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Roma, 21 Giugno 2016
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 I fattori abilitanti: tecnologie, attori e modelli di finanziamento
 I modelli di business per le Smart Cities in Italia e in Europa
 Il potenziale e le ricadute economiche delle Smart Cities in Italia
2
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Ciascuno degli ambiti oggetto d’analisi su cui è possibile valutare il grado di smartness di
una città può essere declinato in una serie di famiglie tecnologiche abilitanti.
• Tecnologie
per la
trasmissione,
la ricezione e
l’ elaborazione
di
informazioni
(ICT)
ENVIRONMENT
• Tecnologie per la generazione di energia
in loco
• Tecnologie per la gestione e la
trasmissione dei flussi energetici
• Tecnologie per il recupero delle risorse
LIVING
MOBILITY
• Tecnologie per il consumo efficiente di
energia
• Tecnologie per lo sviluppo efficiente della
mobilità urbana
AMBITO
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Le tecnologie abilitanti sono analizzate sulla base di cinque parametri.
PARAMETRO DESCRIZIONE
Maturità Livello di sviluppo della tecnologia
Investimento Investimento necessario per implementare la tecnologia
Payback time Tempo di ritorno dell’investimento
Realizzabilità Facilità di implementazione della tecnologia
Focus Livello di correlazione tra la tecnologia e l’ambito Smart City
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TECNOLOGIE MATURITÀ INVESTIMENTO
PAYBACK
TIME
REALIZZABILITÀ FOCUS
Efficienza energetica
Pubblica illuminazione
Sistemi di trasporto
intelligente
Mobilità elettrica
Sistemi di condivisione
dei mezzi di locomozione
Fonti rinnovabili
Teleriscaldamento
Smart grid e storage
Waste management
6
Nessuna criticità Elevata criticitàModerata criticità
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 Le tecnologie che garantiscono maggiori benefici economici sono quelle più mature
e meno correlate alla tematica Smart City: è il caso delle fonti energetiche rinnovabili,
delle soluzioni per l’efficienza energetica e dei sistemi di mobilità condivisa
(quest’ultima caratterizzata da un grado di maturità inferiore rispetto alle altre).
 Le tecnologie maggiormente «focalizzate» sul tema Smart (es. mobilità elettrica e
smart grid) risultano attualmente poco mature, richiedono volumi d’investimento
notevolmente più elevati rispetto ad analoghe soluzioni «non-smart» e mostrano
tempi di ritorno dell’investimento piuttosto elevati.
• L’«invasività» degli interventi necessari per implementare alcune tecnologie abilitanti è
un ulteriore elemento «critico».
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Gli attori coinvolti sono analizzati sulla base di tre parametri.
PARAMETRO DEFINIZIONE
Benefici attesi
Ammontare dei benefici (monetari e non) che l’attore si aspetta di
ottenere dall’intraprendere un progetto di Smart City
Orizzonte temporale
Intervallo temporale di riferimento considerato dall’attore nella
valutazione delle decisioni di investimento
Focus
Livello di correlazione tra il « core business» dell’attore e il tema
Smart City
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ATTORI BENEFICI ATTESI
ORIZZONTE
TEMPORALE
FOCUS
Enti pubblici
Istituti di credito
Fornitori di tecnologie e
servizi
Cittadini/imprese
Aziende di trasporto
pubblico
Utilities
Università ed enti di ricerca
9
Nessuna criticità Elevata criticitàModerata criticità
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• L’eventualità di ottenere benefici modesti dalla realizzazione di progetti Smart City
rappresenta un indubbio «freno» alla propensione dei diversi soggetti coinvolti ad
intraprendere tali progetti (ad eccezione delle pubbliche amministrazioni).
• Il core business di molti attori è parzialmente o completamente «slegato» dalle
tematiche «smart», e ciò rappresenta un disincentivo al coinvolgimento di tali soggetti.
• La generale prospettiva «short-term» che caratterizza taluni attori ostacola
ulteriormente la diffusione di progetti Smart City, i quali tipicamente sono caratterizzati
da tempi di ritorno dell’investimento medio-lunghi.
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I modelli di finanziamento sono analizzati sulla base di cinque parametri.
PARAMETRO DEFINIZIONE
Facilità di accesso Livello di difficoltà nell’ottenimento del finanziamento
Copertura dell’investimento Disponibilità di risorse finanziarie a copertura dell’investimento
Orizzonte temporale Intervallo di tempo di riferimento della forma di finanziamento
Utilizzabilità
Livello di difficoltà dell’iter burocratico successivo all’ottenimento
del finanziamento
Focus
Livello di correlazione tra la forme di finanziamento e il tema
Smart City
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FORME DI
FINANZIAMENTO
FACILITÀ DI
ACCESSO
COPERTURA
DELL’INVESTIMENTO
ORIZZONTE
TEMPORALE
UTILIZZABILITÀ FOCUS
FondiUE
Programmi a
gestione diretta
Fondi
strutturali
Finanziamenti
pubblici nazionali
Partenariato
Pubblico-Privato
(PPP)
Finanziamenti
privati
12
Nessuna criticità Elevata criticitàModerata criticità
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 I fondi pubblici europei e nazionali sono in buona parte focalizzati sui progetti di
Smart City e con orizzonti temporali «coerenti», tuttavia mostrano rilevanti limitazioni
all’accesso (occorre superare un bando di gara) e difettano di utilizzabilità (nei
finanziamenti pubblici nazionali si registra una lentezza burocratica nell’erogazione, per
alcuni fondi UE esistono vincoli legali tali per cui sono disponibili solo per attività di R&D).
 I finanziamenti privati non presentano particolari barriere all’accesso né rilevanti
criticità nella gestione operativa, tuttavia non sono strumenti progettati per
sovvenzionare progetti di Smart City e soprattutto si contraddistinguono per orizzonti
temporali di breve-medio termine.
 Il PPP combina caratteristiche dei finanziamenti pubblici ed altre di quelli privati e
potrebbe essere particolarmente adatto al finanziamento dei progetti di Smart City.
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 Forte mismatch tra le caratteristiche delle tecnologie, attori e modelli di
finanziamento in gioco e quelle che gli stessi dovrebbero avere per favorire la
diffusione dell’idea di smartness:
◦ le tecnologie abilitanti non sempre sono facilmente utilizzabili;
◦ gli attori non sono tipicamente propensi ad intraprendere progetti di Smart City;
◦ i modelli di finanziamento non risultano particolarmente adeguati a supportare lo
sviluppo di tali progetti.
 Emerge un problema «di sistema», che riguarda il «business model» con cui si
progetta e realizza lo sviluppo di una Smart City.
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AMPIEZZA
AltaMediaBassa
Alta
Media
Bassa
PROFONDITÀ
Realizzazione di progetti
caratterizzati da un alto livello di
penetrazione all’interno della città
Realizzazione di progetti
caratterizzati da un basso livello di
penetrazione all’interno della città
(che prevedono la partecipazione attiva di
una quota della popolazione urbana
inferiore al 30%)
Realizzazione di progetti
caratterizzati da un basso grado
di copertura tecnologica
(che riguardano fino a 4 ambiti
tecnologici dei 9 analizzati)
Realizzazione di progetti
caratterizzati da un elevato
grado di copertura tecnologica
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AMPIEZZA
AltaMediaBassa
Alta
Media
Bassa
PROFONDITÀ
GAZZELLE CITIES
Città in cui sono stati realizzati progetti di
Smart City che impattano su buona parte
della città e caratterizzati da un livello di
eterogeneità delle tecnologie medio-alto
LION CITIES
Città che, rispetto al cluster
precedente, presentano un
livello simile di profondità ma
valori più bassi di ampiezza
TURTLE CITIES
Città che mostrano un
ridotto interesse al tema
della Smart City: sono
stati sviluppati progetti
poco significativi
EAGLE CITIES
Città ove sono stati sviluppati
importanti progetti di Smart City,
grazie all’implementazione di
tecnologie eterogenee tra loro e
con un impatto pervasivo sul
tessuto cittadino
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Dall’analisi dei progetti sviluppati nelle città europee emergono 2 «modelli» ricorrenti che
caratterizzano lo sviluppo di progetti Smart City:
 Modello di sviluppo organico
 Modello di sviluppo additivo
Questi 2 modelli presentano una configurazione diversa per ogni «Building Block».
18
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Tecnologie
Attori
Modelli di finanziamento
Sistemi di mobilità
condivisa
Sistemi di trasporto
intelligente
Pubblica
illuminazione
Utilities
Aziende di
trasporto pubblico
Waste management
Energia da fonti
rinnovabili
Smart grid e storage
Teleriscaldamento
Mobilità elettrica
Efficienza energetica
Fornitori di
tecnologie e
servizi
Istituti di
credito
Enti pubblici Università e
istituti di ricerca
Programmi a
gestione diretta
PPP
Finanziamenti
pubblici nazionali
Fondi strutturali
Finanziamenti privati
Elemento presente nel business model
Elemento NON presente nel business model
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Tecnologie
Attori
Modelli di finanziamento
Sistemi di mobilità
condivisa
Sistemi di trasporto
intelligente
Pubblica
illuminazione
Utilities
Aziende di
trasporto pubblico
Waste management
Energia da fonti
rinnovabili
Smart grid e storage
Teleriscaldamento
Mobilità elettrica
Efficienza energetica
Fornitori di
tecnologie e
servizi
Istituti di
credito
Enti pubblici Università e
istituti di ricerca
Programmi a
gestione diretta
PPP
Finanziamenti
pubblici nazionali
Fondi strutturali
Finanziamenti privati
Elemento presente nel business model
Elemento NON presente nel business model
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 Il modello prevalente delle città maggiormente evolute è quello organico, segno
dell’importanza di un forte coinvolgimento «formale» di tutti gli attori e di una vision
condivisa sin dalle prime fasi di sviluppo.
 Le città che mostrano un grado di smartness inferiore adottano nella maggior parte
dei casi un modello additivo, che tra i principali «limiti» annovera uno scarso
coinvolgimento di soggetti potenzialmente «cruciali» quali fornitori di tecnologie e
servizi, utility e soggetti finanziatori.
 Il grado di smartness delle principali città Europee è piuttosto eterogeneo, ma solo
raramente si riscontrano «sbilanciamenti» tra «ampiezza» e «profondità».
 Il «fattore geografico» gioca un ruolo differenziale, dal momento che le città del Nord
Europa mostrano un livello medio di smartness superiore a quello delle città dell’Europa
meridionale, pur non avendo le prime intrapreso il percorso di «smartizzazione»
necessariamente prima delle seconde.
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ITALIAN EAGLE CITIES
Città leader a livello italiano, in cui
sono stati sviluppati progetti un
numero di progetti rilevanti che
incidono su una porzione ampia del
tessuto urbano.
22
AMPIEZZA
AltaMediaBassa
Alta
Media
Bassa
PROFONDITÀ
ITALIAN TURTLE CITIES
Città che mostrano un ridotto interesse al
tema «smart», in cui sono stati sviluppati
progetti poco rilevanti, con un impatto
limitato a piccole aree e relativi ad un
numero esiguo di tecnologie
ITALIAN GAZZELLE CITIES
Città che presentano un elevato
livello copertura tecnologica ma una
ridotta profondità. Questo è tipico di
una logica di sviluppo additiva
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Anche dall’analisi dei progetti nelle città italiana emergono i 2 «modelli» già analizzati.
 Modello di sviluppo «organico», adottato in 13 città.
 Modello di sviluppo «additivo», adottato in 21 città.
Il modello di sviluppo «additivo» ha caratteristiche del tutto simili a quelle presenti nel
modello europeo, mentre il modello di sviluppo «organico» presenta delle peculiarità (si
parla di modello di sviluppo «organico» all’italiana).
23
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Tecnologie
Attori
Modelli di finanziamento
Sistemi di mobilità
condivisa
Sistemi di trasporto
intelligente
Pubblica
illuminazione
Utilities
Aziende di
trasporto pubblico
Waste management
Energia da fonti
rinnovabili
Smart grid e storage
Teleriscaldamento
Mobilità elettrica
Efficienza energetica
Fornitori di
tecnologie e
servizi
Istituti di
credito
Enti pubblici Università e
istituti di ricerca
Programmi a
gestione diretta
PPP
Finanziamenti
pubblici nazionali
Fondi strutturali
Finanziamenti privati
Elemento presente nel business model
Elemento NON presente nel business model
MODELLO DI SVILUPPO ORGANICO
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Città europee
25
AMPIEZZA
AltaMediaBassa
Alta
Media
Bassa
PROFONDITÀ
Città italiane
Punto di collasso di 9 città italiane
Milano
Torino
Napoli
Firenze
Roma
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 Anche le città italiane più avanzate a livello di smartness sono «un passo indietro»
rispetto alle più «avanzate» città europee.
 Questa situazione può essere ascrivibile in primis alla prevalente adozione del
modello di sviluppo «additivo», la cui diffusione in Italia è agevolata da specifici fattori
di contesto, quali:
◦ la scarsa diffusione del PPP, per di più talvolta «malvisto» come una modalità di
relazione «poco trasparente» tra soggetto pubblico e soggetti privati;
◦ l’elevata «burocratizzazione» del nostro Paese, che ha un impatto netto negativo
sulla possibilità di usufruire di finanziamenti pubblici;
◦ la ridotta «capacità di spesa» delle Pubbliche Amministrazioni, legata ad
un’indisponibilità di «cassa» e/o ai «vincoli di bilancio» vigenti.
26
© Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it
 In alcune città, come ad esempio Milano e Torino, si sta affermando un modello di
sviluppo classificabile come «organico», seppur attualmente caratterizzato da
importanti limitazioni che potrebbero minarne l’efficacia (ad esempio la «cabina di
regia» non ha la stessa valenza formale che assume negli esempi europei più «virtuosi»).
 L’importanza dell’adozione del modello di sviluppo «organico» appare emergere, oltre
che dalle best practice diffuse a livello europeo, dalla maggiore «efficienza» che il
modello garantisce, in termini di investimenti medi unitari necessari a parità di
progetti realizzati. Si stima che, coeteris paribus, il passaggio da un modello
«additivo» ad uno «organico» abiliterebbe un incremento dell’efficienza nell’ordine
del 20-40%.
27
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© Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it
Il potenziale di mercato «teorico» delle Smart City in Italia ammonta a circa 65 mld €,
pari ad oltre 7 volte il cumulato degli investimenti ad oggi realizzati in tale ambito.
29
0
10
20
30
40
50
60
70
Investimenti realizzati al
2015
Potenziale "teorico" di
nuovi investimenti
Potenziale atteso di
nuovi investimenti nel
periodo 2016-2020
Investimenti realizzati
ed attesi al 2020
Mld€
- 84%
Il potenziale che si stima possa
essere effettivamente realizzato da
qui al 2020 si aggira nell’intorno dei
10 mld €, pari a circa il 16% del
mercato «teorico».
Si stima un mercato medio annuo di
nuove realizzazioni pari a circa 2 mld
€ all’anno tra il 2016 ed il 2020, con
una «progressione doppia» rispetto al
ritmo medio degli investimenti tenuto
negli ultimi anni
© Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it
E’ stata sviluppata una matrice di classificazione delle tecnologie, costituita da due
dimensioni d’analisi:
 moltiplicatore «teorico» di mercato, dato dal rapporto fra potenziale «teorico» ed
ammontare di investimenti già effettuato al 2015;
 tasso di penetrazione atteso, dato dal rapporto fra potenziale «atteso» al 2020 e
potenziale «teorico».
30
Moltiplicatore«teorico»dimercato
Tasso di penetrazione atteso
TECNOLOGIE «IN ATTESA DI SVILUPPO»
Tecnologie ad elevato potenziale di sviluppo
ma che presentano rilevanti barriere
all’adozione
TECNOLOGIE «AD ALTA CRESCITA»
Tecnologie ad elevato potenziale di sviluppo
di cui si prevede un elevato livello di
diffusione
TECNOLOGIE «RALLENTATE»
Tecnologie già diffuse sul mercato ma che
presentano rilevanti barriere all’ulteriore
diffusione
TECNOLOGIE «AFFERMATE»
Tecnologie già diffuse sul mercato e di cui si
prevede un ulteriore elevato livello di
diffusione
© Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 31
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00%
Moltiplicatore«teorico»dimercato
Tasso di penetrazione atteso
3254
Mob.
elettrica
Smart
grid
FER
STI
Mob.
condivisa
Waste mgmt
TLR Efficienza
energetica
Pubblica
illuminazione
La dimensione della bolla indica il volume d’affari «teorico»
Le tecnologie «affermate», caratterizzate da un
significativo livello di sviluppo attuale cui fa seguito
un elevato tasso di penetrazione atteso,
rappresentano per la maggior parte tecnologie
poco correlate alla tematica Smart City.
Le tecnologie «rallentate», sebbene
abbiano registrato un interessante grado di
diffusione negli ultimi anni, mostrano una
«battuta d’arresto» nel livello di
diffusione previsto per i prossimi anni.
Le tecnologie «in attesa di sviluppo»
permetterebbero di incrementare i
volumi d’investimenti realizzabili
grazie all’elevato potenziale di
sviluppo intrinseco, ma presentano
forti barriere all’adozione.
Non sono presenti
tecnologie «ad alta
crescita», grazie alle
quali sarebbe possibile
conseguire un vero
«cambio di marcia».
© Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it
 L’evoluzione delle città italiane verso il «paradigma» Smart City richiede un volume
d’investimento ragguardevole, stimato nell’ordine di circa 65 mld €, a fronte del quale si
prevede un volume d’investimento «atteso» al 2020 nell’ordine dei 10 mld € (ovvero
circa un sesto del volume d’affari «teorico»).
 Ci si attende quindi un «cambio di passo» importante, seppur «limitato», dal momento
che si passa da un volume medio d’investimenti di circa 1 mld € all’anno registrato negli
ultimi anni ad un volume «atteso» di circa 2 mld € all’anno tra il 2016 ed il 2020.
 Per incrementare tale passo risulta necessario affrontare il problema «di sistema»,
relativo al «business model» con cui si realizza lo sviluppo di una Smart City nel
nostro Paese. Risulta fondamentale concentrare l’attenzione sulle tecnologie ad elevate
potenzialità la cui diffusione è frenata dall’esistenza di diverse barriere all’adozione,
le quali richiedono uno «sforzo congiunto» dei diversi attori coinvolti nello sviluppo di
una Smart City per essere superate.
32
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Roma, 21 Giugno 2016

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LandCity Revolution 2016 - Fattori abilitanti, valutazioni delle ricadute economiche e modelli di business per le Smart Cities - Marco Guiducci (Politecnico di Milano)

  • 2. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it  I fattori abilitanti: tecnologie, attori e modelli di finanziamento  I modelli di business per le Smart Cities in Italia e in Europa  Il potenziale e le ricadute economiche delle Smart Cities in Italia 2
  • 4. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 4 Ciascuno degli ambiti oggetto d’analisi su cui è possibile valutare il grado di smartness di una città può essere declinato in una serie di famiglie tecnologiche abilitanti. • Tecnologie per la trasmissione, la ricezione e l’ elaborazione di informazioni (ICT) ENVIRONMENT • Tecnologie per la generazione di energia in loco • Tecnologie per la gestione e la trasmissione dei flussi energetici • Tecnologie per il recupero delle risorse LIVING MOBILITY • Tecnologie per il consumo efficiente di energia • Tecnologie per lo sviluppo efficiente della mobilità urbana AMBITO
  • 5. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 5 Le tecnologie abilitanti sono analizzate sulla base di cinque parametri. PARAMETRO DESCRIZIONE Maturità Livello di sviluppo della tecnologia Investimento Investimento necessario per implementare la tecnologia Payback time Tempo di ritorno dell’investimento Realizzabilità Facilità di implementazione della tecnologia Focus Livello di correlazione tra la tecnologia e l’ambito Smart City
  • 6. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it TECNOLOGIE MATURITÀ INVESTIMENTO PAYBACK TIME REALIZZABILITÀ FOCUS Efficienza energetica Pubblica illuminazione Sistemi di trasporto intelligente Mobilità elettrica Sistemi di condivisione dei mezzi di locomozione Fonti rinnovabili Teleriscaldamento Smart grid e storage Waste management 6 Nessuna criticità Elevata criticitàModerata criticità
  • 7. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 7  Le tecnologie che garantiscono maggiori benefici economici sono quelle più mature e meno correlate alla tematica Smart City: è il caso delle fonti energetiche rinnovabili, delle soluzioni per l’efficienza energetica e dei sistemi di mobilità condivisa (quest’ultima caratterizzata da un grado di maturità inferiore rispetto alle altre).  Le tecnologie maggiormente «focalizzate» sul tema Smart (es. mobilità elettrica e smart grid) risultano attualmente poco mature, richiedono volumi d’investimento notevolmente più elevati rispetto ad analoghe soluzioni «non-smart» e mostrano tempi di ritorno dell’investimento piuttosto elevati. • L’«invasività» degli interventi necessari per implementare alcune tecnologie abilitanti è un ulteriore elemento «critico».
  • 8. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 8 Gli attori coinvolti sono analizzati sulla base di tre parametri. PARAMETRO DEFINIZIONE Benefici attesi Ammontare dei benefici (monetari e non) che l’attore si aspetta di ottenere dall’intraprendere un progetto di Smart City Orizzonte temporale Intervallo temporale di riferimento considerato dall’attore nella valutazione delle decisioni di investimento Focus Livello di correlazione tra il « core business» dell’attore e il tema Smart City
  • 9. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it ATTORI BENEFICI ATTESI ORIZZONTE TEMPORALE FOCUS Enti pubblici Istituti di credito Fornitori di tecnologie e servizi Cittadini/imprese Aziende di trasporto pubblico Utilities Università ed enti di ricerca 9 Nessuna criticità Elevata criticitàModerata criticità
  • 10. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 10 • L’eventualità di ottenere benefici modesti dalla realizzazione di progetti Smart City rappresenta un indubbio «freno» alla propensione dei diversi soggetti coinvolti ad intraprendere tali progetti (ad eccezione delle pubbliche amministrazioni). • Il core business di molti attori è parzialmente o completamente «slegato» dalle tematiche «smart», e ciò rappresenta un disincentivo al coinvolgimento di tali soggetti. • La generale prospettiva «short-term» che caratterizza taluni attori ostacola ulteriormente la diffusione di progetti Smart City, i quali tipicamente sono caratterizzati da tempi di ritorno dell’investimento medio-lunghi.
  • 11. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 11 I modelli di finanziamento sono analizzati sulla base di cinque parametri. PARAMETRO DEFINIZIONE Facilità di accesso Livello di difficoltà nell’ottenimento del finanziamento Copertura dell’investimento Disponibilità di risorse finanziarie a copertura dell’investimento Orizzonte temporale Intervallo di tempo di riferimento della forma di finanziamento Utilizzabilità Livello di difficoltà dell’iter burocratico successivo all’ottenimento del finanziamento Focus Livello di correlazione tra la forme di finanziamento e il tema Smart City
  • 12. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it FORME DI FINANZIAMENTO FACILITÀ DI ACCESSO COPERTURA DELL’INVESTIMENTO ORIZZONTE TEMPORALE UTILIZZABILITÀ FOCUS FondiUE Programmi a gestione diretta Fondi strutturali Finanziamenti pubblici nazionali Partenariato Pubblico-Privato (PPP) Finanziamenti privati 12 Nessuna criticità Elevata criticitàModerata criticità
  • 13. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 13  I fondi pubblici europei e nazionali sono in buona parte focalizzati sui progetti di Smart City e con orizzonti temporali «coerenti», tuttavia mostrano rilevanti limitazioni all’accesso (occorre superare un bando di gara) e difettano di utilizzabilità (nei finanziamenti pubblici nazionali si registra una lentezza burocratica nell’erogazione, per alcuni fondi UE esistono vincoli legali tali per cui sono disponibili solo per attività di R&D).  I finanziamenti privati non presentano particolari barriere all’accesso né rilevanti criticità nella gestione operativa, tuttavia non sono strumenti progettati per sovvenzionare progetti di Smart City e soprattutto si contraddistinguono per orizzonti temporali di breve-medio termine.  Il PPP combina caratteristiche dei finanziamenti pubblici ed altre di quelli privati e potrebbe essere particolarmente adatto al finanziamento dei progetti di Smart City.
  • 14. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 14  Forte mismatch tra le caratteristiche delle tecnologie, attori e modelli di finanziamento in gioco e quelle che gli stessi dovrebbero avere per favorire la diffusione dell’idea di smartness: ◦ le tecnologie abilitanti non sempre sono facilmente utilizzabili; ◦ gli attori non sono tipicamente propensi ad intraprendere progetti di Smart City; ◦ i modelli di finanziamento non risultano particolarmente adeguati a supportare lo sviluppo di tali progetti.  Emerge un problema «di sistema», che riguarda il «business model» con cui si progetta e realizza lo sviluppo di una Smart City.
  • 16. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 16 AMPIEZZA AltaMediaBassa Alta Media Bassa PROFONDITÀ Realizzazione di progetti caratterizzati da un alto livello di penetrazione all’interno della città Realizzazione di progetti caratterizzati da un basso livello di penetrazione all’interno della città (che prevedono la partecipazione attiva di una quota della popolazione urbana inferiore al 30%) Realizzazione di progetti caratterizzati da un basso grado di copertura tecnologica (che riguardano fino a 4 ambiti tecnologici dei 9 analizzati) Realizzazione di progetti caratterizzati da un elevato grado di copertura tecnologica
  • 17. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 17 AMPIEZZA AltaMediaBassa Alta Media Bassa PROFONDITÀ GAZZELLE CITIES Città in cui sono stati realizzati progetti di Smart City che impattano su buona parte della città e caratterizzati da un livello di eterogeneità delle tecnologie medio-alto LION CITIES Città che, rispetto al cluster precedente, presentano un livello simile di profondità ma valori più bassi di ampiezza TURTLE CITIES Città che mostrano un ridotto interesse al tema della Smart City: sono stati sviluppati progetti poco significativi EAGLE CITIES Città ove sono stati sviluppati importanti progetti di Smart City, grazie all’implementazione di tecnologie eterogenee tra loro e con un impatto pervasivo sul tessuto cittadino
  • 18. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it Dall’analisi dei progetti sviluppati nelle città europee emergono 2 «modelli» ricorrenti che caratterizzano lo sviluppo di progetti Smart City:  Modello di sviluppo organico  Modello di sviluppo additivo Questi 2 modelli presentano una configurazione diversa per ogni «Building Block». 18
  • 19. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 19 Tecnologie Attori Modelli di finanziamento Sistemi di mobilità condivisa Sistemi di trasporto intelligente Pubblica illuminazione Utilities Aziende di trasporto pubblico Waste management Energia da fonti rinnovabili Smart grid e storage Teleriscaldamento Mobilità elettrica Efficienza energetica Fornitori di tecnologie e servizi Istituti di credito Enti pubblici Università e istituti di ricerca Programmi a gestione diretta PPP Finanziamenti pubblici nazionali Fondi strutturali Finanziamenti privati Elemento presente nel business model Elemento NON presente nel business model
  • 20. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 20 Tecnologie Attori Modelli di finanziamento Sistemi di mobilità condivisa Sistemi di trasporto intelligente Pubblica illuminazione Utilities Aziende di trasporto pubblico Waste management Energia da fonti rinnovabili Smart grid e storage Teleriscaldamento Mobilità elettrica Efficienza energetica Fornitori di tecnologie e servizi Istituti di credito Enti pubblici Università e istituti di ricerca Programmi a gestione diretta PPP Finanziamenti pubblici nazionali Fondi strutturali Finanziamenti privati Elemento presente nel business model Elemento NON presente nel business model
  • 21. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 21  Il modello prevalente delle città maggiormente evolute è quello organico, segno dell’importanza di un forte coinvolgimento «formale» di tutti gli attori e di una vision condivisa sin dalle prime fasi di sviluppo.  Le città che mostrano un grado di smartness inferiore adottano nella maggior parte dei casi un modello additivo, che tra i principali «limiti» annovera uno scarso coinvolgimento di soggetti potenzialmente «cruciali» quali fornitori di tecnologie e servizi, utility e soggetti finanziatori.  Il grado di smartness delle principali città Europee è piuttosto eterogeneo, ma solo raramente si riscontrano «sbilanciamenti» tra «ampiezza» e «profondità».  Il «fattore geografico» gioca un ruolo differenziale, dal momento che le città del Nord Europa mostrano un livello medio di smartness superiore a quello delle città dell’Europa meridionale, pur non avendo le prime intrapreso il percorso di «smartizzazione» necessariamente prima delle seconde.
  • 22. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it ITALIAN EAGLE CITIES Città leader a livello italiano, in cui sono stati sviluppati progetti un numero di progetti rilevanti che incidono su una porzione ampia del tessuto urbano. 22 AMPIEZZA AltaMediaBassa Alta Media Bassa PROFONDITÀ ITALIAN TURTLE CITIES Città che mostrano un ridotto interesse al tema «smart», in cui sono stati sviluppati progetti poco rilevanti, con un impatto limitato a piccole aree e relativi ad un numero esiguo di tecnologie ITALIAN GAZZELLE CITIES Città che presentano un elevato livello copertura tecnologica ma una ridotta profondità. Questo è tipico di una logica di sviluppo additiva
  • 23. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it Anche dall’analisi dei progetti nelle città italiana emergono i 2 «modelli» già analizzati.  Modello di sviluppo «organico», adottato in 13 città.  Modello di sviluppo «additivo», adottato in 21 città. Il modello di sviluppo «additivo» ha caratteristiche del tutto simili a quelle presenti nel modello europeo, mentre il modello di sviluppo «organico» presenta delle peculiarità (si parla di modello di sviluppo «organico» all’italiana). 23
  • 24. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 24 Tecnologie Attori Modelli di finanziamento Sistemi di mobilità condivisa Sistemi di trasporto intelligente Pubblica illuminazione Utilities Aziende di trasporto pubblico Waste management Energia da fonti rinnovabili Smart grid e storage Teleriscaldamento Mobilità elettrica Efficienza energetica Fornitori di tecnologie e servizi Istituti di credito Enti pubblici Università e istituti di ricerca Programmi a gestione diretta PPP Finanziamenti pubblici nazionali Fondi strutturali Finanziamenti privati Elemento presente nel business model Elemento NON presente nel business model MODELLO DI SVILUPPO ORGANICO
  • 25. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it Città europee 25 AMPIEZZA AltaMediaBassa Alta Media Bassa PROFONDITÀ Città italiane Punto di collasso di 9 città italiane Milano Torino Napoli Firenze Roma
  • 26. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it  Anche le città italiane più avanzate a livello di smartness sono «un passo indietro» rispetto alle più «avanzate» città europee.  Questa situazione può essere ascrivibile in primis alla prevalente adozione del modello di sviluppo «additivo», la cui diffusione in Italia è agevolata da specifici fattori di contesto, quali: ◦ la scarsa diffusione del PPP, per di più talvolta «malvisto» come una modalità di relazione «poco trasparente» tra soggetto pubblico e soggetti privati; ◦ l’elevata «burocratizzazione» del nostro Paese, che ha un impatto netto negativo sulla possibilità di usufruire di finanziamenti pubblici; ◦ la ridotta «capacità di spesa» delle Pubbliche Amministrazioni, legata ad un’indisponibilità di «cassa» e/o ai «vincoli di bilancio» vigenti. 26
  • 27. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it  In alcune città, come ad esempio Milano e Torino, si sta affermando un modello di sviluppo classificabile come «organico», seppur attualmente caratterizzato da importanti limitazioni che potrebbero minarne l’efficacia (ad esempio la «cabina di regia» non ha la stessa valenza formale che assume negli esempi europei più «virtuosi»).  L’importanza dell’adozione del modello di sviluppo «organico» appare emergere, oltre che dalle best practice diffuse a livello europeo, dalla maggiore «efficienza» che il modello garantisce, in termini di investimenti medi unitari necessari a parità di progetti realizzati. Si stima che, coeteris paribus, il passaggio da un modello «additivo» ad uno «organico» abiliterebbe un incremento dell’efficienza nell’ordine del 20-40%. 27
  • 29. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it Il potenziale di mercato «teorico» delle Smart City in Italia ammonta a circa 65 mld €, pari ad oltre 7 volte il cumulato degli investimenti ad oggi realizzati in tale ambito. 29 0 10 20 30 40 50 60 70 Investimenti realizzati al 2015 Potenziale "teorico" di nuovi investimenti Potenziale atteso di nuovi investimenti nel periodo 2016-2020 Investimenti realizzati ed attesi al 2020 Mld€ - 84% Il potenziale che si stima possa essere effettivamente realizzato da qui al 2020 si aggira nell’intorno dei 10 mld €, pari a circa il 16% del mercato «teorico». Si stima un mercato medio annuo di nuove realizzazioni pari a circa 2 mld € all’anno tra il 2016 ed il 2020, con una «progressione doppia» rispetto al ritmo medio degli investimenti tenuto negli ultimi anni
  • 30. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it E’ stata sviluppata una matrice di classificazione delle tecnologie, costituita da due dimensioni d’analisi:  moltiplicatore «teorico» di mercato, dato dal rapporto fra potenziale «teorico» ed ammontare di investimenti già effettuato al 2015;  tasso di penetrazione atteso, dato dal rapporto fra potenziale «atteso» al 2020 e potenziale «teorico». 30 Moltiplicatore«teorico»dimercato Tasso di penetrazione atteso TECNOLOGIE «IN ATTESA DI SVILUPPO» Tecnologie ad elevato potenziale di sviluppo ma che presentano rilevanti barriere all’adozione TECNOLOGIE «AD ALTA CRESCITA» Tecnologie ad elevato potenziale di sviluppo di cui si prevede un elevato livello di diffusione TECNOLOGIE «RALLENTATE» Tecnologie già diffuse sul mercato ma che presentano rilevanti barriere all’ulteriore diffusione TECNOLOGIE «AFFERMATE» Tecnologie già diffuse sul mercato e di cui si prevede un ulteriore elevato livello di diffusione
  • 31. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it 31 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% Moltiplicatore«teorico»dimercato Tasso di penetrazione atteso 3254 Mob. elettrica Smart grid FER STI Mob. condivisa Waste mgmt TLR Efficienza energetica Pubblica illuminazione La dimensione della bolla indica il volume d’affari «teorico» Le tecnologie «affermate», caratterizzate da un significativo livello di sviluppo attuale cui fa seguito un elevato tasso di penetrazione atteso, rappresentano per la maggior parte tecnologie poco correlate alla tematica Smart City. Le tecnologie «rallentate», sebbene abbiano registrato un interessante grado di diffusione negli ultimi anni, mostrano una «battuta d’arresto» nel livello di diffusione previsto per i prossimi anni. Le tecnologie «in attesa di sviluppo» permetterebbero di incrementare i volumi d’investimenti realizzabili grazie all’elevato potenziale di sviluppo intrinseco, ma presentano forti barriere all’adozione. Non sono presenti tecnologie «ad alta crescita», grazie alle quali sarebbe possibile conseguire un vero «cambio di marcia».
  • 32. © Energy & Strategy Group - 2016www.energystrategy.it  L’evoluzione delle città italiane verso il «paradigma» Smart City richiede un volume d’investimento ragguardevole, stimato nell’ordine di circa 65 mld €, a fronte del quale si prevede un volume d’investimento «atteso» al 2020 nell’ordine dei 10 mld € (ovvero circa un sesto del volume d’affari «teorico»).  Ci si attende quindi un «cambio di passo» importante, seppur «limitato», dal momento che si passa da un volume medio d’investimenti di circa 1 mld € all’anno registrato negli ultimi anni ad un volume «atteso» di circa 2 mld € all’anno tra il 2016 ed il 2020.  Per incrementare tale passo risulta necessario affrontare il problema «di sistema», relativo al «business model» con cui si realizza lo sviluppo di una Smart City nel nostro Paese. Risulta fondamentale concentrare l’attenzione sulle tecnologie ad elevate potenzialità la cui diffusione è frenata dall’esistenza di diverse barriere all’adozione, le quali richiedono uno «sforzo congiunto» dei diversi attori coinvolti nello sviluppo di una Smart City per essere superate. 32