URBAN GROWTH AND
HOUSING SUPPLY
E. L.Glaeser, J. Gyourko, R.E. Saks (2005)
ANDREA PETRINI
FABRIZIO SIMONI
INTRODUZIONE
o
o
o
o
L’articolo presenta un modello che fornisce un framework per
effettuare lavori empirici che integrano l’eterogeneità dell’offerta
immobiliare e lo sviluppo urbano
L’elasticità dell’offerta immobiliare aiuta a determinare in quale
misura gli incrementi nella produttività creeranno città più grandi o
produrranno solamente aumenti nei salari e nei prezzi delle
abitazioni
L’analisi empirica produce risultati coerenti con il modello che
prevede che differenze nella natura dell’offerta immobiliare tra le
varie aree metropolitane sono responsabili non solo dell’aumento
dei prezzi delle case ma influenzano anche le modalità in cui le città
rispondono a incrementi di produttività
La letteratura moderna ignora l’offerta immobiliare e la sua
influenza sulle dinamiche urbane
OFFERTA IMMOBILARE
OFFERTA IMMOBILIARE ELASTICA
o
o
o
Se l’offerta immobiliare di una città è relativamente elastica ci
aspettiamo uno spostamento verso l’esterno della curva di
domanda di abitazioni in risposta ad un incremento della
popolazione, mentre il corrispondente aumento dei prezzi delle
abitazioni sarà contenuto
La nuova curva di offerta previene l’aumento dei prezzi delle case
rispetto ai costi di costruzione
Inoltre, nuove costruzioni assicurano che un incremento nella
domanda di lavoro non comporti un elevato aumento dei salari,
poiché un’offerta elastica di abitazioni aiuta a creare un’offerta di
lavoro altrettanto elastica
OFFERTA IMMOBILIARE INELASTICA
o
o
o
o
Se l’offerta risulta inelastica shock della produttività di natura
positiva avranno un piccolo impatto sulle nuove costruzioni (o sulla
popolazione urbana)
Poiché il numero di abitazioni resta pressoché invariato, i prezzi
delle case aumenteranno
In risposta ad un aumento dei prezzi delle abitazioni vi sarà un
incremento dei salari, provocato sia dall’aumento della produttività
delle aziende sia dal fatto che i lavoratori devono essere
compensati dell’aumento dei prezzi delle case
In contrasto, se il livello delle amenità cresce in una città con
un’offerta immobiliare inelastica i salari nominali resteranno
invariati e i prezzi delle abitazioni saliranno causando un declino dei
salari reali
Struttura dell’articolo
o
SEZIONE 2: revisione dello stretto legame tra popolazione e
stock di case nelle aree metropolitane degli Stati
Uniti
Il numero di abitanti in un’area può essere pensato come un multiplo delle unità
abitative
Questa relazione è molto forte non solo sui livelli ma anche in termini di
tasso di crescita e può essere spezzata solo in caso di significative
variazioni nel tasso di immobili disabitati o nella dimensione delle famiglie
 Essa non è sufficiente a spiegare le dinamiche urbane: la crescita della
popolazione può essere spiegata completamente da altre variabili quali la
durevolezza degli immobili (la città perde unità abitative gradualmente
dopo uno shock negativo) e la politica di utilizzo del suolo (l’offerta di case
può risultare inelastica in alcune aree a causa di vincoli edilizi e piani
regolatori)

o
SEZIONE 3: presentazione del modello per stabilire un
framework per i lavori empirici che integra
l’eterogeneità dell’offerta immobiliare negli studi dei
cambiamenti urbani
o Si formalizza che gli shock in aree dove l’offerta immobiliare è inelastica
hanno un maggiore impatto sulla crescita dei salari e dei prezzi delle
abitazioni e un minore impatto sulla crescita della popolazione
o
SEZIONE 4: si fornisce l’evidenza empirica dell’importanza
dell’offerta immobiliare nelle aree metropolitane
degli Stati Uniti
o Nelle zone in cui i piani regolatori sono meno severi la risposta della
popolazione a shock positivi della domanda di lavoro è più forte mentre
nelle aree in cui ci è una maggiore severità nella regolamentazione i
prezzi dei salari e delle case sono mantenuti alti
o Quindi l’offerta immobiliare è importante per capire non solo i
cambiamenti della popolazione ma anche quelli nei prezzi
SEZIONE 2 : CORRELAZIONE TRA STOCK DI
ABITAZIONE E CRESCITA URBANA
Questa correlazione è evidente nel forte legame tra livelli di
popolazione unità abitative
SEZIONE 2 : TASSO DI ALLOGGI NON OCCUPATI E
CAMBIAMENTI NELLE DIMENSIONI DELLE FAMIGLIE
La popolazione in un’area è pari al numero di unità abitative per il
numero di persone per unità abitativa
o
La densità di abitanti per unità abitative può cambiare per 2 motivi:
Il numero di persone in
un’unità occupata può
aumentare o diminuire
Il tasso di abitazioni non
occupate può cambiare
Se entrambi sono sufficientemente flessibili allora lo stock di abitazioni
può non essere strettamente collegato con la dimensione della
popolazione
Analizziamo il tasso di alloggi non occupati tra le aree metropolitane
statunitensi del 1990:
La variazione non è spiegazione dominante dei cambiamenti nella
crescita della popolazione
La dimensione delle famiglie è dato dal rapporto tra il numero di
membri della famiglia e numero di unità abitative occupate
Cambiamenti della popolazione locale possono avvenire se il numero
di persone per famiglia cambia: un aumento dei prezzi delle case può,
ad esempio, spingere le famiglie più grandi a trasferirsi in case più
piccole. In questo caso il legame fra popolazione e offerta immobiliare
è più debole.
Negli ultimi 30 anni il numero di persone per unità abitative è sceso
poiché il nucleo familiare è divenuto più piccolo:
3,15 (1970)
2,56 (2000)
Questo decremento è avvenuto per la maggior parte negli anni ‘70
mentre si è affievolito nei due decenni seguenti: i cambiamenti nella
dimensione delle famiglie non può spiegare le variazioni della
popolazione negli anni ’80 e ‘90.

Solo piccole variazioni nella popolazione
cittadina possono essere attribuite ai
cambiamenti nella dimensione delle famiglie e al
tasso di unità abitative non occupate

La crescita della popolazione può essere
spiegata solo attraverso una variazione del
numero totale di unità abitative
SEZIONE 2 : DECLINO URBANO E DUREVOLEZZA
UNITA’ ABITATIVE
o
Secondo Glaser & Gyourko (2005) la durevolezza delle unità
abitative spiega alcune caratteristiche del declino delle città:
La loro crescita è più rapida del loro declino
o
o
Utilizziamo i dati della AHS (American housing survey) per
calcolare il tasso di perdita permanente di unità abitative, il quale è
rappresentativo della durevolezza delle abitazioni
I dati analizzati riguardano i 4 bienni tra il 1985 e il 1993
Durante ogni biennio una percentuale tra 1,3 e 1,8 delle unità esce
dallo stock immobiliare o subisce danni tali da renderle inutilizzabili
Nella Table 2 si evince che :
• Non esistono limiti superiori all’espansione delle città
• E’ presente un limite inferiore che è coerente con il tasso annuale di
perdita di immobili basato sui dati dell’AHS
SEZIONE 3 : UNA STRUTTURA EMPIRICA PER L’OFFERTA DI
CASE E LE DINAMICHE URBANE
IPOTESI DEL MODELLO:
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o
o
o
Economia composta da varie aree metropolitane, ognuna delle quali
è indicata da una “j”
Lavoratori omogenei
Affinché vi sia indifferenza tra le aree i lavoratori devono ricevere la
stessa utilità in tutte le aree
U=
dove Cj indica un flusso di amenità consumato dai residenti di una
specifica città, Wj è il salario specifico e Rj è il costo delle abitazioni
Supponiamo che non ci siano costi di trasporto
In equilibrio deve valere:
U
=
IPOTESI SULLA DOMANDA DI LAVORO:
o
Assumiamo che una distribuzione di mansioni può essere
indicizzata dalla produttività
Le mansioni produttive sono caratterizzate da una distribuzione
esponenziale, quindi il numero di mansioni con la produttività
maggiore di Wj è
o
La domanda di lavoro è pari a
o
Dove Nj è il tasso di occupazione cittadino
o
IPOTESI SUL MERCATO IMMOBILIARE:
o
o
o
Poiché le abitazioni sono durevoli, l’offerta immobiliare sarà
perfettamente inelastica nelle aree in cui le rendite non sono
abbastanza alte da giustificare nuove costruzioni
Se la domanda è sufficientemente alta il prezzo delle abitazioni sarà
determinato dai costi delle nuove case, che includono tutte le spese
associate alla costruzione fisica più i costi derivanti da barriere
naturali (Kj) o regolamentari all’offerta immobiliare (densità delle
unità abitative già esistenti)
Assumendo che il numero delle abitazioni è pari alla dimensione
della popolazione, i costi di costruzione in ogni città diventano
dove Lj rappresenta il terreno a disposizione
Per convertire i prezzi delle case in rendite, assumiamo che
dove
indica il tasso fisso di capitalizzazione
Combinando i 3 mercati otteniamo :
STATICA COMPARATA
COMPORTAMENTO DINAMICO
o
Consideriamo variazioni esogene nel livello di produttività e
amenità, assumendo :
Dove
o
sono le caratteristiche specifiche della città al tempo t
Sostituendo queste espressioni nelle equazioni (1)-(3) otteniamo :
Dove
per i = N,W,Q sono i termini di intercetta specifici per ogni città, i
quali sono costanti nel tempo
o
o
o
(1’),(2’),(3’) descrivono l’evoluzione dell’occupazione, dei salari e
dei prezzi delle abitazioni nel tempo come funzione del
cambiamento nella produttività e nelle amenità
Data ogni
che è incorrelata con il termine errore, possiamo
stimare il suo effetto su ognuna delle tre variabili dipendenti
e
possono essere determinati calcolando il rapporto degli
effetti di uno shock di produttività o amenità su ognuna delle
variabili
SEZIONE 4 : STIMA
o
o
o
o
Unità di analisi : area metropolitana (secondo la definizione
del 1999 del Census Bureau)
Un proxy per l’elasticità dell’offerta immobiliare in un’area
metropolitana potrebbe essere la densità di unità abitative ma vi
sono problemi di endogenità quindi utilizziamo come misura dei
vincoli all’offerta immobiliare un indice che esprime la forza della
regolamentazione sull’uso del suolo
Esso si basa su due diverse indagini riguardanti la regolamentazione
dell’utilizzo del suolo:
La “Wharton land use control survey” condotta da Linemann e altri
(1990)che utilizza informazioni sul tempo necessario ad ottenere
un permesso ed altre misure di severità della regolamentazione
ambientale;
Lo studio delle regolamentazioni a livello statale estrapolata
dall’”American Institute of Planners” (1979)
Per ogni indagine è stato creato un indice per la regolamentazione
del mercato immobiliare normalizzato per avere media 0 e
dev.standard pari a 1; l’indice finale è una media dei due indici
o
o
o
o
o
Stimiamo le equazioni suggerite dalle espressioni (1’)(2’)(3’) dove i
cambiamenti nel logaritmo della popolazione, del reddito pro capite
e dei prezzi delle case sono regrediti sulle caratteristiche a livello
metropolitano che predicono la crescita economica
Il primo previsore della crescita è basato sulla composizione
industriale di ogni area metropolitana: esso è pari alla quota di
occupazione di ogni industria moltiplicato per la crescita della
stessa rispetto al decennio successivo
Il secondo previsore è la quota iniziale di adulti con almeno un
titolo di laurea
Il test empirico stima gli effetti di queste misure di produttività
nelle aree leggermente e fortemente regolamentate
Per evitare errori nella misurazione dell’indice di regolamentazione
consideriamo una divisione dicotomica piuttosto che considerare la
regolamentazione come una variabile continua (le aree
metropolitane con un valore dell’indice superiore a 0,45 saranno
altamente regolate )
o
Utilizzando i coefficienti stimati nelle prime due righe della tabella 4
possiamo fare inferenza sui valori dei parametri del modello. Se
assumiamo che le variabili riguardanti la domanda di lavoro e il
capitale umano operino solamente incrementando la produttività e
non le amenità, allora comparando i coefficienti tra le varie
equazioni otteniamo una stima di e
o
Il rapporto dei coefficienti nelle regressioni del reddito e del
prezzo delle case ci da una stima di che rappresenta la misura in
cui i maggiori prezzi delle case si traducono in maggiori costi per gli
utilizzatori. Quando usiamo entrambe le variabili riguardanti la
produttività combinate la stima di è 0,22 nelle aree a bassa
regolamentazione e 0,11 nelle aree ad alta regolamentazione
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o
o
o
Il valore di può essere ottenuto dal rapporto tra il coefficiente
della produttività nella regressione della crescita del prezzo delle
case e quello della regressione sulla crescita della popolazione. Il
valore è pari a 50781 nelle aree a bassa regolamentazione e 625079
in quelle ad alta regolamentazione
Economicamente i valori riflettono l’ammontare dell’incremento
del prezzo delle case in risposta ad un aumento della densità di
popolazione pari a circa il 100%
Una modalità, statisticamente più precisa, per stimare è
combinare le equazioni in un sistema comune e restringere
a
determinati valori ragionevoli; se poniamo =0,15 e stimiamo il
sistema vincolando gli effetti di entrambi gli shock produttivi
otteniamo che nelle aree a bassa regolamentazione
= 61519
(s.e. = 62306) mentre nelle aree altamente regolamentate è pari a
525891(s.e.= 328017)
Anche se permangono grandi differenze fra i 2 valori l’imprecisione
delle stime è tale che non possiamo rifiutare l’ipotesi che le
elasticità nell’offerta immobiliare sono uguali nelle due aree
SEZIONE 5 : CONCLUSIONI
La crescita e il declino dell’economia di una regione sono mediate dalla
struttura fisica del posto. Nelle aree in declino i prezzi delle abitazioni
e i redditi scendono molto prima della riduzione del numero di case.
Prima che avvenga questo i livelli della popolazione in città rimangono
alti, quindi la popolazione urbana declina lentamente poiché le
abitazioni e le altre infrastrutture sono durevoli
o L’espansione urbana è determinata dall’elasticità dell’offerta
immobiliare: le aree a limitata regolamentazione e densità facilitano la
costruzione di nuove abitazioni, quindi il successo urbano si esplicherà
in un maggior livello di popolazione; nelle aree ad alta densità e a forte
regolamentazione l’espansione urbana porterà a più alti livelli di prezzi
delle case e redditi
o Inoltre questo framework ci aiuta a comprendere meglio alcuni
risultati dell’economia urbana
o I risultati suggeriscono, infine, che gli studiosi e il legislatore devono
considerare che il mercato immobiliare non può essere considerato
come un’area separata dall’economia urbana mainstream: il ruolo della
dell’offerta immobiliare è cruciale nella creazione di differenze nel
mercato immobiliare e del lavoro tra le aree metropolitane.
o
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Glaeser, Gyourko, Saks (2005)