Un’analisi territoriale dei redditi dei commercialisti

Dopo aver ricostruito nel 2025 le serie storiche dei redditi medi territoriali dei Commercialisti italiani, con questa nuova ricerca la Fondazione nazionale della categoria presenta un modello econometrico elaborato per studiare la relazione reddito-struttura, cioè in che modo il sistema economico locale condiziona i redditi medi.

Dal 2007 al 2023, questo l’arco storico considerato assumendo l’anno d’imposta dei redditi invece che l’anno di dichiarazione, il gap del reddito medio dei Commercialisti del Sud rispetto a quelli del Nord è passato da 62,3% a 57,4% (-4,9%).

Tra la prima provincia, quella di Bolzano, e l’ultima, quella di Reggio Calabria, c’è un rapporto di quasi 5 volte.

Ci siamo chiesti, perciò, in che misura queste distanze sono il riflesso di economie territoriali differenti, per quantità e qualità.

Abbiamo preso in considerazione alcuni indicatori relativi alla domanda di servizi professionali sul territorio insieme ad altri indicatori macroeconomici come il valore aggiunto prodotto. In particolare, abbiamo misurato la densità della clientela sul territorio come rapporto tra addetti delle imprese e commercialisti e costruito un indicatore nuovo per misurare la complessità economica territoriale in termini di “intensità di conoscenza”.

I risultati sono piuttosto interessanti anche se limitati da una lettura prettamente statistica.

Ad esempio, emerge che, a parità di condizioni, un livello più alto del valore aggiunto pro-capite del 10% determina in media un livello più alto del reddito medio del 6%. È chiaro, dunque, che il valore aggiunto pro-capite ha un alto valore predittivo ma è altrettanto evidente che da solo non può spiegare tutto il gap.

Nel modello sono considerati anche gli effetti dovuti ai fattori anagrafici del genere e dell’età, cioè il gender pay gap e il life-cycle effect. Come è noto, infatti, esiste un gap di genere molto elevato che può condizionare il gap territoriale nella misura in cui i generi sono distribuiti diversamente sui territori. Lo stesso accade per il life-cycle effect che richiama il divario generazionale espresso dal fatto che in una professione come quella del commercialista, al pari di molte altre libere professioni, la carriera lavorativa ha un effetto moltiplicatore molto elevato rispetto, ad esempio, al lavoro dipendente. Effetto che negli ultimi anni sembra ridursi in modo significativo ma che resta comunque importante.

Pertanto, per tenere conto delle disuguaglianze di genere è stato elaborato l’indice di disparità che misura la disuguaglianza di genere combinando quote reddituali e quote di iscritti.

Il modello segnala che variazioni nella composizione di genere possono avere un effetto nel breve periodo ma tendono ad essere scarsamente significative nel lungo periodo. Mentre, invece, l’indice di disuguaglianza relativa, un indice che permette di valutare il profilo intergenerazionale delle disuguaglianze reddituali professionali a livello territoriale, assume una maggiore significatività. In particolare, l’indicatore di età attesa ha un effetto importante nel modello econometrico in quanto a un incremento di un anno si associa, in media a livello territoriale, un incremento del reddito medio di quasi il 3%, mentre a 57 anni si raggiunge il plateau professionale.

Molto elevato e significativo è anche l’indicatore di densità della clientela. Un livello più alto del 10%, ad esempio, comporta, in media, un reddito medio provinciale del 3,3% più alto, mentre l’indicatore di complessità economica indica che un incremento di una unità comporta un livello del reddito medio professionale del 5,7%.

A parte alcuni esercizi di simulazione che permettono di valutare l’elasticità strutturale del reddito rispetto a specifici driver territoriali, o a confrontare scenari alternativi in presenza di interventi di policy o anche mutamenti del contesto economico, il modello permette di condurre analisi specifiche dei differenziali provinciali. Ad esempio, nell’ultima parte della ricerca viene proposta un’analisi basata sul calcolo del “reddito medio atteso” così da confrontare il gap osservato con il gap previsto dal modello ottenendo in questo modo la quota di divario spiegata dal modello. In base ad un’analisi condotta sui redditi dell’anno 2022, utilizzando Bolzano come riferimento, le province sono state ordinate in base alla quota di divario riprodotta dal modello rispetto a Bolzano. Avvertendo che si tratta di un esercizio puramente statistico, che non va preso alla lettera ma che, evidentemente esprime delle indicazioni per ulteriori approfondimenti, i risultati di questa analisi individuano la provincia di Verbano-Cusio-Ossola come quella con la quota spiegata più elevata e la provincia di Milano all’esatto opposto. Questo significa che, ad una lettura prettamente statistica, Verbiano-Cusio-Ossola performa “meglio del previsto”, cioè meglio del modello in questo caso, mentre Milano si comporta al contrario. Ovviamente questo non è un giudizio positivo o negativo dell’una e dell’altra ma indica, semplicemente, che il modello, così come è costruito e con le variabili utilizzate, non è in grado di spiegare sufficientemente bene i dati reali di quelle province che dipendono quindi, in modo non marginale, da altri fattori.

In conclusione, è importante specificare che il modello econometrico elaborato presenta un R² molto alto (0,88) ad indicare una capacità esplicativa complessiva molto elevata.

È la prima volta che viene condotta un’analisi econometrica di questo tipo sui redditi dei Commercialisti italiani e, molto probabilmente, sui redditi dei liberi professionisti in generale, e, pur con tutti i limiti del caso, ci auguriamo che essa possa generare riflessioni e discussioni utili alla migliore comprensione dei fenomeni studiati.

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