Chi subisce il caro-carburante?

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Oggi mi sono imbattuto in un nuovo tweet di Fratelli d’Italia che sosteneva che il taglio delle accise del 2022 fosse andato a favore dei più ricchi.

Premetto che, data la totale assenza di riferimenti a dati reali, è impossibile verificare questa informazione. Però è possibile fare un ragionamento diverso, e cioè. A seguito dell’eliminazione degli sconti, chi sarà colpito maggiormente: i redditi bassi oppure i redditi alti?

Come sempre, faremo dei semplici esempi in R. Fissiamo dapprima un prezzo del carburante per il 2022 e uno per il 2023; in modo puramente indicativo, usiamo per il 2022 il prezzo con sconti sulle accise, fissato arbitrariamente in 1.6 € al litro. Per il 2023 usiamo il prezzo dopo l’eliminazione degli sconti, fissato arbitrariamente in 1.8€ al litro.

Questi valori sono arbitrari, e servono semplicemente come scenario di prezzo del carburante basso e prezzo elevato, rispettivamente.

prezzo.2023<-1.8
prezzo.2022<-1.6

Creiamo poi due scenari di salario abbastanza estremi: un salario elevato (3000 € al mese) e uno basso (1000 € al mese).

sal.alto<-3000
sal.basso<-1000

Inoltre, giusto per aumentare la nostra abilità di esplorare i possibili scenari, immaginiamo un uso elevato di carburante (50 litri al mese) e uno basso (10 litri al mese).

uso.elevato<-50
uso.basso<-10

Una nota: tutte queste variabili possono essere cambiate a piacimento e poi usate con il codice seguente per esplorare possibili situazioni. Per questo motivo ho scelto di usare una variabile anche per numeri brevi. La fatica di scrivere un nome di variabile (ad esempio “uso.elevato”) anziché il semplice numero 50, è ripagata quando per giocare cambio il valore della variabile e posso riutilizzare il codice sottostante senza cambiare nemmeno una virgola.

Detto questo, mi calcolo il costo mensile del carburante per gli anni 2022 e 2023 nel caso di consumo basso e di consumo elevato. Creo anche due vettori, uno per il costo in caso di basso uso di carburante, e uno per il costo in caso di alto uso. Questo serve per facilitare le operazioni successive.

costo.2023.uso.elevato<-uso.elevato*prezzo.2023
costo.2023.uso.basso<-uso.basso*prezzo.2023
costo.2022.uso.elevato<-uso.elevato*prezzo.2022
costo.2022.uso.basso<-uso.basso*prezzo.2022
costi.uso.basso<-c(costo.2022.uso.basso,costo.2023.uso.basso)
costi.uso.elevato<-c(costo.2022.uso.elevato,costo.2023.uso.elevato)

Adesso calcoliamo quanto incide in percentuale il costo del carburante sullo stipendio, in caso di stipendio elevato e in caso di stipendio basso.

incidenza.sal.alto.uso.basso<-100*costi.uso.basso/sal.alto
incidenza.sal.alto.uso.alto<-100*costi.uso.elevato/sal.alto
incidenza.sal.basso.uso.basso<-100*costi.uso.basso/sal.basso
incidenza.sal.basso.uso.alto<-100*costi.uso.elevato/sal.basso

E finalmente, possiamo disegnarci il grafico! Iniziamo con l’uso di base R

#Scegliamo dei bei colori
mycolors<-c("firebrick1","dodgerblue1")
par(mfrow=c(2,2))
barplot(incidenza.sal.basso.uso.basso,col=mycolors,ylim=c(0,8),ylab=paste("Incidenza % su salario di",sal.basso,"€"),main=paste("Consumo",uso.basso,"km mensili"))
barplot(incidenza.sal.basso.uso.alto,col=mycolors,ylim=c(0,8),main=paste("Consumo",uso.elevato,"km mensili"))
barplot(incidenza.sal.alto.uso.basso,col=mycolors,ylim=c(0,8),ylab=paste("Incidenza % su salario di",sal.alto,"€"))
barplot(incidenza.sal.alto.uso.alto,col=mycolors,ylim=c(0,8),legend.text=c(2022,2023),args.legend=list(fill=mycolors,bty="n"))

Proviamo a fare la stessa cosa usando ggplot.

incidenza<-data.frame(Anno=rep(c(2022,2023),4),
    Variable=c(rep(paste("Salario",sal.alto,"€,",uso.basso,"litri al mese"),2),
                    rep(paste("Salario",sal.alto,"€,",uso.elevato,"litri al mese"),2),
                    rep(paste("Salario",sal.basso,"€,",uso.basso,"litri al mese"),2),
                    rep(paste("Salario",sal.basso,"€,",uso.elevato,"litri al mese"),2)),
    Value=c(incidenza.sal.alto.uso.basso,incidenza.sal.alto.uso.alto,incidenza.sal.basso.uso.basso,incidenza.sal.basso.uso.alto))

ggplot(incidenza,aes(x=factor(Anno),y=Value,fill=factor(Anno))) +
 facet_wrap (~ Variable) + #Creiamo 4 grafici, uno per ogni valore di "Variable" 
 geom_bar (stat="identity") + #Vogliamo un barplot che riporti i valori da noi forniti
 labs(fill="Anno",x="",y="Incidenza % su stipendio") #Estetica sulla legenda

Le conclusioni sono abbastanza evidenti. Un cittadino con salario mensile di 1000€, spende l’8% del suo salario mensile per comprare 50 litri di benzina al prezzo di 1.6 € al litro, e il 9% del suo salario nel caso in cui il prezzo sia 1.8 € al litro. Un cittadino con salario mensile di 3000€, spende il 2.7% del suo salario mensile per comprare 50 litri di benzina al prezzo di 1.6 € al litro, e il 3% del suo salario nel caso in cui il prezzo sia 1.8 € al litro.

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