Open  data  e  acquisti  della  pubblica  amministrazione:  analisi  

delle  università  italiane  Francesco  Cavazzana  

Tutti  i  dati  sugli  acquisti  pubblici  devono  essere  pubblici  –  Legge  190/2012  

Ê  Entro  il  31  gennaio  di  ogni  anno,  tali  informazioni,  relativamente  all'anno  precedente,  sono  pubblicate  in  Ê   tabelle  riassuntive  rese  liberamente  scaricabili  Ê   in  un  formato  digitale  standard  aperto    Ê  che  consenta  di  analizzare  e  rielaborare,  anche  a  fini  

statistici,  i  dati  informatici.    

Ê  L’Autorità  competente  (AVCP  –  ANAC)  ha  stabilito  il  formato:  Ê  http://dati.avcp.it/schema/datasetAppaltiL190.xsd    Ê  http://dati.avcp.it/schema/datasetIndiceAppaltiL190.xsd  Ê  http://dati.avcp.it/schema/TypesL190.xsd    

Principali  dati  disponibili  

Ê Ogni  acquisto  dal  1/12/12  indipendentemente  dall’importo  

Ê Descrizione  acquisto  

Ê Data  inizio  e  fine  fornitura  

Ê  Importo  aggiudicato  e  importo  liquidato  

Ê  Tipo  di  procedura  utilizzata  

Ê  Aggiudicatario  

Ê  Elenco  dei  partecipanti  alla  gara  

Possibili  utilizzi  di  questi  dati  

Ê  Trasparenza  

Ê  Anticorruzione  

ma  anche  

Ê  Analisi  di  benchmark  per  le  amministrazioni  pubbliche  

Ê  Analisi  di  mercato  

Ê  Monitoraggio  della  concorrenza  

Ê  Individuazione  di  potenziali  clienti  (pubblici)  

 

Obiettivi  attesi  dell’analisi  

Ê  Analisi  sul  singolo  ente  e  per  settore  Ê  Distribuzione  degli  acquisti  per  classe  di  importo  

Ê  Analisi  di  concentrazione  e  rotazione  dei  fornitori  Ê  Tipologie  di  procedura  di  acquisto  utilizzate  

Ê  Confronto  con  un  altro  settore:  capoluoghi  di  provincia  

Ê  Possibili  determinanti  dei  comportamenti:  Ê  Dimensioni  

Ê  Posizione  geografica  Ê  Individuazione  di  tipologie  tramite  clustering  

Ê  Paragone  tra  due  periodi:  2013  e  2014    

Input  -­‐>  Output  

30.000  file  XML                à  2.000  righe  per  60  colonne  di  analisi  +  4.000  grafici      

Dati  analizzati  

Ê 2  anni:  2013  e  2014  

Ê 52  università  (38  per  il  2013,  51  per  il  2014)  

Ê 10  comuni  (7  per  il  2013,  10  per  il  2014)  

Ê 30.087  file  XML    

Ê 528.308  acquisti  

Ê 3.385.155.669,13  €  di  importo  totale  

Ê 76.691  aziende  partecipanti    

Metodologia  di  analisi  

Ê Lettura   dei   file   XML   e   scrittura   dei   dati   in   un  database   PostgreSQL   tramite   procedura  appositamente  scritta  in  python  

Ê Analisi   descrittiva   tramite   query   SQL,   librerie   di  calcolo  scientifico  scipy  e  numpy  

Ê Analisi  di   regressione  e  clustering  con   linguaggio  statistico  R  

Ê Produzione  di  un  file  excel  riepilogativo  con  tutte  le  analisi  ed  i  grafici  per  settore  e  per  singolo  ente  

Analisi  descrittiva  degli  acquisti  nelle  università    

TOTALE Università 2013 TOTALE Università 2014

Numero università analizzate 38,00 51,00

Numero docenti 35.023,00 43.030,00

Numero acquisti totale 222.666,00 283.479,00

Importo acquisti totale 792.922.368,98 1.135.543.218,93

Numero acquisti/docente 5,10 6,50

Importo acquisti/docente 18.178,79 26.033,82

min 0,00 -585,10

max 20.061.000,00 46.825.234,00

media 3.561,04 4.005,74

mediana 445,16 475,60

deviazione standard 86.774,80 142.860,54

coefficiente di variazione 24,37 35,66 !

Distribuzione  numero  acquisti  /  importo  acquisti  –  Università  2014  

2014 Università importo % numero % acquisti 1-2.000 121.501.677,23 € 11% 234.942,00 83% acquisti 2.000-40.000 305.445.769,22 € 27% 44.605,00 16% acquisti 40.000-207.000 171.938.235,54 € 15% 2.003,00 1% acquisti > 207.000 536.659.556,65 € 47% 440,00 0% totale 1.135.545.238,63 € 281.990,00 €

Distribuzione  numero  acquisti  /  importo  acquisti  –  Comuni  2014  

2014 Comune importo % numero % acquisti 1-2.000 3.420.385,79 € 0% 4.706,00 45% acquisti 2.000-40.000 46.106.848,50 € 7% 4.521,00 44% acquisti 40.000-207.000 71.311.159,96 € 10% 772,00 7% acquisti > 207.000 581.296.180,83 € 83% 377,00 4% totale 702.134.575,08 € 10.376,00

Determinanti  1:  dimensioni  

Ê  Dimensioni:  numero  docenti  come  variabile  continua  o  classi  di  importo  

Ê  Grandezze  analizzate:  importo  medio,  importo  mediano,  %  numero  acquisti  <  2000  €,  %  importo  cumulato  acquisti  <  2000  €,  importo  medio  per  docente,  numero  acquisti  per  docente…  

 

NON  EMERGONO  RELAZIONI  LINEARI  SIGNIFICATIVE  

Determinanti  2:  Nord  -­‐  Centro  -­‐  Sud  

Ê  Le  università  del  Sud  si  differenziano  dalle  altre  

Ê  L’importo  medio  degli  acquisti  è  più  elevato  

Ê  L’importo  speso  per  docente  è  più  basso  

Clustering  per  comportamento  di  acquisto  

Clustering  per  comportamento  di  acquisto  

Ê  INPUT  Ê  Richiesti  3  cluster  di  università  Ê  Variabili  fornite  per  identificare  i  gruppi:  importo  della  spesa  per  4  

classi  di  acquisto  (<  2.000,  2.000-­‐40.000,  40.000-­‐207.000,  >  207.000)  

Ê  ALGORITMO  DI  CLUSTERING:  K-­‐means  

Ê  OUTPUT  Ê  Gruppo  1:    

università  piccole  Ê  Gruppo  2:  

grandi  e  piccole,  con  investimenti  

Ê  Gruppo  3:  università  grandi  

Concentrazione  e  rotazione  dei  fornitori  

Ê  50%  dei  fornitori:  1  acquisto  <  1.800  €  

Ê  75%  dei  fornitori:  <  3  acquisti  <  7.500  €  

Ê  La  rotazione  dei  fornitori  diminuisce  al  crescere  della  dimensione  degli  atenei  

Analisi  delle  procedure  utilizzate  

Ê  Dato  poco  affidabile  

Ê  Significativo  utilizzo  di  MEPA  anche  per  importi  <  40.000  

Ê  Diversa  propensione  a  confronto  competitivo  per  classe  dimensionale  e  regione  geografica