultimi anni non è quindi solo dovuto ad una miglior gestione dei rifiuti, ma principalmente ad una normativa che ne ha variato il calcolo.

La rilevazione di una percentuale di raccolta differenziata inferiore ai dati ufficiali non deve essere letta solo come dato negativo, ma anche come maggiore possibilità di migliorare l’intercettazione delle diverse frazioni merceologiche con conseguenti risparmi in termini di costi ed emissioni di CO₂.

Di seguito l’analisi dei dati, curata da Emanuele Camisana.

Perché migliorare la raccolta differenziata

15 Gennaio 2021

AUTORI

Emanuele Camisana, Francesca Federici, Massimiliano Lepratti

UNA DIFFERENZIAZIONE DEI RIFIUTI PIÙ EFFICIENTE COMPORTA 1 MILIARDO DI RISPARMI ANNUI PER I CITTADINI E 8 MILIONI DI TONNELLATE DI CO₂ EQUIVALENTE IN MENO PER L’AMBIENTE.

I benefici che derivano da un’ottimale gestione dei rifiuti sono innumerevoli. Quanto potrebbero risparmiare cittadini in modo diretto? Quanta CO₂ equivalente si eviterebbe di disperdere nell’ambiente?

I margini di miglioramento della gestione e raccolta dei rifiuti solidi urbani (RSU) sono ancora notevoli per il futuro prossimo. ESTà ha effettuato una stima puntuale sulla base dei dati ISPRA e dei coefficienti di Legambiente, calcolando per le tre frazioni di FORSU, carta/cartone e plastica i risultati che si potrebbero ottenere qualora si riuscisse ad intercettare la quasi totalità di ciò che ad oggi finisce ancora nell’indifferenziato (o negli ingombranti misti).

Il risultato è stato determinato fissando come obiettivo da raggiungere, per la differenziazione delle tre frazioni citate, la composizione merceologica dei rifiuti indicata da ISPRA (sul totale dei RSU il 35,5% di organico, il 22,6% di carta/cartone e il 12,9% di imballaggi in plastica) e calcolando la differenza dei costi di gestione e smaltimento delle diverse frazioni rispetto all’indifferenziato. La frazione indifferenziata infatti determina maggiore inquinamento e maggiori costi a causa delle lavorazioni aggiuntive che il rifiuto deve subire e dello smaltimento in discarica o tramite incenerimento. Le altre frazioni, invece, permettono un minor inquinamento grazie al riciclo e risparmio di materia prima vergine, e minori costi anche grazie ai contributi che le aziende coinvolte nelle filiere di plastica e carta conferiscono al sistema CONAI.

Andare ad intercettare la parte delle 3 frazioni indicate che ancora non viene differenziata (3,6 milioni di tonnellate di FORSU, 3,4 di carta/cartone e 2,5 di plastica) determinerà un risparmio effettivo per i cittadini di circa 1 miliardo di euro (994,34 milioni) ed una riduzione delle emissioni di CO₂ equivalente per circa 8 milioni di tonnellate (7,97 milioni). La corretta gestione di queste 9,55 milioni di tonnellate aggiuntive di rifiuti urbani consentirà anche un aumento occupazionale e di valore aggiunto.

È necessario sottolineare che il modello di analisi tiene conto della situazione attuale. Gli impianti per il trattamento e riciclo dei rifiuti attualmente in funzione non saranno sufficienti a soddisfare le esigenze del nostro paese: andranno costruiti progressivamente sempre più impianti e ampliati quelli esistenti, che con ogni probabilità utilizzeranno livelli tecnologici superiori. L’economia di scala, invece, consentirà l’abbattimento dei costi unitari di trattamento determinando un ulteriore risparmio. Il miglioramento andrà a ripercuotersi anche sugli impianti di smaltimento. Lo smaltimento in discarica dei RSU avrà un flusso minimo, portando a chiusura delle discariche con progressivi piani di ripristino ambientale dei siti. Anche gli impianti di incenerimento e coincenerimento subiranno una riduzione dei conferimenti.

Di seguito l’analisi dei dati, curata da Emanuele Camisana.

Una politica industriale utile per il clima e l’occupazione

29 Dicembre 2020

AUTORI

Massimiliano Lepratti, Roberto Romano - EStà

Articolo pubblicato su Il Manifesto, 29.12.2020

La finalità di preservare la specie umana dai danni di un innalzamento della temperatura superiore a 1,5° (tra il 1880 e il 2100) sembra mettere d’accordo buona parte della pubblicistica nazionale, così come è indubbia la popolarità delle posizioni etiche di figure carismatiche come papa Francesco. Come sempre il problema più complesso non risiede nel campo dei principi generali, ma in quello delle scelte concrete che consentono o meno la realizzazione di quei principi. E su questo conviene provare a mettere un poco di ordine, superando il livello dell’aneddotica per porsi sul piano strutturale. La ricerca “Il green deal conviene” coordinata dall’Italian Climate Network e realizzata dall’associazione Està prova a porre quest’ordine, partendo dall’analisi degli obiettivi europei e nazionali.

L’UE ha finalmente riconosciuto la necessità di ridurre del 55% tra il 1990 e il 2030 le emissioni dei gas ad effetto climalterante, un esito non scontato fino a poco tempo addietro e, sebbene inferiore a quanto richiesto dal Parlamento europeo (60%), estremamente sfidante per le scelte da compiere nel prossimo decennio. In Italia il piano nazionale integrato energia e clima (PNIEC) prodotto a livello interministeriale a fine 2019, ancor prima di poter essere attuato, risulta inadeguato in quanto costruito su un’ipotesi di riduzione dei gas climalteranti pari a meno del 40%.

La prima scelta concreta da compiere è quindi un adattamento degli obiettivi: l’Italia deve ridurre le sue emissioni di un 15% in più rispetto a quanto si riteneva l’anno scorso, ma questo 15% aggiuntivo si concentra tutto nei dieci anni tra il 2020 e il 2030. Per ottenere l’obiettivo le scelte principali possono concentrarsi sui soli aspetti ambientali, oppure possono combinare virtuosamente aspetti ambientali e aspetti socioeconomici, integrando diminuzione dei gas a effetto climalterante, aumento del valore aggiunto prodotto e aumento dell’occupazione. Questa seconda strada è ovviamente di gran lunga preferibile e su di essa si concentra la ricerca.

Il primo passaggio necessario è il riconoscimento dell’attuale struttura produttiva italiana e della sua dinamica recente. Il sistema produttivo nazionale ha conosciuto negli anni della crisi post 2008 un’involontaria svolta green a forte impatto sociale, dovuta alla chiusura di un alto numero di aziende manifatturiere altamente inquinanti e poco competitive. Nel periodo più vicino (2014-2019) il sistema nel suo complesso sembra aver iniziato una dinamica di disaccoppiamento: le emissioni diminuiscono (seppur di poco) a fronte di un (leggero) aumento di valore aggiunto e occupazione, dimostrando empiricamente come sia possibile diminuire l’impatto sul cambiamento climatico, aumentando allo stesso tempo PIL e occupazione.

Ma come rinforzare questa dinamica assolutamente troppo debole? I risultati di diverse ricerche convergono nel segnalare alcune priorità: il settore dei trasporti italiano risulta aver addirittura aumentato la sua quota di emissioni climalteranti dal 1990 al 2018 e il complesso degli edifici, in grandissima parte privati, ha avuto un eguale comportamento negativo, aggravato da una scarsa efficienza energetica. Entrambi questi settori assommano ciascuno circa un quarto delle attuali quote di produzione di CO2 equivalente; aggiungendo il settore della produzione e distribuzione dell’energia si arriva al 70% delle emissioni italiane.

A queste priorità è importante corrispondere azioni conseguenti e focalizzate sulle politiche industriali che, oltre a prospettare le migliori prestazioni in termini di riduzione delle emissioni, offrano le migliori opportunità in termini di crescita della ricchezza e dell’occupazione.

I sistemi di produzione e di consumo energetico basate sull’energia solare e combinati con una varietà di sistemi di accumulo sono senz’altro una risposta efficace sul piano climatico, ma perché diventino una risorsa per l’intero sistema economico ed occupazionale, non basta installarli. Occorre indirizzare il sistema produttivo del paese, a cominciare dai suoi enti di ricerca e dai suoi grandi attori a partecipazione pubblica, affinché l’Italia sia anche in grado di produrre e vendere gli strumenti tecnologicamente più avanzati per lo sfruttamento dell’intero ciclo del solare, evitando di arricchire solo i produttori di paesi esteri. Discorsi analoghi riguardano i sistemi di trasporto, i sistemi di costruzione e ristrutturazione delle abitazioni, nonché di produzione degli strumenti per lo sfruttamento e l’accumulo dell’energia eolica. Ognuno di questi interventi è l’occasione per creare una filiera nazionale tecnologicamente avanzata, ma le condizioni per farlo sono ciò che una politica industriale seria richiede: concentrarsi su poche grandi priorità ed evitare interventi a pioggia su prospettive di breve respiro (ad esempio quelle legate all’energia fossile altamente inquinante come il gas, necessariamente destinato all’abbandono in tempi non lunghi).

Una politica industriale, per il clima, per la ricchezza e per l’occupazione. L’occasione è ghiotta, la sfida non rinviabile.

Massimiliano Lepratti, Roberto Romano

VIDEO: Perchè il Green Deal conviene all’Italia

10 Novembre 2020

È possibile produrre più ricchezza, avere più occupazione e ridurre le emissioni di gas climalteranti? EStà, coordinata da Italian Climate Network, ha studiato come rispondere positivamente a queste domande e come l’Italia del 2030, grazie al Green Deal, possa andare verso la neutralità climatica con più ricchezza e più occupati.

L’analisi della realtà produttiva dal 1990 ad oggi ci illustra i cinque problemi che rallentano il raggiungimento degli obiettivi in Italia.

Gli edifici vetusti, non ristrutturati, e di conseguenza ad alto consumo di energia fossile.
I trasporti con moltissime vetture private di cui solo pochissime elettriche.
Il suolo povero di carbonio e con basse capacità di assorbimento.
Le foreste italiane mal gestite e il cui legname poco e mal utilizzato.
Le industrie, e in particolare quelle che investono meno nelle innovazioni, come i trasporti e la produzione di energia.

Come richiesto dal Green Deal, per superare questi problemi entro il 2030 l’Italia dovrà aumentare del 78% gli investimenti previsti dal PNIEC (Piano Nazionale energia e Clima, approvato nel 2019) nei principali settori strategici. Nei trasporti incrementando il numero di veicoli elettrici; nelle energie rinnovabili, per esempio installando un gran numero di pannelli fotovoltaici; e nel settore edilizio con ampi investimenti nelle ristrutturazioni.

Questi sforzi porterebbero ad un incremento del PIL dell’8% e oltre 600.000 occupati stabili in più da qui al 2030.

Ma quali numeri potremmo ottenere se gli investimenti fossero più innovativi?

Se ad esempio attraverso l’agricoltura conservativa aumentassimo la capacità di assorbimento del carbonio nei terreni e con una migliore gestione delle foreste e un migliore utilizzo del legname riducessimo le emissioni di anidride carbonica in dieci anni il PIL salirebbe di un ulteriore 4,1%, conteremmo oltre 400.000 occupati in più e oltre centinaia di milioni di tonnellate di CO₂ in meno.

Ma non è finita qui: ai benefici economici e sociali si aggiungerebbero quelli ambientali ed ecologici, la riduzione dell’inquinamento dell’aria e un miglioramento dello stato di salute di suoli e foreste.

Industria e finanza alla sfida climatica

6 Dicembre 2019

Perché la Spagna ha un consumo di suolo ridotto? La manifattura condiziona gli impatti ecologi dell’agricoltura? Quanto tempo passa in Italia perché un invenzione diventi innovazione? Quanti ricercatori lavorano in Germania per le due maggiori organizzazioni di ricerca? Che rapporto c’è tra brevetti ambientali e contenuto di CO2 della produzione di un paese? Qual è il paese europeo che ha maggiormente ridotto i suoi impatti in termini di emissioni?

Le domande degli working paper presentati da EStà il 29 novembre hanno prodotto non solo risposte, ma anche una serie di nuove domande di cui nelle righe precedenti si trova un assaggio.

Capire quali settori economici emettono più CO2 per unità di euro, perché questo avviene, cosa può fare la finanza per favorire la decarbonizzazione e cosa deve fare l’ente pubblico perché l’Italia rispetti gli obiettivi di Parigi sono tutti punti di un’agenda di ricerca che durante il convegno EStà ha posto, e che ha mostrato tutte le sue potenzialità maieutiche.

Convegno “Industria e finanza alla sfida climatica”. Andrea Calori, Emanuele Camisana e Paolo Maranzano

Chi c’era ne è uscito con due punti fermi:

1. la collaborazione di economisti capaci di approcci non mainstream con i mondi produttivi, finanziari e ambientali è necessaria per indirizzare le ricerche sulla transizione ecologica verso le domande giuste; e
2. senza le risposte alle domande giuste è impossibile pensare a una transizione efficace.

Da gennaio EStà continuerà il lavoro, per capire in quali campi è prioritario proseguire le indagini, con quali domande aggiornate e con chi.

Venerdì 29 Novembre 2019 – Sala Rodolfi – Università Bicocca, Milano.

#SDGs @unimib