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.

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1 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

2 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 lordinamento dei poveri allinterno delle aree metropolitane nelle città densamente popolate. Vedremo due approcci riguardo questo problema: 1.AMM 2.LEROY &SONSTELIE

3 1) Monocentric Urban Model (Alonso, Becker, Muth, Mills and Hamilton) 1.Molti autori hanno sottolineato la non monocentricità delle città americane 2.Lelasticità della domanda per la terra al reddito è < 1 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 lelasticità della domanda per la terra al reddito è > 1. CRITICHE:

4 2) LAPPROCCIO 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 unalternativa più appetibile per questi. Se il centro città è dotato di trasporto pubblico e la periferia no, questo potrebbe spiegare lurbanizzazione 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.

5 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 dellarea censuaria: il tasso medio di povertà per le persone che vivono entro 25 miglia dal CBD è l11,7%. 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:

6 Le prime 5 righe descrivono lurbanizzazione 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 allinterno delle aree metropolitane.

7 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 nellarea 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..

8 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.

9 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.

10 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 lelasticità della domanda per la terra rispetto al reddito sia maggiore dellelasticità del valore del tempo rispetto al reddito. Per lanalisi empirica consideriamo: 2 gruppi di persone differenziati a seconda del reddito, Y rich, Y poor A rich, A poor : consumo di terra W rich, W poor : 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 allaumentare della distanza dal CBD per compensare i costi di pendolarismo.

11 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 lelasticità del consumo di terra rispetto al reddito è maggiore dellelasticità del costo del tempo rispetto al reddito. Ovvero se: oppure Dove: e

12 Seguendo lapproccio di LeRoy e Sonstelie, assumiamo che ci siano 2 modalità di trasporto: 1. Trasporto pubblico con T p unità di tempo per miglia e costo fisso F (bus e metropolitana) 2. Macchina con T c unità di tempo per miglia e costo finanziario pari a C. dove T p > T c 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 nelluso 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. (*)

13 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 lelasticità della domanda della terra rispetto al reddito dobbiamo confrontare il valore di con il valore di benchmark uguale a 1. 2 visioni dellAMM: = ε H Y ε H 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 lelasticità 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.

14 Le colonne (1) e (2) mostrano i risultati per i residenti che vivono in case monofamiliari. Nella colonna (1) includiamo reddito ed effetti fissi dellarea metropolitana. Lelasticità 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 listruzione ma non ha nessun impatto sul consumo di alloggi. Inserendo questa variabile strumentale il coefficiente stimato sale a 0.26 (In questa regressione non è presente una variabile relativa al prezzo della terra)

15 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 larea interna e la moltiplichiamo per 1,5 per trovare larea 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 dellappartamento. 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 alletà 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. Unipotesi relativa allelasticità 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.

16 TEMPI DI SPOSTAMENTO IN BASE AL MEZZO DI TRASPORTO T P E T C Adesso stimiamo i tempi di pendolarismo per le diverse modalità di trasporto. Usiamo i dati dellNHTS per stimare la variabile e i costi fissi relativi al tempo per ogni modalità. Per ogni modalità stimiamo: Includiamo solo quei pendolari che vivono allinterno di 10 miglia dal posto di lavoro.

17 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 T c pari a 1.6 e aggregando i bus e la metropolitana otteniamo un valore di T p pari a 3. Quindi (T p - T c )/ T p = 0.47. Inoltre considerato che = 0.75 e = 0.25, possiamo riscrivere questa condizione come:

18 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 cè 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 unarea 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 lestensione dellordinamento dei poveri nei due gruppi), poi controlliamo, per unarea censuaria, laccesso 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.

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20 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 unarea censuaria, la distanza dalla più vicina linea dei tram. Questa colonna mostra che includendo laccesso 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 centro- città. 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. Luso del trasporto pubblico sembra predire fortemente la povertà e spiegare gran parte del collegamento tra vicinanza al centro-città e povertà.

21 Nella tabella 5 guardiamo agli effetti dellespansione 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 larea censita è entro 1 miglio dallaccesso 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 larea metropolitana ad effetti fissi, lanno ad effetti fissi e lMSA 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.

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23 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.

24 CARE ZONES: Se la nostra analisi è corretta, e, allora nellarea 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 luso del trasporto pubblico nelle aree censite tra 5 e 15 miglia dal CBD. Per ogni area metropolitana, in questo range di miglia, identifichiamo unarea con il massimo utilizzo di trasporto pubblico. Analizziamo un campione di 99 aree metropolitane.

25 Nella colonna (1) della tabella ci riferiamo a questarea metropolitana come car zone. Questa colonna mostra come la relazione tra la distanza dal CBD e il reddito nella car zone sia significativamente negativa. Allaumentare della distanza dal CBD il logaritmo del reddito mediano relativo alle famiglie nella car zone diminuisce. In questarea dove si usa una sola modalità di trasporto, le persone ricche sembrano vivere più vicino al centro. Questo risultato suggerisce che lesistenza di molteplici modalità di trasporto è cruciale per spiegare perché i poveri vivono in città.

26 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. Leffetto 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 laumentare della distanza dal CBD entro le 3 miglia. Oltre le 3 miglia, il reddito aumenta allaumentare 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 limpiego del trasporto pubblico e ladistanza 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)

27 Nella figura 3 mostriamo landamento del reddito e delluso del trasporto pubblico nelle città con e senza metro. Nelle città con la metropolitana, luso 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 luso del trasporto pubblico diminuisce e ciò evidenzia la tendenza a passare dalluso del trasporto pubblico alluso 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 luso del trasporto pubblico tende a zero. città con la metropolitana città senza metropolitana

28 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 allaumentare 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 dellarea entro le 3 miglia è -0,509, cioè allaumentare dei redditi diminuisce luso del trasporto pubblico. Dato che i ricchi guidano, è abbastanza plausibile che essi vivano lontano dal centro- città. Tuttavia, nelle città più vecchie cè 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

29 DECENTRAMENTO DELLOCCUPAZIONE Nella tabella 8, analizziamo la connessione che cè 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 allinterno di 5 miglia dal CBD. Questa variabile è chiamata MSA Employement Centralization

30 Nella colonna (1) in unarea 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 unarea metropolitana con completa centralizzazione del lavoro i costi di pendolarismo aumentano allaumentare della distanza. La colonna (2) mostra come le persone ricche vivano molto più lontano dal CBD quando loccupazione 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 unarea metropolitana con completa centralizzazione del lavoro il costo di pendolarismo aumenta allaumentare 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.

31 CONCLUSIONI Nello spiegare lordinamento del reddito ha giocato un ruolo chiave lapproccio di LeRoy e Sonstelie relativo alla scelta della modalità di trasporto. LeRoy e Sonstelie pensano che il trasporto pubblico rappresenti una variabile che porta allinizializzazione 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.