Caratterizzazione delle spese energetiche delle famiglie italiane con focus sulla povertà energetica

Energy consumption in the residential sector constitutes an important part of a Country's total CO2 emissions. In Italy, the energy consumed for domestic use is almost 40% of the total. If it is known that these consumptions are dependent on external factors, such as prices of energy sources, their dependence on internal factors, as the characteristics of individual households, is less clear. On the other hand, in Italy, as in the rest of Europe, there is a matter of energetic-social concern, recognized with the term of Energy Poverty. This work aims to contribute to the study of the two themes, closely related to each other: energy consumption in the residential sector and Energy Poverty. The Italian case is analysed, using the expenses carried out to meet the energy demand. The proposed analysis is divided into three phases: (a) multiple regression, (b) CART segmentation method, (c) application of energy Poverty indicators. The multiple regression analysis (a) is implemented in such a way that in the final models, the presence of multi-collinearity is removed and the most significant explanatory variables are selected. These variables constitute the input for the tree classification CART (b) applied to obtain a segmentation of the sample in cluster of families, with specific characteristics and homogeneous energy expenditures. Finally, (c) an assessment of the Energy Poverty is presented, collecting indicators that measure the phenomenon from literature studies, supplemented by a measure that assesses the satisfaction of minimum thermal comfort. The results obtained show that the multiple regression analysis is useful both to select the variables of interest and to understand their influence on energy consumption. The CART technique leads to the knowledge of the family characteristics that define subgroups of the population, on which it is possible to act in different and tailored ways, for example to develop energy saving policies. Finally, assessing the energy vulnerability of families through clusters results strategic to understanding if and how the population at risk is distributed.

I consumi di energia del settore residenziale costituiscono una quota parte importante delle emissioni di CO2 complessive di un Paese. In Italia, l’energia consumata per usi domestici è quasi il 40% del totale. Se è noto come tali consumi siano dipendenti da fattori esterni, prezzi delle fonti energetiche in primis, meno chiara risulta la loro dipendenza da fattori interni, come le caratteristiche dei nuclei familiari. D’altro canto, in Italia, come nel resto dell’Europa, si affronta una problematica di carattere energetico-sociale, riconosciuta con il termine di Povertà Energetica. Il presente elaborato si propone di contribuire allo studio delle due tematiche, tra loro strettamente connesse: consumi di energia del settore residenziale e Povertà Energetica. Si analizza il caso italiano, tramite le spese effettuate per soddisfare la domanda energetica. L’analisi proposta è suddivisa in tre fasi: (a) regressione multipla, (b) metodo di segmentazione CART, (c) applicazione di indicatori di Povertà Energetica. L’analisi di regressione multipla (a) viene implementata in maniera tale da rimuovere dai modelli finali la presenza di multi-collinearità e di selezionare le variabili esplicative maggiormente significative. Tali variabili costituiscono l’input per la classificazione ad albero CART (b) applicata per ottenere una segmentazione del campione in cluster di famiglie con caratteristiche specifiche e spese energetiche omogenee. Infine, (c) si presenta una valutazione della Povertà Energetica sulla base dei cluster ottenuti, raccogliendo indicatori che misurano il fenomeno da studi di letteratura, integrati da una misura che valuta il soddisfacimento del comfort termico minimo. I risultati ottenuti mostrano che l’analisi di regressione multipla si rivela utile sia per selezionare le variabili di interesse, sia per comprenderne l’influenza sui consumi energetici. La tecnica CART, porta alla conoscenza delle caratteristiche familiari che determinano sottogruppi di popolazione, sui quali si può intervenire in maniera differente e su misura, ad esempio per sviluppare politiche di risparmio energetico. Infine, valutare la vulnerabilità energetica delle famiglie tramite i cluster si rivela strategico per comprendere se e come si distribuisce la popolazione a rischio.