La mobilità estiva in costiera amalfitana

Stefano De Luca

La costiera amalfitana rappresenta un patrimonio naturalistico, culturale ed economico di immenso valore che va al di là dei semplici confini provinciali o regionali e che da sempre vede confrontarsi residenti, politici e ricercatori alla ricerca di strategie di crescita condivise e alla stesso tempo sostenibili. In tale contesto, una delle emergenze principali è rappresentata dai fenomeni di congestione che sistematicamente coinvolgono la viabilità ordinaria e che conducono, lungo l’arco dell’intera giornata, a prolungati blocchi della circolazione con danni per la qualità della vita dei residenti, dei turisti e impatti economici non trascurabili per tutti gli operatori economici.

Benché negli ultimi anni molti studi siano stati condotti, diverse ipotesi siano state vagliate e alcuni interventi siano stati realizzati, emerge chiaramente che le azioni per rendere sostenibili i quotidiani fenomeni di congestione devono essere individuati all’interno di strategie che combinino politiche di gestione dei flussi veicolari e della domanda di mobilità con interventi sulle caratteristiche infrastrutturali della Ss 163 e sulle caratteristiche dei veicoli che vi transitano.

Tra le citate strategie l’applicazione di mirate politiche di gestione della domanda di mobilità può rappresentare una soluzione efficace e allo stesso tempo economica. Come già evidenziato in recenti lavori (de Luca, 2002) le politiche di gestione della domanda possono articolarsi in politiche di incentivazione all’utilizzo di modi di trasporto alternativi all’auto e di disincentivazione all’uso di modi di trasporto individuali. Evidenze sperimentali e simulazioni modellistiche (de Luca e Papola, 2001) hanno evidenziato che solo mediante l’uso combinato di suddette politiche è possibile ottenere risultati socialmente accettabili e trasportisticamente efficaci. Penalizzare alcune modalità di trasporto, senza dare adeguate alternative, può essere una strategia dalle conseguenze socialmente ingiuste (segmenti di utenti cui si nega la possibilità di accedere al territorio), non necessariamente efficaci (gli utenti continuano a spostarsi nello stesso modo), poco condivise (l’utenza non comprende appieno politiche e non si adegua) e politicamente non convenienti.

Simulare politiche di intervento sulla domanda di mobilità richiede la simulazione del funzionamento del sistema di trasporto e, in particolare, dei comportamenti di viaggio degli utenti del sistema stesso. Un tale approccio, ormai consolidato nelle pratiche applicazioni in contesti urbani ed extra-urbani, si fonda sull’interpretazione dei comportamenti di mobilità come comportamenti di scelta e sull’applicazione di soluzioni modellistiche capaci di simulare le suddette scelte. Il presente contributo analizza i comportamenti di scelta degli utenti del sistema di trasporto della costiera amalfitana e propone due modelli di scelta del modo di trasporto per le due tipologie di utenti/turisti che si spostano all’interno della costiera: i turisti giornalieri e i turisti non giornalieri.

Attualmente le frontiere della ricerca nel campo della simulazione della domanda di mobilità si dividono in un filone prettamente teorico ed uno più applicativo. Il primo, è finalizzato all’approfondimento della teoria dell’utilità aleatoria e alla ricerca di paradigmi teorici alternativi, il secondo ha come obiettivo l’estensione di soluzioni modellistiche consolidate (modelli di utilità aleatoria) a campi applicativi non ancora investigati. In questo ultimo filone il presente lavoro propone soluzioni modellistiche a problematiche poco studiate dalla comunità scientifica, quali la simulazione di comportamenti di utenti non residenti all’interno dell’area di studio, la simulazione di comportamenti di categorie di utenti non usuale (turisti giornalieri e non giornalieri) e che si spostano per motivi molto diversi da quelli che si è soliti simulare in contesti normali. Il contributo, dopo una preliminare introduzione al paradigma interpretativo e teorico al problema della simulazione dei comportanti di scelta di viaggio, si articola nell’analisi dei modelli specificati per i turisti giornalieri e per i turisti non giornalieri.

Il presente lavoro si inserisce nell’ambito di uno studio che la Camera di commercio industria artigianato e agricoltura di Salerno (Cciaa) ha affidato al Dipartimento di Ingegneria civile dell’Università di Salerno, con l’obiettivo di individuare delle opzioni di riassetto a breve termine del sistema di trasporto collettivo su gomma a servizio della costiera amalfitana, verificando la eventualità di coinvolgimento del capitale di rischio.

Inquadramento teorico

Nella metà degli anni ’70, lo sviluppo delle città, l’introduzione di modi di trasporto innovativi e la necessità di regolamentare la crescita dei fenomeni di congestione, favorirono lo sviluppo di un approccio che tenesse esplicitamente conto del comportamento degli utenti di un sistema di trasporto. In questo contesto si inserisce il contributo determinante di Domencich e McFadden, i quali nel 1975, svilupparono un quadro di riferimento teorico del problema della simulazione delle scelte di viaggio, introducendo la teoria dell’utilità aleatoria.

La teoria dell’utilità aleatoria si fonda sull’estensione del paradigma interpretativo e teorico della teoria microeconomica del consumatore, ossia sull’analogia tra il comportamento di scelta di un consumatore chiamato a scegliere quale bene/i e quali quantità del bene/i acquistare, e il comportamento di scelta di un utente del sistema di trasporto chiamato a scegliere quale destinazione raggiungere e/o quale modo di trasporto utilizzare.

Se i è il generico consumatore (classe di consumatori omogenei), B il budget che ha a disposizione, {A, B, …, N} è l’insieme delle tipologie di beni tra cui può scegliere, {q_A, q_B, …, q_N} è l’insieme delle rispettive quantità che può acquistare, sia Q_j=Q_j{q_Aj, q_Bj, … q_Nj} la generica alternativa di scelta, ossia la combinazione di quantità di ciascun bene che l’utente può decidere di acquistare compatibilmente con il budget disponibile e sia Q l’insieme di tutte le possibili alternative. In questo contesto si ipotizza che il consumatore: (a) è in grado di individuare tutte le alternative disponibili, (b) associa a ciascun alternativa una utilità U_j, (c) adotta un meccanismo di scelta basato sul concetto di massimizzazione della utilità associata a ciascuna alternativa, (d) effettua scelte sempre consistenti e transitive tra loro (sempre la stessa scelta), infine, (e) poiché l’utilità associata a ciascuna alternativa non è nota all’analista, si ipotizza che essa possa essere stimata in funzione di variabili misurabili (attributi, p_j^k) opportunamente omogeneizzate tra loro: U_j=U_j (p_j¹, ... p_j^k, ... p_j^m). Una volta definite le variabili e i relativi coefficienti di omogeneizzazione (attività nota come calibrazione dei parametri del modello) è possibile associare alle singole alternative un valore di utilità e il problema può essere formulato come un problema di massimizzazione di una funzione obiettivo e risolto con metodi di programmazione matematica: ovvero Q^*=argmax f(U(q_1j, q_2j, … q_Nj)).

Tutte le suddette ipotesi e considerazioni possono essere facilmente estese ad un contesto trasportistico assumendo che: (I) i è il generico utente (classe di utenti) del sistema di trasporto; (II) B il budget che la classe i ha a disposizione (concetto spesso non utilizzato, si può interpretare in termini di massimo tempo di viaggio accettabile, massima distanza ovvero massimo costo monetario sopportabile); (III) le tipologie di beni tra cui scegliere sono le caratteristiche dello spostamento (e.g. {A, B, …, N} = {auto, bus, treno}); (IV) l’utente può acquistare una sola tipologia di bene (può scegliere una sola alternativa) e non è prevista la possibilità di acquistare diverse quantità di beni diversi, in quanto sono alternative auto-escludentesi; (V) la generica alternativa è il generico bene Q_j = j (e.g. auto) e l’insieme delle alternative (Q) coincide con il numero dei beni disponibili {auto, bus, treno}. A differenza di quanto visto per la più generale teoria del consumatore l’insieme delle alternative è finito, è facilmente identificabile (e.g. il numero dei modi di trasporto disponibili), non ha significato definire una funzione obiettivo e se l’analista fosse in grado di associare a ciascuna alternativa la vera utilità percepita da ogni utente j, la simulazione del comportamento di scelta si potrebbe ricondurre alla individuazione dell’alternativa di massima utilità (comportamento di scelta deterministico).

Benché quanto detto possa apparire un vantaggio, in realtà, rappresenta il maggiore limite all’applicabilità del modello a causa di numerose fonti di incertezza presenti nelle stesse ipotesi della teoria. Infatti:

a) l’analista non studia il comportamento di ogni singolo utente ma, per esigenze di praticità e applicabilità del modello, analizza i comportamenti di una classe di utenti che ipotizza omogenei e per quanto si possa individuare una classe di utenti omogenei ben difficilmente i comportamenti, a parità di condizioni, lo sono;

b) l’analista definisce a priori le alternative di scelta dell’utente e non è detto che coincidano con quelle realmente percepite come disponibili;

c) l’analista ipotizza quali attributi influenzano i comportamenti di scelta e non è detto che tutti gli utenti della classe in esame ne siano influenzati;

d) l’analista deve utilizzare attributi che siano facilmente ottenibili in fase di applicazione del modello ed è naturale che trascuri attributi significativi nel processo di scelta dell’utente;

e) l’analista deve utilizzare attributi che siano misurabili e/o riconducibili a valori numerici e, pertanto, commette errori di misura che possono condurre a valori degli attributi ben diversi da quelli percepiti dagli utenti;

f) l’analista non può tenere in conto nessun fenomeno di tipo emotivo e/o psicologico ed è noto che questi aspetti hanno un ruolo fondamentale nelle scelte di viaggio.

Alla luce delle suddette fonti di incertezza appare chiaro che se anche il generico utente si comportasse secondo le ipotesi alla base della teoria dell’utilità (associa l’utilità a ciascuna alternativa e sceglie secondo il principio di massimizzazione dell’utilità percepita), l’utilità che l’analista gli associa è ben lontana da quella l’utente realmente percepita. In un approccio prettamente deterministico la conseguenza immediata sarebbe l’impossibilità di interpretare e simulare i comportamenti di scelta osservati in virtù di possibili inconsistenze quali:

a) alternative con eguale utilità rendono indefinito il problema;

b) scelte non coerenti con i valori delle utilità associate;

c) scelte non coerenti tra utenti che si trovano in contesti trasportistici, socio-economici e territoriali simili, ossia a parità di utilità sistematica le scelte sono differenti.

Una soluzione al problema è rappresentata da un approccio probabilistico, ipotizzando che tutto ciò che non è osservabile/misurabile dall’analista è una caratteristica aleatoria del fenomeno, o meglio, sono le ipotesi di chi lo studia (legate alle ipotesi e approssimazioni della teoria) a indurre un’interpretazione del fenomeno come aleatorio. L’approccio probabilistico ipotizza l’utilità di ogni alternativa j relativa ad una classe di utenti i come una variabile aleatoria U_j, di media V_j, e per la quale sia nota la funzione di densità di probabilità congiunta f5f(U₁,...U_j,...,U_m). A questo punto il problema della scelta di una generica alternativa j può essere posto come la stima della probabilità che, assegnato l’insieme di scelta I, l’utilità U_j sia maggiore delle utilità di tutte le restanti alternative:

p[j/ I]=Pr[U_j>U_k] " k¹j; e con j, kÎI

Lo stesso problema può essere riformulato esprimendo l’utilità U_j come somma del suo valore medio V_j ed un’aliquota e_j nota come residuo aleatorio. Il valore medio, anche noto come utilità sistematica, è l’aliquota che l’analista è in grado di misurare e, solitamente, è espressa come combinazione lineare di attributi, X_jk, omogeneizzati da coefficienti, bjk. I residui aleatori rappresentano, invece, lo scostamento tra l’utilità associata dall’analista alla singola alternativa e l’utilità realmente percepita dall’utente; si tratta di variabili aleatorie a media nulla e con funzione di densità di probabilità congiunta nota. In particolare:

U_j =V_j + e_j = S_k b_jk × X_jk + e_j          " j Î I

Da cui le probabilità di scelta possono essere riformulate nella seguente maniera:

p [j/ I] = Pr[U_j>U_k] = Pr[V_j - V_k > e_k - e_j]              " k ¹ j; e con j, k Î I

e al variare delle ipotesi sulla f(e₁, ... e_m) è possibile stimare le probabilità di scelta e ottenere una vasta gamma di modelli di utilità aleatoria.

Come già detto in precedenza, la sistematizzazione e formalizzazione del paradigma teorico dell’utilità aleatoria applicato alla simulazione delle scelte di viaggio è introdotto da Domencich e McFadden nel 1975. Il lavoro unisce in un quadro teorico coerente la teoria microeconomica del consumatore, i modelli di utilità aleatoria utilizzati in psicologia (Thurnstone, 1927) e la teoria sui comportamenti di scelta (Luce, 1959). Alla stregua di Domencich e McFadden, Ben-Akiva e Lerman (1985) ripropongono un’ulteriore sistematizzazione alla luce di 10 anni di applicazioni e ricerca nel campo dei modelli di domanda. Interessanti evoluzioni sono rappresentate dai contributi di Ortuzar e Willumsen (1995) e Cascetta (2001). Il primo persegue un approccio più operativo, affrontando i modelli di domanda tanto da un’ottica non comportamentale, quanto dall’ottica comportamentale. Cascetta rivisita l’approccio comportamentale basato sulla teoria dell’utilità aleatoria e propone gli avanzamenti modellistici più recenti: il modello C-Logit per la scelta del percorso, il modello Cross-Nested Logit, L’Hybrid logit.

I modelli di scelta del modo di trasporto

Le finalità principali del presente studio sono tre:

1. identificare le variabili che influenzano i comportamenti di scelta del modo di trasporto dei turisti della costiera amalfitana;

2. implementare dei modelli di simulazione dei suddetti comportamenti;

3. effettuare delle analisi di elasticità al variare degli attributi di livello di servizio.

I citati obiettivi sono stati perseguiti specificando, calibrando e validando modelli di scelta del modo di trasporto per due tipologie di utenti: i turisti giornalieri e i turisti non giornalieri.

Al fine di modellizzare i comportamenti di scelta è stata condotta un’indagine motivazionale funzionale a conoscere le caratteristiche socio-economiche dell’utente-turista della costiera amalfitana e le caratteristiche dello spostamento. L’indagine, svolta nell’ambito dello studio finanziato dalla Cciaa di Salerno e finalizzato alla definizione e valutazione di scenari di intervento per un sistema integrato di trasporto collettivo a servizio della costiera amalfitana, è consistita in 2.500 interviste effettuate nelle possibili destinazioni dello spostamento (principali centri abitati e località balneari) in un giorno festivo di luglio (12 luglio 2003) e un giorno feriale di agosto (5 agosto 2003).

La specificazione dei modelli si è articolata nei seguenti quattro passaggi fondamentali:

1. definizione delle alternative di scelta – Solitamente si prendono in considerazione tutti i modi di trasporto disponibili e rilevanti ai fini dell’analisi. Tuttavia, benché i modi di trasporto disponibili siano 4 – auto, moto, vie del mare, autobus – (si trascurano alternative derivate come auto da passeggero e car-pool), nel caso in oggetto si è deciso di studiare la scelta tra il modo auto e il modo autobus. La scelta è stata indotta dalla impossibilità di simulare la disponibilità dell’alternativa moto e perché l’interesse è di studiare la disponibilità degli utenti auto a scegliere il modo autobus;

2. definizione dell’insieme di scelta – La definizione delle alternative è un problema particolarmente rilevante perché non tutti i modi di trasporto sono disponibili per tutti gli utenti e per ogni tipo di spostamento. Ciò può essere dovuto ad una oggettiva non disponibilità ovvero ad una soggettiva non percezione di un’alternativa. Per quanto ha riguardato la disponibilità oggettiva dell’auto, questa è nota per i turisti giornalieri una volta noti il possesso di patente e il numero di veicoli per famiglia. Per i turisti non giornalieri le due informazioni non implicano la disponibilità dell’autoveicolo e, pertanto, si è ipotizzato che l’utente ha disponibile l’auto se in possesso della patente e se entrato in costiera con l’automobile. Per la disponibilità del modo autobus (ovviamente per gli utenti che hanno dichiarato di non essersi spostati in autobus) è stata verificata l’esistenza di un servizio di trasporto collettivo tra l’origine e la destinazione dello spostamento e nell’orario dello spostamento;

3. definizione delle variabili – Sono state prese in considerazione le seguenti variabili:

a) variabili legate al sistema dell’offerta di trasporto, anche note come di livello di servizio, sono tutte quelle variabili che misurano la disutilità associata ad uno spostamento;

b) variabili caratteristiche del decisore, anche note come variabili socio-economiche, consentono di segmentare il campione di popolazione intervistato;

c) variabili caratteristiche dell’alternativa, anche note come costanti modali;

d) variabili caratteristiche dell’assetto territoriale che interpretano le caratteristiche dell’origine e/o della destinazione dello spostamento che possono influenzare la scelta dell’utente;

4. definizione della formulazione matematica del modello – Solitamente si intende la definizione della forma funzionale dell’utilità sistematica e la definizione della funzione di densità di probabilità dei residui aleatori (ej). Per quanto ha riguardato la forma funzionale dell’utilità sistematica, sono state sperimentate tanto la combinazione lineare di variabili (X_jk) mediante coefficienti di omogeneizzazione (bjk), quanto la combinazione lineare con trasformazione non lineare di tipo Box-Cox degli attributi di livello di servizio. Per quanto ha riguardato la funzione di densità di probabilità dei residui aleatori, non ponendosi problemi di correlazione tra due sole alternative, è possibile ipotizzare residui identicamente distribuiti o non identicamente distribuiti. Nel primo caso la scelta conduce ad una formulazione modellistica omoschedastica e al modello Logit binomiale, nel secondo caso ad una formulazione eteroschedastica e a due possibili modelli: Probit binomiale o Mixed-Logit. Tralasciando l’analisi di soluzioni eteroschedastiche a sviluppi futuri, in questo contributo sono stati specificati modelli di tipo Logit binomiale. Il suddetto modello ipotizza che i residui aleatori associati (ossia le utilità percepite) alle singole alternative sono identicamente e indipendentemente distribuiti secondo una variabile aleatoria di Gumbel, di media nulla e varianza (pq)²/6. Ne deriva che le utilità percepite delle alternative non sono correlate tra loro (nel caso di due alternative ciò non è un limite), hanno tutte la stessa varianza (modello omoschedastico) e la funzione di scelta si presenta nella seguente forma:

P_auto = 1 / [1 + exp(V_bus - V_auto)]

con V_bus e V_auto le utilità sistematiche delle singole alternative.

Il modello di scelta del modo di trasporto per i turisti giornalieri

Il turismo giornaliero è un turismo prettamente campano che si origina all’interno di quattro bacini principali: i comuni della costiera sorrentina, i comuni dell’agro nocerino sarnese, il Comune di Napoli e di Salerno. L’entrata in costiera  avviene con quattro modi di trasporto prevalenti: l’auto, l’autobus, la moto e le vie del mare. I risultati delle indagini evidenziano che i modi di trasporto più utilizzati sono quelli individuali che attraggono circa l’80% dell’utenza, con l’auto che assorbe circa il 50% e la moto che si attesta sul 30%. I servizi di trasporto collettivi si dividono la restante aliquota di domanda pressoché equamente: 11% autobus e 9% le vie del mare. Dalle suddette percentuali emerge una chiara preferenza verso soluzioni individuali che consentono una maggiore flessibilità di destinazione e di orario. Molto rilevante è il ruolo della moto che rappresenta la soluzione migliore per affrontare l’assenza di aree di sosta, per limitare i costi della sosta e per evitare i fenomeni di congestione. Benché minoritari, i turisti che ricorrono a servizi di tipo collettivo non possono essere trascurati e, comunque, rappresentano percentuali simili o superiori a quelle che solitamente è possibile osservare in spostamenti di tipo extra-urbano per motivi dello spostamento non sistematici. Sicuramente degna di nota è la percentuale d’uso delle vie del mare che, ancorché di recente introduzione, si affiancano al trasporto collettivo su gomma come un’alternativa di trasporto dal futuro molto promettente. È bene chiarire che in questo lavoro non sono stati considerati i turisti che entrano giornalmente con gli autobus turistici perché rappresentano un’aliquota di domanda che non sceglie un’alternativa modale ma un pacchetto turistico che prevede l’entrata in costiera con mezzi privati.

In un tale scenario si è deciso di privilegiare lo studio e la simulazione di un contesto di scelta a due modi di trasporto, auto e bus, trascurando il modo moto e le vie de mare (sono già allo studio modelli finalizzati a simulare anche le vie del mare e saranno oggetto di un prossimo lavoro).

Come già anticipato nell’introduzione è stato sviluppato un modello di scelta di tipo Logit binomiale, calibrato su 1.129 interviste e con funzioni di utilità specificate come combinazione lineare degli attributi riportati di seguito (Tabella 1).

V_auto = b₁×(C_m)^0.73 + b₂×T + b₃×catena

V_bus = b₁×(C_m)^0.73 + b₂×T + b₄×Gen + b₅×Età + b₆×ASA

Il modello ottenuto presenta coefficienti tutti statisticamente significativi e una capacità riproduttiva (pseudo-r2) pari a 0,43, in linea con quanto si è soliti riscontrare in applicazioni più consolidate.

Tre sono state le categorie di attributi significativi: attributi di livello di servizio (tempo e costo monetario di viaggio), attributi socio-economici (età e genere) e caratteristici dello spostamento (catena). Trasformazioni non lineari di tipo potenza e/o Box-Cox sono state sperimentate per gli attributi di livello di servizio, e solo per il costo monetario è risultata significativa la trasformazione potenza con esponente minore di 1 (0,73). Ne deriva che la disutilità associata ad uno specifico modo di trasporto cresce meno che linearmente al crescere del costo monetario (si veda in Figura 1 anche il confronto con costi lineari), a significare una percezione ridotta del costo monetario. Un tale fenomeno è facilmente comprensibile perché: il turista ha una maggiore propensione a spendere per motivi dello spostamento legati allo svago; la maggiore voce di spesa non è rappresentata dal costo di viaggio e, infine, la particolarità della destinazione può indurre a mettere in conto maggiori spese. Al di là di quelle che possono essere le motivazioni specifiche, un tale risultato sottolinea che politiche di disincentivazione dell’uso dell’auto basate unicamente sul costo monetario non possono che avere un impatto decrescente con l’entità della tariffa indotta.

Analizzando il valore del coefficiente del tempo di viaggio (-0,36) emerge che un’ora di viaggio equivale a circa 50 centesimi di euro (0,36 = 0,54 × (0,5)^0,73), ciò evidenzia che il tempo di spostamento assume un ruolo secondario rispetto a quelli che sono i costi monetari e, pertanto, non è una variabile discriminante nella scelta di uno dei due modi di trasporto disponibili. Il risultato, benché possa sembrare anomalo, è interpretabile alla luce dei ricorrenti e sistematici fenomeni di congestione che caratterizzano tanto le arterie di accesso alla costiera (statale sorrentina, valico di Chiunzi, valico di Agerola) quanto la stessa Ss 163 amalfitana. In un tale contesto, i tempi di viaggio sui due modi di trasporto si appiattiscono su valori molto simili, inoltre, il leggero vantaggio su cui l’auto può contare è nullo nel momento in cui si tengono in conto i tempi di ricerca della sosta.

Dalla significatività dei valori dei coefficienti (Tabella 1) degli attributi socio-economici emerge la necessità di segmentare l’utenza in funzione dell’età e del genere. L’età incide negativamente sull’utilità (-0,39) di scegliere l’autobus ed evidenzia il disagio degli utenti più anziani a usare un servizio di trasporto collettivo a basso comfort, irregolare per l’intenso traffico e con fermate posizionate su strada, spesso, senza pensiline. Il valore assunto dal coefficiente, comparato con i rispettivi coefficienti del tempo e costo di viaggio (Figura 1), consente di affermare che la disutilità di avere più di 65 anni (età = 6) equivale alla disutilità derivabile da circa 7 euro/6,5 ore di viaggio, ovvero, è come se il costo dell’autobus per un utente sessantenne fosse di 7 euro/6,5 ore superiore rispetto ad un utente di 20 anni (età = 0).

Fenomeno di segno opposto accade per la variabile genere, che evidenzia una maggiore propensione a scegliere l’autobus (-1,34) da parte di un utente donna. Ciò è rappresentativo di un disagio, spesso riscontrabile nella letteratura scientifica, verso i modi di trasporto individuali da parte dell’utenza femminile. Anche in questo caso si può monetizzare il fenomeno verificando dalla Figura 1 che la disutilità associata all’auto da una donna (-1,34) equivale ad una disutilità ottenibile solo con circa 3 euro/4 ore di viaggio.

Non si può trascurare, infine, il valore assunto dal coefficiente della variabile specifica dell’alternativa. Solitamente introdotta per simulare l’utilità/disutilità che l’utente associa ad un’alternativa e che l’analista non è in grado di misurare, il valore e il segno che essa assume evidenziano l’esistenza di fattori che non è possibile misurare e/o conoscere ma che influenzano i comportamenti di scelta degli utenti. Il valore del coefficiente, soprattutto se confrontato con i valori dei coefficienti del costo monetario e del tempo di viaggio, evidenzia che la disutilità non misurabile associata al modo autobus equivale alla disutilità ottenibile penalizzando lo stesso modo con circa 7 euro/7 ore di viaggio. Ciò consente di misurare l’inerzia degli utenti verso il modo autobus e fa comprendere l’attuale ripartizione modale: 80% auto, 20% autobus.

A valle delle precedenti considerazioni è stata condotta un’analisi di sensitività rispetto al tempo auto. Benché fosse già chiaro dal valore assunto dal coefficiente dell’attributo tempo di viaggio, i risultati proposti (Figura 2) evidenziano una bassa elasticità dei comportamenti di scelta verso variazioni del tempo di viaggio. Ipotizzando una diminuzione percentuale del tempo di viaggio fino al 50% in meno, emerge chiaramente che la percentuale d’uso del modo autobus aumenta del 2,4%. Tali risultati non devono sorprendere, in quanto il tipo di spostamento (extra-urbano), il motivo dello spostamento (svago/tempo libero), l’attuale organizzazione del servizio di trasporto collettivo e la consuetudine di spostarsi in auto dividendo le spese non consentono al modo autobus di essere competitivo con il modo auto.

Il modello di scelta del modo di trasporto per i turisti non giornalieri

Il turista non-giornaliero si muove all’interno della costiera amalfitana utilizzando 4 modi di trasporto: l’auto (58%), l’autobus (24%), moto (9%) e vie del mare (4%). A differenza dei turisti giornalieri il modo autobus è più utilizzato e più competitivo rispetto all’auto. Un tal fenomeno è comprensibile alla luce del buon servizio offerto dalla Sita e dalla Flavio Gioia (tra Amalfi e Positano) e alla luce delle tariffe orarie della sosta dell’auto adottate all’interno dei comuni della costiera, alla durata dei tempi di sosta e alle indubbie difficoltà di parcheggio che i turisti devono affrontare quale che sia la destinazione prescelta. Appare altresì chiaro che benché molti turisti non-giornalieri entrino in costiera con l’automobile, c’è una maggiore propensione nel non utilizzarla in spostamenti di tipo sistematico del tipo casa-mare, casa-acquisti.

Al fine di interpretare il fenomeno della scelta del modo di trasporto, come già proposto per i turisti giornalieri, è stata analizzata la scelta tra due soli modi di trasporto: auto e autobus. Anche in questo la decisione è stata dettata dalla esigenza di simulare le aliquote di utenti acquisibili dal mercato auto e dalla impossibilità di conoscere la disponibilità del modo di trasporto moto per tutti gli utenti che non hanno utilizzato la moto nello spostamento dichiarato nell’intervista.

In uno scenario di due soli modi di trasporto sono stati presi in considerazione solamente i turisti con la disponibilità di entrambe le alternative. L’automobile è stata ipotizzata disponibile per tutti gli utenti entrati in costiera con l’automobile e in possesso di patente. Per l’autobus è stata verificata la disponibilità del servizio per la destinazione (destinazioni se più di una) dello spostamento e nell’orario dello spostamento. Dalle 840 interviste disponibili si è, pertanto, giunti a 314 interviste le cui ripartizioni modali evidenziano un 71% di utenti che dichiarano di utilizzare il modo di trasporto auto, mentre un 29% il modo autobus. Le suddette percentuali evidenziano, ancora una volta, che con entrambi i modi disponibili l’aliquota di mercato del modo autobus è rilevante se comparata con le ripartizioni modali che si è soliti osservare in contesti urbani.

Come già proposto per i turisti giornalieri la formulazione matematica del modello di scelta è stata un Logit binomiale, l’utilità sistematica è stata esplicitata come combinazione lineare degli attributi schematizzati nella Tabella 2. Il modello ottenuto presenta coefficienti tutti statisticamente significativi e una capacità riproduttiva (pseudo-r2) pari a 0,22; i valori dei coefficienti sono riportati sempre nella stessa tabella.

V_auto = b₁×C_m + b₂×T + b₃×Redd + b₄×Gen + b₅×Età + b₆×AM_dest + b₇×Pos_dest + b₈×Pos_or + b₉×N_spost + b₁₀×catena + b₁₁×Asa

V_bus = b₁×C_m + b₂×T

Un primo risultato rilevante è rappresentato dai coefficienti degli attributi di livello di servizio (tempi e costi di viaggio) che assumono valori di un altro ordine di grandezza. Solitamente, al variare del motivo dello spostamento i rapporti tra il coefficiente del tempo di viaggio (espresso in ore) e del costo monetario (espresso in euro) sono compresi tra 1 e 10, nel caso in esame il rapporto è circa 84. Un tale risultato può essere interpretato alla luce delle tipologie di spostamento che sono oggetto di questo studio. I turisti non giornalieri, benché utilizzino mezzi motorizzati, non si allontanano significativamente dal comune in cui risiedono ma si spostano tra i comuni limitrofi, ciò comporta che la lunghezza spazio-temporale media degli spostamenti è piccola, quasi sempre inferiore ai 20 minuti. In questa ottica il tempo di viaggio nella percezione dell’utente non è misurato in ore ma in minuti, e il peso reciproco tra tempi e costi monetari dovrebbe essere condotto tra minuti di viaggio ed euro di costo. Non è un caso che trasformando l’attributo tempo di viaggio in minuti (Figura 3), il valore del coefficiente diventa 0,168, dello stesso ordine di grandezza del coefficiente del costo monetario. Riportando l’utilità del solo costo monetario in euro e dei tempi di viaggio in minuti, si può osservare entro intervalli realistici (1 minuto/euro e 20 minuti/euro) come si ottenga una più realistica rappresentazione della incidenza reciproca degli attributi di livello di servizio.

Un ruolo rilevante è rappresentato anche dagli attributi di natura socio-economica e territoriale. Tra gli attributi socio-economici emerge il ruolo del genere, dell’età, della classe di reddito. Analizzando i valori dei singoli coefficienti b, emerge che l’utilità percepita del modo auto è influenzata positivamente dal reddito, dal genere maschile e dall’avere un’età inferiore ai 30 anni. I risultati sono coerenti con le aspettative ed evidenziano la necessità di segmentare l’utenza per ottenere una soddisfacente simulazione del fenomeno. Alla stregua di quanto fatto per i turisti giornalieri e in base alla Figura 3 si può osservare quali valori di tempo di viaggio e costo monetario inducono la utilità (disutilità) derivante dalle variabili socio-economiche. La variabile genere induce un’utilità per il modo auto corrispondente ad un risparmio di 2,5 minuti o 3,5 euro, la variabile reddito un’utilità corrispondente a 2 minuti o 2 euro, la variabile età un’utilità corrispondente a 6 minuti o 8 euro.

Tra gli attributi di natura geografico-territoriale è interessante notare come il comune di origine e/o destinazione dello spostamento hanno un’incidenza non trascurabile. Avere come destinazione il Comune di Amalfi incrementa l’utilità del modo di trasporto auto (» 5 minuti e 6,5 euro), ciò è compatibile con la maggiore disponibilità di posti di sosta; lo stesso fenomeno può riscontrarsi se il Comune di Positano è la destinazione dello spostamento, in questo caso l’incidenza della destinazione è minore (0,12 vs 0,72). Se, invece, Positano è l’origine dello spostamento l’utilità del modo auto (0,92 » 6 minuti e 7 euro) aumenta, ciò può essere interpretato alla luce della particolare morfologia del Comune di Positano e alla luce dei servizi di trasporto collettivo esistenti che consentono unicamente il collegamento con Praiano e Conca dei Marini (centri minori) e con il Comune di Amalfi.

Accanto ai suddetti attributi è importante notare l’influenza della tipologia dello spostamento e, in particolare, se lo spostamento prevede più destinazioni in sequenza (catena). Il risultato, benché in prima analisi può sembrare controintuitivo, è coerente con la difficoltà di ricerca del parcheggio e con il pagamento della sosta (il biglietto dell’autobus permette un uso di più autobus all’interno di una fascia oraria oppure si pensi agli abbonamenti giornalieri), eventi ancor più penalizzanti del prendere più autobus in sequenza. Allo stesso modo è interessante evidenziare che al crescere del numero totale di spostamenti effettuati in un giorno da ciascun utente (attributo N_spost) l’utilità del modo auto aumenta. Il risultato è coerente con le attese e, oltre a sottolineare che i servizi di trasporto collettivo non garantiscono la stessa flessibilità dell’auto, rappresenta una chiara indicazione circa la necessità di garantire un servizio di tipo urbano, ossia, frequente ed equi-distribuito lungo l’arco della giornata.

Un’analisi a parte deve essere condotta per la costante modale (Asa). Il valore e il segno che assume (2,14 » 12 minuti e 17 euro) evidenziano che il modo di trasporto auto è caratterizzato da una rilevante disutilità non misurabile. In effetti il modo auto è fortemente influenzato da fenomeni difficili da misurare e che non coinvolgono il modo autobus, si pensi al tempo necessario a ricercare il parcheggio, alla necessità di parcheggiare spesso in aree ben lontane dalla destinazione desiderata e alla possibilità di non trovare proprio il parcheggio. Tutto ciò, se inserito in un contesto in cui gli utenti si spostano per rilassarsi o per svolgere attività connesse al buon andamento della vacanza, non può che penalizzare il modo auto rispetto all’alternativa autobus.

In conclusione, dall’analisi del modello specificato emerge (a) la necessità di segmentare l’utenza in funzione delle caratteristiche socio-economiche del turista, (b) la necessità di segmentare l’utenza in funzione dell’origine e la destinazione dello spostamento, (c) il ruolo marginale del costo monetario nei comportamenti di scelta e il peso che assume la variabile tempo di viaggio. Tutte le suddette considerazioni evidenziano che i comportamenti di scelta del modo di trasporto sono fortemente influenzati da attributi indipendenti dai servizi di trasporto offerti e dal tempo di viaggio. Possibili politiche di intervento a favore del trasporto collettivo devono orientarsi sulla riduzione dei tempi di spostamento più che su un incremento dei costi monetari dello spostamento in auto. Una riduzione dei tempi di spostamento può condurre a incrementi degli utenti autobus molto interessanti. A tal fine è stata condotta un’analisi di elasticità applicando il modello specificato agli utenti intervistati e riducendo il tempo di viaggio in autobus fino al 50% del tempo attuale. Dalla Figura 4 si può notare che le percentuali d’uso del modo di trasporto autobus aumentano mediamente del 3% per ogni (l’utilità sistematica è lineare) decremento del 10% dell’attuale tempo autobus.

Con una riduzione del 50% si potrebbe ottenere un incremento dell’uso del modo auto di circa il 15%. Emerge chiaramente che il fenomeno è caratterizzato da un’inusuale (rispetto ad altri contesti trasportistici di tipo urbano e/o extra-urbano) elasticità verso il tempo di viaggio. A tal fine non si può trascurare che l’aliquota di utenti/turisti non giornalieri cui applicare le suddette elasticità è circa il 40% del totale dei turisti non giornalieri della costiera, la restante parte non ha disponibile entrambe i modi di trasporto e, pertanto, non sceglie perché non ha alternative di scelta. Un’analisi simile è proposta per singolo comune di origine (Figura 5) e ipotizzando un decremento del tempo di viaggio in autobus di circa il 20%. A fronte di un generalizzato aumento (potenziale) del numero di utenti autobus, si passa a incrementi di circa il 4% per i Comuni di Atrani, Minori, Ravello, Scala, Tramonti, e a più interessanti incrementi del 7-8% per Furore, Cetara, Conca dei Marini, Positano, Praiano, fino a giungere a variazioni del 10% per i Comuni di Amalfi e Vietri sul Mare. I suddetti risultati sono molto significativi perché consentono di identificare quali origini dello spostamento sono più sensibili ad una velocizzazione dei servizi di trasporto collettivo.

Conclusioni e prospettive di ricerca

In questo lavoro è stato affrontato il problema della simulazione dei comportamenti di spostamento dei turisti della costiera amalfitana. La problematica ha una rilevanza tanto scientifica quanto applicativa. Da un punto di vista scientifico i modelli specificati, benché basati su consolidati approcci modellistici, affrontano problematiche spesso poco studiate in letteratura quali la simulazione di comportamenti di utenti non residenti all’interno dell’area di studio e la simulazione di comportamenti di categorie di utenti non usuale (turisti giornalieri e non giornalieri). Da un punto di vista applicativo i modelli implementati rappresentano un valido strumento per la simulazione di scenari di intervento sul sistema dell’offerta di trasporto della costiera amalfitana.

Perseguendo un approccio basato sulla teoria dell’utilità aleatoria, sono stati specificati, calibrati e validati due modelli di scelta del modo di trasporto per le due principali tipologie di utenti-turisti dell’area di studio: turisti giornalieri e turisti non giornalieri. I risultati ottenuti sono tutti statisticamente significativi e hanno consentito un’interpretazione del fenomeno mediante l’analisi dei valori dei coefficienti degli attributi del modello e mediante delle analisi di elasticità. Tre sono le principali conclusioni che possono essere dedotte:

1. la teoria dell’utilità aleatoria consente un’efficace simulazione dei comportamenti di scelta in contesti così specifici e diversi da quelli in cui è solitamente utilizzata. Ancora una volta emerge, nonostante i numerosi limiti delle ipotesi alla base della teoria, la grande flessibilità di questo approccio nell’interpretare e simulare i comportamenti di scelta degli utenti di un sistema di trasporto;

2. i risultati ottenuti per i turisti giornalieri evidenziano la importanza di segmentare l’utenza mediante l’introduzione di variabili socioeconomiche, la non linearità del costo monetario e, infine, la trascurabile incidenza dell’attributo tempo di viaggio che si traduce in una bassa elasticità a variazioni dello stesso;

3. i risultati ottenuti per i turisti non giornalieri, oltre alla rilevanza delle variabili socio-economiche, mettono in luce l’importanza delle origini e delle destinazioni dello spostamento, della tipologia degli spostamenti e la bassa incidenza del costo monetario. A differenza dei turisti giornalieri il tempo di viaggio è l’attributo che incide maggiormente sui comportamenti di scelta e su cui è utile intervenire per ottenere un incremento di utenza sul trasporto collettivo.

Alla luce di quanto proposto le prospettive di ricerca possono prevedere l’implementazione di modelli di scelta eteroschedastici, la calibrazione di modelli di scelta a tre alternative introducendo le vie del mare, delle analisi di elasticità su scenari con politiche di intervento realistiche.

Bibliografia

Ben Akiva M., Lerman S. (1985), Discrete choice analysis: theory and application to travel demand, MIT press, Cambridge, MA.

Cascetta E. (2001), Transportation systems engineering: theory and methods, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, The Netherlands.

de Luca S., Papola A. (2001), The evaluation of Travel demand management policies in the urban area of Naples, “Urban Transport and the Environment”, Lemnos, Grecia, WIT Press, pp.185-194. (ISBN: 1-85312-856-1)

de Luca S. (2002), Mobilità sostenibile per uno sviluppo sostenibile: la politica europea e strumenti di intervento, Area Vasta, 4.

Domencich T. A., McFadden D. (1975), Urban Travel Demand: a Behavioral Analysis, American Elsevier, New York.

Ortuzar J. D., Willumsen L.G. (1999) Modelling Transport (2nd edition), Wiley & Sons.