Efficienza giudiziaria e mercato forense

ISSN: 2038-7296
POLIS Working Papers
[Online]
Istituto di Politiche Pubbliche e Scelte Collettive – POLIS
Institute of Public Policy and Public Choice – POLIS
POLIS Working Papers n. 207
December 2013
Efficienza giudiziaria e mercato forense
Roberto Ippoliti
UNIVERSITA’ DEL PIEMONTE ORIENTALE “Amedeo Avogadro” ALESSANDRIA
Periodico mensile on-line "POLIS Working Papers" - Iscrizione n.591 del 12/05/2006 - Tribunale di Alessandria
Efficienza Giudiziaria e Mercato Forense
Roberto Ippoliti;1
Keywords: Efficienza giudiziaria; Avvocati; Mercato dei servizi legali; Competitività;
Abstract
L'efficienza giudiziaria è uno dei principali obiettivi di ogni stato democratico. Un sistema
giudiziario efficiente è cruciale sia dal punto di vista economico sia dal punto di vista sociale poiché
costituisce uno dei pilastri fondamentali delle società moderne.
Lo studio qui proposto si pone l'obiettivo di stimare l'efficienza del sistema giudiziario italiano di
primo grado e le determinanti dell'inefficienza. Nello specifico, si testa l'ipotesi che il numero di
professionisti sul mercato dei servizi legali (professione forense) sia in grado di condizionare
positivamente l'offerta di giustizia e quindi le performance degli uffici giudiziari. Pertanto, si
studierà la relazione tra il numero di avvocati e lo score di efficienza di questi uffici, ipotizzando
che la competitività sul mercato forense sia in grado di migliorare le performance dei Tribunali
Ordinari. La conferma di quanto ipotizzato potrebbe dare un ulteriore impulso al processo di
riforma della professione forense, già avviato nella XVI° legislatura.
1
Post-Doctoral Research Position in Public Economics
Scuola Nazionale dell’Amministrazione,
Presidenza del Consiglio dei Ministri
Via dei Robilant 11, Roma (ROMA), Italia
E-mail: [email protected]
1
1. Introduzione
Negli ultimi anni sono stati realizzati diversi interventi normativi con lo scopo di rendere più
efficiente la complessa macchina della giustizia italiana. Tra questi si annoverano la
digitalizzazione del processo e l'istituzione del Fondo unico giustizia. Con la stessa finalità sono
state avviate altre importanti riforme sia nelle procedure relative al processo civile sia alla disciplina
che regola la professione dell’avvocato, al fine di garantire un servizio sempre più efficiente e
solidale nell’amministrazione della giustizia.
Focalizzandosi sul mercato dei servizi legali, al fine di promuovere un maggior grado di
concorrenza sul “mercato” dei servizi legali, il legislatore è intervenuto con il D.L. 1/2012,
convertito nella L. 27/2012, che rimuove il sistema tariffario delle professioni, introducendo una
nuova disciplina del compenso professionale sulla base della pattuizione del corrispettivo al
momento del conferimento dell'incarico (preventivo di massima sul compenso atteso). La stessa
norma ha, inoltre, decretato indicazioni attinenti il tirocinio e la tipologia di forma societaria dei
professionisti.
Successivamente, ispirandosi al principio di liberalizzazione in materia di professioni
regolamentate, è stato emanato il D.P.R. 137/2012 che introduce una dettagliata disciplina al fine di
garantire l'effettivo svolgimento dell'attività formativa durante il tirocinio, prevedere l'obbligatorietà
della formazione continua permanente, stabilire l'obbligatorietà dell'assicurazione per i rischi
derivanti dall'esercizio dell'attività professionale, affidare la funzione disciplinare ad organi diversi
da quelli aventi funzioni amministrative, autorizzare la pubblicità informativa con ogni mezzo,
dettare disposizioni specifiche per la professione forense e la professione notarile.
Lo studio qui proposto si pone l'obiettivo di stimare l'efficienza del sistema giudiziario italiano di
primo grado e testare l'ipotesi che il numero di professionisti sul mercato dei servizi legali
(professione forense) sia in grado di condizionare positivamente l'offerta di giustizia e quindi le
performance degli uffici giudiziari. Pertanto, si studierà la relazione tra il numero di avvocati e lo
score di efficienza di questi uffici, ipotizzando che la competitività sul mercato forense sia in grado
di migliorare le performance dei Tribunali Ordinari. La conferma di quanto ipotizzato potrebbe dare
un ulteriore impulso al processo di riforma della professione forense, già avviato nella XVI°
legislatura.
La metodologia utilizzata nella stima dell'efficienca giudiziaria qui proposta è la Data Envelopment
Analysis (DEA) che consente di disegnare, risolvendo problemi di ottimizzazione, una frontiera
2
efficiente, cioè una curva o una linea sulla quale vengono collocate le Decision Making Units
(DMUs) più efficienti.
Nel lavoro quì proposto, l’idea alla base della costruzione di questa frontiera è di capire quali
Tribunali Ordinari siano efficienti rispetto agli altri, osservando alcune variabili (input) come date.
L’efficienza giudiziaria è intesa come l’abilità degli uffici giudiziari a massimizzare il numero di
cause definite in un dato arco temporale (anno), date le risorse a disposizione (Magistratura) e
considerato il carico di lavoro di competenza delle stesse, sia in termini di flusso (sopravvenuti) sia
in termini di stock (pendenti all'inizio di ogni anno). A tal fine è stata stimata una frontiera
produttiva (reference technology) per ogni anno (dal 2005 al 2011), utilizzando i dati di 165
circondari (DMUs) e la loro attività svolta nella giustizia civile per il periodo considerato. Seguendo
la metodologia suggerita da Simar e Wilson (2007), nello stage successivo questi score di efficienza
sono regrediti per alcune variabili chiave, tra cui il numero di avvocati, al fine di studiare le
determinanti dell'inefficienza.
Il manoscritto è organizzato in cinque sezioni. Conclusa questa prima sezione introduttiva, la
prossima sezione presenta il mercato dei servizi legali in Italia, suggerendo l'idea alla base del
presente lavoro, ossia di come la competitività sia in grado di avere un impatto positivo sull'offerta
di giustizia. La terza sezione propone il primo stadio della metodologia di Simar e Wilson (2007),
mostrando gli input ed output utilizzati, nonché gli score di efficienza ottenuti; mentre la quarta
sezione studia le determinanti dell'inefficienza, mostrando la relazione tra score e numero di
avvocati sul mercato forense. L'ultima sezione propone alcune conclusioni finali.
2. Mercato dei servizi legali
Uno dei primi lavori sul mercato dei servizi legali è stato proposto da Pashigian (1977) il quale
studia le determinanti della domanda ed offerta di servizi legali. Secondo l'autore, la domanda di
servizi professionali dipende dal profitto creato da questi professionisti e da una serie di variabili
esogene (e.g. numero di transazioni economiche, crescita economica, etc.); mentre l'offerta di
servizi dipende dal numero di avvocati sul mercato e nuovamente dal profitto generato. Nel modello
proposto, si evidenzia come un aumento del numero di avvocati induce un aumento dell'offerta di
servizi legali e, al tempo stesso, una riduzione del profitto generato. Infine, l'autore mostra il
processo decisionale degli studenti prima di scegliere se iscriversi ad una scuola di legge oppure no,
comparando il profitto atteso sul mercato dei servizi legali ed il costo del percorso accademico.
Conclude quindi che il numero degli avvocati presenti sul mercato dei servizi legali è condizionato
dalla crescita economica, poichè questa è una buona proxy del profitto atteso degli stessi. Si noti
3
che l'equilirio determinato sul mercato dei servizi legali rappresenta la domanda di giustizia che, in
seguito, sarà affrontata dal sistema giudiziario nazionale.
La relazione positiva tra numero di avvocati e domanda di giustizia, così come suggerita da
Pashigian (1977), è stata testata in diversi lavori empirici, seppur con risultati contrastanti.
Prendendo in considerazione il mercato italiano dei servizi legali, sia Carmignani e Giacomelli
(2010) sia Felli et al. (2007) identificano una relazione positiva tra numero di avvocati e casi
soppravvenuti; così come da Hansenn (1999), prendendo in esame le corti Americane, o da
Ginsburg e Hoetker (2006) nello studio sulla litigiosità in Giappone. Tuttavia, Posner (1997) e
Yates et al. (2001, 2009), prendendo in esame altri dataset americani, non rilevano alcuna relazione
positiva tra avvocati e litigiosità, così come per quanto riguarda l'analisi dei dati austriaci da parte di
Clemenz e Gugler (2000).
Non esistono però studi sulla relazione tra numero di avvocati e l'offerta di giustizia, ed in
particolare di come la competitività del mercato dei servizi legali, determinata dal numero di
professionisti, è in grado di migliorare le performance dell'ufficio giudiziario. Questo lavoro,
partendo dal modello sviluppato da Pashigian (1977), mostra come l'aumento del numero di
professionisti può indurre sia un aumento della domanda di giustizia sia una riduzione del prezzo
del servizio erogato.
Prendendo in considerazione il mercato Italiano, Carmignani e Giacomelli (2010) suggeriscono
l'esistenza di una relazione positiva tra numero di avvocati e domanda di giustizia (tasso di
litigiosità), ossia che l’aumento del numero di avvocati provoca un aumento del numero di casi
sopravvenuti. Tuttavia, gli autori non sono in grado di confermare, con i dati a loro disposizione, se
la competitività sul mercato dei servizi legali sia in grado di rendere più accessibile la giustizia.
Vale a dire, gli autori non sono in grado di testare se il numero dei professionisti induce la crescita
della domanda di giustizia grazie a compensi minori che rendono accessibile la giustizia ad un
numero maggiore di parti interessate (cittadini e/o imprese). Considerando che il costo di una causa
legale è condizionata dalla durata del procedimento e richiamando l’idea di efficienza tecnica,
l’ipotesi suggerita da questo lavoro è che un mercato competitivo dei servizi legali è in grado di
migliorare le performance degli uffici giudiziari poiché vi è un incentivo per i professionisti ad
essere competitivi sul mercato, provocando un impatto positivo sulla capacità di definizione dei casi
da parte dei Tribunali. Una competitività che, in linea con quanto indicato da Carmignani e
Giacomelli (2010), può realizzarsi mediante una definizione del caso in tempi brevi e quindi con un
costo atteso minore per le parti coinvolte. Pertanto, grazie al ruolo degli avvocati tra domanda di
giustizia (da parte dei cittadini e delle imprese) e offerta di giustizia (da parte degli uffici
giudiziari), la competitività di questi professionisti sul mercato dei servizi legali può avere un
4
impatto positivo sia dal lato della domanda (con un aumento della litigiosità) sia dal lato dell’offerta
(con un miglioramento delle performance dei Tribunali). Quanto proposto è coerente con il sistema
di remunerazione degli avvocati, che è composto da una quota fissa legata al tariffario nazionale ed
una quota variabile legata alla durata del processo (i.e numero di atti, numero di udienze, etc).
Nel lavoro proposto da Marchese (2003), si suggerisce che “…le regole di svolgimento del processo
(in particolare, le prove e la definizione del contenuto della controversia) conferiscono ampi poteri
di gestione del procedimento giudiziario alle parti e ai loro difensori, mentre la formula, definita per
legge, che determina gli onorari degli avvocati (la parcella è strettamente legata al numero di
attività svolte nell’ambito del processo e pertanto alla lunghezza della causa) incentiva questi ultimi
a utilizzare tali poteri di gestione per allungare il più possibile la durata dei processi…”. Secondo
l’autrice, risulta pertanto che, nel gioco che governa la lunghezza del procedimenti, ci sono cinque
protagonisti di cui tre hanno interesse ad incrementare il tempo necessario per arrivare alla
definizione della causa (i due difensori e la parte in torto), mentre una (il giudice) è uno spettatore
spesso reso impotente dalle stesse regole procedurali. Infine l’ultima, la parte che ha ragione, ha
forti incentivi a chiudere il caso al più presto. Tuttavia, quanto proposto dall’autrice viene meno se
si crea un mercato concorrenziale di offerta delle prestazioni professionali, vale a dire se aumenta il
numero dei professionisti sul mercato dei servizi legali poiché lo spostamento della curva di offerta,
necessariamente, implica una riduzione delle tariffe. Per quanto rigurada la riduzione delle parcelle,
in linea con quanto suggerito da Marchese (2003), non può che avvenire con una riduzione del
numero di udienze necessarie per arrivare alla definizione del caso e quindi ad un impatto positivo
sulle performance degli uffici giudiziari.
2.1 Modello
In linea con Pashigian (1977), l'offerta su questo mercato è data dai professionisti disponibili a
fornire servizi legali, data una tariffa; mentre la domanda di servizi legali è data dalle imprese e/o
persone che vogliono richiedere giustizia al sistema giudiziario. Ovviamente, il servizio legale reso
dagli avvocati è fondamentale per accedere all'offerta di giustizia da parte del sistema giudiziario in
quanto sono richieste tutta una serie di competenze professionali specifiche altrimenti non
disponibili.
La figura 1 presenta il mercato dei servizi legali e l'impatto (positivo) del numero di avvocati, così
come suggerito da Carmignani e Giacomelli (2010), e qui sviluppato. Il modello presenta sull'asse
delle ascisse la quantità di cause soppravenute e sull'asse delle ordinate la tariffa del servizio
erogato. Come mostrato nel modello, un aumento del numero di avvocati provoca uno spostamento
5
dell'offerta di servizi legali verso destra (fase 1), inducendo una riduzione delle tariffe (costo della
giustizia, fase 2) e quindi, di riflesso, un aumento della domanda di giustizia (fase 3).
Figura 1
Mercato dei servizi legali
Prezzo del
servizio
Domanda di giustizia
Fase 1
(aumento nr di avvocati)
Offerta
di servizi legali
Fase 2
(riduzione tariffe)
Fase 3
(aumento della litigiosità)
Quantità di
servizi legali
In linea con quanto ipotizzato, e considerato il tariffario nazionale di riferimento per tutti i
professionisti di questo mercato, è plausibile immaginare che la riduzione del prezzo di questi
servizi legali è realizzabile mediante una riduzione della parte variabile dello stesso. Come
suggerito in precedenza, ed in linea con l'ipotesi di Marchese (2003), una riduzione delle tariffe
potrebbe essere realizzata attraverso il numero di udienze necessarie per arrivare alla definizione del
caso. In altri termini, la competitività del mercato potrebbe realizzarsi riducendo il numero di
udienze e quindi, di riflesso, avere un duplice impatto (sia sulla domanda sia sull'offerta di
giustizia).
Quanto proposto è coerente con il modello proposto da Pashigian (1977) poichè entrambi i modelli
suggeriscono che un aumento del numero di professionisti induce un aumento della domanda di
giustizia e, al tempo stesso, una riduzione del profitto atteso.
2.2 L'evoluzione del mercato forense Italiano
Si presentano ora una serie di statistiche descrittive del numero di professionisti sul mercato dei
servizi legali e la sua variazione nel periodo preso in esame, vale a dire lo spostamento della curva
di offerta di servizi sul mercato. In dettaglio, la figura 2 mostra l'andamento nel tempo del numero
6
complessivo di avvocati nel periodo preso in esame, considerando sia il numero di professionisti
iscritti alla Cassa Forense sia il numero di quelli iscritti all'Albo. Nel periodo preso in esame in
questo lavoro (2005-2011) vi è stato un aumento del numero di avvocati iscritti alla Cassa Forense
pari al 40,26 % (da 111.873 a 156.914) mentre per quelli iscritti all'Albo vi è stato un aumento pari
al 36,50 % (da 158.772 a 216.728).
Figura 2
Variazione numero di avvocati iscritti alla Cassa e all'Albo - Italia (2005 - 2011)
250000
200000
150000
Cassa
Albo
100000
50000
0
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
L'idea di prendere in considerazione sia il numero di professionisti iscritti all'Albo sia di quelli
iscritti alla Cassa Forense è legato allo scostamento tra i due valori, nonché la sua distribuzione sul
territorio nazionale, da cui emerge un'eterogeneità marcata tra l'Italia Settentrionale e quella
Meridionale. A titolo esemplificativo, prendendo in considerazione l'anno 2006, nel distretto di
Torino l'85% degli avvocati iscritti all'Albo è anche iscritto alla Cassa Forense, con punte del 98%
(Biella); mentre nel distretto di Napoli, il numero di avvocati iscritti sia all'Albo sia alla Cassa
Forense scende al 61%, con valori minimi del 56% (Avellino). La figura che segue è una mappatura
dell'avvocatura in Italia, che tiene in considerazione lo scostamento tra iscritti all'Albo e alla Cassa
Forense. Come si può notare dalla figura, muovendosi dall'Italia Settentrionale a quella Meridionale
cresce il differenziale tra il numero di professionisti iscritti all'Albo e di quelli iscritti alla Cassa
Forense.
Si rammenta che la normativa italiana disciplina l'obbligo d'iscrizione alla previdenza Forense per
chi esercita la professione “con carattere di continuità” ed è possibile ipotizzare che alcune aree
dell'Italia siano caratterizzate da un grande numero di avvocati che esercitano la loro professione
7
senza questo carattere di continuità. Tuttavia, si rileva una forte incongruità tra i redditi dichiarati e
l'attività esercitata (Donnella, 2009) e, per questo motivo, il numero di avvocati iscritti all'Albo
potrebbe essere la proxy più vicina al numero reale di professionisti che erogano prestazioni sul
mercato dei servizi legali. Nella sezione successiva, l'autore propone il primo stadio delle
metodologia di Simar e Wilson, vale a dire il calcolo degli score di efficienza tecnica.
Figura 3
Mappatura dello scostamento tra numero di avvocati
iscritti all'Albo ed iscritti alla Cassa Forense (2011)
3. Primo stadio – Efficienza Giudiziaria
La letteratura economica propone due metodologie di analisi della produttività: la stima
econometrica delle funzioni di costo o di produzione e le tecniche di programmazione matematica.
I due approcci vengono identificati come metodi parametrici (Deterministic Frontier Analysis DFA; Stochastic Frontier Analysis - SFA) e non parametrici (Data Envelopment Analysis - DEA;
Free Disposal Hull - FDH). Le analisi di tipo parametrico richiedono l'esplicitazione a priori di una
funzione di produzione, mentre quelle di tipo non parametrico si caratterizzano per la possibilità di
determinare l'efficienza relativa di unità decisionali simili attraverso tecniche di programmazione
lineare che soddisfano le condizioni di convessità ed esclusione dell’origine degli assi poste
sull’unico isoquanto. Inoltre peculiarietà di tale metodologia è la possibilità di determinare
8
l'efficienza senza bisogno di specificare l'importanza relativa ai diversi fattori di produzione o la
distribuzione dell'efficienza. Pur essendo considerate più idonee al trattamento di insiemi di
produzione mutidimensionali rispetto a metodologie di tipo parametrico, i risultati dei metodi non
parametrici sono tuttavia oggettivi, in quanto non richiedono specificazioni a priori. Essendo metodi
deterministici, sono altresì sensibili alla presenza di valori anomali; non ammettono l'errore e quindi
i risultati potrebbero essere distorti poichè l'errore statistico e l'inefficienza vengono confusi, così
come l'ipotesi di convessità, di cui sopra, rappresenta un limite del modello.
L’indagine oggetto del presente lavoro propone l'analisi di efficienza dei Tribunali Ordinari
mediante la tecnica DEA che consente di disegnare, risolvendo problemi di ottimizzazione, una
frontiera efficiente, cioè una curva o una linea sulla quale vengono collocate le Decision
Making Units (DMUs) più efficienti (Charnes et al., 1978; Färe et al., 1996; Coelli et al.,
1998). In sintesi, è possibile misurare l’indicatore di performance dell’unità osservata in base
alla sua posizione rispetto alla frontiera (la distanza che separa ciascuna unità dalla sua
frontiera di produzione considerata come misura della sua inefficienza). L’idea alla base della
costruzione di detta frontiera è di capire quali Tribunali Ordinari siano efficienti rispetto agli
altri, osservando alcune variabili (input) come date. In linea con Simar e Wilson (2007),
successivamnte questi score di efficienza sono utilizzati per lo studio delle determinanti
dell'inefficienza.
Questa metodologia è stata ampiamente utilizzata nello studio dell'efficienza giudiziaria, sia nel
singolo stadio (analisi di efficienza) sia nel doppio (analisi delle determinanti dell'inefficienza).
Considerando il singolo stadio, Lewin et al. (1982) propongono uno studio dei distretti giudiziari
nel North Carolina (U.S.A.) mentre Kittelsen e Førsund (1992) propongono lo studio del sistema
giudiziario Norvegese; o ancora Chaparro e Jimenez (1996) il sistema spagnolo. Considerando il
doppio stadio, Deyneli (2012) e Schneider (2005) propongono la metodologia a due stadi per lo
studio delle determinanti dell'inefficienza, rispettivamente in uno studio comparativo Europeo e in
uno studio del sistema giudiziario tedesco. L'unico lavoro sul sistema giudiziario italiano con la
metdologia DEA ed applicando il doppio stadio è stato proposto da Castro e Guccio (2012).
L’approccio scelto è output-oriented (Daraio e Simar, 2007; Farrell, 1957): considera la
massimizzazione dell’output mantenendo costanti gli input e assumendo rendimenti di scala
variabili, VRS (Banker et al., 1984). 2
Il punteggio di efficienza tecnica (TEi) di ogni Decision Making Unit (DMU) è stimato risolvendo
il seguente problema di massimizzazione lineare (output-oriented DEA approach; Farrell, 1957):
2
Ovviamente quanto proposto è stata testato, così come suggerito da Simar e Wilson (2002), e possiamo
rigettare l'ipotesi nulla di Rendimenti di Scala Costanti.
9
Max z, z i
dato :
N1'   1
zy i  Y  0
- x i  X  0
0
TEi  zi
i  1,  , n
dove n è il numero di DMUs con 1 ≤ TEi ≤ +∞; mentre z è uno scalare > 1 e λ è un vettore di pesi
nx1 che permette la combinazione convessa di input e output. Infine, Y è la matrice degli output di
dimensione sxn e X è una matrice degli input, mentre N1 è un vettore unitario Nx1. I punteggi di
efficienza calcolati così come è stato illustrato possono assumere valori che vanno da 1 a + infinito
e devono essere interpretati nel seguente modo: le osservazioni, cioè i Tribunali Ordinari, che
ottengono un valore pari all’unità sono efficienti e si situano sulla frontiera, maggiore è il punteggio
ottenuto (punteggio > 1) e maggiore è l’inefficienza.
Ai fini del presente lavoro è stata stimata una frontiera produttiva (reference technology) per ogni
anno (dal 2005 al 2011), utilizzando i dati di 165 circondari (DMUs) e la loro attività svolta nella
giustizia civile per l’arco temporale considerato.3 Il modello proposto considera come output il
numero delle cause definite e come input il numero di casi sopravvenuti, il numero di casi pendenti
all'inizio di ogni anno e il numero di magistrati che operano nel comparto della giustizia civile. La
tabella che segue propone una statistica descrittiva di queste variabili.
Tabella 1
Statistica descrittiva degli input e output, Giustizia civile (2005-2011)
Variabile
Oss.
Media
Std. Dev.
Min
Max
Magistrati
1153
14,89
19,82
2
188
Casi pendenti
1153
16224,48
25156,28
675 186135
Casi sopravvenuti
1153
8695,52
12570,11
485
97745
Casi definiti con sentenza
1153
586,64
1003,80
30
9223
Casi definiti in altro modo
1153
613,74
894,95
31
7459
3
Il dataset proposto è bilanciato poiché sono disponibili per ogni anno le osservazioni di tutti i circondari, ad eccezione
di quello di Sassari per l’anno 2010 e 2011, per un numero complessivo di 1153 osservazioni anziché le 1155 attese.
10
Il dato relativo alla Magistratura è stato estratto dal database del Consiglio Superiore della
Magistratura (CSM), mentre il numero di casi definiti, sopravvenuti e pendenti è stato estratto dal
database del Ministero della Giustizia.
La figura che segue è una mappatura degli score di efficienza per circondario.
Figura 4
Mappatura per Circondario del punteggio medio di Efficienza Tecnica
Italia (2005 – 2011)
Si propone infine una tabella descrittiva, per Distretto di Corte di Appello, degli score di efficienza
rilevati. Come si può notare non vi sono outlier che potrebbero condizionare l’analisi finale, vale a
dire osservazioni anomale con score di efficienza distanti dal resto del campione disponibile.
Tabella 2
Statistica descrittiva score di efficienza per Distretto di Corte di Appello
Italia, Giustizia civile – valori medi 2005-11
Distretto
Ancona
Bari
Bologna
Brescia
Cagliari
Caltanissetta
Freq. osservazioni
49
28
63
35
42
28
Media TE score
1.094
1.193
1.091
1.086
1.223
1.278
11
Campobasso
Catania
Catanzaro
Firenze
Genova
L'Aquila
Lecce
Messina
Milano
Napoli
Palermo
Perugia
Potenza
Reggio Calabria
Roma
Salerno
Torino
Trento
Trieste
Venezia
21
35
56
70
49
56
21
28
77
56
42
28
28
21
63
28
119
21
35
56
1.263
1.307
1.373
1.122
1.110
1.168
1.151
1.296
1.097
1.176
1.220
1.150
1.300
1.243
1.190
1.279
1.067
1.011
1.082
1.118
Nella sezione successiva, si propone lo studio delle determinanti dell'inefficienza giudiziaria.
4. Secondo stadio – Determinanti dell’inefficienza giudiziaria
L’efficienza giudiziaria proposta da questo lavoro è intesa come l’abilità degli uffici giudiziari a
massimizzare il numero di cause definite con sentenza in un dato arco temporale, date le risorse a
disposizione (Magistratura) e considerato il carico di lavoro di competenza degli stessi, sia in
termini di flusso (sopravvenuti) sia in termini di stock (pendenti all'inizio di ogni anno). Questo
secondo stadio propone lo studio delle determinanti dell’inefficienza.
4.1 Dati
Il punteggio di efficienza tecnica ottenuto (TE) è la variabile dipendente del modello di regressione
proposto in questo secondo stadio; mentre le variabili esplicative utilizzate sono le seguenti:
 il numero di avvocati per 1.000 casi sopravvenuti e pendenti, tenendo conto sia dei professionisti
iscritti alla Cassa Forense sia di quelli iscritti all'Albo degli Avvocati;
 la macro area geografica (Nord Ovest, Nord Est, Centro, Sud, Isole), rappresentate da una
variabile dicotomica pari a 1 se il Circondario appartiene alla macro area di riferimento, 0
altrimenti;4
 popolazione redidente nel circondario, espressa per 1.000 abitanti;
4
La classificazione per macro aree è stata eseguita in base al livello NUTS 1 (Nomenclatura delle Unità Territoriali
Statistiche).
12
 la litigiosità, stimata come il rapporto tra domanda di giustizia sopravventua e popolazione
residente nel Circondario, espressa ogni 1.000 abitanti.
La domanda di giustizia tiene conto delle seguenti materie: Previdenza, Separazioni giudiziali,
Divorzi a firma congiunta, Divorzi giudiziali, Cognizione ordinaria, Lavoro pubblico, Lavoro non
pubblico, Altri, Fallimenti - istanze, Fallimenti, Esecuzioni mobiliari ed immobiliari, Concordati
preventivi, Separazioni consensuali e Procedimenti speciali. Nell'appendice sono riportate le
mappature per circondario della litigiosità per materia, rispetto alle diverse materie Circondario.
La tabella 3 presenta una statistica descrittiva delle variabili dipendenti e indipendenti utilizzate
nell'analisi.5 Il dataset proposto è bilanciato poiché sono disponibili per ogni anno le osservazioni di
tutti i circondari, ad eccezione di quello di Sassari per l’anno 2010 e 2011, per un numero
complessivo di 1153 osservazioni anziché le 1155 attese. Tuttavia, così come suggerito da Simar e
Wilson (2007), l'analisi prenderà in considerazione solo ed esclusivamente le DMUs inefficienti,
ossia i Tribunali Ordinari con un valore di efficienza maggiore di 1.6 È interessante rilevare come i
principali Tribunali metropolitani restano esclusi dall’analisi delle determinanti dell’inefficienza in
quanto sono sulla frontiera (Torino, Roma e Napoli).
Il modello proposto stabilirà quindi, a parità di litigiosità e dimensione del circondario, date le
variabili di contesto socio-economico, se il numero di avvocati (normalizzato per casi sopravvenuti)
condiziona le performance degli uffici giudiziari. Stabilirà pertanto se vi è una relazione (positiva
oppure negativa) tra l'avvocatura e l'offerta di giustizia civile.
Tabella 3
Statistica descrittiva variabili dipendenti e indipendenti - secondo stadio
Italia, Giustizia civile 2005-11
Variabile
Oss
Media
Std. Dev.
Min
Max
Punteggio di Efficienza Tecnica
1153
1.2344
0.2061
Popolazione (ogni 1.000 abitanti)
1153
361.0697
397.6833
Litigiosità (ogni 1.000 abitanti)
1153
3.6891
0.2955
2.1304
5.0875
Nord Ovest
1153
0.2428
0.4290
0.0000
1.0000
Nord Est
1153
0.1518
0.3590
0.0000
1.0000
Centro
1153
0.1821
0.3861
0.0000
1.0000
Sud
1153
0.2732
0.4458
0.0000
1.0000
Isole
Nr. Avvocati iscritti alla Cassa
(ogni 1.000 casi - workload)
Nr. Avvocati iscritti all’Albo
(ogni 1.000 casi - workload)
1153
0.1500
0.3573
0.0000
1.0000
1153
20.7770
6.7372
5.1827
54.8671
1153
28.1279
8.2210
8.6575
60.0063
1.0000
2.4691
20.6920 2761.4770
5
In tabella 1 dell'Appendice si mostra la correlazione tra le variabili (pairwise correlation).
Restano escluse dallo studio delle determinanti dell'inefficienza poiché sulla frontiera (TE score = 1) i Circondari di
Ancona, Bari, Mantova, Napoli, Roma, Rovereto, Torino, Tortona.
6
13
Il dato dell'avvocatura è stato estratto da La Previdenza Forense, Quadrimestrale della Cassa di
Previdenza e Assistenza Forense, e si riferisce al numero di avvocati iscritti all'Albo e iscritti alla
Cassa Forense all'inizio di ogni anno preso in esame.7 La popolazione è stata estratta dai dataset
dell'ISTAT a livello di ogni singolo comune e poi riaggregata a livello di Circondario, rispettando la
geografia giudiziaria pre-riforma. I dati sulla domanda di giustizia, come indicato in precedenza,
sono stati estratti dal database del Ministero della Giustizia.
Dobbiamo sottolineare che l'autore pone alla base del lavoro l'ipotesi che ogni professionista è
iscritto all'Albo e alla Cassa Forense là dove esercita l'attività, escludendo pertanto tutti quei casi in
cui un avvocato esercita in più studi legali. Si evidenzia comunque che i casi esclusi sono
comunque limitati.
La variabile popolazione, inserita tra le variabili esplicative, è una proxy in grado di cogliere la
dimensione del Circondario. Le 5 macro aree geografiche sono invece una buona proxy
dell'eterogeneità del campione osservato, cogliendo delle caratteristiche socio-economiche
rappresentative delle realtà territoriali analizzate. Quanto proposto è in linea con le mappature della
domanda di giustizia mostrate nella sezione precedente, da cui si evidenzia la relazione con l'area
geografica di appartenenza, come ad esempio nel caso dei divorzi e della previdenza (si veda
Appendice); oppure quanto evidenziato in figura 3, prendendo in esame l'avvocatura e la
propensione dei professionisti ad iscriversi sia all'Albo degli avvocati sia alla Cassa Forense.
4.2 Risultati
Il modello principale proposto, così come suggerito da Simar e Wilson (2007), è il Truncated
regression model (Tabella 4) applicando l'opzione Bootstrap con 200 repliche. Inoltre, al fine di
ottenere stime più robuste, è stato implementato un’ulteriore modello: la Multiple regression model
- panel data (Tabella 5).8
Nel caso della Truncated Regression Model, lo stimatore utilizzato è il metodo della massima
verosimiglianza (Maximum Likelihood Estimation - MLE), mentre nel caso del Multiple regression
model, l'estimatore utilizzato è il metodo dei minimi quadrati (Ordinary Least Squares - OLS). Nel
primo caso si considera l'intero campione di osservazioni (pooled sample), utilizzando però una
serie di variabili dicotomiche per tenere in considerazione il fattore temporale (una per ogni anno),
mentre nel secondo si considera l'evoluzione nel tempo delle DMUs (panel sample) e quindi non
sono considerate le variabili dicotomiche rappresentative dell'anno. Come suggerito in precedenza
l’idea di utilizzare il Truncated Regression Model è indicata da Simar e Wilson (2007) poiché lo
7
Il report fornisce i dati ogni due anni e, per questo motivo, è stato necessario stimare l'andamento tra i due anni
disponibili al fine di avere un dataset bilanciato.
8
Il software utilizzato per l’analisi ecometrica è STATA
14
stimatore adottato risulta essere quello più appropriato. Il secondo modello invece, in linea con
Ippoliti e Falavigna (2012) oppure Castro e Guccio (2012), fornisce l’opportunità di ottenere stime
più robuste e rafforzare i risultati raggiunti.
In entrambi i casi il modello viene valutato sia considerando il numero di avvocati iscritti alla Cassa
Forense sia il numero di avvocati iscritti all'Albo. L'approccio proposto, con modelli e variabili
diverse, renderà più robusta l'analisi e quindi più attendibili i risultati.
Tabella 4
Truncated Regression Model, Bootstrap option (200 repliche)
Italia - giustizia civile (2005-2011)
A
VARIABLES
Iscritti cassa al 01/01 (1000 workload)
eq1
B
sigma
eq1
sigma
0.123***
(0.00587)
-0.00228***
(0.000548)
-6.65e-05***
(1.66e-05)
0.0343
(0.0240)
-0.165***
(0.0123)
-0.165***
(0.0125)
-0.124***
(0.0136)
-0.0209
(0.0158)
-0.101***
(0.0157)
-0.136***
(0.0148)
0.0527***
(0.0193)
-0.139***
(0.0142)
-0.142***
(0.0144)
-0.107***
(0.0152)
1.323***
(0.0874)
0.124***
(0.00592)
979
979
-0.00388***
(0.000653)
Iscritti albo al 01/01 (1000 workload)
Popolazione (1000 abitanti)
Litigiosità (1000 abitanti)
Nord Ovest
Nord Est
Centro
Sud
Anno 2005
Anno 2006
Anno 2007
Anno 2008
Anno 2009
Anno 2010
Constante
Osservazioni
-5.89e-05***
(1.66e-05)
0.0264
(0.0212)
-0.140***
(0.0114)
-0.141***
(0.0129)
-0.107***
(0.0128)
-0.0216
(0.0149)
-0.106***
(0.0168)
-0.140***
(0.0148)
0.0502**
(0.0198)
-0.141***
(0.0148)
-0.144***
(0.0160)
-0.108***
(0.0164)
1.355***
(0.0750)
979
979
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
La macro area "Isole" e l'anno "2011".sono le variabili categoriche rispetto cui il modello è stimato
e, per motivi di multi-collinearità, non sono considerate (Suits, 1957). Le tabelle 5 mostra i risultati
del modello applicando l'opzione panel. In questo caso l'unica varabile categorica è la macro area
"Isole".
15
Tabella 5
Multiple Regression Model - panel data, Bootstrap option (200 repliche)
Italia - giustizia civile (2005-2011)
VARIABLES
Iscritti cassa al 01/01 (1000 workload)
A
TE score
-0.00227***
(0.000710)
Iscritti albo al 01/01 (1000 workload)
Popolazione (1000 abitanti)
Litigiosità (1000 abitanti)
Nord Ovest
Nord Est
Centro
Sud
Costante
Osservazioni
Numero di Tribunali Ordinari
B
TE score
-6.82e-05***
(1.46e-05)
0.0239
(0.0279)
-0.154***
(0.0128)
-0.151***
(0.0134)
-0.116***
(0.0140)
-0.0239
(0.0183)
1.257***
(0.101)
979
157
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
-0.00137**
(0.000599)
-7.22e-05***
(1.58e-05)
0.0277
(0.0268)
-0.169***
(0.0132)
-0.166***
(0.0124)
-0.126***
(0.0142)
-0.0232
(0.0195)
1.243***
(0.0945)
979
157
Quanto proposto è statisticamente significativo (Wald chi2 test) e la distribuzione dei residui è stata
verificata con risultati ottimi. Per quanto riguarda la correlazione tra variabili, la pairwise
correlation è stata testata sulle variabili indipendenti con valori accettabili. La parte di varianza
spiegata dal modello (R2), nel caso del Multiple Regression Model (Tabella 5) è ottima: il 59%
della variazione dello score di efficienza tecnica tra i tribunali ordinari è spiegato dal modello
proposto (i.e. between).
Come indicato nella sezione precedente, i punteggi di efficienza possono assumere valori che
vanno da 1 a + infinito e devono essere interpretati come il rapporto tra l'output dell’ufficio
teorico, cioè i Tribunali Ordinari collocati sulla frontiera e l'output dell’ufficio in esame. I
Tribunali Ordinari che ottengono un valore pari all’unità sono efficienti e si situano sulla
frontiera, mentre le osservazioni con un punteggio maggiore dell'unità possono migliorare le
loro performance adottando lo standard dell'ufficio teorico (il loro benchmark). La misura
dell'incremento percentuale di output che l’ufficio in esame potrebbe conseguire se adottasse gli
standard dell’ufficio teorico è data dal punteggio di efficienza sottratto 1. Questo significa che un
16
coefficiente negativo di una variabile indipendente migliora le performance dell'ufficio
giudiziario, poiché all'aumentare di quella variabile la DMU si avvicina alla frontiera, mentre
un coefficiente positivo peggiora le performance dell'ufficio giudiziario poiché si allontana
dalla frontiera. Questa è l'interpretazione che dovrà essere applicata nello studio delle
determinanti dell'inefficienza, vale a dire il coefficiente negativo/positivo indicherà la
percentuale di miglioramento/peggioramento del circondario dovuta alla variabile indipendente
presa in esame.
I modelli proposti nelle tabelle 4 e 5 sono coerenti tra loro e forniscono dei risultati estremamente
interessanti. A parità di domanda di giustizia, considerate le condizioni socio economiche della
macro area di origine e la dimensione dell'osservazione, si riscontra una relazione positiva tra il
numero degli avvocati e le performance dell'ufficio giudiziario. Un risultato reso robusto dal fatto
che è coerente considerando sia il numero di avvocati iscritti all'Albo sia il numero di avvocati
iscritti alla Cassa Forense. Inoltre, lo stesso risultato è rilevabile sia nel modello che tiene conto
dell'evoluzione temporale (tab. 4) sia in quello che non la considera (tab. 5). In entrambi i casi i
coefficienti sono statisticamente significativi (p-value<0.01). Nel modello proposto in tabella 4, a
parità di condizioni, l’aumento del numero di avvocati del 10% rispetto al valore medio indicato in
tabella 3 (rispettivamente 20.78 per la Cassa e 28.13 per l’Albo), determina l’incremento
percentuale dell’output dell’ufficio giudiziario pari a 1 (0.81% nel caso del numero di professionisti
iscritti alla Cassa Forense e del 0.64% nel caso del numero di avvocati iscritti all’Albo). Ne
consegue che raddoppiare il numero di professionisti può indurre un incremento dell’output pari al
8.06% (Cassa Forense) e 6.41% (Albo). Nel modello proposto in tabella 5, la variazione percentuale
che ne consegue è minore: raddoppiando il numero di professionisti si determina un incremento
dell’output pari al 4.72% e 3.85%. E’ interessante rilevare che in entrambi i modelli, l’incremento
dovuto alla variazione del numero di avvocati iscritti alla Cassa Forense è superiore all’impatto
determinato dalla variazione del numero di professionisti iscritti all’Albo.
Considerando la popolazione, possiamo affermare che vi è una relazione positiva tra la competenza
del Circondario, in termini di abitanti residenti, e il punteggio di efficienza tecnica
dell'osservazione. L'analisi suggerisce quindi che, a parità di condizioni, i circondari con una
dimensione maggiore sono gli uffici giudiziari con una performance migliore. Questo risultato
dovrebbe essere approfondito al fine di verificare se vi siano o meno delle economie di
specializzazione della magistratura, così come suggerito da Marchesi (2003).
17
Il modello, altresì, propone uno scenario ben chiaro sulle macro aree di riferimento, indicando nel
Sud Italia le macro aree meno efficienti; nonché l'assenza di relazioni statisticamente significative
tra score di efficienza e litigiosità in nessuno dei modelli proposti.
5. Conclusione
Lo studio qui proposto ha stimato l'efficienza dei Tribunali Ordinari Italiani (primo stadio) ed in
seguito ha testato l'ipotesi che il numero di professionisti sul mercato dei servizi legali sia in grado
di condizionare positivamente l'offerta di giustizia e quindi le performance degli uffici giudiziari
(secondo stadio). In base ai risultati rilevati, possiamo affermare che esiste una relazione positiva tra
avvocati ed efficienza giudiziaria e questo risultato non può che dare un ulteriore impulso al
processo di riforma della professione forense, già avviato nella XVI° legislatura, rimuovendo
ulteriori ulteriori possibili barriere all'entrata del mercato.
Dato il sistema di tariffe vigenti al momento dell'analisi, il numero dei professionisti può essere
considerato il punto chiave di questo risultato poichè solo una riduzione dei costi accessori delle
spese legali, quale ad esempio il numero di udienze necessarie per definire il caso, può garantire al
professionista la soppravivenza dello stesso sul mercato dei servizi legali ma, al tempo stesso,
contribuire all'efficienza giudiziaria. In altri termini, la competitività potrebbe ridurre i
comportamenti opportunistici dei professionisti volti a dilatare il tempo necessario per arrivare a
definire un caso e in questo modo migliorare le performance del Tribunale. Da questo punto di
vista, nonostante l'impatto positivo sulla domanda di giustizia ed il conseguente incremento della
litigiosità (Carmignani e Giacomelli, 2010; Felli et al., 2007), l'aumento del numero di
professionisti è auspicabile ed il legislatore non può che tenerne conto quale riforma a costo zero
per il miglioramento dell'offerta giudiziaria e del sistema nel suo complesso.
Tuttavia, se i dati fossero disponibili, è necessario sottolineare che ulteriori analisi dovrebbero
essere implementate al fine di raffforzare quanto proposto. Ulteriori studi dovrebbero essere rivolti
alla stima del costo di una causa legale e confermare quanto proposto, prendendo in esame quanto
suggerito dal modello, ossia la relazione negativa tra costo del servizio e numero di professionisti
sul mercato dei servisi legali. Ulteriore sviluppo, a conferma di quanto ipotizzato, potrebbe
interessare la relazione del tempo medio di definizione dei casi e l'impatto del numero dei
professionisti su questo fattore chiave dell'efficienza giudiziaria. E' plausibile ipotizzare che questi
ulteriori studi potranno rafforzare l'ipotesi quì proposta e dare ulteriore slancio alla riforma della
professione forense.
18
Infine, dobbiamo considerare l'ipotesi formulata in precedenza sull'iscrizione all'Albo e alla Cassa
Forense: ogni avvocato è iscritto là dove ha la sede la sua principale attività sul mercato dei servizi
legali. Ulteriori studi potrebbero prendere in esame altri indicatori del numero dei professionisti,
quali ad esempio le partite IVA e gli studi di settore, al fine di rafforzare l'ipotesi proposta.
Ringraziamenti
L’autore ringrazia la Scuola Nazionale dell’Amministrazione per la Borsa di Studio che ha reso
possibile lo studio qui proposto.
19
Appendice
Figura 1
Mappatura litigiosità media per Circondario
Separazioni consensuali (2005-11)
Figura 2
Mappatura litigiosità media per Circondario
Separazioni giudiziali (2005-11)
20
Figura 3
Mappatura litigiosità media per circondari
Divorzi a firma congiunta (2005-11)
Figura 4
Mappatura litigiosità media per Circondario,
Divorzi giudiziali (2005-11)
21
Figura 5
Mappatura litigiosità media per Circondario,
Cognizione ordinaria (2005-11)
Figura 6
Mappatura litigiosità media per Circondario,
Concordati preventivi (2005-11)
22
Figura 7
Mappatura litigiosità media per Circondario
Lavoro non pubblico (2005-11)
Figura 8
Mappatura litigiosità media per Circondario
Lavoro pubblico (2005-11)
23
Figura 9
Mappatura litigiosità media per Circondario
Previdenza (2005-11)
Figura 10
Mappatura litigiosità media per Circondario
Procedure speciali (2005-11)
24
Figura 11
Mappatura litigiosità media per Circondario
Esecuzioni mobiliari (2005-11)
Figura 12
Mappatura litigiosità media per Circondario
Esecuzioni immobiliari (2005-11)
25
Figura 13
Mappatura litigiosità media per Circondario
Fallimenti - Istanze (2005-11)
Figura 14
Mappatura litigiosità media per Circondario
Fallimenti (2005-11)
26
Tabella 1
Pairwise correlation
Variabile
Avvocati
(Albo)
Avvocati
(Cassa)
Litigiosità
Popolazione
Nord Ovest
Nord Est
Centro
Sud
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Avvocati
(Albo)
Avvocati
(Cassa)
Litigiosità
Popolazione
Nord Ovest
Nord Est
Centro
Sud
2005
2006
2007
2008
2009
2010
1
0.7728
(0.0000)
0.0340
(0.2879)
0.1849
(0.0000)
-0.1350
(0.0000)
0.0613
(0.0552)
-0.0722
(0.0239)
0.1666
(0.0000)
-0.1946
(0.0000)
-0.1222
(0.0001)
-0.0805
(0.0118)
0.0038
(0.9062)
0.0388
(0.2254)
0.1312
(0.0000)
1
-0.3005
(0.0000)
0.3154
(0.0000)
0.2107
(0.0000)
0.2975
(0.0000)
0.0387
(0.2264)
-0.2663
(0.0000)
-0.1841
(0.0000)
-0.1023
(0.0014)
-0.0605
(0.0585)
0.0124
(0.6994)
0.0251
(0.4327)
0.1133
(0.0004)
1
-0.0031
(0.9234)
-0.3691
(0.0000)
-0.2457
(0.0000)
0.0216
(0.4992)
0.5548
(0.0000)
-0.0498
(0.1193)
-0.0735
(0.0214)
-0.0082
(0.7974)
0.0454
(0.1556)
0.0767
(0.0164)
0.0263
(0.4105)
1
0.0275
(0.3899)
0.2567
(0.0000)
-0.0131
(0.6823)
-0.1714
(0.0000)
-0.0047
(0.8838)
0.0183
(0.5677)
-0.0032
(0.9209)
0.0217
(0.4965)
-0.0113
(0.7240)
-0.0048
(0.8807)
1
-0.2242
(0.0000)
-0.2482
(0.0000)
-0.3300
(0.0000)
0.0103
(0.7478)
0.0260
(0.4164)
0.0002
(0.9952)
0.0118
(0.7113)
-0.0105
(0.7426)
-0.0147
(0.6463)
1
-0.2030
(0.0000)
-0.2699
(0.0000)
0.0000
(0.9996)
-0.0068
(0.8315)
0.0055
(0.8640)
-0.0148
(0.6427)
-0.0018
(0.9539)
0.0089
(0.7818)
1
-0.2989
(0.0000)
0.0071
(0.8249)
-0.0140
(0.6603)
-0.0031
(0.9217)
0.0010
(0.9759)
0.0066
(0.8376)
0.0018
(0.9563)
1
-0.0153
(0.6318)
-0.0007
(0.9838)
0.0003
(0.9927)
-0.0007
(0.9838)
0.0068
(0.8326)
0.0040
(0.9011)
1
-0.1686
(0.0000)
-0.1706
(0.0000)
-0.1686
(0.0000)
-0.1657
(0.0000)
-0.1643
(0.0000)
1
-0.1699
(0.0000)
-0.1679
(0.0000)
-0.1651
(0.0000)
-0.1637
(0.0000)
1
-0.1699
(0.0000)
-0.1671
(0.0000)
-0.1657
(0.0000)
1
-0.1651
(0.0000)
-0.1637
(0.0000)
1
-0.1609
(0.0000)
(p-value in parentesi)
27
1
Bibliografia
Banker Raijiv D., Charnes Abraham and Cooper William W. (1984), “Some Models for Estimating
Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis", Management Science, 30, 9, pp.
1078-1092.
Carmignani, A., Giacomelli, S. (2010). Too many lawyers? Temi di discussione del Servizio Studi –
Banca d’Italia, Numero 745.
Castro, M.F.; Guccio, C. (2012). Searching for the source of technical inefficiency in Italian judicial
districts: an empirical investigation. European Journal of Law and Economics, DOI
10.1007/s10657-012-9329-0.
Chaparro, P. F., Jimenez, S. J. (1996). An assessment of the efficiency of Spanish courts using
DEA. Applied Economics, 28, 1391–1403.
Charnes Abraham, Cooper William W. and Rhodes Edwardo (1978), Measuring the Efficiency of
Decision Making Units, European Journal of Operational Research, 2, pp. 429-444.
Clemenz, G. and Gugler, K. (2000). Macroeconomic Development and Civil Litigation, European
Journal of Law and Economics 9: 215-230.
Coelli, T., Rao Prasada, D.S., Battese, G.E. (1998). An Introduction to Efficiency and Productivity
Analysis, Noerwell, Kluwer Academic Publishers.
Daraio C. and Simar L. (2007), Advanced Robust and Nonparametric Methods in Efficiency
Analysis: Methodology and Application, Berlin, Springer.
Deyneli, F. (2012). Analysis of relationship between efficiency of justice services and salaries of
judges with two-stage DEA method. European Journal of Law and Economics, 2012, Vol. 34(3):
477-493.
Donnella, D. (2009). Avvocati clandestini per la cassa. La Previdenza Forense, 2, pp. 168-171.
Färe, R., Grosskopf, S. (1996). Intertemporal Production Frontiers: With Dynamic DEA, Boston
Kluwer Academic Publishers.
Farrell Michael, J., 1957. The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal
Statistical Society 120 (3), 253–290.
Felli, L., Tria, G., Londono-Bedoya, D. and Solferino, N. (2007). The "Demand for Justice" in Italy:
Civil Litigation and the Judicial System, Padovano F. and Ricciuti R. (eds.), Italian Institutional
Reforms. A Public Choice Perspective, New York: Springer, pp. 155-177.
28
Ginsburg, T. and Hoetker, G. (2006). The Unreluctant Litigant? An Empirical Analysis of Japan's
Turn to Litigation, Journal of Legal Studies 35: 31-59.
Hansenn, F. (1999). The Effects of Judicial Institutions on Uncertainty and the Rate of Litigation:
The Election versus Appointment of State Judges, Journal of Legal Studies 28: 205-232.
Kittelsen, S. A. C., Førsund, F. R. (1992). Efficiency analysis of Norwegian district courts. The
Journal of Productivity Analysis, 3, 277–306.
Ippoliti, R., Falavigna, G. (2012). Efficiency of medical care industry: evidence from the Italian
regional system. European Journal of Operational Research, 217(2012), 643-652; DOI:
10.1016/j.ejor.2011.10.010
Lewin, A. L., Morey, R. C., Cook, T. C. (1982). Evaluating the administrative efficiency of courts.
Omega, 10, 401–411.
Marchesi, D. (2003). Litiganti, avvocati e magistrati: diritto ed economia del processo civile.
Bologna: Il mulino, 2003.
Pashigian B.P. (1977). The Market for Lawyers: The Determinants of the Demand for the Supply of
Lawyers. Journal of Law and Economics Vol. 20, No. 1 (Apr., 1977), pp. 53-85
Posner, R. (1997). Explaining the Variance in the Number of Tort Suits across U.S. States and
between the United States and England, Journal of Legal Studies 26: 477-489.
Schneider, M. R. (2005). Judicial career ıncentives and court performance: An Empirical study of
the German labour courts of appeal. European Journal of Law and Economics, 20, 127–144.
Simar, L., Wilson, P. W. (2007). Estimation and inference in two-stage, semi-parametric models of
production processes. Journal of Econometrics, 136, 321–364.
Yates, J., Creel Davis, B. and Glick, H. (2001). The Politics of Torts: Explaining Litigation Rates in
the American States, State Politics and Policy Quarterly 1: 127-143.
Yates, J., Tankersley, H. and Brace, P. (2009). Assessing the Impact of State Judicial Structures on
Citizen Litigiousness, Political Research Quarterly .
29
Recent working papers
The complete list of working papers is can be found at
http://polis.unipmn.it/index.php?cosa=ricerca,polis
*Economics Series
Q
**Political Theory and Law
ε
Al.Ex Series
Quaderni CIVIS
2013 n.207*
Roberto Ippoliti: Efficienza giudiziaria e mercato forense
2013 n.206*
Mario Ferrero: Extermination as a substitutefor assimilation or deportation: an
economic approach
2013 n.205*
Tiziana Caliman and Alberto Cassone: The choice to enrol in a small university:
A case study of Piemonte Orientale
2013 n.204*
Magnus Carlsson, Luca Fumarco and Dan-Olof Rooth: Artifactual evidence of
discrimination in correspondence studies? A replication of the Neumark method
2013 n.203** Daniel Bosioc et. al. (DRASD): OPAL – Osservatorio per le autonomie locali
N.2/2013
2013 n.202* Davide Ticchi, Thierry Verdier and Andrea Vindigni: Democracy, Dictatorship
and the Cultural Transmission of Political Values
2013 n.201** Giovanni Boggero et. al. (DRASD): OPAL – Osservatorio per le autonomie
locali N.1/2013
2013 n.200* Giovanna Garrone and Guido Ortona: The determinants of perceived overall
security
2012 n.199*
Gilles Saint-Paul, Davide Ticchi, Andrea Vindigni: A theory of political
entrenchment
2012 n.198*
Ugo Panizza and Andrea F. Presbitero: Public debt and economic growth: Is
there a causal effect?
2012 n.197ε
Matteo Migheli, Guido Ortona and Ferruccio Ponzano: Competition among
parties and power: An empirical analysis
2012 n.196*
Roberto Bombana and Carla Marchese: Designing Fees for Music Copyright
Holders in Radio Services
2012 n.195*
Roberto Ippoliti and Greta Falavigna: Pharmaceutical clinical research and
regulation: an impact evaluation of public policy
2011 n.194*
Elisa Rebessi: Diffusione dei luoghi di culto islamici e gestione delle
conflittualità. La moschea di via Urbino a Torino come studio di caso
2011 n.193*
Laura Priore: Il consumo di carne halal nei paesi europei: caratteristiche e
trasformazioni in atto
2011 n.192** Maurilio Guasco: L'emergere di una coscienza civile e sociale negli anni
dell'Unita' d'Italia
2011 n.191*
Melania Verde and Magalì Fia: Le risorse finanziarie e cognitive del sistema
universitario italiano. Uno sguardo d'insieme
2011 n.190ε
Gianna Lotito, Matteo Migheli and Guido Ortona: Is cooperation instinctive?
Evidence from the response times in a Public Goods Game
2011 n.189** Joerg Luther: Fundamental rights in Italy: Revised contributions 2009 for
“Fundamental rights in Europe and Northern America” (DFG-Research A.
Weber, Univers. Osnabrueck)
2011 n.188ε
Gianna Lotito, Matteo Migheli and Guido Ortona: An experimental inquiry into
the nature of relational goods
2011 n.187*
Greta Falavigna and Roberto Ippoliti: Data Envelopment Analysis e sistemi
sanitari regionali italiani
2011 n.186*
Angela Fraschini: Saracco e i problemi finanziari del Regno d'Italia
2011 n.185*
Davide La Torre, Simone Marsiglio, Fabio Privileggi: Fractals and
self-similarity in economics: the case of a stochastic two-sector growth model
2011 n.184*
Kristine Forslund, Lycia Lima and Ugo Panizza: The determinants of the
composition of public debt in developing and emerging market countries
2011 n.183*
Franco Amisano, Alberto Cassone and Carla Marchese: Trasporto pubblico
locale e aree a domanda di mobilità debole in Provincia di Alessandria