Indicatori di rischio corruttivo negli appalti pubblici: una proposta sulla base di dati ufficiali

L’Unità di Informazione Finanziaria per l’Italia (UIF) ha pubblicato, il 6 settembre 2024, lo Studio n. 23 della serie Quaderni dell’antiriciclaggio, dal titolo “Corruption risk indicators in public procurement: A proposal using Italian open data” (1).

Lo studio, basandosi sulla letteratura di settore e impiegando i dati pubblici dell’Autorità Nazionale Anticorruzione (2), propone dodici indicatori volti a quantificare il rischio di potenziali condotte corruttive nelle gare pubbliche di appalto.

Difatti, nonostante le riforme susseguitesi negli anni, il settore degli appalti pubblici italiani resta particolarmente esposto e vulnerabile al rischio corruttivo. Detta fragilità è acuita dall’interesse criminale, rivolto, in particolare, all’appropriazione degli ingenti capitali stanziati nell’ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR). In un simile contesto, l’implementazione di un efficace sistema di monitoraggio dell’allocazione delle risorse pubbliche, peraltro prassi consolidata a livello internazionale, diviene cruciale per incrementare l’efficienza della P.A. e arginare sensibilmente il rischio di infiltrazione nell’economia da parte della criminalità organizzata.

Gli indicatori, calcolati su un campione di gare pubblica tra il 2018 e il 2023, individuano caratteristiche specifiche delle gare o dei processi di aggiudicazione (3) che possono segnalare un potenziale rischio di corruzione. Aggregando i suddetti indicatori in un singolo indice sistemico, si identificano le gare che presentano una combinazione di fattori di rischio. Dall’analisi dell’1% delle gare con il valore dell’indicatore più elevato, si osserva una concentrazione nel settore dei servizi speciali e nelle forniture.

Inoltre, mediante l’analisi di dati confidenziali sulla criminalità organizzata in possesso della UIF (riguardanti oltre 100 mila imprese potenzialmente connesse a contesti di criminalità organizzata), si è operata una validazione degli indicatori proposti. I risultati evidenziano che le imprese potenzialmente collegate a contesti mafiosi ottengono, in media, punteggi di rischio significativamente più alti rispetto alle altre, caratterizzandosi per: concorrenza limitata nella fase di gara; minore trasparenza nella fase post-aggiudicazione; maggiore utilizzo di discrezionalità da parte delle stazioni appaltanti.

Gli indicatori a livello di singola gara possono essere aggregati per determinare un indice di rischio a livello di stazione appaltante. L’analisi di oltre 10 mila stazioni appaltanti ha evidenziato che il settore sanitario presenta i valori medi più elevati dell’indice di rischio, mentre le centrali di committenza registrano valori nettamente più bassi.

Lo studio, inoltre, ha rimarcato il problema della carenza dei dati, dovuta all’omessa comunicazione di informazioni da parte delle stazioni appaltanti. Tale profilo critico, più accentuato nelle piccole stazioni appaltanti del Sud e delle Isole, cagiona una sottostima del rischio corruttivo nelle dette aree (4).

In base alle risultanze emerse dallo studio, le potenziali applicazioni operative dei suddetti indicatori (5) concernono: il monitoraggio delle gare pubbliche; la classificazione delle autorità appaltanti; la classificazione delle imprese appaltatrici in base al rischio; il contribuito alle attività investigative e antiriciclaggio.

Segnatamente, in ordine all’antiriciclaggio: nell’analisi strategica, consentono l’elaborazione di mappe di rischio territoriale e settoriale; in ambito operativo, arricchiscono il patrimonio informativo che supporta le funzioni istituzionali della UIF; nel monitoraggio dell’utilizzo dei fondi pubblici, ivi compresi quelli stanziati in attuazione del PNRR, rappresentano uno strumento preliminare di screening per orientare l’azione delle altre autorità.

In conclusione, la ricerca dell’UIF segna un ulteriore progresso nel contrasto alla corruzione nel public procurement, offrendo uno strumento utile per prevenire e contrastare le infiltrazioni criminali.

(1) M. GARA – S. IEZZI – M. SIINO, Corruption risk indicators in public procurement: A proposal using Italian open data, in «Quaderni dell’antiriciclaggio. Analisi e studi», Roma, Banca d’Italia, XXIII, 2024. Per un commento allo studio, si rinvia a A. DI CORRADO, Rischio corruttivo negli appalti pubblici, dagli indicatori ai futuri utilizzi, in «Risk & Compliance», 2 ottobre 2024.

(2) Si rinvia, in particolare, alla scheda sugli Indicatori di rischio corruttivo negli appalti approntata dall’ANAC, consultabile all’indirizzo https://www.anticorruzione.it/rischio-corruttivo-negli-appalti. I 17 indicatori di rischio corruttivo negli appalti elaborati dall’ANAC prendono in considerazione gli acquisti di tutte le amministrazioni localizzate su base provinciale e vengono distinti per oggetto contrattuale, settore e anno di pubblicazione degli acquisti. Acquisiti i dati, viene calcolato un indicatore di sintesi che misura il rischio di corruzione secondo diverse soglie di rischio, ottenuto condensando le informazioni provenienti da tutti o parte dei 17 indicatori. La suddetta procedura consente il confronto uniforme tra più indicatori calcolati con diverse scale ed unità di misura mediante l’attivazione e poi l’aggregazione delle cosiddette “red flags”. Il conteggio totale delle red flags attivate in una determinata provincia è l’aggregazione più semplice, ma non pienamente corretta, giacché non tiene conto della disparità degli indicatori calcolabili tra le diverse province a causa di dati mancanti. In questo modo, una provincia potrebbe essere valutata con un rischio di corruzione basso soltanto perché molti degli indicatori non sono calcolabili. Per ovviare a questo problema, le red flags provinciali vengono aggregate tramite il rapporto tra quelle attive e quelle calcolabili, rendendo equo il confronto tra province. Gli indicatori di cui supra sono: 1) offerta economicamente più vantaggiosa; 2) numero delle procedure non aperte; 3) valore delle procedure non aperte; 4) contratti aggiudicati e modificati per effetto di almeno una variante; 5) scostamento dei costi di esecuzione; 6) scostamento dei tempi di esecuzione; 7) inadempimento delle comunicazioni di aggiudicazione; 8) inadempimento delle comunicazioni di fine lavori; 9) offerta singola; 10) proporzione di offerte escluse; 11) esclusione di tutte le offerte tranne una; 12) proporzione di offerte escluse in procedure con tutte le offerte escluse tranne una; 13) proporzione di contratti aggiudicati alla stessa azienda; 14) estensione del periodo di pubblicazione del bando (tra pubblicazione del bando e data di scadenza sottomissione proposte); 15) estensione del periodo di valutazione dell’offerta (tra data offerta e data aggiudicazione) per procedura di gara; 16) addensamento sotto soglia v1; 17) addensamento sotto soglia v2.

(3) Gli indicatori di rischio elaborati dall’UIF sono: 1) procedura non aperta; 2) assegnazione diretta; 3) procedura non aperta anomala; 4) assegnazione diretta anomala; 5) offerta economicamente più vantaggiosa; 6) offerta unica; 7) numero di invitati basso nelle procedure negoziate; 8) richiesta di subappalto; 9) vittoria ricorrente; 10) mancanza di informazioni sull’inizio del contratto; 11) mancanza di informazioni sulla fine del contratto; 12) mancanza di informazioni sulle fonti di finanziamento.

(4) A. BRUNETTI, L’UIF ha pubblicato uno studio per proporre un sistema di indicatori di rischio corruttivo negli appalti pubblici italiani, in «Compliance & Development», 30 ottobre 2024.

(5) M. GARA – S. IEZZI – M. SIINO, Corruption risk indicators in public procurement, op. cit., pp. 27-28: “The operational use of the risk indicators in public procurement proposed here spans across various governmental and institutional domains. Primarily, they may be employed in monitoring public procurement, aiding in combating and preventing corruption by spelling out high-risk tenders. The assignment of a risk score to each contract enables the prioritization and targeting of tenders that necessitate closer scrutiny and oversight. By employing risk indicators, government agencies can proactively identify potential vulnerabilities within the procurement process and implement appropriate measures to mitigate the risk of malfeasance. Additionally, risk indicators can serve as a tool for decision-making on resource allocation and implementing control mechanisms. By providing an extensive understanding of varying levels of contractual risks, the indicators could guide regulators in establishing where to deploy their limited resources for conducting audits of contracting authorities and winning contractors. This may help authorities allocate resources more effectively by setting tailored control measures to prevent misconduct. Moreover, contracting authority risk indicators can have numerous applications for evaluating processes, procedures, and practices within each authority in order to identify potential weaknesses or areas at risk of corruption, thereby enhancing internal control, risk management and audit in the public sector. By tracking each authority’s indicator over time, it becomes possible to assess performance and measure improvements or deteriorations in procurement practices. The indicators might also facilitate the prioritization and optimization of investigative efforts by law enforcement agencies, enhancing their ability to allocate resources effectively and focus on the most critical areas. This tool may prove particularly valuable within the framework of the PNRR, where substantial resources allocated to public tenders pose a tangible risk of attracting organized crime interests. The indicator holds several potential applications for anti-money laundering purposes as well. The Italian FIU could leverage this indicator (or some refinements) in order to enrich the informational set that support its institutional functions. This may help to enable the UIF to focus intelligence resources on transactions potentially associated with corrupt practices or on more opaque contractors, thereby supporting efforts to combat money laundering stemming from illicit activities in the public procurement sector. Furthermore, the indicator could be employed for strategic anti-money laundering analysis and to support the country’s National Risk Assessment. This facilitates the identification of typologies of awarding authorities, types of goods and services, and geographical areas with a higher risk of corruption, allowing for more targeted allocation of investigative powers, as well as the development of specific anti-money laundering policies and strategies to mitigate these risks. Finally, the results of the indicators analysis can be disseminated publicly to promote transparency and accountability in the public procurement sector, benefiting both the general public and citizenship”.

The following two tabs change content below.

• Bio
• Ultimi Post

Roberto Landi

Funzionario amministrativo presso l’Agenzia delle Dogane e dei Monopoli di Prato e Pistoia ed ex Tecnico di Amministrazione presso il Tribunale Ordinario di Salerno. Laurea cum laude in Giurisprudenza presso l’Università degli Studi di Salerno, Master di II livello in “Strategie Organizzative e di Innovazione per la P.A.”. Tirocinio ex art. 73 d.l. 69/2013 da Ottobre 2021 a Maggio 2023. Praticante avvocato e cultore del diritto.

Ultimi post di Roberto Landi (vedi tutti)

• Indicatori di rischio corruttivo negli appalti pubblici: una proposta sulla base di dati ufficiali - 30 Marzo 2025
• L’autonomia contrattuale nel d.lgs. 36/2023 - 6 Aprile 2024
• La conservazione dell’equilibrio contrattuale - 25 Marzo 2024