Lack of information for vacant housing stock estimates : a focus on public sector

The purpose of this study is the analysis of the problem of vacant housing in Italy, with a focus on public sector. More specifically, this work is intended to identify the limitations and critical issues of the current information management systems, which make it impossible to accurately quantify the number of vacant public dwellings and localize them on territory. The first limit met is represented by the lack of a unique and centralized system, with the details of each public unit, due to the general propension of public entities to realize an own stock census. For this reason, it has been used as case study the Municipality of Milan, with the aim of providing a picture of vacancy problem in the public sector: three different databases, provided by three public bodies, have been selected and on the basis of their data, all vacant public dwellings have been identified on the municipal territory, by means of a GIS software. Not only the characteristics of dwellings have been analysed, but also the features of each information system. From the analysis comes out a picture of inefficiencies, due to the poor quality of information (often the lack of occupancy data), to outdated data and to the reluctance of data-sharing: all these criticalities make it impossible to accurately quantify the vacant stock. The difficulty of estimating the vacant stock also concerns the private market. In contrast to what happens in the public sector, in this case only an aggregate data is available, provided by the ten-year national census: the problem is that it includes also the number of second homes (not permanently vacant and for which a specific census is not available) and it doesn’t include all those frozen assets coming from an “indirect” market. So, in the last part of this work, Lombardy region is used as case study, to estimate the truly vacant dwellings of private stock.

L’obiettivo di questa tesi è analizzare il problema delle abitazioni inutilizzate (sfitte o vuote) in Italia, approfondendo la questione nel settore immobiliare pubblico. In particolare, questo lavoro è teso ad identificare i limiti e le criticità presenti negli attuali sistemi di gestione informativa, che non permettono una precisa e corretta quantificazione e localizzazione degli immobili pubblici inoccupati presenti sul territorio. Il primo limite è stato riscontrato proprio nell'inesistenza di un unico sistema di raccolta dati, contenente i dettagli di ogni singola abitazione pubblica, dal momento che ogni ente tende a pubblicarne uno proprio. Per tale motivo, si è deciso di quantificare il fenomeno dello stock pubblico inutilizzato a livello locale, prendendo come caso studio il Comune di Milano: sono stati scelti tre diversi databases, forniti da tre enti pubblici differenti, e sulla base dei dati su di essi presenti, sono state identificate tutte le unità inutilizzate sul territorio, attraverso l’uso di un software GIS. Si è provveduto ad analizzare non solo le caratteristiche degli immobili ma anche le peculiarità dei singoli databases. Dall'analisi si evince un quadro di inefficienze, dovute sia alla mancanza di informazioni rilevanti, come spesso lo stato di occupazione, sia alla scarsa frequenza di aggiornamento dei dati, sia alla scarsa propensione degli enti a condividere le informazioni: mancanze che rendono impossibile quantificare precisamente il fenomeno. La difficoltà di quantificare lo stock inutilizzato riguarda tuttavia anche il settore privato. Contrariamente al settore pubblico, in questo caso il problema è rappresentato dalla sola presenza di un dato aggregato, fornito dal censimento decennale, che comprende anche le case vacanza (non permanentemente vuote e per le quali non esiste ancora un censimento specifico), ma non comprende tutti quegli immobili bloccati dai procedimenti burocratici appartenenti ad un mercato “indiretto”. Nell'ultima parte della tesi, a titolo di esempio, si è proceduto quindi a quantificare lo stock privato inutilizzato nella regione Lombardia.