La montagna metodi e criteri di misura degli svantaggi relativi. Alcuni risultati

Transcript

1 La montagna metodi e criteri di misura degli svantaggi relativi Alcuni risultati 1

2 Le linee di ricerca Distribuzione gas Linea di ricerca Le determinanti dei differenziali di costo della montagna I caratteri delle aree di montagna Filiera del latte e tipicità delle produzioni Depurazione acque gestione rifiuti Trasporto pubblico locale (extraurbano) Servizi alla persona: Salute Prezzi del commercio al dettaglio UO responsabile Aosta Molise Trento Trento Trento Aosta Molise Aosta X X X 2

3 Il punto di partenza La ricerca parte dal prendere atto dell attuale effettivo assetto della montagna (modello di sviluppo), considerando le variabili che, dato tale modello, concorrono a determinare i costi differenziali; e si propone di quantificare i differenziali di costo. 3

4 Il carattere montano Altitudine media della popolazione Quota di popolazione in case sparse Densità Dislivello fra gli insediamenti nel territorio 4

5 La distribuzione del gas (l intero paese) Un analisi dei differenziali di produttività Dati 1996 su utenze, gas venduto, km di linee, n di occupati Indagine a livello di bacino (992 osservazioni) e di comune servito (4.542 osservazioni) Due modelli: Cobb Douglas ln(y ) = α 0 + αi ln( Fi ) + θ j ln( T j ) + ξh DOh + ε e Translog ln(y ) = α0 + + i j i i α ln( F γ ij i ln( F i i ) + )ln(t j j j θ ln(t j ) + ) + j j k ϑ jk i h ln(t β j ih ln( F )ln( F )ln(t k i h ) + ) + ξ DO h h + ε 5

6 Conclusioni La conformazione del territorio incide in maniera molto significativa sulla produttività. L analisi a livello territoriale più fine (i comuni) esalta ulteriormente l impatto delle variabili territoriali. 6

7 Livello comunale: La produttività passa da un fattore 1 (territorio non denso con popolazione dispersa) a un fattore 6,7 (territorio denso e popolazione concentrata in aree urbane) 300,0 250,0 200,0 150,0 Livello di bacini: Il range è da 1 a 3,4 100,0 50,0 0,0 Elevata DENSITA Bassa Bassa QCS Elevata 7

8 Il servizio raccolta rifiuti urbani Il caso del Trentino Due casi aziendali 8

9 Caso AMNU Verificare se il costo di raccolta per quintale (costo medio) dipende da: dispersione della popolazione da servire densità altitudine 9

10 costi unitari per tonnellata (euro) Figura 1 - Costi unitari raccolta rifiuti per quota di popolazione in case sparse Figura 2 - Costi unitari raccolta rifiuti e densità della popolazione 120, , ,0 100,0 80, , ,0 40, costi unitari per tonnellata (euro) = 24,27 + 2,03 * cs _pr01 R-Square = 0,92 10,0 20,0 30,0 40,0 costi unitari per tonnellata (euro) 60, , Figura 3 - Costi unitari raccolta rifiuti per altitudine media della popolazione 0,0 100,0 200,0 300, quota popolazione in case sparse 120, abitanti per kmq costi unitari per tonnellata (euro) 100,0 80,0 14 costi unitari per tonnellata (euro) = -8,94 + 0,08 * alt_media R-Square = 0, ,0 40, altitudine media della popolazione del comune 10

11 Conclusioni Due variabili territoriali sono decisive: l altitudine della popolazione da servire e la sua dispersione (percentuali elevate di popolazione in case sparse). Se si definisce montagna una realtà che abbia un valore delle due variabili pari alla media più una deviazione standard e, di converso, si definisce pianura una realtà che abbia valori delle variabili pari alla media meno una deviazione standard, si ottiene come risultato che: i costi per servire l ipotetico comune di montagna sarebbero pari a circa 2,4 volte quello necessario a servire l ipotetico comune di pianura 11

12 tempo unitario per cassonetto (monooperatore) Il caso ASIA tempo unitario per cassonetto (monooperatore) tempo unitario per cassonetto (monooperatore) = 5, ,00 * alt_media R-quadrato = 0,36 tempo unitario per cassonetto (monooperatore) = 0,82 + 0,26 * pcs_pt R-quadrato = 0, ,0 600,0 700,0 800,0 900,0 Altitudine media della popolazione del comune 4,0 8,0 12,0 16,0 Quota popolazione in case sparse Sintomaticamente. 12

13 Depurazione acque Il caso del Trentino Valori significativi delle principali variabili N Minimo Massimo Media Deviazio ne std. altitudine impianto (mslm) ,2 popolazione equivalente di progetto (AE) Abitanti Equivalenti effettivi al quota di utilizzo dell'impianto (%) 69 0,00 118,00 45,25 26,3 quota della popolazione in case sparse ,670 4,667 5,036 Costo per abitante equivalente effettivo (lire) (idem, senza Malga Laghetto e Viote)

14 ln(costo per ab. equiv. effettivo) = 14, ,38 * ln_aee R-quadrato = 0,67 ln(costo per ab. equiv. effettivo) = 14, ,87 * ln_quota_u R-quadrato = 0,46 ln(costo per ab. equiv. effettivo) 15,00 14,00 13,00 12,00 11, ln(costo per ab. equiv. effettivo) 15,00 14,00 13,00 12,00 11, ,00 4,00 6,00 8,00 10,00 ln(abitanti equivalenti effettivi) 2,00 3,00 4,00 5,00 ln(quota di utilizzo impianto) Analisi descrittiva 14

15 I risultati /1 Drivers di costo: Dimensione (Scala) Efficiente utilizzo Rel. inversa Costi medi per AEE Effetto indiretto Rel. inversa Rel. diretta Effetto diretto Territorio Altitudine Dispersione 15

16 I risultati / 2 I risultati della simulazione mettono in evidenza che i costi medi in un territorio di montagna (vedi definizioni precedenti) sono 2,45 volte più elevati rispetto ad un territorio di pianura. Poco meno del 30% di tale differenziale dipende da quello che si è chiamato effetto diretto; il restante 70% dipende dall effetto indiretto che le variabili territoriali hanno sui drivers di costo. 16

17 I risultati / 3 Se ipotizziamo inoltre che le dimensioni medie degli impianti in Montagna siano significativamente minori che in pianura, tale differenziale può ulteriormente accentuarsi fino ad un fattore 5/6 quello base. 17

18 in Valle d Aosta ln(costo medio per AEE) = 5, ,69 * ln_eff R-quadrato = 0,69 ln(costo medio per AEE) = 6, ,52 * ln_y R-quadrato = 0,53 ln(costo medio per AEE) 4, , ln(costo medio per AEE) 4, , , ,00 1, ,00 3,00 4,00 5,00 ln(quota di utilizzo del pote nziale) 7,00 8,00 9,00 10,00 11,00 ln(abitanti equivalenti effettivi) 18

19 Differenziali di costo e valorizzazione delle risorse territoriali nella produzione di latte in montagna 19

20 Il campione: Aziende di pianura 921 Aziende di montagna 953 (di cui: montagna alpina 759 montagna appenninica 194) Dati RICA (Rete di contabilità agraria) relativi al

21 Numeri indice dei costi espliciti e calcolati nelle diverse aree (collina/pianura = 100) montagna appenninica montagna alpina Montagna Collina / pianura costi calcolati Costi espliciti

22 Numeri indice dei costi totali nelle diverse aree (collina/pianura = 100) montagna appenninica 139 montagna alpina 180 Montagna 171 Collina / pianura

23 Rapporto ricavi/costi nelle differenti aree (ricavi al netto e al lordo dei premi su costi totali) montagna appenninica montagna alpina Montagna ricavo lordo premi su costi totali ricavi netto premi su costi totali Collina / pianura