La sostenibilità nei pagamenti delle bollette energetiche: il Turin Index come strumento previsionale della povertà energetica

L'obiettivo di questo studio è quello di fornire una possibile risposta al fenomeno della povertà, radicata tra i cittadini dell'Unione Europea, attraverso la misurazione della morosità. Mi sono soffermato in particolare sull'analisi della spesa in energia da parte delle famiglie europee, per studiare il fenomeno dell'Energy Poverty, ovvero della povertà energetica. Data per assunta la rilevanza del tema, in questo elaborato si propone di utilizzare i tassi di morosità nelle forniture energetiche come proxy di deprivazione e conseguentemente di povertà energetica. Per misurare la morosità ho utilizzato un indicatore denominato Turin Index, che permette di misurare l'intensità della morosità su una scala normalizzata. Questo indicatore permette di tenere conto della situazione creditizia dei clienti delle aziende energetiche, per misurare l'intensità della morosità, se presente, attraverso i giorni di ritardo e l'ammontare del debito nei confronti dell'azienda fornitrice. In questo elaborato si intende proporre un ulteriore avanzamento, non solo verificando la storia creditizia delle famiglie, ma utilizzando l'indice per predire la probabilità che una famiglia, date le sue caratteristiche, si trovi in stato di morosità. L'obiettivo ultimo è quello di trasformare l'indicatore Turin Index in uno strumento predittivo. Per integrare i dati sulla morosità con le informazioni sulle famiglie europee, ho presentato ed utilizzato il database EU SILC dell'Eurostat, che raccoglie dati su famiglie europee di 23 stati. Date le proprietà del Turin Index è stata impiegata una distribuzione BETA Inflated che tenesse conto delle caratteristiche della variabile dipendente. I risultati ottenuti hanno confermato la bontà del Turin Index come indicatore previsionale della morosità, oltre che l'importanza del reddito e delle condizioni strutturali dell'abitazione come drivers di povertà energetica. Per confermare la stabilità dei risultati del modello, ho svolto un'analisi di robustezza, costruendo quattro modelli separati, uno per ogni macro area dell'Europa, controllando per specificità statali e regionali. I modelli regionali hanno evidenziato le differenze esistenti tra le varie aree d'Europa: Nord, Sud, Est e Centro. In ultimo è stato stimato un modello di regressione per quattro stati campione, uno per ogni area dell'Europa, per mostrare eventuali similitudini o differenze tra di essi e per avere modelli ancora più specifici. Questi modelli hanno confermato le macro tendenze mostrate dai modelli aggregati e rafforzato ulteriormente la bontà del Turin Index come strumento previsionale della povertà energetica. Le implicazioni e gli usi di questo studio sono molteplici: in primo luogo, potrebbe essere utilizzato da parte di un regolatore per l'implementazione di politiche volte a contrastare la morosità, mirate in particolare al sostegno della popolazione più vulnerabile; in secondo luogo potrebbe essere di supporto alle strategie di mercato dei fornitori privati che potrebbero conoscere a priori la solvibilità di un cliente date le sue caratteristiche.