di: Francesco Andreoli, Alessandra Michelangeli
EyesReg, Vol.5, N.4, Luglio 2015.
Nella programmazione delle politiche pubbliche in ambito urbano, è fondamentale stabilire i settori in cui l’intervento è prioritario (i trasporti piuttosto che il verde pubblico o il miglioramento della qualità dell’aria) e poterne prevedere l’impatto in termini di efficacia. In questo articolo proponiamo un criterio che possa essere preso come riferimento dai policy-makers per stabilire la propria agenda programmatica, in previsione anche degli effetti che una tale programmazione può generare. Il criterio si basa sulla rilevazione implicita delle preferenze dei cittadini che è alla base della teoria dei prezzi edonici. Secondo questa teoria (Rosen, 1974), il beneficio sociale derivante dall’offerta di nuovi beni e/o servizi pubblici locali può essere misurato in termini del valore che i membri di una collettività assegnano a questi beni e servizi. Il valore corrisponde alla disponibilità a pagare per poter usufruire di una unità addizionale di un determinato bene o servizio. In letteratura, tale valore prende il nome di prezzo edonico del bene. La disponibilità marginale a pagare viene stimata sulla base del valore di mercato delle abitazioni, sotto l’ipotesi che il mercato sia in equilibrio e che le differenze tra aree urbane (per esempio tra quartieri di una stessa città) nell’offerta di tali beni e servizi sia capitalizzata nel valore di mercato delle abitazioni. Attraverso l’analisi del mercato delle abitazioni è quindi possibile ottenere una misura quantitativa del valore che i membri di una collettività attribuiscono a un intervento pubblico locale, per esempio un potenziamento della rete dei trasporti pubblici attraverso la realizzazione di una nuova linea della metropolitana o il miglioramento dell’assistenza sanitaria grazie all’inaugurazione di nuove strutture ospedaliere. Il bene con prezzo edonico più elevato risulta essere maggiormente preferito agli altri perché, secondo l’impostazione neoclassica del modello di riferimento, il suo valore riflette una situazione di scarsità del bene rispetto alla quantità desiderata dalla collettività.
I prezzi edonici dunque costituiscono un primo criterio per stabilire un ranking tra i beni e i servizi locali in termini di preferenze individuali. In alcuni studi recenti degli autori (Andreoli e Michelangeli 2014; 2015), l’approccio edonico è stato ulteriormente sviluppato per valutare il prezzo edonico di un bene il cui consumo avviene congiuntamente al consumo di altri beni. Consideriamo, per esempio, di voler valutare l’offerta dei servizi di istruzione di una città. L’approccio edonico tradizionale stima il prezzo edonico del bene istruzione che rimane costante in tutti i quartieri della città, indipendentemente da come questo bene si distribuisce. La sola variabile che cambia da quartiere a quartiere è la quantità del bene istruzione. L’estensione metodologica dell’approccio edonico fornisce, invece, una misura della disponibilità a pagare per la specifica quantità del bene istruzione che caratterizza un dato quartiere. Il valore dell’istruzione cambia da quartiere a quartiere e dipende anche dalla particolare composizione del paniere di beni che differenziano i vari quartieri. Supponendo che gli ambiti di intervento dei policy-makers siano istruzione, sanità e trasporti, possiamo avere quartieri che hanno una elevata quantità di tutti e tre beni, quartieri con una bassa quantità o ancora quartieri con combinazioni eterogenee delle quantità dei tre beni. Il valore stimato di ciascuno di questi beni varia da quartiere a quartiere e dipende dalla quantità del bene stesso e dalla particolare composizione dei tre beni nel quartiere. La metodologia si basa sulla compensating benefit, una misura di welfare definita da Luenberger (1996) e utilizzata da Palmquist (2006) nel framework teorico dell’approccio edonico per valutare i beni ambientali. In Andreoli e Michelangeli (2014) la compensating benefit è stata utilizzata per misurare il benessere degli individui che abitano nei 55 quartieri della città di Milano, intendendo per benessere la qualità della vita derivante da beni, servizi e infrastrutture propri a ciascun quartiere. La valutazione si basa sul value-adjusted quality of life index che è una combinazione del tradizionale indice edonico di qualità della vita, sviluppato da Rosen (1979) e Roback (1982), e la compensating benefit. L’indice misura la disponibilità a pagare per vivere in un quartiere che offre una particolare combinazione di beni e servizi.
Nel caso di Milano, il livello di benessere in termini di qualità della vita viene valutato sulla base di condizioni ambientali, trasporti pubblici, servizi sanitari, educativi e commerciali, attività culturali e ricreative, sicurezza, composizione socio-demografica dei quartieri. La figura 1 sintetizza visivamente i risultati: i quartieri dove si vive meglio sono situati prevalentemente in centro perché hanno una quantità e varietà di beni e servizi mediamente superiori agli altri quartieri. Ne consegue che, nonostante i numerosi interventi pubblici nei diversi quartieri di Milano (compresi quelli periferici), la città mantiene una struttura sostanzialmente monocentrica almeno per quanto riguarda la vivibilità. Il monocentrismo di Milano è coerente con il modello di Alonso (1964), secondo il quale la città è strutturata in modo tale da avere un unico centro, che raccoglie le principali attività economiche. Le abitazioni prossime al centro hanno un valore di mercato relativamente elevato perché garantiscono un’accessibilità immediata ai beni e servizi che il centro offre. Il loro valore decresce man mano che ci si allontana dai quartieri centrali, come mostrato in Michelangeli e Zanardi (2009).
Figura 1: Value-adjusted quality of life index per i 55 quartieri della città di Milano
Figura 2: Contributo dei fattori urbani nel determinare la qualità della vita nei 55 quartieri di Milano
A fronte di questi risultati, un principale interrogativo di interesse per i policy-maker è quello dell’identificazione di quali, tra i fattori osservati, necessitino interventi prioritari e in quali quartieri. Se si stabilisce come criterio che la priorità si basa sulle preferenze degli individui, possiamo determinare l’importanza relativa di ciascun fattore nei singoli quartieri, calcolando (analiticamente nel nostro caso) l’effetto di una variazione marginale di ciascun fattore sul livello di benessere misurato dal value-adjusted quality of life index. La figura 2 mostra i valori della derivata prima per quartiere e calcolati rispetto ai fattori considerati. I piccoli cerchi in corrispondenza di ciascun fattore rappresentano i prezzi edonici che rimangono costanti da quartiere a quartiere. I box-plot rappresentano invece i valori delle derivate. Mediamente, i fattori maggiormente preferiti dai Milanesi sono sicurezza, trasporti, salute e istruzione. I quartieri dove è prioritario intervenire sono quelli dove il guadagno in termini di benessere è più elevato e, dalla nostra analisi, emerge che sono soprattutto i quartieri periferici a trarne vantaggio.
In estrema sintesi, l’estensione dell’approccio edonico che include misure di welfare come la compensating benefit risulta essere un metodo rigoroso e di estrema utilità pratica per prendere decisioni di policy a livello locale.
Francesco Andreoli, LISER
Alessandra Michelangeli, DEMS – Università Bicocca
Riferimenti bibliografici
Alonso, W. (1964) Location and Land Use: Towards a General Theory of Land Rents, Cambridge, MA: Harvard University Press.
Andreoli, F., Michelangeli, A. (2014) “Welfare measures to assess urban quality of life”, Working Paper n. 278, University of Milano-Bicocca, Department of Economics.
Andreoli, F., Michelangeli, A. (2015) “The hedonic value of urban quality of life”, in A. Michelangeli (ed.) Quality of Life in Cities. Equity, Sustainable Development and Happiness from a Policy Perspective, Routledge, pp. 44-65.
Luenberger, D. G. (1996) “Welfare from a benefit viewpoint”, Economic Theory, 7(3), pp. 445-462.
Michelangeli, A., Zanardi, A. (2009) “Hedonic-Based Price Indexes for the Housing Market in Italian Cities: Theory and Estimantion”, Politica Economica – Journal of Economic Policy, 2, pp. 109-146.
Palmquist, R. B. (2006). “Property value models”, in K. G. Maler, J. R. Vincent (eds.), Handbook of Environmental Economics, Vol. 2, Elsevier, pp. 763–819.
Roback, J. (1982) “Wages, rents, and the quality of life”, Journal of Political Economy, 90(6), pp. 1257-78.
Rosen, S. (1974) “Hedonic prices and implicit markets: Product differentiation in pure competition”, Journal of Political Economy, 82(1), pp. 34–55.
Rosen, S. (1979) “Wage-based indexes of urban quality of life”, pp. 74-104, in P. Mieszkowsi, M. Stratzheim (eds.) Current issues in urban economics, John Hopkins Press, Baltimore.
