Distribution dynamics and allocation mechanisms of the Ordinary Financing Fund: A departmental micro-simulation and stress testing of Standard Cost and Performance models via Virtual University reconstruction

The research analytically examines the technical determinants of the Ordinary Financing Fund (OFF), breaking down the Standard Cost per Student algorithm and exogenous performance indicators related to research quality (VQR) and recruitment policies. Given the lack of granular administrative micro-data, the study adopts an innovative statistical microsimulation method, constructing a "Digital Twin" of the Marche Polytechnic University. Through the reconstruction of synthetic data and the application of ministerial algorithms within the department, it quantifies the contribution of each internal unit to budget generation. All analyses are based on aggregate source, publicly available, and a microsimulation environment. Department-level results are based on models, non-identifiable, and should be interpreted as scenario-based mechanisms rather than rankings of actual departments. The structural paradox emerging from the empirical findings lies in the fact that departments with greater quantitative efficiency and student saturation may display weaker qualitative outcomes, effectively functioning as net budget contributors that help sustain units with higher research intensity but comparatively tighter funding conditions. The evidence therefore supports the adoption of more fine-grained internal governance mechanisms aimed at reducing within-university disparities and improving long-term financial sustainability.

La ricerca esamina analiticamente i determinanti tecnici del Fondo Ordinario di Finanziamento (OFF), scomponendo l'algoritmo del Costo Standard per Studente e gli indicatori di performance esogeni relativi alla qualità della ricerca (VQR) e alle politiche di reclutamento. Data la mancanza di microdati amministrativi granulari, lo studio adotta un innovativo metodo di microsimulazione statistica, costruendo un “Digital Twin” dell'Università Politecnica delle Marche. Attraverso la ricostruzione di dati sintetici e l'applicazione di algoritmi ministeriali all'interno del dipartimento, quantifica il contributo di ciascuna unità interna alla generazione del bilancio. Tutte le analisi si basano su fonti aggregate, disponibili al pubblico e su un ambiente di microsimulazione. I risultati a livello di dipartimento si basano su modelli, non identificabili, e devono essere interpretati come meccanismi basati su scenari piuttosto che come classifiche dei dipartimenti reali. Il paradosso strutturale che emerge dai risultati empirici risiede nel fatto che i dipartimenti con maggiore efficienza quantitativa e saturazione studentesca possono mostrare risultati qualitativi più deboli, funzionando di fatto come contributori netti al bilancio che aiutano a sostenere le unità con maggiore intensità di ricerca ma condizioni di finanziamento relativamente più strette. L'evidenza sostiene quindi l'adozione di meccanismi di governance interna più granulari volti a ridurre le disparità all'interno dell'università e a migliorare la sostenibilità finanziaria a lungo termine.