A cura di  Nicola Caravaggio - Social science and data analytics manager,  Giuliano Resce - Principal investigator

Negli ultimi dieci anni, alla Strategia Nazionale per le Aree Interne (SNAI) è stato destinato oltre un miliardo di euro in fondi pubblici nazionali ed europei, con l’obiettivo di potenziare sanità, istruzione e mobilità nelle zone più svantaggiate. Inoltre, questi stessi territori sono stati inseriti tra le priorità del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), con un approccio place-based (Barca, 2019) per modellare le iniziative sulle specifiche esigenze di ogni area. Eppure, secondo diverse analisi, una parte significativa dei progetti avanza a rilento, frenata da complesse procedure burocratiche e da una governance frammentata. Le iniziative di sviluppo locale mostrano alcuni risultati positivi, ma non abbastanza solidi da arginare lo spopolamento o migliorare in modo tangibile la quotidianità di chi vive in queste aree. Nel frattempo, nel 2020 è stata introdotta una nuova mappatura delle distanze, che aggiorna le soglie di percorrenza rispetto ai poli di servizi. Questo intervento ha riacceso i riflettori su divari non solo nelle aree più periferiche, ma anche in quelle teoricamente vicine ai centri urbani. Alla luce di tutte queste iniziative e della crescente attenzione politica possiamo dire che, al 2025, le Aree Interne siano davvero meno distanti dai poli urbani rispetto al 2020?

Metodo

Si definiscono aree interne quei comuni distanti da cosiddetti poli, ossia comuni o gruppi di comuni, i quali sono in grado di offrire dei servizi considerati essenziali: (1) un ospedale con un dipartimento di emergenza accettazione (DEA) almeno di primo livello, (2) una stazione ferroviaria almeno di tipo silver e (3) almeno un liceo e un istituto tecnico o professionale superiore. La distanza è da intendersi come tempo medio di percorrenza in auto dal centro di ciascun comune a quello del polo più vicino. L’ultimo calcolo è stato effettuato nel 2019 utilizzando il grafo stradale Multinet Italia di TomTom (Istat, 2022; NUVAP, 2022).

Tenendo quindi conto della distribuzione dei tempi di percorrenza di ciascun comune non polo verso il polo più vicino, nel 2020 sono classificati i comuni in quattro categorie: (1) cintura, se il tempo è inferiore a 27,7 minuti; (2) intermedio, per un tempo compreso tra 27,7 e 40,9 minuti; (3) periferico, per un tempo compreso tra 40,9 e 66,9 minuti; (4) ultraperiferico, se il tempo medio di percorrenza per raggiungere un polo è superiore a 66,9 minuti. I comuni considerati aree interne sono quelli classificati come intermedi, periferici o ultraperiferici.

A cinque anni dall’ultima classificazione e alla luce delle risorse che sono state impiegate per questa strategia place-based, è lecito chiedersi se qualcosa sia cambiato, quantomeno in termini di distanze, l’elemento cardine su cui si è basata la stessa classificazione. Pertanto, abbiamo condotto un’analisi replicando l’operazione condotta nell’ottobre del 2019 con i dati odierni. I dati sono stati scaricati tutti i giorni dal 10 al 16 febbraio 2025 a partire dalle ore 8 e 9 del mattino. Abbiamo quindi calcolato la media nel tempo di percorrenza per ciascun comune. Una volta ottenuti i nuovi tempi di percorrenza, questi sono stati comparati con le soglie dell’ultima classificazione al fine di riclassificare i comuni.

Risultati

Figura 1 Confronto tra la classificazione attuale SNAI e l’aggiornamento con Tom Tom al 2025

Dalla nostra analisi osserviamo un generale aumento nei tempi medi di percorrenza e una geografia delle Aree Interne che si estende (Figura 1). Il numero di comuni classificabili come Aree Interne sale a 4.825 arrivando ad interessare il 61,1% dei comuni, un aumento di 12.5 punti percentuali (p.p.) rispetto alla classificazione del 2020. In tutte le regioni si assiste ad un aumento dei comuni più distanti dai poli con la sola eccezione della Sicilia, dove il numero rimane stabile, seguita dalla Basilicata, dove l’aumento è stato marginale (Figura 2). Da sottolineare il forte aumento in termini percentuali di comuni Aree Interne del Nord come Liguria (dal 50,4% all’87,6%, + 37,2 p.p.) e Val d’Aosta (dal 55,4% al 95,6%, +39,2%) e del Centro, con Umbria (dal 52,2% al 77,2%, +25 p.p.) e Lazio (dal 56,9% al 74,3%, + 17,5 p.p.) in testa.

Figura 2 Confronto regionale tra la classificazione attuale SNAI e l’aggiornamento con Tom Tom al 2025

La Figura 3 rappresenta il cambiamento avvenuto a cinque anni dall’ultima classificazione delle Aree Interne. I colori in verde evidenziano un miglioramento nella posizione classificatoria, mentre le tonalità che vanno dall’arancione al rosso indicano un peggioramento. Ad esempio, il passaggio da una classificazione di "comune periferico" a "comune intermedio" equivale a una variazione di -2 classi (cioè un miglioramento di due livelli). Diversamente, passare da "comune intermedio" a "comune ultra-periferico" corrisponde a una variazione di +3 classi (indicante un peggioramento di tre livelli). Le variazioni peggiorative di due classi sono rare e si concentrano prevalentemente nel nord della Calabria. Si osserva un chiaro miglioramento in numerosi comuni pugliesi e siciliani, mentre emergono diversi cluster di peggioramento: ad esempio, i comuni più settentrionali posti al confine, quelli del versante ligure, dell’entroterra umbro, delle coste abruzzesi e molisane, l’entroterra e il sud della Calabria, il Nord-Ovest della Sardegna e parte della provincia di Palermo.

Figura 3 Variazione di classi rispetto alla classificazione SNAI 2021-2027 con aggiornamento Tom Tom al 2025

Conclusioni

A dieci anni dall’avvio della Strategia Nazionale per le Aree Interne, la situazione si è fatta ancor più critica: il numero di aree classificate come "interne" continua a crescere e i tempi di percorrenza tra le zone rurali e i centri urbani sono aumentati in modo netto. Il lavoro di Instant Analytics evidenzia un paradosso allarmante: nonostante gli ingenti investimenti e l’intensa attenzione politica, le distanze non si riducono. Forse gli investimenti non sono stati indirizzati nella giusta direzione per colmare questo divario, lasciando le Aree Interne sempre più isolate. La vera innovazione, però, risiede nella capacità di Instant Analytics di rimappare la SNAI in tempo reale. Grazie ai suoi strumenti avanzati, è possibile monitorare continuamente lo stato dei territori e rilevare anche fenomeni transitori, fornendo un quadro aggiornato e dinamico. Questo approccio permette ai decisori di intervenire tempestivamente, identificando rapidamente criticità e best practices.

Riferimenti bibliografici

• Barca, F. (2019). Place-based policy and politics. Journal of Social Democracy.
• Di Matteo, D. (2025). Regional implications of the Italian inner areas strategy. Regional Studies.
• Istat. (2022). La geografia delle aree interne nel 2020 - vasti territori tra potenzialità e debolezze. Istituto Nazionale di Statistica.
• Monturano, G., Resce, G. e Ventura, M. (2025). Short-term Impact of Financial Support to Inner Areas. Italian Economic Journal (forthcoming).
• NUVAP. (2022). Aggiornamento 2020 della Mappa delle Aree Interne. Nucleo di Valutazione e Analisi per la Programmazione.
• UVAL. (2012). Strategia nazionale per le Aree interne: definizione, obiettivi, strumenti e governance. Unità di Valutazione degli Investimenti Pubblici.