L’organizzazione spaziale della città

LA CURVA DI OFFERTA[1]

Teorie e metodi per l'analisi dei sistemi territoriali e urbani

Appunti delle lezioni del corso di Analisi dei sistemi urbani e territoriali C.

Prof. Ferdinando Semboloni

Una famiglia, come una impresa deve decidere quanta parte del reddito disponibile vuole destinare a pagare la rendita (incluso il costo di trasporto) e quanta parte destina al pagare altri beni che nel caso della famiglia sono beni di consumo e nel caso della impresa sono gli altri input del processo produttivo.

Supponiamo il caso della famiglia e supponiamo che la spesa per rendita sia una quota data del reddito. Stablita questa quota una famiglia deve far si che la somma del costo dei metri quadri di terreno, o di superficie utile dell'edificio, che compera più il costo di trasporto non sia superiore a quello che ha destinato alla rendita. Allo scopo di mantenere la spesa nei vincoli del bilancio familiare la famiglia può spendere tutto nella rendita, localizzarsi in centro, dove si suppone siano localizzati tutti i posti di lavoro ed i servizi, e spendere nulla per il trasporto, oppure localizzarsi nella periferia, spendere la maggior parte del reddito in trasporti e spendere poco di rendita.

Esiste una curva di indifferenza tra metri quadri e costo di trasporto. (vedi figura 10.7). Supponiamo che una famiglia possa spendere 3 milioni di lire al mese per affitto di un appartamento di 200 mq più costo di trasporto.

Ora supponiamo che stia a 10km di distanza dal centro . Al trasporto necessario per spostarsi verso il centro è assegnato un costo. Questo valore include sia il costo del trasporto (benzina, automobile o bus etc.) sia il tempo il cui costo può essere comparato col salario orario. Supponiamo che questo costo sia stimato 10 mila all'ora e che in una ora si percorrono 10km, quindi in buona sostanza il costo di trasporto è di 1000 lire a km. Allora in capo a un mese supponiamo che colui o colei che si sposta abbia percorso (10+10)*30 km quindi un totale di 600,000 lire. Si può quindi disegnare la curva di offerta che sarà così fatta. A distanza zero dal centro, il costo di trasporto è zero e quindi la rendita offerta al metro quadro è pari a 15.000 al mq al mese. A distanza dieci chilometri la rendita offerta è 3 milioni meno il costo di trasporto che è di 600.000 quindi 12.000 lire al mq e cosi via. A 50km la rendita offerta è zero dato che il costo di trasporto è uguale a 3 milioni al mese.

Per trovare il punto in cui la famiglia si localizza occorre trovare il punto di tangenza tra la curva di offerta e la curva della rendita. Difatti questo punto è quello che massimizza la quantità di superficie che la famiglia riesce ad acquistare. Nell'esempio la famiglia, desiderando 200 mq non trova nulla sul mercato e la curva della rendita sta sempre più in alto della curva di offerta.

Ammettiamo che domandi una quantità minore di superficie, allora la curva si alza dato che la rendita che offre viene divisa per un quoziente inferiore. Difatti se domanda la metà di superficie, cioè 100 mq trova un punto di tangenza. Questa è la localizzazione ottima. Se si volesse localizzare in un punto di intersezione dovrebbe diminuire ancora la quantità di superficie, ma questo va contro il proprio interesse.

Ora supponiamo che colui o colei che si sposta sia una persona che si muove molto ed ha molta necessità di stare vicino al centro. Allora il costo di trasporto viene valutato molto di più (ad esempio 2000 lire a km) e quindi la curva di offerta diviene molto più ripida. Se si mette a confronto questa curva di offerta con la rendita si vede che anche domandando 100 mq di superficie non si riesce a trovare un punto di tangenza. In questo caso occorre diminuire ancora di più la quantità domandata per portare la curva di offerta al livello della rendita. Come si vede questo secondo punto di tangenza sta più vicino al centro del precedente. Questa famiglia si localizza in centro ma utilizza una quantità inferiore di superficie.

\begin{figure}\begin{center}\resizebox {14cm}{!}{\includegraphics*{i31/curvof.eps}}\end{center}\end{figure}

Figura 10.7: Grafico a sinistra: curve di offerta. Grafico a destra: rapporto tra curve di offerta e rendita. Adeguamento delle curve di offerta attraverso la variazione della superficie domandata.

Ora la soluzione del problema localizzativo può essere fatta sia diminuendo le proprie pretese di spazio, sia mantenendo inalterate le pretese di spazio e diminuendo il peso che si assegna al fattore distanza. Difatti in questo problema ci sono tre incognite da stabilire:

1.      totale che viene destinato a rendita più costo trasporto;

2.      quantità di spazio desiderata;

3.      peso che si assegna al tempo di trasporto.

Se si riduce il valore assegnato al costo di trasporto si ottiene una curva di offerta meno inclinata. Se si mette a confronto questa nuova curva con quella della rendita si trova un punto di tangenza che è molto più distante dal centro. In compenso si possono mantenere la quantità di superficie domandata. (vedi figura 10.8).

\begin{figure}\begin{center}\resizebox {8cm}{!}{\includegraphics*{i31/curvof1.eps}}\end{center}\end{figure}

Figura 10.8: Punto di tangenza più distante nel caso di una valutazione bassa del costo di trasporto.

La quantità di metri quadri può essere compensata dalla qualità. Cioè si può ritenere diminuita la quantità se si diminuisce la qualità. Per questo motivo si può trovare la zona degradata centrale abitata da popolazione a basso reddito. Analogamente nella città del terzo mondo si può trovare la zona di abitazione precaria in centro in zona franosa oppure inquinata o alluvionabile. In tutti questi casi la qualità del terreno è prossima allo zero e quindi in realtà l'offerta a metro quadro è molto elevata e sopravanza quella di altri gruppi che non sono disposti a vivere in un terreno degradato. In questi casi in effetti si diminuisce la quantità di metri quadri richiesta diminuendo la qualità. Difatti la qualità dell'edificio è una delle componenti della rendita.

Difatti la curva della rendita che è stata mostrata rappresenta una sorta di media. Esistono, come accennato precedentemente dei punti in cui la rendita aumenta o diminuisce a causa della qualità del fabbricato o dell'ambiente locale. Allora esiste la possibilità per una stessa curva di offerta di scegliere tra più di una localizzazione, decidendo sulla qualità dell'immobile che si desidera utilizzare.

\begin{figure}\begin{center}\resizebox {7cm}{!}{\includegraphics*{i31/curvof2.eps}}\end{center}\end{figure}

Figura 10.9: Le possibilità di tangenza o di intersezione nel caso di una curva della rendita dipendente da fattori locali (qualità dell'edificio, condizioni ambientali).

Le curve con differente pendenza che abbiamo visto precedentemente possono essere associate a tipi diversi di utilizzazione del suolo. Ad esempio su può supporre che la curva di offerta di un esercizio commerciale sia molto più pendente di quella di una famiglia. Difatti la impresa commerciale è costretta ad assegnare un peso maggiore al costo di trasporto dato che questo significa estensione dell'aerea di mercato e quindi quantità di domanda. Per questo motivo la offerta per unità di superficie della impresa commerciale sarà maggiore di quella della famiglia in vicinanza del centro. Si consideri invece la curva di offerta di una attività industriale. Sarà molto pendente a causa del fatto che non gli interessa molto stare vicino al centro e anche a causa del fatto che gli servono molti metri quadri il che porta a valutare molto lo spazio in rapporto alla distanza dal centro. Può darsi quindi che in una zona intermedia della città la offerta della famiglia sia superiore a quella della impresa industriale. In sostanza si possono formare all'interno della città delle zone omogenee nella quali si localizzano attività simili in quanto a curva di offerta (vedi figura 10.10).

\begin{figure}\begin{center}\resizebox {7cm}{!}{\includegraphics*{i31/curvof3.eps}}\end{center}\end{figure}

Figura 10.10: Le curve di offerta e la formazione delle aree omogenee all'interno della città.

NOTE


[1] Tratto da: http://e-prints.unifi.it/archive/00000012/00/node100.html.