Progetto

Rapporto sull’efficacia 2020–2025 della perequazione finanziaria tra Confederazione e Cantoni Verifica del sistema di perequazione finanziaria attuale

Abbildungen_WIBE_4_DFI.xlsx Abb.5.01

Figura 5.03 Ponderazione dell'indicatore d'età nella PAS A-C

Figura 5.03 Ponderazione dell’indicatore «struttura dell’età» nella PAS A-C

30%

25%

20%

15%

10%

5%

0%

Conclusioni

Test matematici permettono di stabilire se l’analisi delle componenti principali è adeguata per la compensazione degli oneri. Tutti i gli approcci hanno permesso di constatare che il suo impiego nell’ambito della PAS è problematico. La riduzione da tre variabili a una provoca una perdita di informazioni eccessiva. Il motivo risiede nel fatto che gli indicatori non sono sufficientemente correlati per essere ridotti a uno solo. La correlazione è persino diminuita nel corso degli anni.

Viste le riserve sul metodo attuale, sembra quindi opportuno individuare un sistema di ponde- razione migliore per gli indicatori nella compensazione degli oneri. A tal fine è stato commis- sionato uno studio esterno, i cui risultati sono presentanti di seguito.

5.2.3 Valutazione di nuovi metodi di ponderazione nella compensazione degli oneri

Nella primavera del 2022, la società di consulenza BSS Volkswirtschaftliche Beratung AG ha realizzato uno studio volto a valutare un nuovo metodo di ponderazione degli indicatori nella compensazione degli oneri chiamato a sostituire l’analisi delle componenti principali attual- mente in uso. A tal fine sono state poste le seguenti premesse:

– gli indicatori attuali sono da considerare assodati;

– il metodo deve basarsi sulle uscite nette effettive;

– poiché gli indicatori sono piuttosto stabili nel tempo, anche le ponderazioni devono esserlo.

Per lo studio sono stati esaminati più a fondo tre metodi: «Lasso and elastic net», «best subset selection» e «minimizzazione quadratica». Per il calcolo degli oneri speciali sono state impie- gate le uscite nette dei Cantoni e dei loro Comuni secondo la classificazione funzionale della Statistica finanziaria dell’AFF. I tre metodi e i relativi risultati sono trattati nel dettaglio nel rap- porto della società BSS (2022). Lo studio giunge alla conclusione che tra i tre metodi esaminati, «best subset selection» è quello più adeguato. Pertanto, le considerazioni di seguito si basano su tale metodo.