12.4 Analisi di regressione per il costo dell’investimento nelle tecnologie specifiche

L’analisi di regressione è stata effettuata sul costo degli investimenti per tecnologie specifiche, utilizzando le stesse quattro variabili indipendenti. I risultati per ciascuna tecnologia e per le quattro variabili sono mostrati nella tabella 12.3.

Tabella 12.3 Risultati dell’analisi di regressione per il costo dell’investimento nelle tecnologie specifiche

12.3

I risultati per l’investimento complessivo per famiglia generalmente si riflettono nei risultati per le singole tecnologie: con tre t-test significativi per i “gradi giorno” e con due t-test significativi e due quasi significativi per “spesa familiare non alimentare e non energetica”.

Per interventi su solare termico, come era prevedibile, i “gradi giorno” non sono risultati significativi. Solamente la variabile “spesa familiare non alimentare e non energetica” ha un coefficiente quasi significativo.

Gli investimenti in solare termico offrono comunque un aspetto particolare. A causa della maggiore insolazione nel Sud Italia85, avremmo dovuto trovare più applicazioni nel sud che nel nord, ma questo non è riscontrabile nei dati osservati. Come indicato nella figura 11.4, ci sono quattro eccezioni nel Nord: Valle D’Aosta, Trentino Alto Adige, Veneto, Friuli Venezia Giulia presentano un valore di investimento per famiglia nel solare termico più alto rispetto al Sud. Nel Sud, sei regioni presentano un valore di investimento medio per famiglia inferiore a quello registrato nel centro Italia, con la Sardegna unica eccezione.

Questo risultato mette in luce l’importanza dei fattori locali, non considerati nell’analisi in quanto di difficile quantificazione a livello regionale, quali la differente attenzione posta verso l’organizzazione di campagne locali di promozione e la differente presenza di installatori qualificati o di società di servizi energetici.

 

85 Si passa da circa 1.250-1.850 kWh/m2 di insolazione media

 

Figura 12.4: Costo medio di investimento nel solare termico, anni 2008-2010 (Euro/famiglia)

12.4

12.5 Conclusioni

Le principali indicazioni che è possibile trarre dalla combinazione dei risultati ottenuti risultano:

– Gli investimenti effettuati nel triennio sono fortemente correlati alla capacità di spesa delle singole famiglie. Sarebbe opportuno approfondire il tema di come effettuare interventi di efficienza energetica nelle famiglie con una bassa capacità di spesa.

– I gradi giorno influenzano in misura positiva il comportamento di investimento delle famiglie; questa relazione trova conferma nel minor investimento riscontrato nel sud Italia.

– Quest’ultimo punto non trova però conferma negli investimenti osservati per il solare termico, che avrebbero dovuto seguire un andamento collegato alla maggiore insolazione. Le motivazioni alla base di questa “anomalia” sono probabilmente legate ad una insufficiente disponibilità sul territorio di tecnologie, installatori e personale qualificato, nonché di campagne di informazione e promozione locali.

– Per capire meglio questi fenomeni locali, andrebbe rafforzata la raccolta sistematica di informazioni e dati dei programmi regionali di promozione dell’efficienza energetica, in collaborazione con i diversi stakeholder nazionali e locali (Regioni e Enti Locali, ENEA, distributori di energia, associazioni industriali/imprenditoriali, agenzie energetiche locali, ..).

– Inoltre, sarebbe opportuno accelerare le attività di qualificazione degli operatori nel campo dell’efficienza energetica, in particolare nel Sud e nelle aree rurali.

– Le decisioni di investimento non sono risultate strettamente ricollegabili a un’analisi di tipo economico tesa a valutare il rientro dell’investimento attraverso i risparmi ottenibili. Le stime del modello non hanno infatti evidenziato una correlazione significativa né con il ‘payback’ energetico né con la spesa famigliare energetica. Per poter raffinare l’analisi sarebbe opportuno raccogliere oltre al costo totale dell’intervento anche il costo per capacità energetica installata, che permette anche un’analisi dei prezzi.

 

Fonte: ENEA

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