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Il Comune va verso il dissesto? La tecnologia può prevederlo

Comune sull’orlo del dissesto? Oggi l’intelligenza artificiale può prevederlo. Si tratta di un sistema predittivo che consentirebbe alle amministrazioni di evitare il crac finanziario e alla Corte dei Conti di poter visionare una mole ridotta di bilanci, all’interno dei quali c’è senz’altro un ente prossimo alla bancarotta: su una lista di dieci Comuni, almeno uno è certo che andrà in default. «Il nostro studio mostra che l’integrazione tra open-data e intelligenza artificiale può prevedere con una precisione molto alta i dissesti degli enti locali – spiega Giuliano Resce, docente di Economia politica presso l’università del Molise e firmatario dello studio insieme col professore Raffaele Lagravinese, docente di Economia Politica dell’Università di Bari – Monitorando 7.795 Comuni italiani nel periodo 2009–2016, i nostri risultati indicano che è possibile effettuare previsioni di insolvenza con un alto tasso di veri positivi e un basso tasso di falsi positivi».

Attualmente sono 400 i Comuni in dissesto e predissesto in Italia (ma l’Ifel avverte che si arriverà a mille). Tra questi figura anche quello di Napoli che presenta conti in rosso per due miliardi e 700 milioni di euro. Complessivamente, in Italia, dalla fine del 2019 sono 814 i Comuni che hanno dichiarato il dissesto, circa il 10% del totale. Il sistema predittivo in questione, analizza e accorpa 40 variabili, dieci delle quali con un’importanza strategica nell’individuazione del Comune che con alte probabilità andrà in dissesto.  Tra gli indicatori finanziari, le caratteristiche più importanti sono legate all’indebitamento. In particolare, hanno un’importanza rilevante le entrate derivanti da accensioni di prestiti, per il disavanzo di amministrazione in relazione alle entrate correnti e per l’incidenza delle spese per rimborso prestiti. Tra le caratteristiche socio-demografiche, il sesso e l’età degli amministratori sono tra le prime dieci variabili in termini di importanza per la previsione delle inadempienze comunali.

Il modello mostra che alcune caratteristiche non finanziarie, come l’area geografica, sono più importanti di molte caratteristiche finanziarie, per prevedere il default dei Comuni. C’è un capitolo denominato “Sud” che mette in luce il forte divario del Mezzogiorno rispetto al Nord nelle procedure di insolvenza: circa l’80% delle procedure dal 1989 riguarda le amministrazioni meridionali. «Il sistema che abbiamo messo a punto è di tipo predittivo e non descrittivo – spiega Resce – quindi ci dice che queste sono le variabili più importanti, ma non scende nel dettaglio fornendo informazioni più precise». In ogni caso, i modelli in grado di prevedere i dissesti finanziari dei Comuni potrebbero diventare strumenti preziosi per le autorità di monitoraggio e, poiché la specificazione utilizza i dati degli anni precedenti per prevedere il default nell’anno in corso, questi stessi modelli possono dar vita a un sistema di “diagnosi precoce” per valutare gli enti a rischio default e stimolare politiche di recupero preventivo con un anno di anticipo.

Resistono, però, alcuni limiti. «C’è innanzitutto un fatto politico, non analizzabile dal sistema, perché dipende dall’amministratore e dalle scelte che opera in base alla dichiarazione o meno del dissesto – conclude Resce – L’altra criticità riguarda la disponibilità dei dati: l’Istat, per fare un esempio, li pubblica con un ritardo di due o tre anni. Inoltre bisogna lavorare sulla trasparenza delle amministrazioni, tenendo ben presente che i bilanci che il sistema indica come a rischio qualcuno li dovrà guardare davvero e con attenzione. Lo scalino più grande, però, resta l’aggiornamento dei dati: senza numeri, il sistema non può funzionare».

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