Maresca Sandra Faramondi Alessandro - Gruppo Servizio Ambiente

XXX CONFERENZA ITALIANA DI SCIENZE REGIONALI
UNA PRIMA STIMA DELLA CRESCITA ECONOMICA A LIVELLO SUB-REGIONALE
Alessandro FARAMONDI, Sandra MARESCA
Istat, Via Cesare Balbo, 16, 00184, Roma
SOMMARIO
A livello di NUTS-3 (corrispondenti alle nostre province) la contabilità nazionale considera la
stima della sola variabile nominale del valore aggiunto. Questo lavoro rappresenta un primo
tentativo di stima del valore aggiunto in termini reali. In particolare viene proposta una
sperimentazione, in cui il valore aggiunto per provincia è stimato ai prezzi dell’anno
precedente. L’elaborazione è condotta utilizzando la base informativa disponibile a livello
territoriale per l’anno 2006, che coincide con l’ultimo anno di pubblicazione dei conti
provinciali forniti dall’Istat.

1. ITRODUZIOE
A tutt’oggi il regolamento comunitario sui conti territoriali non prevede che siano effettuate
stime di aggregati territoriali in termini reali. Da anni, invece, l’Italia produce tali stime a
livello regionale (NUTS-2) e dal 2007 queste stime vengono prodotte con il sistema degli
indici a catena adottato nei conti nazionali.
Per le 21 unità territoriali (le nostre regioni, con in più Trento e Bolzano in quanto province
autonome) si pubblica il valore aggiunto ai prezzi base ed il prodotto interno lordo, entrambi
ai prezzi dell’anno precedente ed in valori concatenati con anno di riferimento il 2000. La
disaggregazione settoriale diffusa considera 24 branche economiche.
L’Italia pubblica, oltre ai dati relativi al valore aggiunto anche le tavole per regione del conto
economico delle risorse e degli impieghi, delle spese per consumi finali per settore e categoria
di beni e servizi e degli investimenti fissi lordi.
A livello sub-regionale la contabilità nazionale italiana, come quella internazionale, limita il
campo di osservazione alla sola variabile nominale del valore aggiunto con evidenti carenze
informative in termini di crescita economica. In tale ambito si colloca questo lavoro che
rappresenta un primo tentativo di stima del valore aggiunto reale a livello NUTS-3 (107
province). In particolare verrà proposta una sperimentazione, in cui verrà stimato il valore
aggiunto complessivo per provincia ai prezzi dell’anno precedente, a partire da un livello di
articolazione economica quanto più possibile dettagliato, al fine di cogliere la diversa
dinamica della struttura produttiva sottostante. L’elaborazione sarà condotta utilizzando la
base informativa più disaggregata disponibile a livello territoriale per l’anno 2006, che
coincide con l’ultimo anno di pubblicazione dei conti provinciali forniti dall’Istat.
2 LA METODOLOGIA DI STIMA DEL VALORE AGGIUTO PROVICIALE
A PREZZI CORRETI
Per la stima del valore aggiunto provinciale si è scelta una metodologia che seguisse in modo
sostanziale, ancorché semplificato, l’approccio adottato a livello nazionale e regionale. Essa si
basa sull’attribuzione alle stime dell’input di lavoro (espresso in unità di lavoro) di pro-capite
di valore aggiunto specifici di provincia, branca di attività economica e classe dimensionale
d’impresa. La stratificazione per branca e classe dimensionale alla base del calcolo è la stessa
dei dati di occupazione (16 branche (cfr. prospetto 1) e 3 classi dimensionali (1-19, 20-99, 100
e oltre addetti)).
La relazione teorica alla base del modello è la seguente (Faramondi-Pascarella, 2004):
(1) djk Y = djk b * djk X

dove:
Y = valore aggiunto
d = indicatore della Provincia (da 1 a 107)
j = indicatore di branca di attività economica (da 1 a 16)
k = indicatore della classe dimensionale d’impresa (da 1 a 3)
b = valore aggiunto per unità di lavoro
X = unità di lavoro (ULA)
Tale relazione non è immediatamente applicabile, poiché dalle fonti disponibili non si
conosce il valore del parametro b. Ne consegue la necessità di sviluppare la (1), per arrivare
ad una formulazione che consenta di stimare il valore aggiunto.
Il primo passo è quello di scomporre l’occupazione espressa in ULA nelle diverse
componenti. Occupazione regolare, occupazione irregolare di residenti in Italia, occupazione
di stranieri irregolari, occupazione di secondo lavoro.
Ipotizzando che la produttività oraria (intesa come rapporto fra valore aggiunto e monte ore
effettivamente lavorate) nell’ambito dello stesso strato (branca/classe dimensionale/porzione
di territorio) sia indipendente dalla tipologia del rapporto di lavoro (regolare o irregolare) e
dalla regolarità amministrativa del lavoratore rispetto al territorio (a- residenti e stranieri
regolarmente presenti; b- stranieri irregolari e clandestini), è possibile assumere che il
coefficiente b non cambia a seconda della componente di occupazione considerata.
In questo modo la quota di valore aggiunto relativa all’occupazione regolare è calcolata
utilizzando il valore aggiunto per posizione lavorativa regolare ed il numero delle ULA senza
la riduzione delle posizioni regolari dovuta al part-time e all’utilizzo di ore di cassa
integrazione guadagni da parte delle imprese, mentre le altre componenti sono calcolate sotto
l’ipotesi che la produttività oraria delle posizioni lavorative non regolari coincida con quella
delle posizioni regolari.
Ottenute le stime per dominio di branca si passa alla fase di riallineamento al dato regionale,
in modo che le stime a livello provinciale siano coerenti con quelle a livello regionale. Questa
fase ricopre un ruolo particolarmente importante; infatti non si tratta di una semplice
operazione algebrica, bensì di una vera e propria fase di stima, in cui si hanno stime
preliminari a livello provinciale, e stime definitive coerenti con il dato regionale. In tale
contesto la fase di riproporzionamento è interpretabile come una stima condizionata, in cui si
vuole stimare il valore aggiunto provinciale, condizionatamente alle informazioni ad un
livello territoriale più aggregato e cioè le Regioni.
Questa operazione viene svolta in più fasi. Si effettua una prima stima condizionata al valore
aggiunto regionale (riproporzionamento regionale) a livello di strato, valorizzando in tal modo
l’informazione per classe dimensionale e poi si sommano i valori riproporzionati delle diverse
classi dimensionali, ottenendo in tal modo una stima di branca. Quindi si effettua una seconda

stima condizionata, questa volta direttamente a livello di branca, non considerando così
l’informazione della diversa composizione per classe dimensionale.
Il risultato finale è dato dalla media dei valori per branca della prima stima condizionata e
della seconda.
Questo metodo scaturisce da una serie di considerazioni, riconducibili a problematiche di
efficienza, che sono particolarmente rilevanti nei domini di piccole dimensioni, proprio in
funzione del fatto che tanto più piccoli sono i domini tanto maggiore tende ad essere l’errore
di stima. In particolare, si ritiene che la stima condizionata a livello di strato (48 domini),
nonostante sia da considerarsi concettualmente la migliore, valorizzando l’informazione della
struttura produttiva per classe dimensionale, possa presentare dei livelli di errore molto
elevati, soprattutto nelle province di piccole dimensioni. Per tale motivo, tale stima è stata
integrata da quella condizionata a livello di branca (16 domini provinciali), che nonostante
non tenga conto di tutte le informazioni disponibili, presenta dei livelli di incertezza minori,
essendo calcolata su un numero di domini inferiore.
In ambito Eurostat, la stima degli aggregati di contabilità nazionale in base all’input di lavoro
è considerata una delle tecniche più idonee, ai fini della qualità dei dati ed in particolare
“dell’esaustività” delle stime del Pil. La tecnica ULA × pro-capite consente di stimare in
modo esaustivo l’aggregato monetario, se nell’input di lavoro è contenuta, oltre
all’occupazione regolare dichiarata dalle imprese, anche la stima di quella non regolare, e se il
pro-capite, ricavato dalle dichiarazioni delle imprese, è sottoposto a verifiche ed eventuali
correzioni per ovviare alla sottodichiarazione.
Rispetto all’impianto generale finora descritto sono state distinte alcune branche, o parti di
esse, in ragione della particolarità dei dati di base disponibili.
Per la branca dell’agricoltura silvicoltura e pesca, il calcolo del valore aggiunto è stato
eseguito con metodologia del tutto simile a quella dei conti regionali: stima della produzione e
sottrazione dei costi intermedi. La stima della produzione si basa sul metodo di aggregazione
quantità x prezzi di oltre 150 prodotti e servizi. Per quanto riguarda le stime della produzione
nel settore della pesca ci si è avvalsi di dati relativi al pescato derivanti dall’Indagine
congiunta Istat-Irepa (Istituto di ricerche economiche per la pesca e acquacoltura). Per i costi
intermedi ci si è basati sui dati delle indagini Istat presso i distributori dei prodotti usati dal
settore agricolo (concimi, sementi, fitosanitari, mangimi); la stima dei costi intermedi a livello
provinciale risente, comunque, della revisione avvenuta sull’aggregato a livello regionale,
basata anche sui dati dell’indagine RICA-REA, condotta congiuntamente dall’Istat e dall’Inea
(Istituto nazionale di economia agraria). Per la pesca, i costi intermedi regionali sono stati
divisi per provincia in rapporto al naviglio e alle tonnellate di stazza lorda.
Nelle stime secondo la logica della branca di attività economica, si è tenuto conto, accanto ai
risultati economici delle attività tipiche del settore (colturali, zootecniche, ittiche, ecc.), anche
delle attività secondarie e, in primo luogo, dell’agriturismo, per le quali ci si è avvalsi delle

informazioni derivanti dall’indagine specifica effettuata dall’Istat in collaborazione con gli
assessorati provinciali dell’agricoltura, indagine che fornisce indicazioni di tipo qualitativo
(tipologia di servizio offerto) e strutturale (dotazioni, posti letto, ecc.), ma non di carattere
strettamente economico (fatturato, costi, ecc.).
Per le attività finanziarie la stima è stata effettuata, in analogia con quella dei conti regionali,
con approccio dal lato della distribuzione del reddito, così come suggerito dai manuali
dell’Eurostat. Ciò ha comportato la ripartizione provinciale del risultato lordo di gestione
regionale sulla scorta di indicatori rappresentativi dell’attività produttiva della branca e
l’assemblaggio ad esso dei redditi da lavoro dipendente.
Per la ripartizione del risultato di gestione relativo all’intermediazione monetaria e alle altre
intermediazioni finanziarie l’indicatore utilizzato è dato dalla somma degli impieghi e dei
depositi in essere presso gli istituti di credito; per lo stesso aggregato relativo alle
assicurazioni l’indicatore è costituito dalla somma dei premi dei rami vita e danni raccolti
dalle imprese a livello provinciale. Per quanto riguarda i redditi da lavoro dipendente, questi
sono stati costruiti in base alla struttura provinciale dell’input di lavoro della branca.
Per la stima dei servizi domestici il dato regionale viene ripartito a livello provinciale in base
alla distribuzione delle ULA dipendenti. Per la parte di valore aggiunto derivante dalla
produzione non market del settore della pubblica amministrazione (ovviamente la stragrande
maggioranza della sua produzione), la stima del valore aggiunto è stata effettuata attribuendo
all’input di lavoro, distinto per branche e gruppi di enti, i valori pro-capite regionali
corrispondenti.
Infine, il valore aggiunto provinciale a 16 branche è stato aggregato a livello delle 6 branche
di pubblicazione secondo il prospetto 2.
3 LA STIMA DEL VALORE AGGIUTO I TERMII REALI
3.1 La deflazione del valore aggiunto a livello di UTS 2
Il Sistema dei conti economici europeo (SEC95) non prevede che siano effettuate stime di
aggregati regionali a prezzi costanti. Da anni, invece, l’Italia produce stime in tal senso e dal
2007 tali stime vengono prodotte con il sistema degli indici a catena adottato nei conti
nazionali.
In accordo con gli standard definiti dai regolamenti comunitari, in occasione della revisione
generale dei conti economici nazionali del 2005 è stato introdotto in Italia il metodo degli
indici a catena per la misura delle dinamiche reali degli aggregati economici annuali 1 . Il nuovo
metodo degli indici a catena ha sostituito il precedente sistema a base fissa.
1 SEC 1995, Decisione della Commissione 98/715.

Le misure in volume ottenute con la tecnica del concatenamento presentano, grazie
all’aggiornamento annuale del sistema di ponderazione, tassi di crescita che meglio
rappresentano l’effettiva dinamica delle grandezze economiche (Maresca-Squarcio, 2005;
Maresca, 2006).
Premesso che, così come nel conto regionale a prezzi correnti, in quello a prezzi costanti le
importazioni nette sono ottenute come saldo fra il PIL regionale e gli aggregati costituenti gli
impieghi, ciò che viene analizzato in questo paragrafo è il metodo di deflazione del PIL
regionale, o, meglio, delle componenti costituenti il PIL regionale: valore aggiunto ai prezzi al
produttore, imposte e contributi sui prodotti e sulla produzione, IVA e imposte sulle
importazioni.
La deflazione del valore aggiunto ai prezzi al produttore è effettuata a livello di 30 branche
NACE Rev.1.1 con metodi differenti per i 5 segmenti produttivi (imprese market, PA market,
ISV market, PA non market, ISV non market).
Per l’agricoltura il calcolo a prezzi costanti del valore aggiunto è effettuato con il metodo
della doppia deflazione. Questo è, infatti, l’unico settore economico in cui sono stimati a
livello regionale i valori a prezzi correnti sia della produzione che dei costi intermedi. Tali
aggregati sono ottenuti tramite la valutazione delle quantità prodotte e dei relativi prezzi di
131 prodotti agricoli, nonché delle quantità consumate come input e dei relativi prezzi di circa
100 voci di spesa. Le valutazioni a prezzi costanti della produzione e dei consumi intermedi
sono, quindi, effettuate con metodo diretto, applicando i prezzi dell’anno precedente alle
quantità dell’anno corrente. Le informazioni sui prezzi sono in massima parte dedotte dalle
indagini correnti dell’Istat. Ad esse si aggiungono quelle dell’ISMEA (Istituto per studi,
ricerche e informazioni sul mercato agricolo) e quelle dell’ENEL sui prezzi dell’energia
elettrica.
Per le branche della trasformazione industriale il valore aggiunto regionale a prezzi correnti è
stimato a livello di singola branca e classe dimensionale (1-5, 6-19, 20-99, 100-249 e 250 e
più addetti). La deflazione è eseguita a tale livello di dettaglio, utilizzando il corrispondente
deflatore implicito nazionale. Questo è costruito tenendo conto delle differenti caratteristiche
merceologiche dei prodotti e della differente propensione all’esportazione all’interno di
ciascuna branca, a seconda della grandezza delle imprese. Quest’ultima informazione è
ottenuta utilizzando i risultati del questionario settoriale dell’industria e dei servizi relativi al
quesito sulle quote delle “vendite di prodotti secondo la destinazione”. Nella deflazione del
valore aggiunto regionale dell’industria di trasformazione, quindi, si assume la diversa
struttura per branca e classe dimensionale come elemento significativo di una differenziazione
territoriale del deflatore di branca, in mancanza di altri elementi quali indicatori di prezzo alla
produzione a livello regionale e nell’impossibilità di applicare metodi di doppia deflazione.
Nella branca delle costruzioni viene stimato un deflatore regionale del valore aggiunto,
applicando al deflatore nazionale il coefficiente di differenziazione regionale degli indici di

costo di costruzione dei fabbricati residenziali, rilevati dall’ISTAT presso i capoluoghi di
regione.
Per la branca del commercio si utilizza una procedura indiretta fondata sulla costruzione di un
indicatore di volume. Tale indicatore si ricava calcolando l’incidenza del costo del servizio
commerciale nell’anno precedente sull’ammontare dei flussi scambiati ed applicando
quest’ultima ai flussi intermediati calcolati a prezzi costanti per tutti gli altri anni.
Per la branca del credito e delle assicurazioni il metodo seguito si riconduce ad una
estrapolazione del valore aggiunto dell’anno precedente attraverso un indicatore di volume
sintetico del settore. Tale indicatore è ottenuto sulla base della distribuzione regionale dei
depositi e impieghi bancari e dei premi assicurativi opportunamente deflazionati con un
deflatore regionale della domanda interna.
Per tutte le altre branche dei servizi vendibili e per quelle dell’industria energetica viene usato
il deflatore nazionale del valore aggiunto di branca.
La stima del valore aggiunto delle Amministrazioni pubbliche (AA.PP.) a prezzi costanti
viene effettuata per estrapolazione applicando un indice di quantità al valore aggiunto
regionale dell’anno base. Tale calcolo viene eseguito a livello analitico, distinguendo il valore
aggiunto regionale per sottosettori produttori dello stesso:
1. Amministrazione dello Stato
2. Altri enti dell’Amministrazione centrale
3. Enti territoriali (Regioni, Province, Comuni)
4. Unità Sanitarie Locali, Policlinici universitari e Istituti di ricovero e cura a carattere
scientifico
5. Altri enti dell’Amministrazione locale
6. Enti di Previdenza
Con riferimento ad ogni sottosettore, al valore aggiunto prodotto nell’anno base in ciascuna
regione viene applicato un indice specifico dell’input di lavoro, costruito come media mobile
a tre termini delle serie regionali dell’occupazione dipendente del sottosettore considerato.
Il procedimento utilizzato, coerente con quello adottato per le stime a livello nazionale,
consente di tener conto del mix settoriale del valore aggiunto prodotto dalla Pubblica
Amministrazione sul territorio regionale, attribuendo differente importanza relativa alle
dinamiche dell’occupazione settoriale che possono essere territorialmente diversificate.
La deflazione delle imposte e dei contributi viene effettuata applicando al valore aggiunto ai
prezzi dell’anno precedente dell’anno di elaborazione, l’incidenza delle imposte/contributi sul
valore aggiunto nell’anno base (precedente). Anche questa operazione è effettuata, per ogni
regione, a livello di 30 branche, ad esclusione dell’agricoltura, nella quale la deflazione di
imposte e contributi è effettuata con altri criteri. In questa branca, per quanto riguarda le
imposte, si procede estrapolando il valore di tale aggregato attraverso l’indice di quantità della
produzione lorda vendibile (PLV). Per quanto riguarda i contributi, fino al 1995 si è proceduto

in modo analogo, ma con un dettaglio spinto al singolo prodotto, estrapolando il valore dei
contributi afferenti al prodotto attraverso l’indice di quantità della PLV del prodotto stesso; a
partire dal 1996 tale indice è sostituito, per alcuni prodotti, con quello relativo alla superficie
messa a coltura. A seguito dei cambiamenti della normativa sui contributi agricoli, infatti, per
alcuni prodotti non viene più usata la quantità di PLV come parametro di distribuzione dei
contributi, bensì l’estensione delle aree coltivate.
L’IVA e le imposte sulle importazioni vengono trattate come unico aggregato, la cui
deflazione è ottenuta con il metodo dell’estrapolazione, vale a dire, applicando la stessa
incidenza sul valore aggiunto regionale complessivo osservata nell’anno base, al valore
aggiunto a prezzi costanti (totale regionale) dell’anno di elaborazione.
Il Pil ai prezzi di mercato è calcolato, secondo le definizioni del SEC95, aggiungendo al
valore aggiunto, espresso ai prezzi base, l’Iva, le altre imposte sui prodotti, le imposte sulle
importazioni e sottraendo i contributi sui prodotti.
Per le 20 regioni italiane vengono pubblicati i dati del valore aggiunto ai prezzi base ed il
prodotto interno lordo entrambi ai prezzi dell’anno precedente ed in valori concatenati con
anno di riferimento il 2000. La disaggregazione settoriale diffusa considera 24 branche
economiche.
L’Italia pubblica, oltre ai dati relativi al valore aggiunto anche le tavole per regione del conto
economico delle risorse e degli impieghi, delle spese per consumi finali per settore e categoria
di beni e servizi e degli investimenti fissi lordi.
3.2 Sperimentazione della deflazione a livello di UTS-3
Sulla base di quanto detto nei paragrafi precedenti, l’Istat elabora le stime correnti del valore
aggiunto ai prezzi base articolate per 16 branche di attività economiche. Sulla base di questo
data set disponibile si è effettuato un primo tentativo di stima del valore aggiunto provinciale
ai prezzi dell’anno precedente. La carenza di indici di prezzo a livello provinciale ha reso
necessario il ricorso ai deflatori regionali del valore aggiunto articolati per attività economica.
A differenza delle stime nazionali la deflazione a carattere territoriale viene condotta
attraverso il metodo dell’indicatore singolo e dunque il valore aggiunto in termini reali si
ottiene deflazionando direttamente la serie in valori correnti con un indicatore delle variazioni
di prezzo.
Indicando con:
j
d t Y = il valore aggiunto corrente ai prezzi base della provincia d, della branca di attività
economica j al tempo t;

j
d t P = i prezzi relativi al valore aggiunto corrente ai prezzi base della provincia d, della
branca di attività economica j al tempo t;
j
d t Q = le quantità relative al valore aggiunto corrente ai prezzi base della provincia d, della
branca di attività economica j al tempo t;
j
def = deflatore del valore aggiunto ai prezzi base della regione r della branca di attività
r
t
economica j al tempo t;
il valore del valore aggiunto della generica provincia espresso ai prezzi dell’anno precedente
si ottiene come:
dYPt
−1
=
16
∑
d
j=
1
P
j
t−
1 d
Q
j
t
=
16
j
j j
d Pt
d Qt
j=
1
t
j
Pt
−1
dove la variazione di prezzo per la generica attività economica è stata ottenuta utilizzando il
sistema di deflatori regionali disaggregati per settore economico. In altri termini l’indicatore
di prezzo a livello regionale per branca di attività economica è stato ottenuto implicitamente
dal rapporto del valore aggiunto corrente ai prezzi base e del valore aggiunto ai prezzi
dell’anno precedente ai prezzi base:
r
def
j
t
=
Il deflatore così ottenuto per ciascuna delle 21 ripartizioni territoriali e per branca di attività
economica è stato utilizzato per deflazionare il valore aggiunto corrente ai prezzi base delle
province appartenenti alla stessa regione.
Questa procedura è stata applicata considerando due articolazioni possibile delle serie
provinciali del valore aggiunto e rispettivamente a 16 e a 6 branche di attività economica.
4 AALISI EMPIRICA
Come detto nel paragrafo 3 è stato calcolato il valore aggiunto a prezzi dell’anno precedente a
livello provinciale, considerando l’articolazione settoriale per 16 classi di attività economiche
e per 6 classi. L’analisi di sensitività è stata sviluppata per individuare il livello di
disaggregazione minimale su cui eventualmente basare il sistema di deflazione stante il
database disponibile attualmente.
P
P
∑
j
t
j
t−1
Q
Q
j
t
j
t
P

Nella presente sezione vengono messi a confronto i risultati per analizzare eventuali
differenze e valutare l’incidenza della composizione settoriale nella definizione del valore
aggiunto reale.
In particolare si è voluto indagare se in assenza di indicatori di prezzo territoriali adeguati è
possibile cogliere le specificità di un dato territorio sub-regionale attraverso la composizione
settoriale.
Nella Tavola 1 è riportato il valore aggiunto per abitante ai prezzi dell’anno precedente per il
2006 delle 107 unità territoriali, calcolato a partire dai due livelli di disaggregazione
settoriale, a 16 branche e a 6. Come si può osservare le differenze sono minime, al limite del
percettibile. Al massimo si hanno differenze percentuali di 0,3%. In termini assoluti si tratta di
differenze che al massimo arrivano ai 72 euro per abitante. Andando nel dettaglio si può
osservare che la regione in cui si riscontrano le differenze maggiori è la Lombardia. E’ in
questa regione che la differente disaggregazione settoriale fa emergere risultati relativamente
differenti in tutte le province. E’ abbastanza chiaro che la spiccata industrializzazione della
regione e lo sventagliamento a 6 tipologie industriali nella classificazione a 16 branche
inducano a ricomposizioni significative. Viceversa la regione in cui i risultati sono
sostanzialmente gli stessi nelle due elaborazioni è il Friuli-Venezia-Giulia.
5 COCLUSIOI
Nel presente lavoro si è voluto innanzitutto attivare una linea di ricerca, al fine di
sperimentare e quindi individuare possibili soluzioni per la stima della crescita del valore
aggiunto a livello sub-regionale. Per questo motivo è stata condotta una prima analisi di
sensitività basata sulla differente disaggregazione dei dati di base su cui è stata effettuata
l’elaborazione.
L’obiettivo è stato quindi di valutare le criticità di soluzioni attualmente possibile ed allo
stesso tempo individuare soluzioni praticabili.
Dalla sperimentazione effettuata emerge una sostanziale analogia tra la scomposizione a 16
branche e quella a 6 branche. Tale risultato mette in evidenza l’inadeguatezza della
scomposizione a 16 branche, che non riesce a portare elementi di diversità nella stima dovuti
alla diversa composizione settoriale. In sostanza la scomposizione a 16 branche non aggiunge
nulla rispetto alla scomposizione a 6 branche. In futuro contributi sostanziali a questo filone di
ricerca potranno derivare da due differenti linee di sviluppo: una scomposizione settoriale dei
conti provinciali più fine di quella attuale, almeno analoga al livello regionale (30 branche),
potrà aiutare a settorializzare le province ma, ancor più, la produzione di indicatori di prezzo
e/o di quantità a carattere provinciale che coprano i principali settori economici potrà segnare
l’avvio effettivo per la produzione di stime ufficiali in volume sub- regionali.

Tabella 1 Corrispondenza classificazione a 3 e 16 branche di attività economica
3 SETTORI 16 BRANCHE
Agricoltura 1. Agricoltura, silvicoltura e pesca
Industria 2. Alimentari, bevande e tabacco
Industria 3. Tessili, abbigliamento, pelli e calzature
Industria 4. Coke, petrolio e prodotti chimici
Industria 5. Prodotti metalmeccanici
Industria 6. Altri prodotti industriali
Industria 7. Elettricità, gas e acqua
Industria 8 Costruzioni
Servizi 9. Commercio
Servizi 10. Alberghi e pubblici esercizi
Servizi 11. Trasporti e comunicazioni
Servizi 12. Credito e assicurazione
Servizi 13. Servizi alle imprese
Servizi 14. Pubblica amministrazione
Servizi 15. Istruzione, sanità ed altri servizi
Servizi 16. Servizi domestici
Tabella 2 Corrispondenza fra la classificazione a 6 branche adottata nella
pubblicazione dei conti provinciali e le 16 branche di elaborazione
6 branche 16 branche
Agricoltura, silvicoltura e pesca 1
Industria in senso stretto da 2 a 7
Costruzioni 8
Commercio,riparazioni,alberghi e ristoranti, trasporti e comunicazioni da 9 a 11
Intermediazione monetaria e finanziaria; attività immobiliari e imprenditoriali da 12 a 13
Altre attività di servizi da 14 a 16

Tabella 3 Valore aggiunto totale (2006) a prezzi dell’anno precedente per
Province
abitante, calcolato a partire da 16 branche e da 6 branche di
attività economica (euro)
V.A./abit - 16 br
V.A./abit - 6 br
Differenze in
valori
assoluti
TORINO 24,948.7 24,953.8 -5.0
VERCELLI 24,160.7 24,132.3 28.5
NOVARA 24,832.3 24,834.3 -2.0
CUNEO 25,899.4 25,878.9 20.5
ASTI 20,843.2 20,826.7 16.5
ALESSANDRIA 23,138.1 23,140.6 -2.5
BIELLA 23,189.2 23,218.8 -29.6
VERBANO-CUSIO-OSSOLA 19,692.8 19,699.2 -6.4
AOSTA 26,180.2 26,180.0 0.2
VARESE 25,609.4 25,590.9 18.4
COMO 23,268.1 23,245.6 22.5
SONDRIO 23,729.6 23,697.9 31.7
MILANO 33,798.6 33,855.1 -56.5
BERGAMO 27,497.7 27,465.7 31.9
BRESCIA 27,344.7 27,300.7 44.0
PAVIA 22,010.2 21,958.7 51.5
CREMONA 23,803.1 23,730.9 72.2
MANTOVA 27,534.7 27,462.3 72.4
LECCO 24,930.3 24,909.8 20.5
LODI 23,553.1 23,496.8 56.4
BOLZANO-BOZEN 29,076.2 29,075.5 0.6
TRENTO 25,938.3 25,939.2 -0.8
VERONA 26,873.8 26,884.3 -10.4
VICENZA 26,223.6 26,223.9 -0.2
BELLUNO 25,282.5 25,259.9 22.6
TREVISO 25,790.9 25,799.3 -8.4
VENEZIA 26,090.7 26,075.5 15.2
PADOVA 26,571.9 26,578.5 -6.6
ROVIGO 22,318.9 22,295.2 23.7
UDINE 24,015.0 24,013.3 1.7
GORIZIA 23,003.7 23,003.0 0.7
TRIESTE 26,374.0 26,373.4 0.5
PORDENONE 25,440.8 25,442.9 -2.2
IMPERIA 20,407.4 20,437.4 -30.0
SAVONA 23,455.2 23,444.8 10.3
GENOVA 23,216.4 23,214.3 2.1
LA SPEZIA 21,953.3 21,944.3 9.0
PIACENZA 24,654.7 24,645.7 9.0
PARMA 27,106.7 27,108.6 -1.9
REGGIO NELL' EMILIA 27,293.5 27,306.4 -12.8
MODENA 28,567.5 28,579.7 -12.2
BOLOGNA 30,320.8 30,317.3 3.4
FERRARA 22,474.4 22,449.6 24.8

RAVENNA 25,278.4 25,274.1 4.2
FORLI-CESENA 25,770.8 25,770.7 0.1
RIMINI 24,998.0 25,002.8 -4.8
MASSA-CARRARA 19,160.6 19,141.9 18.7
LUCCA 22,581.2 22,587.5 -6.3
PISTOIA 21,628.6 21,624.7 3.8
FIRENZE 27,744.9 27,755.5 -10.6
LIVORNO 23,186.5 23,189.5 -3.0
PISA 24,305.0 24,288.5 16.5
AREZZO 23,153.6 23,149.2 4.4
SIENA 24,275.9 24,284.0 -8.1
GROSSETO 21,777.7 21,754.0 23.7
PRATO 23,733.6 23,744.0 -10.3
PERUGIA 21,119.2 21,119.6 -0.4
TERNI 19,268.3 19,267.4 0.8
PESARO E URBINO 21,986.2 21,985.8 0.5
ANCONA 24,265.7 24,261.6 4.0
MACERATA 21,473.2 21,474.3 -1.1
ASCOLI PICENO 20,801.5 20,805.5 -4.0
VITERBO 18,115.4 18,115.5 -0.1
RIETI 17,761.9 17,736.3 25.6
ROMA 29,175.9 29,187.4 -11.5
LATINA 19,872.6 19,846.2 26.4
FROSINONE 19,188.5 19,133.5 55.1
L'AQUILA 17,459.3 17,438.6 20.7
TERAMO 18,189.2 18,199.4 -10.2
PESCARA 18,225.7 18,221.7 4.1
CHIETI 18,425.9 18,437.2 -11.3
CAMPOBASSO 16,365.3 16,369.7 -4.5
ISERNIA 16,443.0 16,431.9 11.1
CASERTA 13,451.3 13,439.3 12.0
BENEVENTO 13,229.1 13,225.6 3.4
NAPOLI 14,075.5 14,075.1 0.3
AVELLINO 14,520.2 14,524.4 -4.2
SALERNO 14,539.9 14,550.1 -10.2
FOGGIA 12,813.4 12,824.4 -11.0
BARI 15,623.5 15,626.4 -2.8
TARANTO 14,949.0 14,937.2 11.8
BRINDISI 13,603.3 13,598.9 4.4
LECCE 13,423.0 13,418.7 4.3
POTENZA 15,997.3 15,991.1 6.3
MATERA 15,438.5 15,450.7 -12.2
COSENZA 14,243.7 14,219.4 24.2
CATANZARO 15,778.2 15,769.4 8.8
REGGIO DI CALABRIA 14,358.8 14,381.3 -22.5
CROTONE 13,501.0 13,536.7 -35.7
VIBO VALENTIA 13,476.6 13,485.7 -9.0
TRAPANI 13,386.3 13,390.6 -4.3
PALERMO 14,808.9 14,810.6 -1.6
MESSINA 14,759.1 14,748.9 10.2
AGRIGENTO 11,931.7 11,937.6 -6.0
CALTANISSETTA 13,595.2 13,579.0 16.2

ENNA 12,443.2 12,428.0 15.2
CATANIA 14,125.7 14,129.9 -4.1
RAGUSA 15,695.4 15,719.1 -23.7
SIRACUSA 15,560.2 15,548.0 12.2
SASSARI 15,933.5 15,943.0 -9.5
NUORO 15,639.9 15,632.4 7.5
CAGLIARI 19,739.3 19,727.2 12.1
ORISTANO 14,762.8 14,765.3 -2.5
OLBIA-TEMPIO 20,632.6 20,685.9 -53.3
OGLIASTRA 14,333.2 14,320.5 12.7
MEDIO-CAMPIDANO 11,450.8 11,457.7 -6.9
CARBONIA-IGLESIAS 12,449.1 12,424.9 24.2

BIBLIOGRAFIA
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provinciale, Quaderni di ricerca ISTAT – Rivista di statistica ufficiale, n.1/2004 – Franco
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delle risorse e degli impieghi, Rivista di Statistica Ufficiale. N. 2/2006, Istat.

ABSTRACT
This paper is a first attempt about estimation of value added growth rate at NUTS-3 level.
The sensitive analysis is carried out. In particular, the NUTS-3 value added growth rate is
analyzed to check the accuracy.