PNRR Progetti — 11 domande su 280mila progetti e 150 miliardi del Piano (Italia Domani)

Cosa contiene questo dataset

Il dataset pnrr_progetti (DataCivicLab, fonte MEF Italia Domani) contiene tutti i progetti finanziati dal PNRR in Italia, con CUP, finanziamenti, soggetto attuatore, missione e stato di avanzamento.

Copertura: 280.769 righe, 63 colonne
Granularità: singolo progetto con CUP
Metriche: fin_totale (€), fin_pnrr (€), fin_totale_pubblico (€), date e stato avanzamento
Missioni: Digitalizzazione, Transizione ecologica, Infrastrutture, Istruzione, Salute, Inclusione, REPowerEU

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Domande che il dataset può rispondere

1. Quanto vale il PNRR in Italia? E quanto è già stato speso?

Il finanziamento totale è di circa 150 miliardi di euro su 280.769 progetti. Ma lo stato "Concluso" riguarda solo 5,7 miliardi (3,8%). Il resto è "In Corso" (115,7 mld, 77%) o "N/A" (27,3 mld). A che velocità si sta spendendo?

2. Digitalizzazione vince per numeri, Infrastrutture per importo

Missione	Progetti	Finanziamento
Transizione ecologica	40.762	37,1 mld
Digitalizzazione	106.611	35,9 mld
Infrastrutture mobilità	312	29,4 mld
Istruzione e ricerca	87.493	18,0 mld
Salute	10.358	12,9 mld

Digitalizzazione ha il 38% dei progetti ma solo il 24% dei fondi. Infrastrutture ha lo 0,1% dei progetti ma il 20% dei fondi — media 190 milioni a progetto. Chi sta spendendo meglio?

3. Solo 5,7 miliardi conclusi: il PNRR è in ritardo?

Dei ~150 miliardi totali, solo 5,7 sono "Conclusi" (stato avanzamento). Il 2026 è l'anno limite del PNRR. Se a febbraio 2026 solo il 3,8% è concluso, quanti progetti arriveranno in tempo? E quali missioni sono più in ritardo?

4. Chi spende i soldi? I grandi soggetti attuatori

Il dataset ha il soggetto_attuatore: Ministeri, Regioni, Comuni, Invitalia, CONI, ecc. Quali sono i top 10 soggetti per finanziamento gestito? Ci sono soggetti che concentrano più fondi di altri?

5. Le 6 missioni a confronto: chi spende meglio?

Transizione ecologica (37,1 mld) e Digitalizzazione (35,9 mld) sono le due missioni più finanziate. Ma qual è il rapporto tra progetti conclusi e progetti in corso per missione? La Salute sta andando più veloce dell'Istruzione?

6. REPowerEU: l'ultimo arrivato

Con 7.941 progetti e 3,05 miliardi, REPowerEU è la missione più piccola. Cosa finanzia esattamente? Pannelli solari, efficienza energetica, altro? E come si integra con Transizione ecologica?

7. I progetti da oltre 100 milioni: chi sono?

La media per progetto è molto variabile: da €449.000 (Digitalizzazione) a €190 milioni (Infrastrutture). Quali sono i singoli progetti più costosi? Grandi opere ferroviarie, stradali, digitali?

8. La geografia del PNRR: chi prende di più?

Il dataset non ha una colonna "regione" esplicita, ma i progetti hanno CUP che codifica il territorio. Con un po' di parsing del CUP (prima cifra = regione), si può ricostruire la distribuzione territoriale. Le regioni del Sud prendono più fondi o meno?

9. CUP: cosa ci dice la natura dei progetti?

Il CUP codifica natura, tipologia, settore e categoria del progetto. Quali sono i settori più finanziati? "SERVIZI PER LA P.A." vs "ENERGIA" vs "TRASPORTI"? Possiamo classificare tutti i progetti per macro-settore?

10. I progetti "in essere" vs "nuovi"

La colonna flag_progetti_in_essere indica se il progetto esisteva già prima del PNRR. Quanti progetti sono "nuovi" e quanti sono progetti già avviati che sono stati rifinanziati col PNRR?

11. Scadenze: quanti progetti sono già in ritardo?

Confrontando data_fine_prevista con la data di estrazione (febbraio 2026): quanti progetti hanno superato la data di fine prevista senza essere conclusi? È un indicatore di sofferenza del Piano.

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Come si esplora

Il dataset è disponibile come pnrr_progetti (280.769 righe, 63 colonne). Ogni domanda è verificabile con SQL.

Nota: il dataset è uno snapshot di febbraio 2026. Lo stato di avanzamento potrebbe essere aggiornato in snapshot successivi. I dati "N/A" (27,3 mld) probabilmente sono progetti con stato non ancora registrato. Il CUP va parsato per estrarre la regione (le prime cifre dopo la lettera indicano l'area geografica).

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Numeri verificati con query SQL. Discussione creata durante una sessione esplorativa del DataCivicLab.