Digital Twin di popolazione e imprese per la valutazione delle politiche pubbliche
Una Regione deve valutare ex ante gli effetti di misure fiscali, di welfare o di risposta a shock macroeconomici su famiglie e imprese del territorio, ma dispone solo di moltiplicatori macro e micro economici statici e lineari: stime aggregate che non colgono gli effetti redistributivi, occupazionali e di rischiosità finanziaria a livello di singolo nucleo familiare o impresa.
Analisi
Censimento del patrimonio informativo regionale (anagrafiche, dati fiscali, registri camerali, indicatori congiunturali e demografici), valutazione della capacità di calcolo disponibile e definizione delle domande di policy prioritarie da simulare, in un’ottica di analisi multidimensionale su redditività, solidità finanziaria e benessere.
Soluzione
Costruzione di un gemello digitale di popolazione e imprese tramite modelli di micro-simulazione dedicati, che replicano i nuclei familiari e le imprese del territorio per simulare ex ante gli effetti di misure di tax-benefit e shock macroeconomici, con profondità temporale pluriennale e lettura per area geografica e settore.
Architettura
Modelli di micro-simulazione per famiglie e imprese, integrazione con i data lake e i registri statistici regionali, infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni per l’esecuzione degli scenari, dashboard di sintesi per i decisori e versionamento/audit degli scenari simulati.
Implementazione
Avvio su un primo set di politiche regionali, validazione dei risultati con i decisori coinvolti, calibrazione dei modelli su dati storici e successiva estensione ad altre misure, settori merceologici e aree del territorio.
Risultati
- Confronto ex ante di scenari di policy alternativi prima dell’attuazione
- Lettura disaggregata degli effetti redistributivi, occupazionali e di rischiosità finanziaria
- Maggiore trasparenza nella valutazione dell’impatto della spesa pubblica
- Base analitica condivisa tra uffici tecnici e decisori politici
ROI: Il valore si misura in politiche meglio calibrate rispetto agli obiettivi, minor rischio di misure con effetti indesiderati e riduzione dei tempi necessari per valutare scenari alternativi prima della decisione.
Riferimento pubblico: Amartya, il digital twin di popolazione e imprese sviluppato dalla Regione Emilia-Romagna con le Università di Bologna e Modena-Reggio Emilia per simulare gli effetti di politiche fiscali e di welfare. Non è un progetto realizzato da Futura AI: lo citiamo come esempio pubblico di questo tipo di approccio. margherita.regione.emilia-romagna.it/it/amartya