AIPCR/PIARC. COMITATO INTERNAZIONALE C4 Interurban Roads and Integrated Transport

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1 AIPCR/PIARC COMITATO INTERNAZIONALE C4 Interurban Roads and Integrated Transport SOTTOCOMITATO WG1 Multimodal Organization and Global Impacts of the Transport System Relations between transport/network data and national/regional indicators. Integrazione di dati statistici e proposta di prime correlazioni Prof. P. Colonna Ing. A. Fonzone HAVANA CUBA NOVEMBRE 2000

2 OBIETTIVI Il presente lavoro si pone tre obiettivi: primo, proporre alcune riflessioni su possibili indicatori, da utilizzarsi per definire il livello di offerta trasportistica di una determinata regione e per indirizzare la pianificazione territoriale. Secondo, integrare i dati sui sistemi di trasporto multimodale (grandezza totale e distribuzione), riportati da Boltze [1], tramite il raffronto con indicatori economici senz altro influenti sulla qualità e la quantità dell offerta trasportistica ed indicatori delle telecomunicazioni utili per valutare sia l importanza delle relazioni, sia il livello tecnologico raggiunto da un Paese. Infine, considerando i risultati di Schafer e Victor [2] sulla linearità della relazione tra il reddito medio pro capite e il volume di traffico pro capite, e quelli di Marchetti [3] sulla proporzionalità tra indici dei trasporti e delle telecomunicazioni, si indagherà su eventuali analoghe relazioni per le infrastrutture, ricavandone dei suggerimenti sulle driving forces del problema. GLI INDICATORI DELL OFFERTA TRASPORTISTICA Il concetto di indicatore La nozione di indicatore differisce da quella di indice, perché l indicatore non è appena un numero che misura solo un elemento all interno di un fenomeno, ma è uno strumento capace di mostrare le linee evolutive di una certa situazione, anche a scapito della precisione o del rigore. Un indicatore deve possedere alcune caratteristiche: deve essere rilevante, ossia valutare un processo interessante da conoscere; deve essere affidabile, in altre parole rispecchiare la situazione reale; deve essere tempestivo, vale a dire fornire indicazioni in tempo utile per l intervento; il loro insieme, infine, deve essere esaustivo, cioè descrivere tutti i fattori noti dell evento studiato. Nel caso specifico, la valutazione del livello dell offerta trasportistica in una Nazione deve essere valutato a partire non solo da grandezze proprie della rete di trasporto, ma anche da dati territoriali; solo il paragone tra questi due tipi di informazione, infatti, può fornire le indicazioni sintetiche indispensabili per il giudizio sullo status quo e, quindi, per una pianificazione economica ed infrastrutturale avveduta ed efficace [4]. 1

3 Le grandezze trasportistiche In questa relazione, ci occuperemo prevalentemente delle infrastrutture lineari, la cui completa definizione richiede la conoscenza di almeno tre parametri: (1) l estensione chilometrica (2) la capacità possibile (3) lo stato di manutenzione. L estensione chilometrica rappresenta un dato di immediata lettura, abbastanza conosciuto e facile da trattare, perché è possibile sommare tra loro anche i valori relativi a strutture fisicamente diverse, quali nel seguito autostrade, strade, ferrovie ed oleodotti. Le informazioni così ottenute, però, sono piuttosto incomplete, perché non esprimono un giudizio sulla mobilità effettivamente servita; sono necessarie, perciò, indicazioni sulla capacità, per tenere in conto la qualità delle strutture analizzate. In questo caso, nasce il problema di ragguagliare il traffico stradale e ferroviario con la portata degli oleodotti; probabilmente, si potrebbe introdurre una grandezza simile all unità di traffico, utilizzata per il trasporto aereo (1TU = 1 passeggero o 100 kg di merce trattata). La conoscenza dello stato di manutenzione è necessaria per tenere in conto i cambiamenti rispetto alla capacità di progetto, indotti dall utilizzo; poiché lo stato di manutenzione è funzione del numero e della frequenza degli interventi, sono queste le grandezze da monitorare e da combinare per avere un indice significativo. Le grandezze territoriali A nostro avviso, tra le grandezze geografiche che, in generale, concorrono a definire il livello dell offerta trasportistica, le principali sono: (1) la superficie totale (2) la superficie corretta (3) la popolazione (4) il Global Domestic Product (5) il numero di telefoni e di allacciamenti ad INTERNET L introduzione del parametro superficie corretta è necessaria per tenere in conto l esistenza di aree non antropizzate, in cui la presenza dell uomo e delle sue attività è così ridotta da rendere pressoché inutile la presenza di infrastrutture di trasporto. L implementazione del concetto è subordinata all individuazione di grandezze che misurino l antropizzazione di una regione e dei relativi valori soglia; il primo dei due problemi potrebbe essere risolto incrociando i dati relativi alla 2

4 densità abitativa (people/sq km) con quelli del consumo energetico annuo per unità di area (tep annue medie/sq km): infatti, l informazione sulle localizzazioni abitative fornite dalla prima grandezza, non considerando le localizzazioni produttive, ha bisogno di essere integrata con qualcosa che, in generale, indichi la presenza umana sul territorio. L indicatore tecnologico il numero di telefoni e di allacciamenti ad INTERNET ha una doppia utilità: da un lato misura il livello tecnologico, dall altro stima la necessità di comunicazioni e, perciò, l estensione delle relazioni presenti in un Paese. I DATI STATISTICI DISPONIBILI I dati riportati di seguito attingono a due fonti: quelli trasportistici, gli stessi citati da Boltze e qui riferiti per completezza, provengono da uno studio del Bureau of Transportation Statistics [5], gli altri appartengono al Global Development Network Growth Database [6] della World Bank; l anno considerato è il 1995, perché a quest anno sono riferiti i dati sui sistemi di trasporto. Sono considerati anche i Paesi, le cui serie sono incomplete, per segnalare le urgenze della ricerca. La tabella 1 riporta i dati generali relativi a ciascuna nazione, la tabella 2 i dati trasportistici, le tabelle 3 e 4 gli indicatori delle varie modalità di trasporto rispetto al GDP e al numero di telefoni ogni 1000 persone. In figura 1 e 2, per i Paesi le cui serie di dati sono complete, si rappresentano i rapporti tra la lunghezza delle varie infrastrutture lineari di trasporto (in km) e, rispettivamente il GDP (in miliardi di $) e il numero di telefoni (in migliaia). Come si può notare, anche rispetto al numero esiguo di parametri individuati nella sezione precedente, si segnala una grave mancanza di dati basilari, tra cui quelli sulla capacità, la superficie corretta, l indicatore della manutenzione e il numero di abbonati INTERNET; tali carenze rendono difficile e, in alcuni casi, poco attendibile il riscontro delle relazioni tra il livello dell infrastruttura di trasporto e le caratteristiche socio-economiche del territorio. PRIME CORRELAZIONI Le analisi compiute Si sono analizzate le relazioni tra l estensione totale della rete dei trasporti (E [km]) e la popolazione (P [abitanti]), il GDP ($ [current international $]), la superficie totale (TA [sq km]) ed il numero di telefoni (Te) delle nazioni, per le quali esistono serie complete. Per mezzo del 3

5 programma Microsoft Excel 2000, si sono studiati il coefficiente di correlazione e le possibili linee di tendenza, calcolando il coefficiente di adattamento R 2 per i casi di curva lineare, di equazione y=m*x+b curva logaritmica, di equazione y=c*lnx+b curva potenza, di equazione y=c*x b curva esponenziale, di equazione y=c*e bx I grafici riportano le curve che meglio interpolano i dati; per la leggibilità della rappresentazione, all occorrenza è stata usata la scala logaritmica per gli assi. I risultati Lo studio evidenzia una scarsa correlazione (0,392) tra popolazione e trasporto; il legame non è sicuramente di tipo lineare (R 2 =0,154), né è possibile individuare, tra le equazioni studiate, una che interpreti in maniera accettabile il legame esistente (R 2 max=0,516). Ciò vuol dire che non è la popolazione tout court a definire lo stato delle infrastrutture dei trasporti di un Paese, ma il ruolo principale è interpretato dal livello economico e sociale (come di seguito sottolineato) che la popolazione ha raggiunto. La linearità, riscontrata da Schafer e Victor, tra la mobilità individuale ed il reddito medio pro capite si traduce nella linearità tra lunghezza totale della rete e GDP; ciò, probabilmente, indica che la crescita del reddito annuo rende accessibili mezzi di trasporto più veloci e, perciò, a parità di tempo dedicato agli spostamenti (tra 1,0 e 1,5 ore/giorno) produce una maggiore mobilità (in termini di km/passeggero), soddisfatta con un incremento della rete disponibile. Questa interpretazione sarebbe definitivamente confermata, se i dati relativi alla mobilità indicassero una crescita proporzionale ad E. Nella distribuzione spaziale dei dati a nostra disposizione, sembra trovare una convalida anche quanto scoperto da Marchetti, analizzando le serie storiche della Francia: i trasporti crescono in misura direttamente proporzionale alle telecomunicazioni. In questo caso, però, l assenza di dati riguardo ad INTERNET non rende possibile un analisi corretta del fenomeno, in quanto, tra le varie orme di comunicazione a distanza, solo il web rende realmente disgiungibili i concetti di accessibilità e mobilità (vedi, ad esempio, Shen [7]). I bassi valori dei coefficienti di adattamento, trovati per la relazione E TA (R 2 max=0,365), può essere letta come la conferma di quanto prima esposto sulla necessità di considerare, per ciascuna Nazione, la superficie sufficientemente antropizzata e non semplicemente la superficie totale. 4

6 OSSERVAZIONI FINALI La prima nota riguarda la penuria di dati; abbiamo riscontrato due problemi: da un lato, le statistiche sinora compilate mancano di alcune informazioni, che, invece, sembrano essere fondamentali (capacità, manutenzione, collegamenti ad INTERNET); dall altro, anche rispetto alle grandezze considerate, esistono poche Nazioni con dati completi. Ciò causa una ridotta possibilità di interpretazione dei fenomeni legati al livello dell offerta trasportistica e la necessità di ricorrere ad aggregazioni di dati che, forse, sarebbe più utile considerare separatamene: se il trasporto è una causa/conseguenza del livello sociale ed economico di una Nazione, le relazioni trovate mettendo insieme Paesi con milieux totalmente differenti (come siamo stati costretti a fare nelle correlazioni su esposte, per disporre di serie significative) possono fornire indicazioni qualitative sui fenomeni analizzati, ma non dati quantitativi attendibili per la pianificazione. La disponibilità di dati trasportistici solo per l anno 1995 ci ha impedito di studiare l evoluzione storica dei rapporti tra le infrastrutture e gli altri dati territoriali; sembra però importante poter disporre di considerazioni sul piano temporale, anche per stabilire l esistenza di eventuali valori soglia, indispensabili per le previsioni relative ai Paesi meno sviluppati. Si segnala, infine, la necessità di stabilire una relazione globale, capace di tener conto di tutti i fattori determinanti l offerta trasportistica; dall esperienza descritta in queste pagine, una formulazione promettente dovrebbe essere del tipo E=f($, RA, TI) dove $ indica il GDP, RA la superficie ridotta, TI un indicatore tecnologico, costruito a partire dal numero di contatti INTERNET. Si noti che considerare il GDP totale, in un certo senso, permette di considerare contestualmente il livello economico (GDP pro capite) ed il numero (abitanti) degli utenti dell infrastruttura di trasporto. La funzione f, che considerando la significatività del livello di aggregazione dei dati potrebbe assumere semplicemente la forma lineare, dovrebbe essere determinata per aree geografiche omogenee. 5

7 Tab. 1 General geographic data Country Name Population Total area (sq km) GDP (current international $) Telephone (per people) Afghanistan n.a. 1,4 Albania ,6 Algeria ,2 Angola ,8 Argentina ,0 Armenia ,0 Aruba n.a. n.a. 335,0 Australia ,0 Austria ,0 Azerbaijan ,3 Bahamas, The n.a ,0 Bahrain n.a ,0 Bangladesh ,4 Barbados n.a ,0 Belarus ,0 Belgium ,0 Belize n.a ,0 Benin ,1 Bermuda n.a ,0 Bhutan ,0 Bolivia ,7 Bosnia and Herzegovina n.a. 59,8 Botswana ,8 Brazil ,1 Brunei n.a ,0 Bulgaria ,0 Burkina Faso ,8 Burundi ,8 Cambodia ,5 Cameroon ,9 Canada ,0 Cape Verde n.a ,8 Cayman Islands n.a. n.a. n.a. 627,0 Central African Republic ,5 Chad ,8 Channel Islands n.a. n.a. n.a. Chile ,0 China ,0 Colombia ,0 Comoros n.a ,1 Congo, Dem. Rep ,7 Congo, Rep ,0 Costa Rica ,0 Cote d'ivoire ,1 Croatia ,0 Cuba n.a. 32,1 Cyprus n.a. n.a. 538,0 Czech Republic ,0 Denmark ,0 Dominica n.a ,0 Dominican Republic ,4 Ecuador ,1 Egypt, Arab Rep ,2 El Salvador ,3 Equatorial Guinea n.a ,2 Eritrea ,7 Estonia ,0 Ethiopia ,4 Fiji n.a ,2 Finland ,0 France ,0 French Guiana n.a. n.a. n.a. 279,0 French Polynesia n.a. n.a. 221,0 6

8 Gabon ,7 Gambia, The n.a ,5 Georgia ,0 Germany ,0 Germany, Fed. Rep. n.a. n.a. n.a. n.a. (former) Ghana ,6 Greece ,0 Greenland n.a. n.a. 351,0 Grenada n.a ,0 Guadeloupe n.a. n.a. 390,0 Guam n.a. n.a. 461,0 Guatemala ,6 Guinea ,4 Guinea-Bissau ,8 Guyana n.a ,6 Haiti ,3 Honduras ,0 Hong Kong, China n.a ,0 Hungary ,0 Iceland n.a ,0 India ,9 Indonesia ,8 Iran, Islamic Rep ,4 Iraq n.a. 33,5 Ireland ,0 Israel ,0 Italy ,0 Jamaica ,0 Japan ,0 Jordan ,3 Kazakhstan ,0 Kenya ,8 Korea, Dem. Rep n.a. 49,7 Korea, Rep ,0 Kuwait ,0 Kyrgyz Republic ,1 Lao PDR ,5 Latvia ,0 Lebanon ,0 Lesotho ,7 Liberia n.a. 1,6 Libya n.a. 58,8 Lithuania ,0 Luxembourg n.a ,0 Macedonia, FYR ,0 Madagascar ,4 Malawi ,5 Malaysia ,0 Maldives n.a ,6 Mali ,5 Malta n.a ,0 Martinique n.a. n.a. 417,0 Mauritania ,0 Mauritius n.a ,0 Mayotte n.a. n.a. n.a. 46,6 Mexico ,8 Micronesia, Fed. Sts n.a. n.a. 73,6 Moldova ,0 Monaco n.a. n.a. n.a. n.a. Mongolia ,5 Morocco ,4 Mozambique ,5 Myanmar n.a. 3,4 N. Mariana Islands n.a. n.a. n.a. 322,0 Namibia ,5 Nepal ,8 Netherlands ,0 Netherlands Antilles n.a. n.a. 366,0 New Caledonia n.a. n.a. 236,0 New Zealand ,0 Nicaragua ,1 7

9 Niger ,5 Nigeria ,6 Norway ,0 Oman ,6 Pakistan ,3 Palau n.a. n.a. n.a. Panama ,0 Papua New Guinea ,7 Paraguay ,5 Peru ,1 Philippines ,5 Poland ,0 Portugal ,0 Puerto Rico n.a. n.a. 321,0 Qatar n.a ,0 Reunion n.a. n.a. 331,0 Romania ,0 Russian Federation ,0 Rwanda ,8 Samoa n.a ,2 Sao Tome and Principe n.a ,7 Saudi Arabia ,2 Senegal ,8 Seychelles n.a ,0 Sierra Leone ,6 Singapore n.a ,0 Slovak Republic ,0 Slovenia ,0 Solomon Islands n.a ,2 Somalia n.a. 1,6 South Africa ,0 Spain ,0 Sri Lanka ,3 St. Kitts and Nevis n.a ,0 St. Lucia n.a ,0 St. Vincent and the n.a ,0 Grenadines Sudan ,8 Suriname n.a. n.a. 132,0 Swaziland n.a ,2 Sweden ,0 Switzerland ,0 Syrian Arab Republic ,5 Taiwan, China n.a. 431,0 Tajikistan ,9 Tanzania ,0 Thailand ,6 Togo ,2 Tonga n.a ,3 Trinidad and Tobago n.a ,0 Tunisia ,2 Turkey ,0 Turkmenistan ,4 Uganda ,0 Ukraine ,0 United Arab Emirates ,0 United Kingdom ,0 United States ,0 Uruguay ,0 Uzbekistan ,7 Vanuatu ,9 Venezuela ,0 Vietnam ,5 Virgin Islands (U.S.) n.a. n.a. 555,0 West Bank and Gaza n.a. n.a. n.a. Yemen, Rep ,1 Yugoslavia, FR n.a. 191,0 (Serbia/Montenegro) Zambia ,1 Zimbabwe ,8 8

10 Tab. 2 Transport data Country Name Railroads (km) Roads (km) Inland waterways (km) Pipelines (km) Airports (total) Afghanistan Albania Algeria n.a Angola Argentina Armenia n.a Aruba n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Australia Austria Azerbaijan n.a Bahamas, The n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Bahrain n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Bangladesh Barbados n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Belarus n.a Belgium Belize n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Benin n.a. n.a. 7 Bermuda n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Bhutan n.a. n.a. 2 Bolivia Bosnia and n.a Herzegovina Botswana n.a. n.a. 100 Brazil Brunei n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Bulgaria Burkina Faso n.a. n.a. 48 Burundi n.a. n.a. 4 Cambodia n.a. 22 Cameroon n.a. 60 Canada Cape Verde n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Cayman Islands n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Central African n.a. 61 Republic Chad n.a. 66 Channel Islands n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Chile China Colombia Comoros n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Congo, Dem. Rep Congo, Rep Costa Rica Cote d'ivoire n.a. 40 Croatia Cuba n.a. 181 Cyprus n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Czech Republic n.a Denmark Dominica n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Dominican Republic n.a Ecuador Egypt, Arab Rep El Salvador n.a. n.a. 106 Equatorial Guinea n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Eritrea n.a. n.a. 20 Estonia Ethiopia n.a. n.a. 98 Fiji n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Finland France French Guiana n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. French Polynesia n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Gabon

11 Gambia, The n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Georgia n.a Germany Germany, Fed. Rep. n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. (former) Ghana n.a. 12 Greece Greenland n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Grenada n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Guadeloupe n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Guam n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Guatemala Guinea n.a. 15 Guinea-Bissau n.a. n.a. 32 Guyana n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Haiti n.a. 14 Honduras n.a. 159 Hong Kong, China n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Hungary Iceland n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. India Indonesia Iran, Islamic Rep Iraq Ireland n.a Israel n.a Italy Jamaica n.a Japan Jordan n.a Kazakhstan n.a Kenya n.a Korea, Dem. Rep Korea, Rep Kuwait n.a Kyrgyz Republic n.a Lao PDR Latvia Lebanon n.a Lesotho n.a. n.a. 29 Liberia n.a. n.a. 59 Libya Lithuania Luxembourg n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Macedonia, FYR n.a. 16 Madagascar n.a. n.a. 138 Malawi n.a. 47 Malaysia Maldives n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mali n.a. 33 Malta n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Martinique n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mauritania n.a. n.a. 28 Mauritius n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mayotte n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mexico Micronesia, Fed. Sts. n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Moldova n.a Monaco n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mongolia n.a. 34 Morocco n.a Mozambique Myanmar N. Mariana Islands n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Namibia n.a. n.a. 135 Nepal n.a. n.a. 44 Netherlands Netherlands Antilles n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. New Caledonia n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. New Zealand Nicaragua Niger n.a

12 Nigeria Norway Oman n.a Pakistan n.a Palau n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Panama Papua New Guinea n.a. 505 Paraguay n.a. 929 Peru Philippines Poland Portugal Puerto Rico n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Qatar n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Reunion n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Romania Russian Federation Rwanda n.a. n.a. 7 Samoa n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Sao Tome and n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Principe Saudi Arabia n.a Senegal n.a. 24 Seychelles n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Sierra Leone n.a. 11 Singapore n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Slovak Republic n.a Slovenia n.a Solomon Islands n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Somalia n.a South Africa n.a Spain Sri Lanka St. Kitts and Nevis n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. St. Lucia n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. St. Vincent and the n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Grenadines Sudan Suriname n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Swaziland n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Sweden Switzerland Syrian Arab Republic Taiwan, China n.a Tajikistan n.a Tanzania n.a Thailand Togo n.a. 9 Tonga n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Trinidad and Tobago n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Tunisia n.a Turkey Turkmenistan n.a Uganda n.a. n.a. 29 Ukraine United Arab Emirates n.a United Kingdom United States Uruguay n.a. 85 Uzbekistan n.a Vanuatu Venezuela Vietnam Virgin Islands (U.S.) n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. West Bank and Gaza n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Yemen, Rep n.a Yugoslavia, FR n.a (Serbia/Montenegro) Zambia Zimbabwe n.a

13 Tab. 3 Network length per billion of current international $ Country Name Railroads (km) per billion of $ Roads (km) per billion of $ Inland waterways (km) per billion of $ Pipelines (km) per billion of $ Billions $ per airport Afghanistan n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Albania ,63 Algeria n.a ,89 Angola ,09 Argentina ,20 Armenia n.a ,74 Aruba n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Australia ,75 Austria ,14 Azerbaijan n.a ,17 Bahamas, The n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Bahrain n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Bangladesh ,25 Barbados n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Belarus n.a ,37 Belgium ,16 Belize n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Benin n.a. n.a. 0,94 Bermuda n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Bhutan n.a n.a. n.a. 0,57 Bolivia ,01 Bosnia and n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Herzegovina Botswana n.a. n.a. 0,11 Brazil ,28 Brunei n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Bulgaria ,11 Burkina Faso n.a. n.a. 0,20 Burundi n.a n.a. n.a. 1,10 Cambodia n.a. 0,56 Cameroon n.a. 0,40 Canada ,46 Cape Verde n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Cayman Islands n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Central African n.a n.a. 0,07 Republic Chad n.a n.a. 0,09 Channel Islands n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Chile ,41 China ,69 Colombia ,19 Comoros n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Congo, Dem. Rep ,16 Congo, Rep ,11 Costa Rica ,13 Cote d'ivoire n.a. 0,58 Croatia ,28 Cuba n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Cyprus n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Czech Republic n.a ,89 Denmark ,98 Dominica n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Dominican Republic n.a. 31 0,93 Ecuador ,31 Egypt, Arab Rep ,81 El Salvador n.a. n.a. 0,15 Equatorial Guinea n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Eritrea n.a. n.a. 0,13 Estonia ,30 Ethiopia n.a. n.a. 0,27 Fiji n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Finland ,59 France ,59 French Guiana n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. French Polynesia n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. 12

14 Gabon ,12 Gambia, The n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Georgia n.a ,31 Germany ,55 Germany, Fed. Rep. n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. (former) Ghana n.a. 2,20 Greece ,60 Greenland n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Grenada n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Guadeloupe n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Guam n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Guatemala ,08 Guinea n.a. 0,76 Guinea-Bissau n.a n.a. n.a. 0,04 Guyana n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Haiti n.a. 0,65 Honduras n.a. 0,08 Hong Kong, China n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Hungary ,88 Iceland n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. India ,02 Indonesia ,38 Iran, Islamic Rep ,23 Iraq n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Ireland n.a. 36 1,43 Israel n.a ,70 Italy ,24 Jamaica n.a. 11 0,22 Japan ,32 Jordan n.a ,88 Kazakhstan n.a ,16 Kenya n.a ,13 Korea, Dem. Rep. n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Korea, Rep ,85 Kuwait n.a n.a ,59 Kyrgyz Republic n.a ,16 Lao PDR n.a ,11 Latvia ,18 Lebanon n.a. 32 2,51 Lesotho n.a. n.a. 0,10 Liberia n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Libya n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Lithuania ,15 Luxembourg n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Macedonia, FYR n.a. n.a. 0,45 Madagascar n.a. n.a. 0,09 Malawi n.a. 0,13 Malaysia ,31 Maldives n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mali n.a. 0,21 Malta n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Martinique n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mauritania n.a. n.a. 0,14 Mauritius n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mayotte n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mexico ,34 Micronesia, Fed. Sts. n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Moldova n.a ,27 Monaco n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mongolia n.a. 0,11 Morocco n.a ,11 Mozambique ,06 Myanmar n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. N. Mariana Islands n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Namibia n.a. n.a. 0,06 Nepal n.a. n.a. 0,50 Netherlands ,59 Netherlands Antilles n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. New Caledonia n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. New Zealand ,61 Nicaragua ,04 13

15 Niger n.a n.a. 0,27 Nigeria ,27 Norway ,95 Oman n.a n.a ,15 Pakistan n.a ,60 Palau n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Panama ,16 Papua New Guinea n.a n.a. 0,03 Paraguay n.a. 0,02 Peru ,44 Philippines ,86 Poland ,65 Portugal ,02 Puerto Rico n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Qatar n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Reunion n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Romania ,64 Russian Federation ,26 Rwanda n.a n.a. n.a. 0,59 Samoa n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Sao Tome and n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Principe Saudi Arabia n.a ,93 Senegal n.a. 0,57 Seychelles n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Sierra Leone n.a. 0,21 Singapore n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Slovak Republic n.a ,01 Slovenia n.a ,56 Solomon Islands n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Somalia n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. South Africa n.a ,33 Spain ,56 Sri Lanka ,96 St. Kitts and Nevis n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. St. Lucia n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. St. Vincent and the n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Grenadines Sudan ,57 Suriname n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Swaziland n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Sweden ,67 Switzerland ,53 Syrian Arab Republic ,40 Taiwan, China n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Tajikistan n.a ,10 Tanzania n.a ,14 Thailand ,66 Togo n.a. 0,63 Tonga n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Trinidad and Tobago n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Tunisia n.a ,39 Turkey ,98 Turkmenistan n.a ,15 Uganda n.a. n.a. 0,70 Ukraine ,18 United Arab Emirates n.a. 424 n.a ,15 United Kingdom ,26 United States ,48 Uruguay n.a. 0,32 Uzbekistan n.a ,26 Vanuatu ,00 Venezuela ,44 Vietnam ,23 Virgin Islands (U.S.) n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. West Bank and Gaza n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Yemen, Rep. n.a n.a ,26 Yugoslavia, FR n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. (Serbia/Montenegro) Zambia ,07 Zimbabwe n.a. 88 0,05 14

16 Tab. 4 Network length per 1000 telephones Country Name Railroads (km) per 1000 telephones Roads (km) per 1000 telephones Inland waterways (km) per 1000 telephones Pipelines (km) per 1000 telephones 1000 telephones per airport Afghanistan 0, ,814 36,504 5,476 0,685 Albania 14, ,541 1,141 7,005 3,426 Algeria 4,094 82,679 n.a. 8,528 8,316 Angola 60, ,826 24,589 3,399 0,182 Argentina 6,254 37,691 1,990 3,059 3,451 Armenia 1,441 19,389 n.a. 1,544 52,982 Aruba n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Australia 4,555 94,281 0,942 0,968 18,515 Austria 1,481 28,961 0,117 0,878 69,058 Azerbaijan 2,951 51,815 n.a. 4,236 10,265 Bahamas, The n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Bahrain n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Bangladesh 10,061 25,188 17,917 4,244 17,965 Barbados n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Belarus 2,809 49,517 n.a. 2,294 16,807 Belgium 0,736 29,770 0,441 0, ,733 Belize n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Benin 20, ,979 n.a. n.a. 3,989 Bermuda n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Bhutan n.a. 346,053 n.a. n.a. 3,128 Bolivia 12, ,463 33,975 13,165 0,213 Bosnia and 6, ,500 n.a. 1,715 5,702 Herzegovina Botswana 14, ,292 n.a. n.a. 0,596 Brazil 2, ,164 3,687 0,509 3,911 Brunei n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Bulgaria 1,676 14,415 0,183 0,827 7,217 Burkina Faso 22, ,994 n.a. n.a. 0,583 Burundi n.a. 342,291 n.a. n.a. 4,309 Cambodia 131, , ,334 n.a. 0,227 Cameroon 17, ,320 32,357 n.a. 1,077 Canada 4,450 48,367 0,171 5,611 12,671 Cape Verde n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Cayman Islands n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Central African n.a ,399 97,324 n.a. 0,135 Republic Chad n.a , ,745 n.a. 0,081 Channel Islands n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Chile 4,140 42,435 0,387 0,992 4,810 China 1,657 25,913 2,765 0, ,655 Colombia 0,799 25,327 3,373 1,389 3,244 Comoros n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Congo, Dem. Rep. 167, , ,701 12,706 0,114 Congo, Rep. 38, ,756 54,666 1,220 0,500 Costa Rica 1,955 73,190 1,503 0,362 2,792 Cote d'ivoire 6, ,272 8,943 n.a. 2,739 Croatia 1,997 20,248 0,058 0,740 17,784 Cuba 35,866 75,231 0,682 n.a. 1,944 Cyprus n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Czech Republic 3,869 22,923 n.a. 2,215 21,018 Denmark 0,887 22,204 0,130 0,434 27,115 Dominica n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Dominican Republic 2,882 20,898 n.a. 0,181 15,950 Ecuador 1,293 58,588 2,011 2,893 4,263 Egypt, Arab Rep. 1,821 17,630 1,302 0,829 29,538 El Salvador 2,111 35,069 n.a. n.a. 2,690 Equatorial Guinea n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Eritrea 18, ,899 n.a. n.a. 0,840 Estonia 2,506 73,710 1,216 1,022 18,685 Ethiopia 5, ,833 n.a. n.a. 1,384 Fiji n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Finland 2,114 27,673 2,407 0,209 17,444 France 1,050 46,579 0,460 0,995 68,159 French Guiana n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. French Polynesia n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. 15

17 Gabon 19, ,987 49,064 8,709 0,473 Gambia, The n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Georgia 2,841 61,354 n.a. 2,009 19,733 Germany 1,038 15,192 0,180 2,511 63,458 Germany, Fed. Rep. n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. (former) Ghana 15, ,646 21,035 n.a. 5,122 Greece 0,484 25,163 0,078 0,111 65,396 Greenland n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Grenada n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Guadeloupe n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Guam n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Guatemala 3,572 92,631 3,470 0,964 0,540 Guinea 113, , ,343 n.a. 0,615 Guinea-Bissau n.a. 435,760 n.a. n.a. 0,231 Guyana n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Haiti 0,672 67,233 1,681 n.a. 4,250 Honduras 5,142 58,628 3,046 n.a. 0,960 Hong Kong, China n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Hungary 3,607 73,527 0,751 2,590 27,673 Iceland n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. India 5, ,321 1,350 0,509 34,059 Indonesia 2,137 36,670 6,622 1,431 7,242 Iran, Islamic Rep. 1,106 31,964 0,206 3,272 16,805 Iraq 3,530 65,436 1,458 9,244 5,753 Ireland 1,489 70,612 n.a. 0,172 29,717 Israel 0,225 5,822 n.a. 0,470 39,867 Italy 0,787 12,329 0,097 0, ,488 Jamaica 1,254 61,677 n.a. 0,034 7,197 Japan 0,447 18,203 0,029 0, ,079 Jordan 3,226 30,666 n.a. 0,855 14,386 Kazakhstan 7,563 98,857 n.a. 4,096 5,431 Kenya 12, ,026 n.a. 2,275 0,863 Korea, Dem. Rep. 4,447 27,142 2,038 0,033 22,557 Korea, Rep. 0,365 3,409 0,087 0, ,614 Kuwait n.a. 11,920 n.a. 3,021 44,776 Kyrgyz Republic 1,036 84,860 n.a. 0,560 6,612 Lao PDR n.a. 876, ,340 8,438 0,310 Latvia 3,419 84,762 0,427 2,977 14,039 Lebanon 0,504 16,570 n.a. 0,163 48,950 Lesotho 0, ,587 n.a. n.a. 0,578 Liberia 112, ,760 n.a. n.a. 0,074 Libya n.a. 66,082 n.a. 23,190 2,000 Lithuania 2,130 46,841 0,636 0,917 9,829 Luxembourg n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Macedonia, FYR 2,620 30,095 n.a. n.a. 21,995 Madagascar 31, ,133 n.a. n.a. 0,231 Malawi 23, ,632 4,217 n.a. 0,727 Malaysia 0,526 8,485 2,133 0,493 29,750 Maldives n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mali 44, , ,678 n.a. 0,441 Malta n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Martinique n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mauritania 74, ,750 n.a. n.a. 0,333 Mauritius n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mayotte n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mexico 2,866 28,341 0,339 6,200 4,160 Micronesia, Fed. Sts. n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Moldova 2,039 35,457 n.a. 0,550 21,695 Monaco n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Mongolia 21, ,760 4,835 n.a. 2,415 Morocco 1,653 51,935 n.a. 0,955 15,475 Mozambique 59, ,562 67,726 10,746 0,288 Myanmar 27, ,208 87,802 11,476 1,822 N. Mariana Islands n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Namibia 30, ,422 n.a. n.a. 0,577 Nepal 1,249 91,546 n.a. n.a. 1,837 Netherlands 0,340 12,940 0,783 1, ,346 Netherlands Antilles n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. New Caledonia n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. New Zealand 2,776 54,530 0,947 0,771 16,657 Nicaragua 3, ,275 22,696 0,573 0,494 16

18 Niger n.a ,204 21,858 n.a. 0,473 Nigeria 8, ,582 21,406 13,835 5,007 Norway 1,655 36,550 0,648 0,022 23,393 Oman n.a. 154,936 n.a. 13,885 1,199 Pakistan 4,398 88,805 n.a. 2,596 16,762 Palau n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Panama 0,780 27,949 2,890 0,426 2,654 Papua New Guinea n.a. 417, ,719 n.a. 0,091 Paraguay 5, ,903 18,611 n.a. 0,179 Peru 1,625 63,104 7,947 0,780 4,696 Philippines 0, ,561 2,235 0,248 5,355 Poland 4,470 64,262 0,700 1,216 42,619 Portugal 0,842 19,262 0,225 0,022 56,049 Puerto Rico n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Qatar n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Reunion n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Romania 3, ,452 0,580 3,577 19,046 Russian Federation 6,151 37,307 4,034 8,108 9,947 Rwanda n.a. 272,600 n.a. n.a. 2,560 Samoa n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Sao Tome and n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Principe Saudi Arabia 0,777 84,757 n.a. 4,894 8,473 Senegal 11, ,583 10,988 n.a. 3,401 Seychelles n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Sierra Leone 5, ,777 49,273 n.a. 1,476 Singapore n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Slovak Republic 3,300 15,914 n.a. 2,435 29,974 Slovenia 1,953 23,948 n.a. 0,968 43,922 Solomon Islands n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Somalia n.a ,730 n.a. 1,143 0,173 South Africa 5,439 49,625 n.a. 0,791 4,449 Spain 0,954 21,990 0,069 0, ,414 Sri Lanka 9, ,736 2,101 0,303 14,619 St. Kitts and Nevis n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. St. Lucia n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. St. Vincent and the n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Grenadines Sudan 74, ,790 71,249 10,936 1,065 Suriname n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Swaziland n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Sweden 1,995 22,591 0,341 0,014 23,770 Switzerland 1,291 15,931 0,015 0,408 64,696 Syrian Arab Republic 2,098 33,141 0,913 1,910 8,902 Taiwan, China 0,503 2,192 n.a. 0, ,037 Tajikistan 1, ,322 n.a. 1,529 4,433 Tanzania 29, ,866 n.a. 11,041 0,824 Thailand 1,132 22,321 1,149 0,120 33,151 Togo 24, ,358 2,340 n.a. 2,375 Tonga n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Trinidad and Tobago n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Tunisia 4,342 56,069 n.a. 3,122 16,790 Turkey 0,810 24,950 0,093 0, ,777 Turkmenistan 6,586 71,457 n.a. 14,447 5,029 Uganda 33, ,431 n.a. n.a. 1,322 Ukraine 2,814 32,990 0,202 1,414 11,751 United Arab Emirates n.a. 2,936 n.a. 2,495 16,615 United Kingdom 0,574 12,238 0,078 0,569 58,258 United States 1,459 37,955 0,249 3,690 10,943 Uruguay 4,781 79,521 2,550 n.a. 7,382 Uzbekistan 2,210 50,085 n.a. 0,703 5,997 Vanuatu 129, , , ,932 0,010 Venezuela 0,218 32,527 2,851 4,361 5,778 Vietnam 3, ,451 22,794 0,019 16,179 Virgin Islands (U.S.) n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. West Bank and Gaza n.a. n.a. n.a. n.a. n.a. Yemen, Rep. n.a. 278,098 n.a. 3,658 4,017 Yugoslavia, FR 1,965 22,833 n.a. 1,317 37,323 (Serbia/Montenegro) Zambia 17, ,014 30,933 23,702 0,644 Zimbabwe 18, ,948 n.a. 1,395 0,323 17

19 Fig. 1 Network length per billion of $ (countries with complete data series) Zambia Vietnam Venezuela United States United Kingdom Ukraine Turkey Thailand Syrian Arab Republic Switzerland Sweden Sudan Sri Lanka Spain Russian Federation Romania Portugal Poland Philippines Peru Panama Norway Nigeria Nicaragua New Zealand Netherlands Mozambique Mexico Malaysia Lithuania Latvia Korea, Rep. Japan Italy Iran, Islamic Rep. Indonesia India Hungary Guatemala Greece Germany Gabon France Finland Estonia Egypt, Arab Rep. Ecuador Denmark Croatia Costa Rica Congo, Rep. Colombia China Chile Canada Bulgaria Brazil Bolivia Belgium Bangladesh Austria Australia Argentina Angola Albania E / GDP Railroads (km) per billion of $ Roads (km) per billion of $ Inland waterways (km) per billion of $ Pipelines (km) per billion of $

20 Fig. 2 Network length per 1000 telephones (countries with complete data series) Zambia Vietnam Venezuela United States United Kingdom Ukraine Turkey Thailand Syrian Arab Republic Switzerland Sweden Sudan Sri Lanka Spain Russian Federation Romania Portugal Poland Philippines Peru Panama Norway Nigeria Nicaragua New Zealand Netherlands Mozambique Mexico Malaysia Lithuania Latvia Korea, Rep. Japan Italy Iran, Islamic Rep. Indonesia India Hungary Guatemala Greece Germany Gabon France Finland Estonia Egypt, Arab Rep. Ecuador Denmark Croatia Costa Rica Congo, Rep. Colombia China Chile Canada Bulgaria Brazil Bolivia Belgium Bangladesh Austria Australia Argentina Angola Albania E / Phones Railroads (km) per 1000 telephones Roads (km) per 1000 telephones Inland waterways (km) per 1000 telephones Pipelines (km) per 1000 telephones

21 Relazione E P Coefficiente di correlazione 0,392 EQUAZIONE R 2 E=0,002*P ,154 E= *lnP-5*10 6 0,231 E=1,203*P 0,686 0,516 E=98.515*e 3P*E-9 0,213 E - P y = 1,2029x 0,6855 R 2 = 0,

22 Relazione E - $ Coefficiente di correlazione 0,912 EQUAZIONE R 2 E=8*10-7 *$-424,45 0,831 E= *ln$-8*10 6 0,308 E=0,0018*$ 0, E=82.716*e 9$*E-13 0,442 E - $ y = 8E-07x - 424,45 R 2 = 0,

23 Relazione E TA Coefficiente di correlazione 0,574 EQUAZIONE R 2 E=0,1789*TA ,323 E= *lnTA-3*10 6 0,234 E=131,56*TA 0,533 0,365 E=84.320*e 3TA*E-7 0,359 E - TA y = 131,56x 0,5331 R 2 = 0,

24 Relazione E Te Coefficiente di correlazione 0,918 EQUAZIONE R 2 E=0,0389*Te ,842 E= *lnTe-3*10 6 0,255 E=27,607*TA 0,578 0,690 E=85.499*e 4Te*E-8 0,414 E - Te y = 0,0389x R 2 = 0,