I DATI DELLO SCENARIO

Per la sua funzione di valutazione delle politiche di intervento nel settore dei trasporti, il DSS  ha bisogno di previsioni a medio e lungo periodo per quanto riguarda una serie di variabili  utilizzate dai modelli di domanda. Nel resto del capitolo, il termine "scenario" sarà utilizzato  per  fare  riferimento  a  un  articolato  ma  allo  stesso  tempo  coerente  insieme  di  stime  di  previsione  relative  a  diverse  variabili  prodotte,  in  relazione  ad  un  insieme  di  ipotesi  o  aspettative, che a loro volta sono articolate ma coerenti.  

L'ipotesi,  che  viene  qui  descritta,  è  costituita  dalla  suddivisione  dello  scenario  in  tre  componenti:  

‐ lo  scenario  demografico.  Le  previsioni  demografiche  sono  necessarie  al  più  vasto  livello possibile di disaggregazione territoriale, in materia di:  

 numero di persone fisiche residenti; 

 distribuzione di tali individui in fasce di sesso ed età;  

 numero di famiglie residenti; 

 distribuzione  delle  famiglie  di  dimensione,  se  possibile,  referenziata  trasversalmente  (cross‐referenced)  con  distribuzioni  marginali  relative  alle  caratteristiche dei singoli membri della famiglia. 

‐  lo  scenario  socio‐economico.  Le  previsioni  disaggregate,  relative  alle  seguenti  variabili, sono necessarie allo stesso livello delle variabili dello scenario demografico:  

 la  distribuzione  dei  singoli  individui  attivi  (di  età  superiore  a  14)  per  tipo  di  attività  (alto  livello  di  occupazione,  basso  livello  di  occupazione,  studenti  universitari, altri individui attivi); 

 la distribuzione delle famiglie in fasce di reddito familiare; 

 il numero di lavoratori agricoli;  

 il numero di commercianti; 

 il numero di lavoratori in altri servizi;  

 il numero di posti letto in alloggi turistici. 

‐ lo  scenario  economico  regionale  (macro‐economico).  Per  lo  scenario  macroeconomico,  è  necessario  che  le  previsioni  siano  per  quanto  possibile  disaggregate  territorialmente  (sarebbe  auspicabile  almeno  a  livello  provinciale)  e  articolate attraverso la produzione di “branch”, in termini delle seguenti variabili:    prodotto interno lordo o, in alternativa, il valore aggiunto del costo dei fattori;    importazioni;   esportazioni;   consumo;    consumi collettivi;   investimenti.  La complessità dell’articolazione degli scenari necessari per la valutazione del sottosistema  temporale  del  DSS,  sicuramente  vincola  la  metodologia  che  può  essere  utilizzata  per  la  costruzione dei loro scenari, soprattutto se viene preso in considerazione ciò che segue: 

‐ le  possibili  interazioni  tra  i  diversi  fattori  demografici,  socio‐economici  e  delle  componenti macroeconomiche;  

‐ l’orizzonte temporale (20‐30 anni);  

‐ la maggiore articolazione territoriale (267 zone) necessaria per gli scenari.  

L’orizzonte  temporale  rappresenta  un  notevole  vincolo,  in  quanto  significa  escludere  una  semplice e più o meno lineare estrapolazione delle tendenze evolutive dei singoli fenomeni,  presupposto  che  la  coerenza  tra  i  vari  elementi  degli  scenari  in  termini  di  strutture  demografiche, socio‐economiche e macroeconomiche. 

La  generazione  di  scenari  integrati  di  lungo  periodo,  di  conseguenza,  richiede  un  dettaglio  del modello basato su ipotesi esplicite per quanto riguarda il comportamento dei principali  fenomeni economici e demografici, tenendo conto della loro interazione a livello territoriale. 

La  soluzione  adottata  consiste  nel  separare  il  problema  della  coerenza  dello  scenario  da  quello  della  sua  articolazione  territoriale;  di  conseguenza,  saranno  impiegate  due  distinte  procedure:  

‐ la  prima,  “generare”  valutazioni  demografiche,  sociali  ed  economiche,  che  siano  coerenti tra di loro su scala regionale;  

‐ la  seconda,  “spazializzare”  quelle  valutazioni,  tenendo  conto  delle  situazioni  topologiche e delle strutture economiche e demografiche che caratterizzano le varie  regioni.  

La  parte  della  procedura  volta  a  formalizzare  le  procedure  alternative  a  livello  regionale  dovrà  consistere  in  un  modello  ‐  più  esattamente,  di  una  serie  di  sotto‐modelli  che  sono  coordinati  tra  di loro  ‐  in  modo  da fornire  una serie  di  valutazioni  integrate e coerenti  per  ogni  regione  e  per  una  serie  di  anni,  nel  corso  del  periodo  di  previsioni,  in  materia  di  fenomeni demografici, socio‐economichi e macroeconomici.  

L’orizzonte  di  medio‐lungo  periodo  offre  il  vantaggio  di  rendere  gli  aspetti  delle  previsioni  che  sono  di  natura  ciclica,  irrilevanti,  sia  dal  punto  di  vista  più  delicato  a  breve  termine   dell'economia  reale,  che  dal  punto  di  vista  dell'economia  monetaria  in  senso  ampio  (flussi  finanziari, tassi di interesse, ecc.). 

Dato che, questo approccio prevede la tendenza a lungo termine degli aspetti dell'economia  reale prevalgono, la costruzione di scenari deve consistere nella formulazione di una serie di:  

‐ ipotesi  a  priori  circa  l'evoluzione  delle  fondamentali  risorse  del  sistema,  cioè  la  popolazione, il capitale e il progresso tecnico; 

‐ i  vincoli  di  coerenza  tra  le  risorse  e  il  loro  utilizzo,  tenendo  conto  delle  conoscenze  disponibili  sul  comportamento  della  popolazione  in  termini  di  consumo  e  di  lavoro,  sulle  tecniche  di  produzione  adottate  e  sulla  distribuzione  degli  scambi  l'interregionali. 

Figura 3.4.5 Rappresentazione dell’impiego dei dati dello scenario 

Ciò che segue è un quadro generale del modello proposto per la costruzione degli scenari,  con  una  descrizione  dei  principali  nessi  causali  tra  i  vari  blocchi  delle  componenti  del  modello stesso (figura 3.4.5): 

A) La popolazione rappresenta l' elemento di entrata (input) che è esogeno al modello,  nel  momento  in  cui  si  può  ragionevolmente  supporre  che  i  nessi  casuali  economia/popolazione ‐ che in effetti non possono essere ignorati ‐ hanno un ritardo  temporale  che  è  maggiore  del  nesso  inverso.  Per  quanto  riguarda  la  popolazione  viene  sviluppato  uno  speciale  multi‐modello  regionale  basato  sulle  disponibilità  dei  dati annuali disaggregati per sesso, età e regione.  

B)  Data la popolazione, sarà possibile stimare, con un ragionevole grado di affidabilità,  l'evoluzione  della  dimensione  media  del  nucleo  familiare  e,  sulla  base  di  questo,  la  distribuzione delle famiglie per numero di membri.  

C)  Dalla popolazione ‐ aggregata, o tenendo conto della sua struttura demografica ‐ può  essere ottenuta una stima, a parità di reddito, dei consumi regionali disaggregati per  settore di produzione.  

D) L'output  del  punto  C)  costituisce  il  principale  input  per  una  tabella  multi‐regionale  intersettoriale (che è stata attuata nel DSS nel contesto della procedura per la stima  Occupazione Distribuzione delle  famiglie per reddito  Reddito  Modelli I/O Multiregionali Consumi finali Domanda esterna.  Formazione del capitale  Distribuzione delle  famiglie per numero  Dimensione delle famiglie  Popolazione Valore aggiunto regionale  (per settore produttivo)  Produttività 

della domanda di merci), che costituisce il nucleo del modello integrato proposto. Gli  altri input per la tavola I/O, cioè la domanda esterna e la formazione del capitale, può  provenire  da  alternative,  formulazioni  esogene  o  da  una  modellizzazione  endogena  più articolata (come la registrazione del capitale sociale nelle funzioni di produzione).  

E) La  soluzione  della  tabella  I/O  fornisce  il  valore  aggiunto  multi‐settoriale  e  multi‐  regionale  da  cui  il  reddito  regionale  può  essere  dedotto.  Tali  redditi,  a  loro  volta,  hanno  un  effetto  retroattivo  (con  debiti  tempi  di  ritardo,  in  modo  da  evitare  eccessiva  simultaneità  nelle  relazioni,  le  quali  probabilmente  rendono  il  modello  di  per sé troppo instabile) sulla determinazione del consumo finale regionale.  

F) Da  una  conoscenza  del  livello  di  reddito  regionale,  il  numero  delle  famiglie  e  della  loro  distribuzione  per  numero  di  membri,  viene  utilizzato  per  rendere  plausibili  le  stime della distribuzione quantitativa del reddito per famiglia.  

G) Dato il valore aggiunto del settore, una formulazione esogena di una ipotesi circa la  crescita  di  produttività  generale  nel  sistema  ‐  accompagnata,  in  un  quadro  più  articolato,  dalla  conoscenza  dalla  distribuzione  regionale  e  settoriale  del  livello  di  produttività  e  da  un’ipotesi  circa  l'evoluzione  dello  stesso  ‐  permette  di  ottenere  l'evoluzione dell’occupazione disaggregata per settore e per regione.  

H) A  questo  punto,  il  modello  può  essere  reso  consistente  ottenendo  e  mantenendo  sotto controllo una serie di indicatori di specifici tassi di attività e di disoccupazione  per  regione,  in  modo  da  ottenere  una  plausibile  progressione  del  modello  di  produzione.  Questo  approccio  generale  può  essere  esteso  ad  altri  parametri  (ad  esempio, tendenze del consumo medio, ecc) per i quali nel DSS non vengono messi a  punto modelli espliciti non sono in programma. 

Una volta che le previsioni a lungo termine sono state effettuate per le 20 regioni e per le  variabili  sopra  citate,  nella  fase  successiva  le  previsioni  vengono  riportate  a  livello  sub‐ regionale.  

Per  la  “spazializzazione”  dei  dati  regionali,  sono  stati  presi  in  considerazione  due  gruppi  distinti di variabili. Per le variabili utilizzate nei modelli di domanda di trasporto passeggeri,  la disaggregazione territoriale passa al livello delle 267 zone di traffico adottate per stimare 

la  domanda.  Per  le  variabili  utilizzate  nei  modelli  di  domanda  di  trasporto  merci,  la  disaggregazione  territoriale  passa  a  livello  provinciale.  Alcuni  metodi  di  “spazializzazione”  privilegiano  le  relazioni  esistenti  fra  le  variabili  oggetto  non  osservate  e  le  altre  variabili  legate  alle  precedenti  (variabili  ausiliarie),  per  le  quali  sono  disponibili  osservazioni  disaggregate territorialmente (metodi di regressività).  

Il  caso  in  esame  si  riferisce  ai  fenomeni  sociali  ed  economici  che,  come  è  noto,  sono  caratterizzati da una forte discontinuità territoriale. In questo senso, l'influenza delle variabili  ausiliarie tende con ogni probabilità a predominare per quanto riguarda l'aspetto puramente  topologico. Per questo motivo si utilizzano principalmente metodi di tipo regressivo.  

In  fase  di  simulazione,  l'utente  sarà  in  grado  di  selezionare  lo  scenario  di  lavoro  che  corrisponde a precise ipotesi sulle tendenze evolutive dei macro‐fenomeni di cui sopra. Nel  DSS viene identificato un insieme ridotto di "ipotesi di base" (costituito da una combinazione  di ipotesi relative ai singoli macro‐fenomeni). Ognuna di queste "ipotesi di base" può essere  associata ai risultati del corrispondente modello di simulazione. I risultati vengono prodotti  su una scala temporale di 25 anni e vengono resi disponibili a intervalli di cinque anni.  

Ogni  serie  di  variabili  che  si  rivela  essere  associata  a  ciascuna  delle  precedenti  simulazioni  rappresenta  uno  specifico  scenario  demografico  e  socio‐economico.  Ciascuno  degli  scenari  prodotti in questo modo, pertanto, è reso disponibile all’interno del DSS come un insieme di  dati  di  previsione,  ad  intervalli  temporali  di  cinque  anni, corrispondenti  ad  una  "  ipotesi  di  base " che è stata definita a priori.