fbpx Piano quadriennale | Scienza in rete

Ecco il Piano Amaldi-Maiani per arrivare allo 0,75% del PIL in ricerca pubblica

Tempo di lettura: 3 mins

Bisogna aggiungere 6,4 miliardi di euro nel periodo 2024-2027 ai fondi già programmati dalla legge di bilancio 2022, non particolarmente generosa con il mondo della ricerca, per agganciare il resto dell’Europa. È quanto propone il “Piano quadriennale 2024-2027 per la ricerca pubblica” pubblicato il 6 settembre sul sito dell’Accademia dei Lincei

Il documento, anticipato da Ugo Amaldi il 4 luglio durante il simposio “La ricerca pubblica e il futuro dell’Italia” alla presenza della ministra del MUR Anna Maria Bernini, è una riformulazione del precedente piano quinquennale 2023-2027 (di cui Scienza in rete ha parlato qui) comunicato al governo Draghi a luglio 2022 ma rimasto senza seguito a causa delle elezioni anticipate. 

Gli estensori del piano, Ugo Amaldi e Luciano Maiani, hanno quindi voluto dare all’attuale governo un documento che, dalla prossima legge di bilancio fino al termine della legislatura, consenta all’Italia di stabilizzare l’intensità della R&S (il rapporto tra i finanziamenti in ricerca pubblica e il PIL) allo 0,75%. Il piano tiene conto, anno per anno, delle risorse stanziate già a bilancio e di risorse nuove per il reclutamento delle università e degli enti di ricerca, le borse di dottorato, le infrastrutture di ricerca, l’edilizia e i principali programmi del MUR.

 

Andamento nel ventennio 2008-2028 dell’intensità di R&S e conseguenze del Piano che richiede, nel quadriennio 2024-2027, investimenti di 400, 1200, 2000 e 2800 milioni per un totale di 6,4 miliardi. Per il triennio 2024-2026, oggetto della finanziaria 2024, sono necessari 3,6 miliardi. Il grafico mostra (curva verde) quali sono gli interventi da mettere in atto affinché non si ritorni in breve tempo a livelli scarsi di investimenti R&S (curva blu).

Come si vede dal grafico gli ultimi governi hanno aumentato la spesa in ricerca pubblica. Dopo il  2008, anno in cui si è rivelata la crisi economica, i tagli continui alla ricerca pubblica avevano abbassato l’intensità della R&S allo 0,50% del PIL. A partire dal primo governo Conte fino al governo Draghi l’intensità della spesa in ricerca pubblica è cresciuta fino allo 0,65% nel 2022. Con i fondi del PNRR destinati alla ricerca pubblica, circa 6,8 miliardi, si arriva al fatidico 0,75%. Esaurita la spinta del PNRR nel 2026 inizia la discesa, inesorabile se non si aggiungono i 6,4 miliardi chiesti dal piano quadriennale.

Una cifra comunque ben lontana da quella chiesta al governo Conte nell’ottobre 2020 dal gruppo di accademici coordinato da Luciano Maiani: 15 miliardi di euro. E di 4 miliardi inferiore a quella espressa nel piano quinquennale.

Un piano realistico quindi, che tiene conto della situazione economica e, forse, anche della volontà politica di un paese che non si è mai esaltato per gli investimenti in ricerca. In questi giorni si sta discutendo dei costi per lo stato del superbonus edilizio, con stime che vanno da 70 a 100 miliardi. Spese ingenti, stanziate immaginando che siano bilanciate in qualche misura dai benefici. 

Ma nemmeno gli investimenti in R&S sarebbero soldi buttati: un recente report di Frontiers-economic per il Department for Science, Innovation and Technology del Regno Unito stima per i privati un ritorno del 20% dell’investimento in R&S. Più difficile il calcolo per investimenti pubblici (e della ricerca di base in generale), che però si suppone abbiano effetti più ampi e ricadute a lungo termine.

 


Scienza in rete è un giornale senza pubblicità e aperto a tutti per garantire l’indipendenza dell’informazione e il diritto universale alla cittadinanza scientifica. Contribuisci a dar voce alla ricerca sostenendo Scienza in rete. In questo modo, potrai entrare a far parte della nostra comunità e condividere il nostro percorso. Clicca sul pulsante e scegli liberamente quanto donare! Anche una piccola somma è importante. Se vuoi fare una donazione ricorrente, ci consenti di programmare meglio il nostro lavoro e resti comunque libero di interromperla quando credi.


prossimo articolo

Vedere le faglie in 3D grazie al machine learning

prefettura dell aquila dopo il terremoto del 2019

Un sistema di algoritmi di machine learning permette di ricostruire la geometria tridimensionale delle faglie sismiche a partire solo dalla posizione degli ipocentri, rivelando la loro struttura gerarchica e segmentata. L’approccio, sviluppato da un gruppo di ricercatori dell’Università di Napoli Federico II e testato su diverse sequenze sismiche, potrebbe migliorare i modelli di previsione probabilistica operativa dei terremoti. Nell'immagine il palazzo della prefettura a L'Aquila dopo il terremoto del 6 aprile 2009. Credit: TheWiz83/Wikipedia (CC BY-SA 3.0). 

Siamo abituati a immaginare le faglie come piani, a separazione di blocchi di roccia che muovendosi l’uno rispetto all’altro generano i terremoti. In realtà, le faglie hanno geometrie molto più complicate. Più che come piani, dovremmo immaginarle come sottili parallelepipedi, strati di roccia con un certo spessore, all’interno dei quali si trovano altre faglie più piccole, e così via in un meccanismo di segmentazione gerarchico.