A seguito dell’analisi svolta dall’ing. Roberto Gerbo, Esperto in Gestione Energia certificato Secem, e il PI Paolo Zanon vediamo come partendo dai costi dichiarati dai comuni e disponibili come open data dalla Ragioneria dello Stato sulla piattaforma Siope sia possibile valutare un saving potenziale di spese.
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Le spese in ambito energetico di acqua, carta e cancelleria, pulizia
La spesa nazionale per acqua e carta per l’Intera Italia è di 622 milioni €/anno, un costo di cui abbiamo valutato un saving potenziale 196 milioni €/anno. Di queste analizzeremo in dettaglio nel seguito del lavoro i dati di 3960 comuni ordinari.
Spese idriche
Per valutare le spese relative ai servizi legati a una risorsa preziosa come l’acqua si è fatto riferimento alla seguente voce di spesa:
1.03.02.05.005- Acqua
I dati disponibili coprono il 78% dei Comuni
La percentuale è alta in tutti cluster (in media 20 %, con valori più alti al ridursi della popolazione dei cluster) di Comuni con assenza dati. Condizione difficilmente giustificabile visto il tipo di servizio riscontrabile in ogni Comune, un aspetto quindi da migliorare della raccolta dati Siope.
Per questo la curva di tendenza adottata per rappresentare, il valore medio per ogni cluster non è di qualità (assenza di dati in vari cluster), come certificato anche dal livello di precisione relativa dei cluster dal 9% al 23,6% per l’algoritmo adottato (alta dispersione del valore dell’indicatore e quindi di spesa).
Il target risultante è stato ottenuto con una riduzione del 20% rispetto alla linea di tendenza del valore medio adottata.
Nei limiti di quanto sopra, in tutti i cluster, in media 31,5 % dei Comuni, si configura una possibile ottimizzazione della spesa. Nel complesso il saving potenziale è pari al 39,3% della spesa inerente. Si tratta di circa 43,7 milioni €/anno, valori ovviamente poco affidabili statisticamente.
Risulta una significativa e numerosa area di intervento di miglioramento che va analizzata, considerando che le tariffe in genere non dipendono dal Comune (ma allora da modificare perché gravano su tutti i privati), riferendosi a eventuali consumi elevati.
Carta, cancelleria e stampati
Altra spesa importante sotto il profilo ambientale è rappresentata da Carta, cancelleria e stampati. Per studiarla si è fatto riferimento alla seguente voce di spesa:
1.03.01.02.001- Carta, cancelleria e stampati
I dati disponibili coprono il 94,1% dei Comuni
Si evidenzia l’alta percentuale in tutti i cluster (tranne tipologia Micro) di Comuni con dati, a conferma di un omogeneo uso del servizio che nei Comuni più piccoli forse viene imputata ad altra voce di spesa.
La curva di tendenza adottata per rappresentare il valore medio per ogni cluster è di qualità (tranne intermedio e città), come certificato anche dal livello di precisione relativa <=10% di qualità per l’algoritmo adottato.
Il target risultante è stato ottenuto con una riduzione del 20% rispetto alla linea di tendenza del valore medio adottata.
In tutti i cluster (in media 40% dei Comuni) si palesa una possibile ottimizzazione della spesa. Nel complesso il saving potenziale è pari al 37% della spesa inerente, circa 14,1 milioni €/anno.
Risulta una significativa e ampia area di intervento di miglioramento che, salvo interessi anche le tariffe (in genere già allineate in ambito Consip), va analizzata per aree a consumi elevati (per mancata digitalizzazione, etc).
Servizi di pulizia e lavanderia
Altro costo valutato nelle spese generali è stato quello dei Servizi di pulizia e lavanderia per cui è stato usato come riferimento il codice:
1.03.02.13.002 – Servizi di pulizia e lavanderia
I dati disponibili coprono il 63,5% dei Comuni
Si evidenzia l’alta percentuale in tutti cluster (in media 36,5%, con valori più alti al ridursi della popolazione dei cluster) di Comuni con assenza dati, condizione difficilmente giustificabile visto il tipo di servizio riscontrabile in ogni Comune, un aspetto quindi da migliorare della raccolta dati Siope.
La curva di tendenza adottata per rappresentare il valore medio per ogni cluster di qualità (ad eccezione micro e città) come certificato anche dal livello di precisione relativa <=10% per l’algoritmo adottato.
Il target risultante è stato ottenuto con una riduzione del 20% rispetto alla linea di tendenza del valore medio adottata.
In tutti i cluster (in media 50,1 % dei Comuni) si configura una possibile ottimizzazione della spesa. Nel complesso il saving potenziale è pari al 32,7% della spesa inerente, circa 44,2 milioni €/anno, valori ovviamente poco affidabili statisticamente.
Risulta una significativa e numerosa area di intervento di miglioramento che, salvo interessi anche i prezzi unitari di appalto (in genere già allineate in ambito Consip), va analizzata nella riduzione del numero immobili (effetto correlato anche a manutenzione immobili e impianti) e/o nell’individuare aree oggetto di servizio/frequenza di servizio da rivedere.
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