WHY DO THE POOR LIVE IN CITIES?
THE ROLE OF PUBLIC TRANSPORTATION
Edward L. Glaeser, Matthew E. Kahn, Jordan Rappaport
Economia Urbana e Regionale a.a 2010/11 Prof. Minerva
Mariateresa Allevato, Marta Madonia
INQUADRARE IL PROBLEMA …
• Nel 2000 il 19,9% della popolazione nelle città principali della Metropolitan
Statistical Areas (MSAs) viveva in povertà. Nello stesso anno, il 7,5% della
popolazione suburbana era povera.
• I poveri vivono nel centro città rispetto ai ricchi.
• Le città più vecchie attirano in modo sproporzionato i poveri.
• Il nostro scopo è quello di capire l’ordinamento dei poveri all’interno delle
aree metropolitane nelle città densamente popolate.
• Vedremo due approcci riguardo questo problema:
1. AMM
2. LEROY &SONSTELIE
1) Monocentric Urban Model (Alonso, Becker, Muth, Mills and
Hamilton)
I consumatori ricchi compreranno più terra, perciò sceglieranno di vivere laddove
la terra è più economica .
Nella sua esposizione classica, il modello assume che ognuno usi la stessa
modalità di trasporto e che il principale costo di trasporto sia il tempo. I poveri
vivranno in città se e solo se l’elasticità della domanda per la terra al reddito è > 1.
CRITICHE:
1.Molti autori hanno sottolineato la non monocentricità delle città americane
2.L’elasticità della domanda per la terra al reddito è < 1
2) L’APPROCCIO DI LEROY E SONSTELIE
• La principale ragione della concentrazione della povertà nel centro delle città è
la presenza del trasporto pubblico .
• Gli elevati costi finanziari delle automobili le rendono meno attrattive per i
poveri; il trasporto pubblico offre un’alternativa più appetibile per questi.
• Se il centro città è dotato di trasporto pubblico e la periferia no, questo
potrebbe spiegare l’urbanizzazione dei poveri.
• Questa visione non richiede un modello monocentrico.
• Verificheremo, alla fine della nostra analisi, che il trasporto pubblico riesce 2
volte su tre a spiegare in modo soddisfacente la centralizzazione dei poveri.
EVIDENZE EMPIRICHE
• I risultati da noi ottenuti si riferiscono al censimento dell’ “Urban Institute
and Census Geolytics’ Neighborhood Change Database”.
Ci basiamo sui dati del 2000 dell’area censuaria:
• il tasso medio di povertà per le persone che vivono entro 25 miglia dal CBD è
l’11,7% .
• il tasso medio di povertà per la gente che vive da 0 a 10 miglia dal CBD è
14,5%.
• da10 a 25 miglia dal CBD è 8,3%.
La seguente tabella riporta il tasso medio di povertà per gruppi demografici e
per categorie geografiche:
Le prime 5 righe descrivono l’urbanizzazione della povertà negli USA e nelle 4 maggiori regioni censite. Negli USA in totale, il tasso di povertà è
del 19,9% e del 7,5% nelle aree metropolitane fuori dalla città. La seconda e terza riga mostrano come il Northeast e il Midwest rappresentino le
aree con il maggior divario tra centro città e periferia.
Nelle righe successive si esamina la possibilità che “siano le città a creare gente povera”. Dai dati si evince che le città attirano i poveri .
Inoltre si evidenzia che la percentuale di poveri neri è del 27,68%; è naturale pensare a questa evidenza empirica come ad un esempio di
segregazione delle minoranze. Tuttavia si evince come la razza non possa rappresentare un fattore utile nella spiegazione della centralizzazione
dei poveri.
I tassi di povertà nascondono la considerevole eterogeneità esistente all’interno delle aree metropolitane.
Fig.1 income and distance from CBD in three old cities
Le tre città prese in
considerazione sono:
New York
Chicago
Philadelphia
.
La fig. 1 mostra la relazione tra reddito e distanza dal CBD di 3 città “vecchie” statunitensi .
I più ricchi si trovano nell’area più vicina al CBD. Tra le 3 e le 6 miglia ritroviamo i più poveri.
Dopo questo punto il reddito ricomincia a crescere con la distanza dal CBD.
Dunque per queste città si nota un chiaro andamento a “U” .
Fig. 2 income and distance in three new cities
Adesso le tre città prese
in considerazione sono:
Atlanta
Los Angeles
Phoenix
Per le città “nuove” emerge un andamento differente. Il reddito mediano mostra
una relazione monotona crescente del reddito rispetto alla distanza dal CBD. Più
ci si allontana dal CBD più i redditi crescono.
MODELLI DI POVERTÀ URBANA (1)
EVIDENZA EMPIRICA: i ricchi si spostano dal centro città a causa del
crimine, del livello di qualità della scuola e dei problemi sociali,e
preferiscono vivere lontano dai poveri.
• I problemi sociali incrementano la tendenza dei poveri a localizzarsi nel
centro città.
Tuttavia questi fenomeni non riescono a spiegare da soli la povertà
urbana.
•Una soddisfacente teoria della centralizzazione urbana dovrebbe spiegare
perché i poveri e i non poveri vivono separatamente ma anche perché i
poveri scelgono di vivere più vicino al centro-città.
MODELLI DI POVERTÀ URBANA (2)
• MODELLO AMM ( Alonso-Muth-Mills ) :
Offre una spiegazione del perché i poveri vivono in città: i ricchi si spostano in
periferia dove la terra è più economica cosicchè possono avere case più grandi.
La condizione chiave per la suburbanizzazione dei non-poveri è che l’elasticità della
domanda per la terra rispetto al reddito sia maggiore dell’elasticità del valore del
tempo rispetto al reddito.
Per l’analisi empirica consideriamo:
2 gruppi di persone differenziati a seconda del reddito, Yrich, Ypoor
Arich, Apoor: consumo di terra
Wrich, Wpoor: costo opportunità del tempo
 T : unità di tempo per miglia
Individui indifferenti rispetto al luogo
Il prezzo della terra deve soddisfare:
Il prezzo della terra deve diminuire all’aumentare della distanza dal CBD per
compensare i costi di pendolarismo.
•La ripidità del gradiente determina quale gruppo vivrà più vicino al centro-città.
• Se ogni gruppo avesse gli stessi costi di trasporto, i poveri si localizzerebbero al
centro se e solo se l’elasticità del consumo di terra rispetto al reddito è maggiore
dell’elasticità del costo del tempo rispetto al reddito.
Ovvero se:
oppure
Dove:
e
Seguendo l’approccio di LeRoy e Sonstelie, assumiamo che ci siano 2 modalità di trasporto:
1.
Trasporto pubblico con Tp unità di tempo per miglia e costo fisso F (bus e
metropolitana)
2. Macchina con Tc unità di tempo per miglia e costo finanziario pari a C.
dove Tp > Tc e C > F
•Qualora i ricchi guidino e i poveri usino il trasporto pubblico, questi ultimi avrebbero un
gradiente più ripido rispetto ai ricchi e si localizzerebbero al centro se:
(*)
Questa condizione è più facile che venga rispettata perché incorpora il fatto che i poveri hanno
un vantaggio comparato nell’uso del trasporto pubblico ma ciò vale solo per brevi distanze dal
CDB. Se il trasporto pubblico dovesse essere accessibile solo vicino al centro-città, allora verrà
incrementata la tendenza dei poveri a centralizzarsi.
CALIBRARE IL MODELLO
•Dobbiamo calibrare il modello per vedere se la condizione (*) è verificata nel
mondo reale. Per fare ciò dobbiamo conoscere i valori empirici di
,
e
•E’ ragionevole ipotizzare
= 0,75
• Per determinare l’elasticità della domanda della terra rispetto al reddito
dobbiamo confrontare il valore di
con il valore di benchmark uguale a 1.
•2 visioni dell’AMM:
εH Y
•
=
•
≠ εH Y
Nel secondo caso ipotizziamo che poveri e ricchi consumino la stessa quantità di terra ma i ricchi
spendo di più per la casa perché preferiscono avere bagni lussuosi. In questo caso l’elasticità
della spesa per la casa rispetto al reddito è più grande ma ciò non spingerà i ricchi a spostarsi dal
centro verso la periferia finché il costo per i bagni è uguale ovunque.
(In questa regressione non è presente una variabile relativa al prezzo della terra)
Le colonne (1) e (2) mostrano i risultati per i residenti che vivono in case monofamiliari. Nella colonna (1)
includiamo reddito ed effetti fissi dell’area metropolitana. L’elasticità della domanda di case al reddito è 0,08
Nella colonna (2) includiamo variabili quali età, razza e dimensione della famiglia. Il valore stimato del
coefficiente rimane pressoché uguale.
Nella colonna (3) si prende come variabile gli anni di istruzione. In questo caso si hanno risultati solo se il
reddito è correlato con l’istruzione ma non ha nessun impatto sul consumo di alloggi. Inserendo questa
variabile strumentale il coefficiente stimato sale a 0.26
•Gran parte della popolazione nel centro storico vive in abitazioni multifamiliari (è quindi non è
corretto stimare solo famiglie residenti in abitazioni monofamiliari). Sfortunatamente non
abbiamo i dati per la dimensione dei lotti nel caso di abitazioni multifamiliari. Perciò costruiamo
una variabile relativa alla dimensione dei lotti per i residenti negli appartamenti. Per questi
edifici prendiamo l’area interna e la moltiplichiamo per 1,5 per trovare l’area totale consumata
da ogni famiglia. Successivamente duplichiamo le nostre regressioni per una gamma di
moltiplicatori da 1.25 a 2 e ritroviamo che i coefficienti sul reddito rimangono pressoché
invariati. Infine dividiamo per il numero di piani dell’appartamento.
• Usando questa variabile così costruita, vediamo che nella colonna (4) la stima del coefficiente
è pari a 0,34.
• Nella regressione 5 includiamo variabili di controllo relative all’età dei componenti delle
famiglie, stato matrimoniale, razza ed etnia, dimensione della famiglia e numero di bambini. In
questo caso il coefficiente cresce fino a 0, 55.
•Un’ipotesi relativa all’elasticità della domanda per la terra è che agli individui ricchi non
importa tanto possedere grandi quantità di terra bensì vivere in aree scarsamente popolate.
Questo perché garantisce standard di vita più elevati e meno problemi sociali.
TEMPI DI SPOSTAMENTO IN BASE AL MEZZO DI TRASPORTO TP E TC
• Adesso stimiamo i tempi di pendolarismo per le diverse modalità di trasporto. Usiamo i
dati dell’NHTS per stimare la variabile e i costi fissi relativi al tempo per ogni modalità.
Per ogni modalità stimiamo:
Includiamo solo quei pendolari che vivono all’interno di 10 miglia dal posto di lavoro.
• La prima regressione nella tabella 3, mostra i risultati relativi a coloro che si spostano a
piedi. Questi impiegano 10.2 minuti per miglia.
• La seconda regressione mostra i risultati relativi a coloro che utilizzano la macchina.
Questi impiegano 1.6 minuti per miglia. I costi fissi ammontano a 5.6 minuti (tempo per
trovare parcheggio).
• La terza e quarta regressione mostrano i risultati relativi al trasporto pubblico. In questo
caso si evidenziano dei costi fissi di tempo molto più elevati rispetto a coloro che usano la
macchina (22.2 per il bus e 18.4 per la metropolitana).
Il costo del tempo per un viaggio in bus è stimato in 2.95 minuti per miglia e di 3.32
minuti nel caso della metropolitana. I bus e le linee metropolitane sono più lente rispetto
alle macchine e hanno dei costi fissi più elevati (di circa 15 minuti per viaggio).
• Ritornando alla condizione
le stime suggeriscono che stimando un valore di Tc pari a 1.6 e aggregando i bus e la
metropolitana otteniamo un valore di Tp pari a 3. Quindi (Tp - Tc )/ Tp = 0.47. Inoltre
considerato che
= 0.75 e
= 0.25 , possiamo riscrivere questa condizione
come:
TRASPORTO PUBBLICO E LOCALIZZAZIONE DEI POVERI
• Presentiamo adesso, evidenze empiriche sul collegamento tra povertà e trasporto
pubblico.
In primo luogo vediamo se i poveri vivono in punti della città dove c’è accesso al trasporto
pubblico e in seguito vediamo se il tasso di povertà aumenta in luoghi in cui il trasporto
pubblico è in crescita.
• Nella tabella 4 tracciamo i livelli tratti dai dati del 2000 e testiamo se, in una cross -section
di dati relativi ad un’area censuaria , i poveri vivono vicino al trasporto pubblico.
•Abbiamo 2 campioni distinti : 16 città con dati relativi all’ accesso alla linea dei tram e
comuni esterni a NY dove abbiamo dati sulle fermate della metropolitana.
• Usando entrambi i campioni, prima regrediamo il logaritmo del reddito mediano delle
famiglie sulla distanza dal CBD (questo per misurare l’estensione dell’ordinamento dei
poveri nei due gruppi), poi controlliamo, per un’area censuaria, l’accesso al trasporto
pubblico per studiare come questo influisce sulla relazione reddito-distanza dal CBD.
• stimiamo una regressione lineare mostrando come varia il coefficiente della distanza tra e
da 3 a 10 miglia.
• Nella colonna (1) presentiamo i risultati basati sul campione delle 16 città. Il
coefficiente sulla distanza è 0,099 dentro le 3 miglia e 0,062 per le tratte tra 3 a
10 miglia.
• Nella colonna (2) controlliamo, per un’area censuaria, la distanza dalla più
vicina linea dei tram. Questa colonna mostra che includendo l’accesso al
trasporto pubblico, aumenta il potere esplicativo e si elimina 1/3 della relazione
positiva tra distanza e reddito per distanze non inferiori a 10 miglia dal centrocittà.
• Nelle colonne (3) e (4) ci focalizziamo sui comuni intorno a NY (circoscrizione di
Queens, Brooklyn e il Bronx). Per questo campione nessuna fermata
metropolitana è stata aggiunta dal 1942.
L’uso del trasporto pubblico sembra predire fortemente la povertà e spiegare
gran parte del collegamento tra vicinanza al centro-città e povertà.
Nella tabella 5 guardiamo agli effetti dell’espansione del trasporto pubblico sui livelli di
povertà.
Verificheremo se i tassi di povertà crescono nei tratti dove il trasporto pubblico diventa più
accessibile.
Presumibilmente il trasporto pubblico è attrattivo per i poveri poiché elimina il bisogno
della macchina.
Usando i dati di 16 aree metropolitane stimiamo:
In questa regressione la variabile esplicativa chiave è una dummy che assume valore 1 se
l’area censita è entro 1 miglio dall’accesso al trasporto pubblico.
Stimando questa regressione sfruttiamo dati relativi a un database panel dove osserviamo
ogni area censuaria nel 1980, 1990 e 2000.
Includiamo anche l’area metropolitana ad effetti fissi , l’anno ad effetti fissi e l’MSA per
anno ad effetti fissi.
Il tasso di povertà nei tratti entro 1 miglio dal trasporto pubblico risulta più alto di 4 punti
percentuali (colonna 1).
Nelle colonne (2) e (4) includiamo effetti fissi sul tratto e vediamo come i tassi di povertà
cambiano quando alcuni tratti hanno un maggiore accesso al trasporto pubblico. In questo
caso troviamo piccoli ma significativi risultati.
ALTRE IMPLICAZIONI:
Ora guardiamo a 3 diverse modalità di trasporto e alle implicazioni
che ne derivano:
1. Nelle aree dove viene usato un solo tipo di trasporto, i ricchi
dovrebbero vivere vicino al centro città;
2. I disegni di location dovrebbero cambiare quando le
infrastrutture del trasporto pubblico variano;
3. Nelle città con impiego decentralizzato, la povertà dovrebbe
essere meno decentralizzata.
CARE ZONES:
• Se la nostra analisi è corretta, e
, allora nell’area in cui vi è un solo
tipo di trasporto, i ricchi dovrebbero vivere in centro. Se il trasporto pubblico
spiega la centralizzazione della povertà, dovremmo aspettarci che i ricchi vivano
nel centro di quelle città dove non vi è il trasporto pubblico.
•Per identificare queste aree metropolitane, esaminiamo l’uso del trasporto
pubblico nelle aree censite tra 5 e 15 miglia dal CBD. Per ogni area
metropolitana, in questo range di miglia, identifichiamo un’area con il massimo
utilizzo di trasporto pubblico.
Analizziamo un campione di 99 aree metropolitane.
Nella colonna (1) della tabella ci riferiamo a quest’area metropolitana come “car zone”. Questa colonna
mostra come la relazione tra la distanza dal CBD e il reddito nella car zone sia significativamente negativa.
All’aumentare della distanza dal CBD il logaritmo del reddito mediano relativo alle famiglie nella car zone
diminuisce.
In quest’area dove si usa una sola modalità di trasporto, le persone ricche sembrano vivere più vicino al
centro. Questo risultato suggerisce che l’esistenza di molteplici modalità di trasporto è cruciale per
spiegare perché i poveri vivono in città.
TRASPORTO PUBBLICO E RICCHI
• Ora analizziamo gli effetti che ha la metropolitana sulle aree metropolitane considerate.
La teoria prevede che il passaggio da status di povero a status di non povero si abbia
quando le macchine rimpiazzano il trasporto pubblico.
L’effetto della metropolitana è quello di spostare la zona relativa al trasporto pubblico molto
fuori poiché il costo del tempo per miglia dalla metropolitana è molto più basso del costo
del tempo per miglia dei bus.
• Della colonna (2) notiamo che nelle città con la metropolitana i redditi diminuiscono con
l’aumentare della distanza dal CBD entro le 3 miglia. Oltre le 3 miglia, il reddito aumenta
all’aumentare della distanza dal CBD.
Per le città senza metropolitane notiamo invece che i redditi aumentano allontanandoci dal
CBD.
•Nella colonna (3) esaminiamo la relazione tra l’impiego del “trasporto pubblico” e
la“distanza dal CBD” delle città con e senza metropolitana
In questo caso le città con la metropolitana presentano una relazione positiva tra uso del
trasporto pubblico e distanza dal centro (entro le 3 miglia dal CBD)
Nella figura 3 mostriamo l’andamento del reddito e dell’uso del trasporto pubblico nelle città
con e senza metro.
Nelle città con la metropolitana, l’uso del trasporto pubblico rimane elevato anche per
distanze relativamente grandi dal CBD e il reddito mediano decresce con la distanza dal CBD.
Oltre le 3 miglia dal centro città con la metropolitana, i redditi aumentano e l’uso del
trasporto pubblico diminuisce e ciò evidenzia la tendenza a passare dall’uso del trasporto
pubblico all’uso della macchina quando i redditi aumentano.
Nelle città senza metropolitana vicino al CBD abbiamo redditi bassi e un discreto uso dei
mezzi pubblici, invece, oltre le 3 miglia dal centro i redditi aumentano e l’uso del trasporto
pubblico tende a zero.
città con la metropolitana
città senza metropolitana
• La tabella 7 riporta i risultati della regressione che tiene conto del reddito mediamo delle famiglie di tutte le città,
vecchie città e nuove città.
• Nelle città vecchie (con metropolitana), il reddito generalmente decresce con la distanza dal centro per le prime 3
miglia e in seguito cresce. Nelle città nuove (senza metropolitana)il reddito cresce all’aumentare della distanza dal
CBD. Inoltre dentro le 3 miglia i ricchi usano la macchina e i poveri i mezzi pubblici. La correlazione tra il logaritmo
del reddito e il trasporto pubblico dell’area entro le 3 miglia è -0,509, cioè all’aumentare dei redditi diminuisce
l’uso del trasporto pubblico . Dato che i ricchi guidano, è abbastanza plausibile che essi vivano lontano dal centrocittà. Tuttavia, nelle città più vecchie c’è una connessione positiva tra reddito e uso del trasporto pubblico. Infatti la
correlazione tra logY e trasporto pubblico è positiva (0,259) entro le 5 miglia dal CBD.
•Nelle nuove città i ricchi sono particolarmente propensi a guidare la macchina, quindi non dovremmo sorprenderci
di trovarli lontano dal centro-città.
• Pertanto la modalità di trasporto può spiegare le differenze tra nuove e vecchie città
DECENTRAMENTO DELL’OCCUPAZIONE
Nella tabella 8 , analizziamo la connessione che c’è tra decentralizzazione degli impieghi e
tempi di pendolarismo. Usiamo i dati di 19 aree metropolitane, dove troviamo 200.000
lavoratori in un raggio di 25 miglia dal CBD. Per ognuna di queste aree metropolitane,
calcoliamo la quota del totale degli impiegati che è localizzata all’interno di 5 miglia dal CBD.
Questa variabile è chiamata “MSA Employement Centralization”
•Nella colonna (1) in un’area metropolitana con lo 0% degli impiegati totali,cioè con
decentralizzazione del lavoro, i tempi di pendolarismo per distanza dal CBD, decrescono di
0,585 minuti per ogni miglia in più. Mentre in un’area metropolitana con completa
centralizzazione del lavoro i costi di pendolarismo aumentano all’aumentare della distanza.
•La colonna (2) mostra come le persone ricche vivano molto più lontano dal CBD quando
l’occupazione è decentralizzata
•La colonna (3) ripete la colonna 1 usando i dati del 2001 relativi al National Household
Transportation Survey.
•Nella colonna 4 usiamo le informazioni del 2001 NHTS riguardanti la distanza in miglia del
pendolarismo per persona. Il coefficiente relativo alla regressione indica che per un
individuo che lavora in un’area metropolitana con completa centralizzazione del lavoro il
costo di pendolarismo aumenta all’aumentare della distanza di 0,75 ( 0.2959 + 0.4636)
Nelle città decentralizzate i tempi di pendolarismo crescono molto più lentamente con la
distanza dal centro città.
CONCLUSIONI
Nello spiegare l’ordinamento del reddito ha giocato un ruolo chiave l’approccio di LeRoy e
Sonstelie relativo alla scelta della modalità di trasporto.
LeRoy e Sonstelie pensano che il trasporto pubblico rappresenti una variabile che
porta all’inizializzazione della centralizzazione dei poveri.
Ovviamente la modalità di trasporto non riesce a cogliere tutti gli aspetti relativi al
problema.
Infatti possiamo affermare che qualsiasi tendenza iniziale dei poveri a centralizzarsi viene
sicuramente esacerbata da problemi politici e sociali collegati alla povertà.