同样，大东部大区或奥弗涅-罗纳-阿尔卑斯大区的跨境工人也被算作当地居民，但由于他们在德国、卢森堡或瑞士工作，因此并不为当地 GDP 做出贡献。相反，即使数量有限，居住在国外但在法国工作的人们也会为该地区的 GDP 做出贡献，而不会被视为该地区的居民。出于上述原因，将各地区人均GDP差距解读为生产力差距是错误的。
法国国家统计局 (INSEE) 计算了每个地区就业岗位的 GDP：只有参与创造财富的人才会被计入这一统计数据。根据这一指标（也称为表观劳动生产率），地区差异小于人均GDP差异。然而，它也并非没有局限性，因为它也反映了区域活动结构。因此，法兰西岛大区人均 GDP 比法国本土其他地区高 1.5 倍，但这在一定程度上是由于该地区高附加值行业占比过高（例如，科学和技术活动部 外汇数据 门占法兰西岛大区附加值的 21%，而全国这一比例为 14%）。
因此，无论是人均GDP还是每个工作岗位的GDP，都必须基于附加数据，谨慎解读地区之间的差距。更一般地说，我们还必须对经济问题与所使用的统计数据之间的充分性保持警惕：例如，如果我们已经看到，不同地区的人均 GDP 差异并不体现生产力的差异，那么它们也不反映生活水平的差异；在这个问题上，使用法国国家统计局在区域层面制作的另一项地方统计数据——家庭可支配总收入是更为明智的做法。
为什么不以比地区更精细的级别传播GDP呢？
从技术上来说，上述方法可应用于任何地理层面。然而，当我们下降到精细的地理层面时，上面提出的区域 GDP 脆弱性来源就变得更加重要。事实上，感兴趣的领土越小，机构位于领土外的公司数量就越多，这使得结果更加依赖于分配附加值的方法。