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‘Waste Kuznets curves’ ed efficacia delle politiche Evidenze nel contesto europeo e italiano Massimiliano Mazzanti.

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Presentazione sul tema: "‘Waste Kuznets curves’ ed efficacia delle politiche Evidenze nel contesto europeo e italiano Massimiliano Mazzanti."— Transcript della presentazione:

1 ‘Waste Kuznets curves’ ed efficacia delle politiche Evidenze nel contesto europeo e italiano Massimiliano Mazzanti

2 Il gruppo di ricerca! Valentina Iafolla & Francesco Nicolli (Università di Ferrara) Anna Montini (Università di Bologna) Roberto Zoboli (Univ Cattolica Milano & CERIS CNR Milano)

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4 Temi della presentazione Evidenze –Evidenze sul livello Europeo (EU15) –Evidenze sul livello Italiano (analisi provinciale/spaziale) –Focus su rifiuti urbani Issues –Determinanti delle performance ambientali – generazione e discarica –Disaccoppiamento crescita economica e generazione/smaltimento –Analisi di efficacia delle policy e waste management –Tecnologia e rifiuti

5 Principi di teoria economica Uso strumenti di policy fiscali per affrontare le esternalità ambientali dovute a discariche ed emissioni: CORREGGERE il MERCATO –Landfill tax Analisi costi benefici: costi sociali non prezzati dal mercato e opportunità uso del suolo –planning territoriale coinvolto –compensazioni necessarie causa NIMBY Cost recovery del servizio integrato dei rifiuti

6 Contesto di policy / waste management Europa –1994/2003 Packaging Directive –1999/2000 Landfill and incineration directives –2008 new waste framework Directive –Enfasi crescente da smaltimento gestione a prevenzione (riduzione generati) Italia –Processo di transizione (bloccata) verso TIA, con problemi legati al decentramento della policy e natura del ‘tributo’ –Landfill tax regionale EU come recycling society (Belgian presidency 2010) Entro 2013 paesi membri devono presentare un proposal su waste prevention/waste generation

7 GERARCHIA DEI RIFIUTI Prevention Minimisation Reuse Recycling Energy recovery Disposal most favoured option least favoured option 7

8 Scenarios: MSW generation and landfilling in the EU-27 Note: Figures from are data from Eurostat. Figures from are projections. BMW = biodegradable municipal waste. Source: EEA (2007).

9 Generation and landfilling of municipal waste in Italy

10 La relazione ambiente – crescita economica Degrado Ambientale Reddito pro capite Quali drivers? Policy servono? Rifiuti generati discarica !?

11 Waste: not less important, and related to climate change   Moving away from landfilling

12 GHG provenienti dal settore dei rifiuti in EUROPA 15 nel 2005 Fonte: Gugele et al GAS AD EFFETTO SERRA 12

13 Evidenze su Europa Generazione dei rifiuti Landfill diversion

14 VALORI PRINCIPALI DEI PAESI UE 15 14

15 Produzione di rifiuti solidi urbani 15 UE 25, Fonte: Elaborazione personale su dati Eurostat 2007

16 Conferimento in discarica UE 25, Percentuale dei rifiuti urbani generati Fonte: Elaborazione personale su dati Eurostat

17 UE 25, Percentuale dei rifiuti urbani generati Incenerimento 17 Fonte: Elaborazione personale su dati Eurostat 2007

18 Landfilling, incineration and material recovery (EEA, 2009) EEA (2009), Diverting waste from landfill

19 Letteratura pochi riferimenti empirici su delinking rifiuti (o efficiacia policy) numerosi lavori su valutazione esternalità e scelta modalità di smaltimento ottimali o scelta siti ottimali per discariche (o inceneritori) 19

20 Letteratura Fisher-Kowalski and Amman (2001): delinking assoluto per rifiuti in discarica, non per generati (paesi OCSE, ’75-’95) elasticità positiva ma < 1 per Johnstone e Labonne (2004) (paesi OCSE, ’80-’00) Karousakis (2006), crescita monotona rifiuti con reddito (paesi OCSE, ’80-’00 4 anni) Mazzanti e Zoboli né delinking assoluto né relativo (paesi EU) 20

21 Letteratura evidenza di EKC per rifiuti pericolosi nelle contee statunitensi (Wang et al. 1998) Mazzanti et al. 2008, (province italiane, ‘99-’05): solo province + ricche vicine a turning point Hage et al. su raccolta di packaging plastico (282 comuni svedesi): rilevanza di aspetti spaziali e di tariffa basata sul peso dei rifiuti Ham (2009), recycling rates, 388 local authorities 21

22 Analisi su EU15 22 Var da spiegare Esplicative Economiche, strutturali, di politica

23 23 Log(RSU-GEN pro capite) it or Log(RSU-LAND pro capite) it = α t + β 1 log (valore aggiunto pro capite) it + β 2 log (valore aggiunto pro capite) 2 it β 3 log(fattori strutturali, es. Densità popolazione) it + β 4 log(policy ambientale) it + ε it

24 INDICE DI POLICY Fonte: Elaborazione personale su dati Eionet 24

25 RIFIUTI GENERATI: Variabile Consum0,95***2,59***1,19*** Consum2-0,03***-0,1211***-0,038*** Popdens…Diverse-0,29*** Polind01…Diverse TP [€] ( ♦♦ )44.562( ♦♦ ) ( ♦♦ ) Range consumo Breusch-Pagan test of independence (chi2) 0,0000,00060,000 N. Osservazioni (NxT)156 Modello rifiuti generati 25

26 RISULTATI DISCARICA Variabile Consum1,49***30,42***4,27*** Consum2-0,10***-1,64***-0,19*** Popdens…Diverse-3,68*** Polind01…Diverse-0,82*** TP [€]1.659,39(♦) ,86( ♦ )47.328,06(♦ ♦ ) Range consumo Breusch-Pagan test of indipendence (chi2) 0,0000,00010,000 N. Osservazioni (NxT)156 RIFIUTI IN DISCARICA: 26

27 Analisi country based RIFIUTI GENERATI: SUR svincolato 27

28 RISULTATI SUR (4/4) RIFIUTI IN DISCARICA: SUR svincolato 28

29 Evidenza ‘media EU’ nasconde specificità nazionali! Relazione reddito/ Rifiuti generati –Austria, Germania, Spagna –UK, Olanda, Portogallo, Grecia –Belgio, Italia, Danimarca, Svezia, Italia, Francia Relazione reddito/ Rifiuti in discarica –Delinking assoluto raggiunto da tutti (Germania leader) –Spagna, Olanda e Danimarca mostrano andamenti meno positivi e possibili ‘recoupling’

30 Rifiuti generati vs consumo 30

31 Rifiuti in discarica vs consumo 31

32 Don’t WASTE policy chances!

33 – Real and fitted values, Umbrella (US, AUS, CAN, JP)

34 Real and fitted values, EU North

35 Evidenza empirica su Italia 103 province italiane, fattori esplicativi per generazione rifiuti e per landfill diversion in Italia Policy/waste management Correlazioni spaziali – rilevanti in un contesto altamente decentralizzato di politica

36 36 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy Anno RSU generati (kg pro capite) RSU smaltiti in discarica (kg pro capite) min 341, Isernia; 372,5 Potenza0, Treviso,Avellino,Bergamo,Lodi,Rieti,Lecco, ecc. max 837,1 Rimini; 813,9 Prato1898,47 Benevento; 1600,71 Crotone

37 Per capita MSW, 2005 (kg)

38 Per capita landfilled waste, average (kg)

39 RSU in discarica in Italia 39 (2006, valori in ton x km 2 ) Fonte: elaborazioni si dati APAT M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy

40 Separately collected waste, 2005 (%)

41 Raccolta differenziata di rifiuti urbani nelle regioni italiane Fonte: APAT 2007 RACCOLTA DIFFERENZIATA IN ITALIA 41

42 Per capita incinerated waste, 2005 (kg) Forti differenze nella strategia di regioni con reddito simile

43 Population covered by tariff, 2005 (%) TIA, IVA e natura tributaria (sentenza 2009) Processo bloccato? Quali motivazioni Quali effetti? Direzioni alternative?

44 Municipalities covered by tariff, 2005 (%)

45 TIA ed IVA La sentenza n.238/2009 della Consulta ha posto fine alla vexata quaestio della natura della TIA consacrandone la natura tributaria e la non assoggettabilità ad IVA. L’interpretazione della normativa vigente della Corte secundum costituzione sconvolge gli apparati di gestione e disciplina finora attuati dagli enti gestori nella convinzione, alimentata anche da indicazioni della A. F., che la TIA si sostanziasse in un operazione imponibile con IVA al 10%. Con riferimento alle prevedibili richieste di ripetizione dell’IVA addebitata in rivalsa da parte dei cittadini, imprese ed autonomi, va rilevato che per giurisprudenza consolidata il rapporto per l’IVA in rivalsa tra il prestatore di servizi ed il fruitore è di mera natura privatistica

46 Analisi empirica 46 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy Ipotesi/quesiti di ricerca –delinking nella relazione fra reddito e rifiuti? assoluto ? relativo ? –quali effetti di altre variabili socio-economiche (es. densità e flussi turistici)? –quali effetti di variabili di management/policy dei rifiuti? raccolta differenziata comuni e popolazione (in provincia) “coperti” dal regime tariffario landfill tax

47 Analisi empirica 47 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy Altri quesiti di ricerca –effetti dovuti a scelte (locali/provinciali) di investimento in discariche o inceneritori? –lock in? –autocorrelazione spaziale in generazione rifiuti o in landfill diversion?

48 Dati provinciali [ Fonti ] 48 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy Panel , 103 province Rifiuti [ APAT ] –RSU generati (kg pro capite) –RSU smaltiti in discarica (kg pro capite) –raccolti in modo differenziato (%) –RSU inceneriti (kg pro capite) –discariche (n) –inceneritori (n)

49 Dati provinciali [ Fonti ] 49 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy Policy rifiuti [ APAT ] –popolazione provinciale coperta da tariffa anziché tassa (%) –comuni in provincia coperti da tariffa anziché tassa (%) –landfill tax (€/kg) Altri dati [ Istat ] –Valore aggiunto (€2000) –Densità (pop/km2) –Presenze turistiche

50 Modello 50 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy Log(RSU-GEN pro capite) it or RSU-LAND pro capite it = α t + β 1 log (valore aggiunto pro capite) it + β 2 log(fattori strutturali) it + β 3 log(fattori di policy ambientale) it + β 4 (altri fattori) it + ε it

51 Evidenza: RSU generati 51 Variables Waste generated – log log model CONSTANT *** ***0.864* VA0.538***0.480***0.508***0.525***0.458***0.529*** DENSITY0.384***0.232*0.429***0.328***0.362***0.050**0.060*** TOURISM0.112*** SEP-COLLECT0.041*** TAR-POP^0.0004** TAR-MUN^ LANDFILL TAX0.033 NORTH^-0.181*** ISLAND^0.019 SOUTH^-0.093* N824 ModelFEM REM Note: ^ not in log format M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy

52 Evidenza: RSU in discarica 52 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy Variables Landfilled Waste – semi log Model CONSTANT7524.0***7495.4***4477.9***5987.9***5834.4***3092.8***7598.9***3131.9***7271.0*** VA **-340.6**-254.6**-241.8**-244.4***-339.8**-262.0***-301.2*** DENSITY-767.1***-784.5***-795.8***-616.6***-610.9***-41.70*-770.1*** *** TOURISM12.77 SEP-COLLECT-24.93** TAR-POP^-1.079** TAR-MUN^-2.029* LANDFILL TAX39.69 INCarea^ ** NORTH^ ISLAND^ SOUTH^ INCINERATED^-0.353*** N824 ModelFEM REMFEMREMFEM Note: ^ not in log format

53 Evidenza: analisi spaziale 53 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy Moran’s I (contiguity matrix, Queen) Moran’s I (proximity matrix, Euclidean distance) ***0.9279*** *0.1035* Rifiuti generati

54 Evidenza: analisi spaziale 54 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy LISA (local indicators of spatial association) cluster maps for per capita waste generation

55 Evidenza: analisi spaziale 55 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy Moran’s I (contiguity matrix, Queen) Moran’s I (proximity matrix, Euclidean distance) * * * Rifiuti smaltiti in discarica

56 Evidenza: analisi spaziale 56 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy LISA (local indicators of spatial association) cluster maps for per capita landfilled waste

57 Riflessioni conclusive 57 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy Rifiuti generati Non vi è evidenza di elasticità negativa fra reddito e rifiuti generati Cmq, elasticità < 1 (delinking relativo) Densità ha effetti positivi e significativi (economie di scala nel management dei rifiuti non creano effetti sperati in aree più densamente popolate)

58 Riflessioni conclusive 58 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy Rifiuti generati Variabili di policy ambientale –non riuscite a ridurre l’ammontare dei rifiuti generati (fino ad ora) (A volte) Semplicistica interpretazione di EKC –non considera che reddito può finanziare un miglior management ambientale e migliori policy

59 Riflessioni conclusive 59 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy Rifiuti generati Effetti spaziali  1999, significativi poi “scompaiono”  progressiva omogeneizzazione nella generazione di rifiuti pro capite  convergenza (non necessariamente un buon segnale)

60 Riflessioni conclusive 60 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy Rifiuti in discarica Mancanza di effetti spaziali  potenzialmente dovuta a policy fortemente decentralizzate (comunali o gruppi di comuni)  province confinanti verosimilmente non si influenzano a vicenda nel landfilling  processo di convergenza in atto (luce in fondo al tunnel?)

61 Dove sono più diffuse le tariffe, e maggiore è raccolta differenziata, minore conferimento Dubbi su efficacia incentivante landfill tax, in Italia e UK…. –Più ruolo di compensazione ex post danni /gettito, analogie con ‘Aggregate tax’ su scavi Chiaro driver densità di popolazione –Molti siti chiusi per problemi sanitari ma anche per forti costi opportunità finanziari ed occupazionali Inceneritori ovviamente riducono il conferimento Azione di politica Altri drivers Landfill tax bassa rispetto alle gate fees (come in Germania), problema dati!

62 Mancanza di correlazione spaziale tra province 62 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy  potenzialmente dovuta a policy fortemente decentralizzate  processo di convergenza in atto (luce in fondo al tunnel?)

63 I rifiuti crescono ancora al crescere del reddito Densità popolazione fa crescere i rifiuti pro capite  progressiva omogeneizzazione nella generazione di rifiuti pro capite (non necessariamente un buon segnale) Anche un waste management virtuoso (TIA, cost recovery, etc..) non pare sufficiente ad invertire la tendenza e diminuire generazione dei rifiuti –Più strumenti economici per mutare il comportamento? –Misure e target di Waste prevention

64 L’innovazione di processo e prodotto può giocare un ruolo rilevante

65 Innovation matters Policy matters for innovation in waste Various innovative paths

66 OECD waste related patent data

67 Forthcoming, ‘Diverting Waste, the role of Innovations’ Nicolli F. (2010), OECD Environment Directorate

68 Grafico waste da oecd

69 US Recovery Act EU Pack beverage Directive DE pack Law EU Pack waste Dir EU Landfill Directive Waste patents, Recycling and municipal Solid Waste. Three years moving average, solid waste on the right axis

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72 Evolution of patent applications, main Offices, Plastic recycling technologies

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75 Share of GDP, total Energy + transport + environmental & resource taxes

76 Share of GDP, environmental & resource taxes Italy: 2/3 landfill taxes, around 600M€ 1992 Delors white Book!

77 Strong rationale for environmental fiscal policy/ecological tax reform

78 Less growth beneficial to the environment but we ve to target environmental efficiency in the long run, New emphasis on a greener economy arises in presence of a deflationary recession –Low current revenue from green tax –It may be used to abate labour taxes, fund innovation, etc.. –Low inflation –Changing relative prices favoring green goods –Supporting Green investments and Sust. Consumption to boost current cycle and rebalance future growth

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80 Evidenza: RSU generati 80 Variables Waste generated – log log model CONSTANT *** ***0.864* VA0.538***0.480***0.508***0.525***0.458***0.529*** DENSITY0.384***0.232*0.429***0.328***0.362***0.050**0.060*** TOURISM0.112*** SEP-COLLECT0.041*** TAR-POP^0.0004** TAR-MUN^ LANDFILL TAX0.033 NORTH^-0.181*** ISLAND^0.019 SOUTH^-0.093* N824 ModelFEM REM Note: ^ not in log format M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy

81 Evidenza: RSU in discarica 81 M.Mazzanti, A.Montini e F.Nicolli - Evidence on waste generation and landfill diversion from Italy Variables Landfilled Waste – semi log Model CONSTANT7524.0***7495.4***4477.9***5987.9***5834.4***3092.8***7598.9***3131.9***7271.0*** VA **-340.6**-254.6**-241.8**-244.4***-339.8**-262.0***-301.2*** DENSITY-767.1***-784.5***-795.8***-616.6***-610.9***-41.70*-770.1*** *** TOURISM12.77 SEP-COLLECT-24.93** TAR-POP^-1.079** TAR-MUN^-2.029* LANDFILL TAX39.69 INCarea^ ** NORTH^ ISLAND^ SOUTH^ INCINERATED^-0.353*** N824 ModelFEM REMFEMREMFEM Note: ^ not in log format

82 INDICATORE DI DECOUPLING Indice di decoupling WG Indice di decoupling Landfill 82


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