Negli ultimi anni, spinta dalla domanda crescente di una maggiore trasparenza, la pubblica amministrazione di molti paesi ha iniziato a rilasciare una grossa mole di dati (open data). Anche in Italia è oggi possibile avere il dettaglio dei dati finanziari di qualsiasi ente pubblico. A livello di ente comunale è possibile, inoltre, 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. L’Anagrafe degli amministratori locali e regionali permette di avere dettagliate informazioni demografiche e di istruzione su tutte le cariche elettive. Infine, l’Istat raccoglie e mette a disposizione le principali statistiche demografiche e geografiche sui comuni. Dal punto di vista empirico, la potenza computazionale permette oggi di andare oltre i modelli econometrici standard (Ols/Glm/Probit/Logit), che sono intrinsecamente non predittivi. L’integrazione tra open-data e intelligenza artificiale può prevedere con una precisione molto alta una serie di variabili finanziari per gli enti locali. Le previsioni aprono prospettive inedite per la programmazione della finanza locale.

Docente: Prof. Giuliano Resce – docente presso Università del Molise

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