| Città | Tariffa Nominale (€) | Indice Costo Vita | Tariffa PPP (€) | Num. Taxi | Popolazione | Licenze / 100k ab. |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Bari | 5.00 | 57.4 | 8.71 | 150 | 315473 | 47.55 |
| Bergamo | 9.20 | 58.1 | 15.83 | 41 | 120580 | 34.00 |
| Bologna | 4.10 | 68.8 | 5.96 | 722 | 390734 | 184.78 |
| Brescia | 8.50 | 71.4 | 11.90 | 103 | 199949 | 51.51 |
| Cagliari | 10.00 | 63.2 | 15.82 | 105 | 146627 | 71.61 |
| Catania | 6.50 | 55.4 | 11.73 | 188 | 297517 | 63.19 |
| Florence | 3.30 | 72.3 | 4.56 | 724 | 362353 | 199.81 |
| Genoa | 6.00 | 63.4 | 9.46 | 868 | 563947 | 153.92 |
| Milan | 6.90 | 75.8 | 9.10 | 4855 | 1366155 | 355.38 |
| Modena | 5.90 | 66.2 | 8.91 | 96 | 184739 | 51.97 |
| Naples | 4.00 | 60.2 | 6.64 | 2364 | 908082 | 260.33 |
| Padova | 10.00 | 65.9 | 15.17 | 150 | 207694 | 72.22 |
| Palermo | 3.00 | 56.0 | 5.36 | 319 | 625956 | 50.96 |
| Pisa | 5.00 | 71.8 | 6.96 | 80 | 89450 | 89.44 |
| Reggio Nell’emilia | 7.50 | 61.4 | 12.21 | 60 | 172518 | 34.78 |
| Rimini | 4.80 | 59.5 | 8.07 | 71 | 150630 | 47.14 |
| Rome | 6.00 | 61.2 | 9.80 | 7701 | 2746984 | 280.34 |
| Trento | 7.00 | 65.6 | 10.67 | 40 | 118911 | 33.64 |
| Treviso | 8.00 | 65.2 | 12.27 | 34 | 85770 | 39.64 |
| Trieste | 7.75 | 65.7 | 11.80 | 249 | 198668 | 125.33 |
| Turin | 3.50 | 63.7 | 5.49 | 1501 | 856745 | 175.20 |
| Verona | 7.50 | 67.4 | 11.13 | 176 | 255133 | 68.98 |
Progetto Taxi
Abstract
Questo paper analizza la relazione tra il contingentamento istituzionale delle licenze taxi e le tariffe applicate al consumo in 22 città italiane. Utilizzando i dati ufficiali dell’Autorità di Regolazione dei Trasporti (ART) e gli indici del costo della vita di Numbeo, viene stimato un modello di regressione log-log (OLS). I risultati mostrano una relazione logaritmica negativa statisticamente significativa (p-value = 0.028) tra la densità di licenze per 100.000 abitanti e le tariffe parificate al potere d’acquisto (PPP). L’evidenza empirica rigetta l’ipotesi nulla, dimostrando che il blocco amministrativo delle licenze agisce come una barriera all’entrata che distorce il mercato a danno dei consumatori, offrendo forti argomentazioni a favore della liberalizzazione del settore.
Introduzione
Il mercato del trasporto pubblico non di linea in Italia, in particolare il settore dei taxi, è storicamente al centro di accesi dibattiti politici, scioperi corporativi e disagi per l’utenza urbana. La regolamentazione attuale (imperniata sulla Legge 21/1992) delega ai singoli Comuni il potere di determinare il numero di licenze attive sul territorio. Questa struttura istituzionale ha favorito dinamiche di “Regulatory Capture”, in cui le amministrazioni locali tendono a proteggere le rendite di posizione della corporazione dei tassisti esistenti, bloccando l’emissione di nuovi permessi per decenni a fronte di una domanda turistica e urbana in costante crescita.
Dal punto di vista della teoria economica della Public Choice e della scuola liberale, tali barriere all’entrata limitano artificialmente l’offerta, generando inefficienze allocative e una pressione al rialzo sui prezzi. L’obiettivo di questa analisi è verificare empiricamente se, a parità di potere d’acquisto locale, una maggiore densità di offerta di taxi si traduca in tariffe più contenute per i cittadini.
Nota metodologica
Al fine di condurre l’analisi, sono stati utilizzati dati estratti dalla piattaforma Numbeo, per quanto riguarda le tariffe dei taxi per città e l’indice di costo della vita e dalla piattaforma dell’Autorità di Regolazione dei Trasporti per quanto riguarda, invece, il numero di licenze taxi concesse in ogni città.
Per condurre l’analisi nella maniera più corretta possibile, si è rivelato necessario livellare le tariffe dei taxi al costo della vita di ogni singola città, oltre a strutturare un rapporto di composizione per esprimere il numero delle licenze dei taxi, che vengono conteggiate su 100.000 abitanti.
Qui di seguito viene riportato il dataset finale ottenuto a seguito del processo di pulizia, unione e normalizzazione dei dati provenienti dalle diverse fonti istituzionali.
Come evidenziato dalla @tbl-dataset, il dataset finale permette di confrontare in modo equo realtà urbane molto differenti. La standardizzazione della tariffa (*Tariffa PPP*) e la parametrizzazione delle licenze su base demografica (*Licenze / 100k ab.*) costituiscono le fondamenta strutturali per la successiva stima del modello econometrico.