Prevedere il dissesto dei Comuni con l'intelligenza artificiale

Prevedere il dissesto dei Comuni con l'intelligenza artificiale

La condizione di dissesto finanziario è purtroppo abbastanza diffusa tra i Comuni italiani, con l'ovvio impatto negativo per le comunità da essi amministrate. Infatti, le difficoltà finanziarie degli enti locali hanno in genere ripercussioni nette tanto per la l'economia pubblica quanto per quella dei sistemi economici nel loro complesso.

Il dissesto viene introdotto dalla legge 66 del 1989, con cui si è cercato di creare un'ancora di salvezza per le crisi finanziarie degli enti locali. Nei quarant'anni successivi (fino alla fine del 2019) sono stati 814 i Comuni a doverne fare ricorso. In pratica quasi il 10% del loro totale. Per questo ci si sta domandando se sia possibile prevedere il dissesto finanziario di un ente locale, basandosi sugli indicatori statistici a disposizione di organi di vigilanza e della comunità scientifica.

Tale mole di dati (open data) sono messi a disposizione dalle amministrazioni pubbliche stesse, per soddisfare i sempre maggiori criteri di trasparenza. I dati finanziari degli enti pubblici italiani sono ad oggi a disposizione di chiunque sia interessato. I dati necessari ad una previsione sono quindi disponibili per calcolo mirato a prevedere i dissesti.

Le informazioni demografiche e di istruzione riguardanti le cariche elettive sono raccolte dall'Anagrafe degli amministratori locali e regionali. Si possono stimare una serie di proxy di reddito medio, disuguaglianza e povertà utilizzando le analisi e statistiche sulle dichiarazioni fiscali del ministero dell'Economia e delle Finanze. Le principali statistiche demografiche e geografiche di un comune sono infine raccolte dall'Istat.

I modelli di econometrici standard (Logit/Osl/Probit/Glm) non sono intrinsecamente predittivi, e a livello empirico potrebbero quindi essere superati dalla potenza computazionale. Ad oggi, infatti, sono stati incredibilmente migliorate le tecniche statistiche e di intelligenza artificiale su cui si basano i modelli predittivi automatizzati, che iniziano ad essere utilizzati anche per l'analisi economica empirica.

Ovviamente sono numerosi gli aspetti e i dati da considerare per raggiungere una previsione quanto più precisa dei Comuni che stanno scivolando verso il dissesto finanziario, ma è chiaro quanto una simile capacità sarebbe utile proprio per prevenirli. Tanto per quelli a rischio, quanto per gestire in modo differente l'economia di quelli che risulterebbero predisposti.


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