Abstract: Questo studio analizza l’impatto della digitalizzazione sulla redditività di 766 aziende italiane a partecipazione pubblica tra il 2015 e il 2023. Utilizzando un dataset panel bilanciato, è stato costruito un Digital Score basato sul livello di digitalizzazione dei settori NACE. L’analisi prevede clustering (K-Means), modelli di machine learning (Random Forest e XGBoost) e approcci quasi-sperimentali (Difference-in-Differences e Propensity Score Matching). I risultati mostrano un impatto positivo ma marginale della digitalizzazione sul ROE. Gli indicatori di performance operativa, in particolare ROA ed EBITDA Margin risultano i principali driver della redditività. L’analisi quasi-causale non rileva effetti statisticamente significativi della digitalizzazione nel breve periodo, suggerendo bene!ci potenziali solo nel medio-lungo periodo. Un test di robustezza basato su Noise Injection conferma che tali evidenze non dipendono dalla speci!ca costruzione dell’indicatore digitale.
Parole chiave: digitalizzazione, aziende pubbliche, ROE, machine learning, K-Means, metodi causali.
