Aprile 2025
Classificazione JEL: C53, C63, H79, K42
Parole chiave: Criminalità organizzata, Comuni, Infiltrazione, Bilanci, Machine learning.
Lo studio analizza il rischio di infiltrazione criminale nelle amministrazioni locali italiane attraverso l'analisi dei dati finanziari municipali dal 2016 al 2021, impiegando tecniche statistiche e di machine learning. Rispetto a un gruppo di controllo, i bilanci dei comuni sciolti per infiltrazione mafiosa evidenziano costi operativi più elevati, una riduzione delle spese per istruzione e servizi sociali, una maggiore rigidità di bilancio e una allocazione impropria di fondi verso settori come l'edilizia e la gestione dei rifiuti. Tali comuni mostrano anche una minore efficienza nella riscossione delle entrate, attribuibile ad esempio a una diminuzione delle capacità amministrative. Lo studio sviluppa inoltre un algoritmo di machine learning volto a valutare il rischio di infiltrazione nelle amministrazioni comunali italiane. L'indicatore di rischio così elaborato può contribuire all'elaborazione di politiche antimafia più efficaci.
