Trasformazione digitale e performance ambientale: un’analisi empirica nelle aziende quotate italiane

Nel quadro della strategia di crescita economica dell'Unione Europea, la transizione digitale e la transizione verde — la cosiddetta twin transition — rappresentano due priorità interconnesse per il raggiungimento della neutralità climatica entro il 2050 e il rafforzamento della competitività industriale del continente. Il Green Deal Europeo e il programma Digital Decade impongono alle imprese una trasformazione strutturale dei modelli di business, in cui digitalizzazione e sostenibilità ambientale non possono più essere perseguite in modo disgiunto. Tuttavia, mentre il caso cinese ha già fornito evidenze significative sulla capacità della trasformazione digitale di agire come driver per il disaccoppiamento tra crescita economica e impatto ambientale, il contesto europeo — e quello italiano in particolare — presenta risultati ancora eterogenei in cui si evince un gap in letteratura per constatare la validazione empirica diretta dell'impatto netto della digitalizzazione sulla riduzione delle emissioni. La presente ricerca si propone di colmare questo gap analizzando empiricamente l'effetto ritardato degli investimenti in digitalizzazione — definiti come digital effort — sulla riduzione dell'intensità emissiva in un campione di 81 imprese quotate italiane nella borsa Euronext di Milano, per il periodo 2019–2024. Adottando un approccio econometrico basato su modelli OLS a effetti fissi con dati panel e specificazioni con ritardi temporali, lo studio testa due ipotesi: (H1) che la digitalizzazione riduca l'intensità emissiva con un effetto ritardato e non lineare, e (H2) che la digitalizzazione eserciti un effetto indiretto sulle dimensioni economica e sociale della sostenibilità. La variabile indipendente è l'indice di digital effort costruito a partire dalla categorizzazione degli investimenti digitali proposta dagli autori Bertacchini, F., Gabrielli, G., Lugli, E., & Magri, C. (2025). A partire dall'evidenza empirica riscontrata nel caso cinese da Shang et al. (2023), è stata scelta come variabile dipendente l'intensità emissiva, calcolata come il rapporto tra la somma delle emissioni Scope 1 e Scope 2 e i ricavi generati per ciascun anno di riferimento per ciascuna impresa quotata italiana presente nel campione selezionato. I risultati confermano l'ipotesi H1: il modello quadratico a effetti fissi con ritardo di un anno evidenzia una relazione a U rovesciata tra digital effort e intensità emissiva, statisticamente significativa al 5%. Un aumento dell'1% dell'investimento digitale si traduce in una riduzione dell'intensità emissiva di circa l'1,5% per unità di fatturato, una volta superata una soglia critica di maturità digitale (0,268 dell'indice), inferiore alla media del campione (0,2816). Ciò indica che la maggior parte delle imprese analizzate ha già superato il punto di inversione a partire dal quale la digitalizzazione genera benefici ambientali misurabili. L'ipotesi H2 è invece confermata solo parzialmente: l'effetto indiretto sulla dimensione economica è supportato dai coefficienti significativi di ROA e AGE, mentre la variabile gender pay gap rivela una mancata complementarità tra transizione verde e sociale nel breve periodo. La ricerca contribuisce alla letteratura sulla twin transition fornendo un'evidenza empirica nel contesto italiano del fatto che la digitalizzazione, a partire da condizioni minime pre-esistenti, come l'avere un contesto di policy ben definito dalle istituzioni,e una volta superata la fase iniziale di costo di apprendimento tecnologico, si configura come catalizzatore per il disaccoppiamento tra crescita economica e impatto ambientale, con implicazioni rilevanti per le politiche industriali europee e le strategie di investimento delle imprese.