Gli effetti della E-economy sui trasporti:
 il caso del commercio elettronico

di Carlo DI MARCO

Le odierne città si sono sviluppate, fin dalla loro nascita, come centri in cui si concentravano le principali attività della vita sociale (attività amministrative, finanziarie, bancarie, di intrattenimento, di shopping); l’aumento delle popolazione in ambito urbano e la conseguente saturazione dei centri abitati hanno determinato uno squilibrio tra l’offerta di trasporto fornita dalle infrastrutture e dai sistemi di trasporto e la domanda di trasporto che doveva essere servita. Con il passare degli anni si è quindi aggravato il ben noto problema della congestione stradale; due sono le soluzioni per alleviare gli effetti della congestione: aumentando l’offerta di trasporto o modificando la domanda di trasporto.

La prima soluzione consiste nell’agire direttamente sull’offerta di trasporto investendo in infrastrutture: in questo caso il costo sociale dell’intervento, già alto per la peculiarità di queste opere civili, aumenta a causa del limitato spazio disponibile che impedisce la progettazione di tracciati economicamente efficienti. Inoltre i tempi di realizzazione delle opere infrastrutturali sono molto lunghi e i benefici in questo caso si rilevano dopo molti anni dalla costruzione dell’opera. La seconda soluzione è quella di intervenire sulla domanda di trasporto; in generale gli interventi di questo tipo richiedono un costo minore e tempi di realizzazione molto più bassi dei precedenti.

Le nuove tecnologie rappresentano un valido strumento per poter agire direttamente sulla domanda di trasporto; prendendo spunto da ciò, questa tesi ha approfondito gli effetti della E-economy sui trasporti, con particolare riferimento al trasporto passeggeri, individuando quali di questi sono più rilevanti nell’influenza sulla domanda di trasporto.

Infatti, la diffusione dei computer e l’evoluzione tecnologica hanno dato vita a nuovi sistemi di comunicazione (telefoni cellulari, sms, posta elettronica, internet) che offrono un’alternativa virtuale a tante delle attività che svolgiamo quotidianamente (lavoro, acquisti, formazione). Ciò ha consentito di poter svolgere in casa una serie di attività (tele-lavoro, tele-istruzione, commercio elettronico) che richiedevano precedentemente spostamenti in luoghi specifici.

Gli effetti di questa innovazione sulla domanda di trasporto sono molteplici: se da un lato il ricorso alle attività virtuali sostituisce una serie di spostamenti fisici dall’altro l’individuo che svolge queste attività virtualmente potrebbe impiegare il tempo risparmiato per effettuare altre attività o per effettuare un altro tipo di spostamento. Di conseguenza per quantificare questi effetti si è condotta un analisi bibliografica con riferimento sia al trasporto passeggeri sia con un minor dettaglio al trasporto merci.

Dall’analisi della letteratura emerge che la possibilità di effettuare un attività virtuale determina due effetti sulla domanda di trasporto: l’effetto sostituzione e l’effetto complementarietà.

L’effetto sostituzione determina una diminuzione della domanda di trasporto: in questo caso il generico utente sostituisce all’attività fisica, che determinava l’esigenza di spostarsi, un attività virtuale.

L’altro effetto, di complementarietà, determina una modifica della domanda di trasporto; l’eliminazione di uno spostamento può permettere una diversa programmazione delle attività quotidiane e quindi spostare nel tempo determinati spostamenti: i tele-lavoratori possono spostare nel tempo alcuni spostamenti, evitando i periodi di punta, avendo maggiori occasioni per fare alcune commissioni durante i periodi di morbida della circolazione stradale. Un altro effetto di complementarietà si presenta quando l’acquisizione delle informazioni tramite internet sugli stati di traffico, motivano la scelta di un percorso che non sarebbe stato scelto in assenza di congestione.

E’ fondamentale quindi stimare l’entità di questi effetti per quantificare le implicazioni sulla domanda di trasporto. Dall’analisi bibliografica condotta è emerso che la letteratura attuale non fornisce modelli di simulazione di questi effetti: per tale motivo si è scelto un determinato contesto, quello dello spostamento per acquisti, per il quale si è deciso di implementare un modello di simulazione dell’effetto sostituzione.

Per quanto riguarda la forma del modello, si è adottato un modello di utilità aleatoria con forma funzionale logit binomiale. E’ stata condotta un ulteriore ricerca bibliografica per indagare sugli attributi che risultano determinanti nella scelta tra le due alternative di acquisto. Gli attributi che sono stati utilizzati nelle diverse specificazioni del modello sono classificabili in: attributi socioeconomici, attributi relativi all’occupazione dell’individuo, attributi relativi alle caratteristiche delle connessioni internet utilizzate, attributi relativi alle caratteristiche peculiari del commercio fisico, attributi relativi alle caratteristiche peculiari del commercio elettronico, attributi relativi alle caratteristiche peculiari negative del commercio elettronico, attributi relativi alla confidenza con il computer e le nuove tecnologie, attributi relativi allo spostamento al negozio a piedi, attributi relativi allo spostamento al negozio con il mezzo pubblico, attributi relativi allo spostamento al negozio con l’auto o la moto.

Per acquisire la base dati necessaria alla calibrazione del modello è stato realizzato un sito internet in cui gli intervistati, contattati direttamente in internet, attraverso i gruppi di discussione, le chat, i forum, i portali universitari, hanno compilato il questionario per la raccolta dei dati.

Il formato elettronico del questionario ha consentito di renderlo “dinamico”, cioè l’utente era guidato nel processo di risposta e la sequenza di domande a cui doveva rispondere era funzione delle risposte precedentemente fornite: ciò determinava diversi percorsi di compilazione.

 Al questionario hanno risposto 697 persone, in un intervallo di tempo di appena 14 giorni: il tasso di risposta è stato dell’1% poiché sono state contattate quasi 70000 persone. I dati acquisiti dall’indagine, oltre ad aver consentito la calibrazione del modello, sono stati utilizzati per arricchire l’analisi quantitativa dell’effetto sostituzione nel caso del commercio elettronico.

 

 

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