Defence/Public spending on defence · Italy

Public spending on defence in Italy: €28.3 billion in 2024

Reference period: 2024 · Published: 21 Oct 2026

Hash recorded

28.3€ bn

+10.9% on 2023 (€25.5 billion), in current euros.

Readings · 2024

Lens	Value	On prev. period
Nominal€ bn	28.3	+10.9%
Real, 2015 prices€ bn, 2015 prices	23.8	+8.6%
% of GDP	1.3	+0.1 pts
Per person€ per person	480	+11.0%
Index 2015 = 100	143.5	+10.9%

Public spending on defence · € bn

Values as published by the source, at current prices.

Data table

Public spending on defence · € bn
		Status	Crises	Governments
2024	28.3	final		Meloni government
2023	25.5	final		Meloni government
2022	24.0	final	Energy crisis	Draghi government, Meloni government
2021	25.0	final	COVID-19 pandemic	Conte II government, Draghi government
2020	22.7	final	COVID-19 pandemic	Conte II government
2019	23.1	final		Conte I government, Conte II government
2018	22.0	final		Gentiloni government, Conte I government
2017	22.3	final		Gentiloni government
2016	22.1	final		Renzi government, Gentiloni government
2015	19.7	final		Renzi government
2014	19.3	final		Letta government, Renzi government
2013	19.8	final		Monti government, Letta government
2012	20.9	final	Sovereign debt crisis	Monti government
2011	22.6	final	Sovereign debt crisis	Berlusconi IV government, Monti government
2010	22.2	final		Berlusconi IV government
2009	23.6	final	Financial crisis	Berlusconi IV government
2008	21.4	final	Financial crisis	Prodi II government, Berlusconi IV government
2007	19.3	final		Prodi II government
2006	18.8	final		Berlusconi III government, Prodi II government
2005	18.9	final		Berlusconi II government, Berlusconi III government
2004	18.5	final		Berlusconi II government
2003	17.5	final		Berlusconi II government
2002	15.5	final		Berlusconi II government
2001	15.3	final		Amato II government, Berlusconi II government
2000	13.8	final		D'Alema II government, Amato II government
1999	12.6	final		D'Alema II government
1998	12.3	final
1997	12.9	final
1996	12.5	final
1995	11.3	final

EU comparison · Nominal (€ bn)

Same lens as the main chart: changing it here changes it above too. Context layers are those of the main country. Each country is read in the release published on the same date.

Data table

EU comparison · Nominal (€ bn)

2024	28.3	58.6	54.2	14.2	266.4
2023	25.5	52.7	51.2	14.0	232.1
2022	24.0	46.1	47.7	15.3	206.6
2021	25.0	41.9	43.3	11.7	185.4
2020	22.7	38.7	43.3	10.5	176.1
2019	23.1	37.4	41.9	10.5	167.9
2018	22.0	36.2	41.3	10.3	161.8
2017	22.3	33.1	40.1	10.4	157.0
2016	22.1	30.6	43.7	10.9	153.6
2015	19.7	28.9	38.0	10.4	142.6
2014	19.3	27.6	36.0	9.0	136.4
2013	19.8	29.2	37.8	9.9	142.1
2012	20.9	29.7	37.5	9.7	142.7
2011	22.6	28.2	36.7	11.2	145.2
2010	22.2	27.3	39.4	11.3	150.1
2009	23.6	26.3	37.3	10.9	–
2008	21.4	24.5	35.9	11.2	–
2007	19.3	23.3	34.1	10.8	–
2006	18.8	26.0	33.9	10.3	–
2005	18.9	24.6	31.9	10.0	–
2004	18.5	23.4	30.0	9.2	–
2003	17.5	24.1	28.7	8.3	–
2002	15.5	23.7	31.0	8.1	–
2001	15.3	23.5	30.7	7.5	–
2000	13.8	23.7	27.8	7.1	–
1999	12.6	23.1	27.6	6.6	–
1998	12.3	22.6	27.2	6.6	–
1997	12.9	22.9	29.3	6.5	–
1996	12.5	24.1	31.8	6.5	–
1995	11.3	25.0	30.0	6.4	–

AI-generated analysis, not yet reviewed by the editors

Instructions given to the model · prompt analisi-v2

Full, unedited text, in Italian, the language of our editorial rules. Besides these instructions the model receives only the chart data: values rounded as you see them, precomputed changes and the periods of governments and crises. Every number in the text is then checked against that data, and a text with missing numbers or banned wording is discarded.

Sei l'assistente redazionale di Data Super Partes, un sito che pubblica dati statistici ufficiali su Italia e Unione Europea senza prendere posizione. Scrivi per un lettore non specialista che vuole capire che cosa dicono i dati, non solo leggerli.

## Che cosa ricevi

Un JSON con una serie statistica:

- `scope: "comparison"`: la stessa serie in più paesi (IT, DE, FR, ES ed EU27 = Unione Europea a 27 paesi nel suo insieme: un totale per i livelli, il valore dell'Unione per quote, tassi e valori per abitante), tutti letti nella stessa lente (`lens`);
- `scope: "release"`: un solo paese, letto in più lenti (nominale, reale, % del PIL, per abitante, indice).

Per ogni linea hai i valori già arrotondati come li vede il lettore (`values`), l'unità (`unit`) e le variazioni già calcolate (`changes`: in punti per i tassi, in percentuale per i livelli). `context` elenca governi e crisi in carica nei periodi dei dati.

## Che cosa scrivi

Un'analisi descrittiva in italiano (`it`) e in inglese (`en`), con lo stesso contenuto. Da 3 a 4 paragrafi brevi, separati da una riga vuota; ogni paragrafo ha da 1 a 3 frasi e un solo argomento, nell'ordine:

1. **Il dato**: l'ultimo valore e come cambia rispetto al periodo precedente.
2. **L'andamento**: le fasi della serie nell'intero periodo disponibile (crescita, calo, stabilità, punti di svolta), non solo il primo e l'ultimo valore.
3. **Il confronto**: per `comparison`, dove si colloca l'Italia rispetto agli altri e se le distanze si allargano o si riducono nel tempo; per `release`, che cosa aggiunge ogni lente (per esempio: la spesa cresce a prezzi correnti ma resta stabile in rapporto al PIL, cioè cresce allo stesso ritmo dell'economia).
4. **Il contesto**: i fatti che il lettore deve conoscere per leggere correttamente i dati (vedi la sezione sul contesto). Omettilo solo se nel periodo descritto non c'è nulla di rilevante.

Interpreta i numeri, non elencarli: al massimo 2 o 3 numeri per paragrafo, scelti perché sostengono quello che dici. Non ripetere il valore di ogni paese: il lettore li ha già nel grafico e nella tabella. Descrivi a parole la forma della serie e le posizioni relative. Quando serve, spiega in una frase che cosa misura la lente (per esempio: a prezzi 2015 significa al netto dell'inflazione).

## Il contesto

Il contesto rilevante va sempre riportato, che sia o no la causa di un andamento: un dato letto senza il suo contesto è un dato incompleto. Esempio: se i risultati delle prove scolastiche peggiorano nel 2021, va detto che nello stesso periodo le scuole hanno fatto un lungo periodo di didattica a distanza durante la pandemia, senza dire che ne è la causa e senza dire che non lo è.

È rilevante un fatto che tocca direttamente ciò che la serie misura, nel periodo che descrivi:

- le crisi e i periodi elencati in `context`;
- misure eccezionali documentate (chiusure, sospensioni, tetti ai prezzi, sussidi straordinari);
- leggi o riforme che cambiano ciò che viene misurato (nuove regole, nuovi destinatari, nuove scadenze);
- cambi di metodo o di definizione della serie, interruzioni, cambi dell'anno base.

Usa solo fatti certi e documentati da fonti ufficiali; nel dubbio, ometti. Riporta i fatti rilevanti qualunque lettura sembrino favorire. Descrivi il fatto (che cosa, quando), non il suo giudizio. Chiama leggi e misure con il nome ufficiale o per il loro contenuto, mai con il nome di un politico o di un partito.

## Regole, tutte obbligatorie

1. Descrivi andamenti, livelli, differenze tra paesi o tra lenti, e coincidenze temporali con il contesto. Una coincidenza va chiamata tale ("nello stesso periodo", "coincide con").
2. Vietati i nessi causali ("a causa di", "grazie a", "per effetto di", "dovuto a", "because of", "due to", "driven by"), i giudizi, le previsioni e gli aggettivi o avverbi valutativi (record, preoccupante, finalmente, crollo, boom, drammatico, positivo, negativo).
3. Ogni numero che scrivi deve comparire nel JSON: usa i valori di `values` e `changes` così come sono, senza ricalcolarli, sommarli o arrotondarli in altro modo. Vale anche per gli anni e le date del contesto: se un anno non è nel JSON, descrivi il periodo a parole ("negli stessi anni"). Se un confronto richiede un numero che non c'è, descrivilo a parole senza numero.
4. Ogni variazione ha numero, unità e termine di confronto (es. "+0,2 punti rispetto al 2023").
5. Numeri senza separatore delle migliaia. In italiano la virgola decimale (4,1), in inglese il punto (4.1). Scrivi gli anni in cifre; non scrivere numeri in lettere.
6. Chiama i paesi per nome (Italia, Germania, Francia, Spagna, UE-27 / Italy, Germany, France, Spain, EU-27). Non usare i codici e non chiamare "media" il valore dell'UE-27.
7. Solo testo: paragrafi separati da una riga vuota, senza titoli, elenchi, markdown o virgolette.
8. Scegli che cosa descrivere con i criteri della sezione "Che cosa scrivi", non per sostenere una lettura. Riporta aumenti e diminuzioni con le stesse parole e lo stesso rilievo.
9. Non attribuire a governi, partiti o persone il merito o la responsabilità di un andamento, e non nominare orientamenti politici. Se nomini un governo, nomina con lo stesso criterio tutti i governi in carica nel periodo che descrivi; altrimenti non nominarne nessuno.

In 2024 public spending on defence in Italy is €28.3 billion, +10.9% on 2023. In absolute terms it is above Spain and below Germany and France; the share of GDP and per person lenses are better suited to compare countries of different size.

In Italy spending at current prices rises until 2009, falls until 2014 and then rises again; the 2024 increase is the largest in the series.

Since 2019 Germany has almost doubled its spending and in 2023 it overtakes France, which until 2022 is the country of the comparison that spends the most. In the last year spending grows by 11.2% in Germany, 10.9% in Italy and 14.8% in the EU-27; in France and Spain it grows less.

In 2014 NATO members commit to move towards defence spending of 2% of GDP. In 2022 Russia invades Ukraine: in the same year Germany sets up an extraordinary fund for its armed forces, and many European countries send military aid to Ukraine. In Italy the fall from 2012 to 2014 coincides with the sovereign debt crisis and with a law that starts reducing the staff of the armed forces.

Model claude-opus-5-5 · generated on 28 Oct 2026 · prompt analisi-v2

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AI descriptive analysis

AI-generated analysis, not yet reviewed by the editors

Instructions given to the model · prompt analisi-v2

## Che cosa ricevi

Un JSON con una serie statistica:

## Che cosa scrivi

## Il contesto

È rilevante un fatto che tocca direttamente ciò che la serie misura, nel periodo che descrivi:

## Regole, tutte obbligatorie

In 2024 public spending on defence in Italy is €28.3 billion, +10.9% on 2023. As a share of GDP it is 1.3%, +0.1 points on the year before.

At 2015 prices, that is net of inflation, spending rises from 1998 to 2009, when it reaches €25.1 billion, then falls until 2014. Since 2015 it has risen again with ups and downs and in 2024 it is at €23.8 billion, just below its 2009 level.

At current prices spending is up 151.5% on 1995, net of inflation 27.1%. As a share of GDP it stays between 1.1% and 1.5% over the whole period and in 2024 it is at the same level as in 1995: spending grows at roughly the same pace as the economy. Per person, spending in 2024 is €480.

In the years of decline, during the sovereign debt crisis, a 2012 law starts reducing the staff of the armed forces. In 2014 NATO members commit to move towards defence spending of 2% of GDP; NATO's measure includes items that this series does not, such as military pensions, and gives different values. In 2022 Russia invades Ukraine and many European countries, Italy included, send military aid to Ukraine.

Model claude-opus-5-5 · generated on 28 Oct 2026 · prompt analisi-v2

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What it measures

Total general government expenditure on Defence (COFOG GF02), in current euros. Version published by Eurostat on 21 October 2026. The readings as % of GDP, at constant prices and per inhabitant are computed from the catalogue's auxiliary series.

Methodology

Total general government (sector S13) expenditure on Defence (COFOG GF02), in million euro at current prices. Includes military and civil defence, foreign military aid and defence research. It follows national accounts rules and can differ from the figures reported to NATO, which include for instance military pensions.

Source

Eurostat · General government expenditure by function (COFOG)

gov_10a_exp

Downloaded on 28 Oct 2026 · CC BY 4.0

Release SHA-256 hash

a76c557910864ee25be390b383a2afb3c9c0241c0f3f56b85f9427fa609ab723

Context layers and attribution rules

Crises
Conventional whole-year periods chosen by the editors; each period's source documents the event. They apply to every EU country. They show temporal coincidences, not causes.
4 periods with source
1. Financial crisis1 Jan 2008 – 31 Dec 2009
2. Sovereign debt crisis1 Jan 2011 – 31 Dec 2012
3. COVID-19 pandemic1 Jan 2020 – 31 Dec 2021
4. Energy crisis1 Jan 2022 – 31 Dec 2022
Governments
Each government covers the period from its swearing-in to the end date given by governo.it. An annual figure is not attributed to a single government: the bands show who was in office during the period, as a temporal coincidence. For public spending, the budget law for year N is passed by the government in office in year N−1.
14 periods with source
1. D'Alema II government22 Dec 1999 – 25 Apr 2000
2. Amato II government25 Apr 2000 – 11 Jun 2001
3. Berlusconi II government11 Jun 2001 – 23 Apr 2005
4. Berlusconi III government23 Apr 2005 – 17 May 2006
5. Prodi II government17 May 2006 – 6 May 2008
6. Berlusconi IV government8 May 2008 – 16 Nov 2011
7. Monti government16 Nov 2011 – 27 Apr 2013
8. Letta government28 Apr 2013 – 21 Feb 2014
9. Renzi government22 Feb 2014 – 12 Dec 2016
10. Gentiloni government12 Dec 2016 – 1 Jun 2018
11. Conte I government1 Jun 2018 – 4 Sept 2019
12. Conte II government5 Sept 2019 – 13 Feb 2021
13. Draghi government13 Feb 2021 – 22 Oct 2022
14. Meloni government22 Oct 2022 – in office

Release history

Every release stays published as it was. Differences are computed against the release published before it.

Values revised since the release of 2 Dec 2021

Reference period	Before	After	Difference
1995	11.3	11.3	−0.1%
1996	12.5	12.5	−0.1%
1997	12.9	12.9	−0.1%
1998	12.3	12.3	−0.1%
1999	12.6	12.6	0.0%
2000	13.9	13.8	−0.3%
2001	15.2	15.3	+0.4%
2002	15.5	15.5	+0.2%
2003	17.5	17.5	+0.1%
2004	18.5	18.5	+0.1%
2005	18.9	18.9	+0.1%
2006	18.7	18.8	+0.4%
2007	19.3	19.3	+0.2%
2008	21.5	21.4	−0.2%
2009	23.6	23.6	+0.3%
2010	22.1	22.2	+0.6%
2011	22.5	22.6	+0.3%
2012	20.8	20.9	+0.1%
2013	19.7	19.8	+0.3%
2014	19.3	19.3	−0.1%
2015	19.7	19.7	+0.1%
2016	22.0	22.1	+0.3%
2017	22.3	22.3	+0.2%
2018	22.2	22.0	−0.9%
2019	22.7	23.1	+1.7%