Gli indicatori per la misurazione e la valutazione. KPI Scheda di benchmarking, Comune di Venezia Dicembre 2014

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1 Gli indicatori per la misurazione e la valutazione della performance dei servizi nelle Grandi Città KPI Scheda di benchmarking, Comune di Venezia Dicembre 2014

2 Fase di Progetto B. Gli indicatori per la misurazione e la valutazione della performance dei servizi Stato dell arte della rilevazione avviata nelle grandi città: dati 2013 Comune di Venezia

3 Indice del documento Presentazione del processo di svolgimento della seconda linea di progetto Presentazione del metodo di raccolta, rielaborazione e rappresentazione dei dati raccolti Asili nido Esito clusterizzazione Posizionamento relativo rispetto ai propri cluster di riferimento (grafico) Posizionamento relativo rispetto ai propri cluster di riferimento (dati) Assistenza domiciliare e servizi di residenzialità Esito clusterizzazione Posizionamento relativo rispetto ai propri cluster di riferimento (grafico) Posizionamento relativo rispetto ai propri cluster di riferimento (dati) Manutenzione ordinaria delle strade Esito clusterizzazione Posizionamento relativo rispetto ai propri cluster di riferimento (grafico) Posizionamento relativo rispetto ai propri cluster di riferimento (dati) Servizi tributari (ICI-IMU; TARSU-TARES) Esito clusterizzazione Posizionamento relativo rispetto ai propri cluster di riferimento (grafico) Posizionamento relativo rispetto ai propri cluster di riferimento (dati) Servizi di sicurezza stradale Esito clusterizzazione Posizionamento relativo rispetto ai propri cluster di riferimento (grafico) Posizionamento relativo rispetto ai propri cluster di riferimento (dati)

4 Presentazione del processo di svolgimento della seconda linea di progetto (1/2) Nell ambito del Progetto Valutazione delle Performance/Grandi città, la seconda linea progettuale ha per oggetto gli indicatori per la misurazione e la valutazione della performance dei servizi, e si propone di attivare un confronto sia sul piano metodologico, tramite l osservazione dei sistemi e le modalità di misurazione della qualità dei servizi erogati, sia sul piano della performance, ovvero degli effettivi standard di qualità ed efficienza prodotti, in logica comparata. Il processo di svolgimento della linea progettuale si è articolato nelle seguenti fasi: 1. individuazione di un numero limitato di servizi, prioritari e di particolare interesse per l amministrazione. Questa fase è stata condotta tramite la raccolta e la messa a sistema delle indicazioni di interesse prioritario delle amministrazioni coinvolte rispetto ad un elenco di servizi normalmente erogati a livello comunale. Il risultato emergente dalle indicazioni aggregate delle amministrazioni è stato, quindi, integrato con lo scopo di garantire piena rappresentatività alla pluralità degli ambiti di intervento comunale; i cinque servizi individuati, a valle di tale processo, sono stati: asili nido, servizi di assistenza domiciliare e residenzialità, manutenzione stradale ordinaria, servizi tributari (con riferimento puntuale a ICI-IMU e TARSU- TARES) e servizi di sicurezza stradale; 2. analisi comparata dei sistemi di misurazione in uso. In questa fase, il team di esperti ha ricostruito, con il supporto dei referenti dell amministrazione, la struttura del sistema di misurazione e valutazione della performance in uso, con particolare riferimento alle metodologie di raccolta degli indicatori per la valutazione della qualità e dell efficienza dei servizi erogati e il ri-orientamento continuo dei processi decisionali.

5 Presentazione del processo di svolgimento della seconda linea di progetto (2/2) 3. individuazione e mappatura dei KPI in uso in ciascuna amministrazione per i diversi servizi selezionati. Unitamente al processo di analisi dei sistemi di misurazione e valutazione della performance in uso, il team di esperti ha condotto una mappatura dei KPI in uso presso ciascuna amministrazione, per la valutazione della qualità e dell efficienza dei cinque servizi selezionati. Il numero complessivo degli indicatori individuati, al termine della presente fase, ammonta a circa 800; 4. elaborazione di un set di KPI selezionati e condivisi con le amministrazioni. Una volta individuati e mappati i KPI complessivamente in uso presso le amministrazioni aderenti, si è reso necessario avviare un processo di selezione e affinamento orientato a identificare una base di riferimento trasversale e uniformemente interpretabile, sulla quale attivare una rilevazione comune a fini di comparazione migliorativa. Tale processo si è articolato secondo le sotto-fasi seguenti: 4.1 analisi dei KPI in uso presso le città aderenti; 4.2 pre-selezione di un set di KPI comuni per la misurazione e valutazione dei servizi selezionati, ritenuti trasversalmente rilevanti; 4.3 condivisione, all interno di incontri dedicati con i referenti delle amministrazioni, del set di KPI pre-selezionati, con lo scopo di verificare la rilevanza e la rilevabilità degli stessi; 4.4 redazione di una declaratoria esplicativa comune per la puntuale identificazione delle componenti dei KPI. 5. Rilevazione, nelle amministrazioni aderenti, della selezione di KPI individuata e attivazione, su questa, di un percorso di confronto migliorativo tra le città.

6 Presentazione del metodo di raccolta, rielaborazione e rappresentazione dei dati raccolti (1/2) Una volta rilevati i valori dei KPI selezionati con riferimento all anno 2013, si è ritenuto opportuno procedere ad una riclassificazione degli stessi sulla base di un criterio metodologico orientato ad incrementare il livello di significatività dei confronti. A questo fine, ritenendo che alcuni elementi (strutturali e gestionali) caratteristici delle diverse città influenzassero in misura non trascurabile i valori degli indicatori, sono stati individuati, per ciascun servizio selezionato, diversi gruppi omogenei di amministrazioni: in tal modo, le amministrazioni avranno la possibilità di confrontarsi prioritariamente con altre caratterizzate da elementi simili. Più in dettaglio, l approccio metodologico accennato ha osservato le seguenti fasi: 1. verifica dell affidabilità delle informazioni contenute negli indicatori. I valori raccolti sono stati analizzati e sottoposti ad una verifica, così da garantire un livello adeguato di comparabilità dei dati; in questa fase, laddove siano stati rilevate disomogeneità particolarmente rilevanti (sia in termini di variabilità statistica dei valori, sia in termini di difformità metodologiche nell identificazione delle componenti dei KPI) si è proceduto all eliminazione dell indicatore. Eventuali errori materiali legati all inserimento dei dati (ad esempio, in termini di componenti ricorrenti nella medesima scheda, ma associate a valori diversi all interno della stessa); 2. selezione dei parametri di dimensionamento più significativi. Al fine di identificare gruppi omogenei di amministrazioni, sono stati individuati (facendo riferimento ai dati disponibili) alcuni parametri di dimensionamento ritenuti particolarmente rilevanti rispetto al servizio in oggetto;

7 Presentazione del metodo di raccolta, rielaborazione e rappresentazione dei dati raccolti (2/2) 3. identificazione di cluster omogenei di amministrazioni. Sulla base dei parametri di dimensionamento individuati sono stati identificati i gruppi omogenei di amministrazioni (cluster), caratterizzati da valori dei parametri tra loro comparabili; 4. attribuzione, ad ogni indicatore, di una direzione (chiave di lettura del benchmark). In questa fase è stata condotta una ricognizione dei KPI con il fine di verificarne la polarità, cioè per valutare in quali casi il top performer corrispondesse al valore massimo, e in quali, invece, al valore minimo; 5. normalizzazione dei valori. Identificazione preliminare del valore medio e del benchmark. Sono stati convertiti i valori su scala unitaria, in modo tale che al valore 1 corrispondesse il top performer (massimo o mimino che fosse), identificato convenzionalmente come benchmark interno. È quindi stata calcolata la media complessiva dei valori delle città, per ciascun indicatore. 6. popolazione dei cluster di amministrazioni omogenee. Infine, i cluster così identificati sono stati popolati con i valori delle relative amministrazioni. Guida alla lettura dei grafici (radar) I radar danno rappresentazione della performance dell Ente rispetto agli indicatori utilizzati, e a quella del (o dei) cluster di riferimento. L utilizzo delle aree di performance sovrapposte consente all amministrazione di identificare immediatamente quali siano gli eventuali spazi di miglioramento rispetto alla performance (media) delle altre città che compongono lo stesso cluster. Il valore 1 (perimetro esterno del radar) rappresenta il benchmark relativo al network delle 12 città, vale a dire il valore migliore conseguito dalla città top performer sullo specifico indicatore.

8 Asili nido Esito clusterizzazione Tre tipologie di cluster: dimensione della popolazione target (n. utenti target potenziale: Intorno a 5.000, intorno a , intorno a , outlier); politica allocativa (spesa media pro capite: intorno a 500, intorno a 2.000, intorno a ); modello di offerta (% posti asilo gestione diretta: intorno a 95%, intorno a 85%, intorno a 60%, outlier). Tipologia I cluster II cluster III cluster Outlier Popolazione target Trieste, Venezia Bari, Bologna, Firenze, Genova Napoli, Palermo, Torino Milano, Roma Politica allocativa Bari, Napoli, Palermo Genova, Milano, Roma, Torino, Trieste, Venezia Bologna, Firenze - Modello di offerta Napoli, Palermo, Torino, Venezia Bologna, Genova, Trieste Bari, Firenze, Milano, Roma -

9 Asili nido Posizionamento relativo rispetto ai propri cluster di riferimento Spesa media per posto in nido (gestione diretta) 1,00 Estensione orario Tasso di coperture della domanda effettiva 0,80 0,60 0,40 0,20 - % di autonomia finanziaria Contributo utenti ai costi per posto Tasso di copertura della domanda potenziale Propensione alla richiesta del servizio Pop. Bassa Venezia (2013) Spesa intermedia Pubblico puro

10 Asili nido Posizionamento relativo rispetto ai propri cluster di riferimento Indicatore Descrizione Valore città Minimo Massimo Spesa media per posto in nido % di autonomia finanziaria Contributo utenti ai costi per posto Propensione alla richiesta del servizio Tasso di copertura della domanda potenziale Tasso di coperture della domanda effettiva Estensione orario Spesa totale per Nidi / N. posti nidi 8.573, , ,01 Entrate accertate da tariffe a carico degli utenti / Spesa totale impegnata per Nidi (gestione diretta + accreditati + convenzionati) Entrate accertate da tariffe a carico utenti nidi in gestione diretta / posti disponibili nidi in gestione diretta N. domande presentate / Pop. residente 0-36 mesi N. totale posti disponibili in Nidi (gestione diretta + accreditati + convenzionati) / Pop. residente 0-3 anni N. totale posti disponibili in Nidi (gestione diretta + accreditati + convenzionati) / N. totale di domande presentate N. ore apertura nidi tempo pieno standard 17,65% 3,69% 30,02% 1.537,24 434, ,00 29,09% 7,27% 46,51% 21,97% 3,72% 45,37% 75,54% 51,17% 97,55% ,75 Media cluster 9.122, , ,00 15,04% 12,59% 15,25% 1.457,82 969, ,08 25,86% 18,24% 23,86% 20,11% 12,94% 24,16% 78,08% 66,18% 79,16% 9,50 8,50 9,79

11 Assistenza domiciliare e servizi di residenzialità Esito clusterizzazione Cluster definiti dall incrocio di due dimensioni: dimensione della popolazione residente (n. residenti: nell intorno di , nell intorno di ); % popolazione anziana (n. residenti over 70/n. residenti: > o < 19%). N. residenti intorno a Anziani > 19% N. residenti intorno a Anziani < 19% Outlier Bologna, Milano, Napoli, Bari (poco popolosa-giovane), Firenze, Trieste, Venezia Roma, Torino Genova (molto popolosa-anziana)

12 Assistenza domiciliare e residenzialità Posizionamento relativo rispetto al proprio cluster di riferimento 1 Spesa media per utente SAD 1,00 0,80 0,60 Ore medie di assistenza pro capite 0,40 0,20 Contributo medio per utente servizi residenziali - Tasso di copertura della domanda effettiva di servizi residenziali Estensione SAD Pop. bassaanziana Venezia (2013)

13 Assistenza domiciliare e residenzialità Posizionamento relativo rispetto ai propri cluster di riferimento Indicatore Descrizione Valore città Media Minimo Massimo Spesa media per utente SAD Contributo medio per utente servizi residenziali Estensione del servizio SAD Spesa totale dei servizi di assistenza domiciliare / N. utenti in carico in servizi di assistenza domiciliare Contributi totali erogati ad utenti servizi residenziali nell anno / N. utenti che hanno ricevuto contributi per servizi residenziali nell anno N. utenti in carico in servizi di assistenza domiciliare (anziani e/o disabili) / Pop. Residente 1.573, , , , , ,08 2,04% 1,04% 0,09% 2,04% Tasso di copertura N. Servizi residenziali attivati / N. della domanda domande di inserimento in strutture 68% 59,80% 10% 92% effettiva di servizi residenziali residenziali Ore medie di assistenza pro capite SAD N. ore di assistenza domiciliare erogate nell anno / N. utenti in carico in servizi di assistenza domiciliare 136,04 159,33 66,92 300,09

14 Manutenzione ordinaria delle strade Esito clusterizzazione Cluster definiti dall incrocio di due dimensioni: Dimensione rete (km strade: Intorno a 900 km, intorno a km); Spesa a consuntivo (intorno a , intorno a ). Poche risorse rete ridotta Molte risorse rete ridotta Poche risorse rete estesa Molte risorse rete estesa Outlier Bari, Bologna, Milano, Napoli, Palermo, Genova Firenze, Trieste Torino Venezia Roma

15 Manutenzione ordinaria delle strade Posizionamento relativo rispetto al proprio cluster di riferimento Intensità degli interventi 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 Qualità delle strade - Disponibilità di spesa per km Spesa media per km Rete stradale estesa- Molte risorse Venezia (2013)

16 Manutenzione ordinaria delle strade Posizionamento relativo rispetto al proprio cluster di riferimento Indicatore Descrizione Valore città Media cluster Minimo Massimo Intensità degli interventi N. interventi di manutenzione ordinaria svolti nell'anno / km strade 5,87 7,54 0,03 23,11 di proprietà comunale Disponibilità di spesa per km Budget complessivo per manutenzione ordinaria / km strade di proprietà comunale 8.833, ,49 470, ,81 Spesa media per km Spesa totale a consuntivo degli interventi di manutenzione ordinaria effettuati nell anno / km strade di proprietà comunale , ,07 470, ,81 Qualità delle strade N. richieste di risarcimento danni presentate nell anno / km strade di proprietà comunale 0,14 0,42 0,14 2,06

17 Servizi tributari (ICI-IMU; TARSU-TARES) Esito clusterizzazione Cluster definiti dall incrocio di due dimensioni: Dimensione della popolazione residente (n. residenti: fino a , tra e un milione, oltre un milione); Edificazione urbana (n. unità abitative: fino a , tra e un milione, oltre un milione). Pop. Bassa - edificaz. bassa Pop. Intermedia - edificaz. bassa Pop. Intermedia -edificaz. intermedia Pop. alta - edificaz. alta Bari, Bologna, Firenze, Trieste, Venezia Palermo, Genova Napoli, Torino Milano, Roma

18 Servizi tributari (ICI-IMU; TARSU-TARES) Posizionamento relativo rispetto al proprio cluster di riferimento Recupero evasione tributaria locale (ICI-IMU) 1,00 Livello di ricorso (TARSU-TARES) 0,80 0,60 0,40 0,20 - Recupero evasione tributaria locale (TARSU-TARES) Livello di ricorso (ICI-IMU) Capacità di riscossione bonaria (ICI-IMU) Capacità di riscossione bonaria (TARSU-TARES) Pop. bassa-edificaz. bassa Venezia (2013)

19 Servizi tributari (ICI-IMU; TARSU-TARES) Posizionamento relativo rispetto al proprio cluster di riferimento Indicatore Descrizione Valore città Media cluster Minimo Massimo Recupero evasione tributaria locale (ICI- IMU) Recupero evasione tributaria locale (TARSU-TARES) Capacità di riscossione bonaria (ICI-IMU) Capacità di riscossione bonaria (TARSU-TARES) Livello di ricorso (ICI- IMU) Livello di ricorso (TARSU-TARES) Entrate da recupero evasione ICI/IMU accertate nell anno / Entrate totali ICI/IMU accertate nell anno Entrate da recupero evasione TARSU/TARES accertate nell anno / Entrate totali TARSU/TARES accertate nell anno Valore tot. riscossioni ICI-IMU / valore tot. accertamenti ICI- IMU Valore tot. riscossioni TARSU/TARES / valore tot. accertamenti TARSU/TARES N. ricorsi contro accertamenti ICI/IMU / N. accertamenti ICI/IMU emessi N. ricorsi contro accertamenti TARSU/TARES / N. accertamenti TARSU/TARES emessi 6,60% 3,81% 1,37% 6,60% 2,40% 10,24% 0,00% 17,90% 93,37% 94,01% 44,05% 97,89% 87,05% 74,30% 18,56% 97,09% 0,83% 0,96% 0,03% 5,24% 0,00% 0,02% 0,00% 9,52%

20 Servizi di sicurezza stradale Esito clusterizzazione Cluster definiti dall incrocio di due dimensioni: Dimensione rete vigilata (km strade: Intorno a 500 km, intorno a km); N. agenti (intorno a 500, intorno a 1.000). Rete ridotta - Pochi agenti Rete estesa - Pochi agenti Rete estesa - Molti agenti Bologna, Bari, Palermo, Genova, Milano, Firenze, Trieste Torino, Venezia Napoli

21 Servizi di sicurezza stradale Posizionamento relativo rispetto al proprio cluster di riferimento Contravvenzioni automatizzate 1,00 0,80 0,60 0,40 Livello di contestazione 0,20 - Livello di pagamento delle contravvenzioni Rete stradale estesa- Pochi agenti Incidenti stradali mortali Venezia (2013)

22 Servizi di sicurezza stradale Posizionamento relativo rispetto al proprio cluster di riferimento Indicatore Descrizione Valore città Media cluster Minimo Massimo Contravvenzioni automatizzate Livello di pagamento delle contravvenzioni N. Contravvenzioni al Codice della Strada elevate nell anno con sistemi automatizzati / N. contravvenzioni al Codice della Strada totali elevate nell anno N. sanzioni pagate nell anno / N. sanzioni elevate nell anno 69,45% 35% 4,54% 78,65% 48,05% 62% 30,04% 90,34% Incidenti stradali mortali Livello di contestazione N. Incidenti nei quali ci sia stato almeno un morto (conducente, passeggero, pedone, ciclista) /N. totale incidenti rilevati N. ricorsi presentati al Prefetto o al Giudice di Pace / N. totale sanzioni elevate per violazione del Codice della Strada 0,50% 0,54% 0,20% 0,81% 2,97% 2,40% 0,78% 5,40%