Quanto è verde la spesa pubblica? La sperimentazione lombarda sul green budgeting

Quanto della spesa pubblica lombarda contribuisce alla transizione ecologica? Un progetto sviluppato da SDA Bocconi con Regione Lombardia e finanziato dall’Unione Europea attraverso il Technical Support Instrument, ha cercato di rispondere a questa domanda, costruendo e sperimentando una metodologia di “green budgeting” adattata al contesto amministrativo regionale. L’obiettivo era testare uno strumento operativo per collegare obiettivi ambientali, atti amministrativi e decisioni di spesa.

Più di 80 dirigenti e funzionari regionali sono stati coinvolti direttamente nella sperimentazione della metodologia, e altri 160 hanno partecipato ad attività di disseminazione interna.

Il progetto ha inoltre sperimentato l’utilizzo dell’intelligenza artificiale a supporto della classificazione delle spese pubbliche, attirando l’attenzione delle istituzioni europee e di altre amministrazioni regionali. La sperimentazione ha evidenziato opportunità interessanti per le attività di screening preliminare e controllo di coerenza, ma anche un limite rilevante: la classificazione finale richiede ancora giudizio esperto, profonda conoscenza del contesto amministrativo e documentazione adeguata degli obiettivi e degli impatti ambientali.

Come coniugare rigore e utilizzabilità

Il green budgeting mira a capire in che misura la spesa pubblica contribuisca agli obiettivi ambientali, classificando investimenti e programmi in base al loro impatto sul clima, sulla biodiversità, sull’inquinamento o sull’uso delle risorse naturali. In questa prospettiva, il bilancio diventa così anche uno spazio in cui rendere più esplicito il legame tra risorse pubbliche, priorità strategiche e impatti ambientali attesi.

È uno strumento in rapida diffusione a livello internazionale, tanto che la Commissione europea ha sviluppato un Green Budgeting Reference Framework a cui si ispirano crescenti iniziative nazionali e regionali.

In alcuni Paesi, come la Francia, il processo è stato guidato dall’alto: il governo centrale pubblica dal 2020 il “bilancio verde” dello Stato e ne ha successivamente esteso l’applicazione alle amministrazioni territoriali. In altri contesti europei, come il Land tedesco del Baden-Württemberg, o i Paesi Baschi in Spagna, il percorso è invece nato in modo più decentralizzato e sperimentale, a partire da iniziative locali e dalla progressiva costruzione di strumenti condivisi.

Il progetto condotto con Regione Lombardia si inserisce in questo scenario, partendo da una domanda specifica:

• È possibile costruire una metodologia di green budgeting rigorosa dal punto di vista tecnico e, allo stesso tempo, realmente utilizzabile dai manager pubblici nei processi decisionali ordinari?

Il gruppo di ricerca di SDA Bocconi ha costruito una metodologia che integra la dimensione delle policy ambientali con quella manageriale, portando l’attenzione sul ruolo dei dirigenti e funzionari che traducono programmi, bandi e finanziamenti pubblici in atti amministrativi e decisioni di spesa. Il progetto, finanziato attraverso il Technical Support Instrument della Commissione Europea, si collega inoltre alle principali iniziative europee in materia di sostenibilità pubblica: dal Green Budgeting Reference Framework alle linee guida dell’OCSE sul green tagging, fino ai principi della Tassonomia UE e del “Do No Significant Harm” (DNSH), già utilizzato nei programmi finanziati dall’Unione.

Un lavoro di co-progettazione

Il progetto si è sviluppato attraverso un lavoro progressivo di analisi, co-progettazione, sperimentazione, formazione e confronto con altre amministrazioni europee. Il gruppo di ricerca, composto da Francesca Casalini , Daniela Preite e Silvia Rota , ha prima analizzato le migliori pratiche internazionali e successivamente costruito una metodologia adattata al contesto amministrativo lombardo.

La classificazione sviluppata distingue cinque categorie di spesa: “verde”, quando contribuisce positivamente agli obiettivi ambientali; “marrone”, quando genera effetti dannosi; “mista”, quando produce contemporaneamente effetti positivi e negativi su diversi aspetti ambientali; “neutra”, quando non presenta impatti ambientali significativi; “non classificabile”, quando le informazioni disponibili non sono sufficienti. Ad esempio, un incentivo per la sostituzione di caldaie inquinanti con impianti a basse emissioni è stato classificato "verde"; una misura di compensazione dell’aumento dei costi di carburanti ed energia nel trasporto pubblico locale è stata classificata come "marrone", in quanto sostiene il consumo di fonti energetiche tradizionali senza prevedere interventi di transizione; un progetto di piste ciclabili extraurbane "misto", perché, pur favorendo la mobilità sostenibile, non era possibile escludere impatti sul suolo e sulla biodiversità del nuovo tracciato.

Per guidare i dirigenti nella valutazione, i ricercatori hanno costruito un vero e proprio albero decisionale: una sequenza strutturata di domande che accompagna passo dopo passo la classificazione delle misure.

Inizialmente il metodo è stato testato su un campione di 15 decreti di impegno. Successivamente è stato applicato a 60 ulteriori decreti, per un totale di 75 atti classificati tra fase di test e pilot. Per testare la robustezza del metodo sono stati coinvolti 80 dipendenti regionali appartenenti a sette diverse direzioni generali.

Parallelamente, gli stessi documenti amministrativi sono stati analizzati anche tramite strumenti di intelligenza artificiale generativa, per esplorarne il potenziale come supporto al processo di classificazione. Il confronto tra classificazione umana e classificazione AI ha prodotto uno dei risultati più interessanti della sperimentazione: nel 57% dei casi l’intelligenza artificiale ha raggiunto la stessa classificazione prodotta dai dirigenti e funzionari regionali, mentre nel 37% dei casi non è riuscita a classificare le misure per mancanza di informazioni sufficienti nei documenti. Molte informazioni rilevanti per valutare l’impatto ambientale delle misure, infatti, non erano esplicitate negli atti, ma rimanevano implicite nella conoscenza dei dirigenti e funzionari coinvolti. L'AI non sbaglia: semplicemente non trova le informazioni che non ci sono. Questo risultato mostra che gli strumenti di AI possono essere utili per un primo screening e per verifiche di coerenza, ma conferma anche che la decisione finale richiede competenze esperte e conoscenza del contesto amministrativo. Ne deriva una lezione che va oltre il green budgeting: la qualità della documentazione amministrativa è una condizione fondamentale per qualsiasi utilizzo futuro di strumenti digitali e AI nei processi decisionali pubblici.

Le altre dimensioni della sostenibilità

Il modello sviluppato da SDA Bocconi mostra che il green budgeting può diventare uno strumento di governance pubblica solo se viene trattato come un processo organizzativo. Il progetto ha permesso di sviluppare una metodologia operativa, testarla su 75 decreti di impegno e coinvolgere funzionari e dirigenti di diverse direzioni generali. Ha inoltre evidenziato un apprendimento centrale: per classificare in modo robusto la spesa pubblica, obiettivi ambientali, impatti attesi e salvaguardie devono essere resi più espliciti negli atti amministrativi.

Le prospettive future sono ampie. Finora la metodologia è stata applicata ex post, cioè sulle spese già impegnate e rendicontate. Il passo successivo sarà l’estensione al bilancio preventivo, cioè alla fase in cui vengono decise le allocazioni future delle risorse pubbliche. In prospettiva, il metodo potrebbe inoltre essere integrato con sistemi di KPI ambientali, capaci di classificare la spesa e di misurarne concretamente gli effetti, per esempio in termini di riduzione delle emissioni, adattamento climatico o di qualità degli ecosistemi.

Inoltre, la stessa architettura metodologica è stata progettata per poter essere estesa anche alle altre dimensioni della sostenibilità (sociale ed economica), aprendo la strada a sistemi di budgeting pubblico sempre più integrati e orientati agli impatti complessivi delle politiche pubbliche.