I servizi di TPL su ferro e autobus: metodologia per un benchmark di efficienza - Autori: A. Avenali, G. Catalano, G. Matteucci - FIT-CISL
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I servizi di TPL su ferro e autobus: metodologia per un benchmark di efficienza Autori: A. Avenali, G. Catalano, G. Matteucci
Agenda 1. Quadro generale 2. Impostazione dell’analisi 3. Il metodo di analisi 4. Il modello di costo standard 4.1 Il modello di costo dei servizi TPL su autobus 4.2 Il modello di costo dei servizi TPL su ferro 5. I risultati dell’analisi 5.1 Casi di studio: alcune possibili tipologie di servizio 5.2 Simulazioni 6. Riflessioni conclusive Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 2 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
1. Quadro generale Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 3 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Obiettivi dell’analisi Il lavoro ha l’obiettivo di fornire un metodo che, applicando modelli di costo efficiente ai servizi ferroviari regionali e ai servizi su autobus, sia di guida alla programmazione dei servizi di trasporto pubblico locale. La metodologia presentata permette di individuare, tenendo opportunamente conto dei costi, la modalità di servizio più efficiente dato il livello e le caratteristiche della domanda. L’analisi prende in considerazione in modo molto approfondito le caratteristiche di contesto in cui l’offerta del servizio di TPL viene effettuata (velocità commerciale, capillarità della rete, flusso di passeggeri nell’ora di picco etc.). Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 4 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Ripartizione del traffico tra le varie modalità di trasporto (UE-27) La quota modale della ferrovia nel trasporto passeggeri ha subito dagli anni ‘90 un progressivo declino per effetto della concorrenza esercitata dal trasporto su gomma per le brevi e medie distanze, e da quello aereo sulle lunghe distanze (con una leggera ripresa nell’ultimo decennio). Fonte: ART - Primo Rapporto Annuale al Parlamento Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 5 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Ripartizione del traffico tra le varie modalità di trasporto (UE-15) Rispetto alla media europea, l’Italia presenta un minor ricorso alla mobilità privata (con una quota modale dell’uso degli autoveicoli dell’81,2%) e un maggior impiego della mobilità pubblica urbana su gomma (12,6%), mentre inferiore alla media europea è l’uso di treni (5,3%) e metropolitane (0,9%). Fonte: ART - Primo Rapporto Annuale al Parlamento Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 6 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
La spesa pubblica per il TPL Treni*km Bus*km Totale 20 Regioni 227.515.672,56 1.787.079.263,91 Corrispettivi TPL contratti di servizio (€) - anno 2012 Ferro Autobus e altri modi Tutte le modalità Totale 20 Regioni € 2.827.356.876,33 € 4.553.316.010,82 € 7.380.672.887,15 Entrate Statali (€) - anno 2012 Corrispettivi TPL Fondo TPL* Differenza Totale 20 Regioni € 7.380.672.887,15 € 4.929.000.000,00 € 2.451.672.887,15 * al netto della quota Osservatorio fonti: ANAV, ASSTRA, Osservatorio TPL, Relazione Annuale al Parlamento 2014 ed elaborazioni Sapienza Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 7 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
2. Impostazione dell’analisi Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 8 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il perimetro dei costi ai fini del confronto (1) Costo del servizio di trasporto: • Costi di esercizio • Costi generali • Costo del capitale investito Costi dell’infrastruttura: • I costi di circolazione e i costi di manutenzione ordinaria (comprensivi di limitati interventi di natura straordinaria) e quota parte dei costi generali • Esclusi: Costi di investimento nell’infrastruttura e i costi di manutenzione straordinaria Costi dovuti a esternalità negative: Autobus • Sulla congestione della rete • Sulla linearità del tracciato ferroviario (dovute alla maggiore tortuosità del tracciato stradale) • Sull’ambiente Servizi ferroviari • Sulla riprogrammazione dei servizi • Esclusi: Esternalità negative sulla incidentalità Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 9 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il perimetro dei costi ai fini del confronto (2) Sia per gli autobus che per i treni è necessario prevedere anche il consumo dell’infrastruttura (cioè il suo costo di utilizzo). Teoricamente sarebbe necessario considerare due rilevanti aggregati di costo: 1. Costi di circolazione e manutenzione ordinaria (comprensivi di limitati interventi di natura straordinaria) e quota parte dei costi generali. 2. Manutenzione straordinaria, consumo degli investimenti infrastrutturali (con vita utile di circa 30-40 anni), costo economico del capitale e quota parte dei costi generali. In questa analisi, gli investimenti infrastrutturali e la loro manutenzione straordinaria non vengono considerati – In Italia tali costi sono sempre stati finanziati con fonti diverse dal FNT (fondi per investimenti, fondi europei, ecc.) Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 10 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il perimetro dei costi ai fini del confronto (3) I servizi su autobus condividono l’infrastruttura con altri veicoli: 1. I costi di circolazione e manutenzione ordinaria (comprensivi di limitati interventi di natura straordinaria) sono condivisi con gli altri veicoli che la utilizzano 2. Il livello di condivisione dipende dalla tipologia di strada I servizi ferroviari regionali per passeggeri e merci hanno l’infrastruttura dedicata (in particolare, sulla rete delle ferrovie ex concesse il traffico merci è sostanzialmente assente) Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 11 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il perimetro dei costi ai fini del confronto (4) Esternalità di congestione della rete: I bus usano risorse rivali condivise con altri veicoli Una maggiore presenza di autobus sulle strade, a parità di altri mezzi presenti, può incrementare anche significativamente il livello di congestione Il costo del servizio su autobus viene incrementato del costo teorico dell’esternalità negativa sul livello di congestione Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 12 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il perimetro dei costi ai fini del confronto (5) Le esternalità negative sulla congestione generate dai servizi su autobus sono parzialmente internalizzate in termini di costo, effettuando il confronto ferro-gomma considerando • Un decremento della velocità commerciale per i servizi su autobus – La velocità commerciale media servizi prevalentemente extraurbani su autobus [27-56] – La velocità commerciale media servizi passeggeri regionali su ferro [33-72] – La velocità commerciale minima su ferro è circa il 22% più alta di quella minima su autobus – La velocità commerciale massima su ferro è circa il 28% più alta di quella massima su autobus Le esternalità negative sulla linearità del percorso generate dai servizi su autobus sono parzialmente internalizzate in termini di costo, effettuando il confronto ferro-gomma considerando • Un incremento della distanza del percorso da O a D per gli autobus Pertanto, i confronti vengono effettuati sia a parità di velocità commerciale che di distanza OD, sia con velocità commerciale su autobus che si riduce rispetto a quella del treno e/o con distanza OD per autobus che si incrementa rispetto a quella del treno Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 13 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il perimetro dei costi ai fini del confronto (6) • Esternalità negative sull’ambiente generate dai servizi su autobus a gasolio – Nell’analisi si considerano autobus extraurbani a gasolio – Le esternalità ambientali sono modellate attraverso un delta costo da aggiungere al costo del servizio su autobus • Tuttavia, l’accisa sull’elettricità è un valore (differenziato in base agli usi e agli scaglioni di consumo) che non è legato ai costi esterni ambientali delle fonti energetiche/tipologie di impianti utilizzati per la produzione di energia elettrica – Pertanto per treni elettrici il costo delle esternalità ambientali è probabilmente sottostimato Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 14 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il perimetro dei costi ai fini del confronto (7) • Esternalità negative sulla riprogrammazione – La struttura di rete ferroviaria è rigida e non può essere nel tempo riadattata alle variazioni della domanda (se non in termini di frequenza e di fermate) – I servizi su autobus sono molto più flessibili nell’essere riadattati a variazioni (anche significative) della domanda, sia in termini di frequenza, di fermate e di percorsi • Tale flessibilità andrebbe valorizzata e il costo dei treni dovrebbe essere incrementato per l’esternalità negativa sulla riprogrammazione – In linea di principio ci si può aspettare che più si utilizzano autobus e più la domanda potrebbe essere servita incrementando il load factor medio • Si potrebbe pertanto considerare che: Load factor medio autobus >> Load factor medio treno Tuttavia i confronti tra ferro e gomma sono effettuati assumendo parità di load factor medio tra le due modalità di servizio Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 15 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
3. Il metodo di analisi Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 16 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Metodo di analisi Determinazione della domanda OD Determinazione dell’offerta Determinazione dell’offerta con il servizio ferroviario con il servizio su autobus Applicazione del modello di Applicazione del modello di costo del servizio costo del servizio su ferroviario autobus Costo del servizio Costo del servizio su ferroviario autobus Confronto Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 17 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Metodo di analisi • Il confronto presuppone che entrambi i servizi siano erogati in condizioni di efficienza produttiva media • In una fase di riprogrammazione l’analisi economica andrebbe effettuata tenendo conto anche dei costi effettivi che in una determinata area si sostengono per i servizi studiati Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 18 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Determinazione della domanda sulla tratta OD (1) La domanda di trasporto lungo la tratta OD viene descritta da due grandezze: 1. I passeggeri medi previsti nelle ore di picco (Pass*km-picco) sulla tratta OD 2. I passeggeri medi previsti nelle ore fuori picco (Pass*km- fuori picco) sulla tratta OD Ipotesi del modello: ogni passeggero effettua in media la metà dei km della distanza OD A partire dalla lunghezza della tratta OD e da queste due grandezze si calcolano 1. i passeggeri*km previsti in un giorno 2. I passeggeri*km previsti nell’anno (360 giorni) Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 19 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Determinazione della domanda sulla tratta OD (2) • Alcuni esempi di domanda con 2 picchi al giorno in 12 ore di servizio Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 20 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Determinazione dell’offerta (1) • Le due modalità a confronto per ogni corsa offrono un numero di posti a sedere molto diversi – Circa 45 posti a sedere per autobus extraurbano – Tra i 120 e 540 posti a sedere per i treni • Pertanto, per effettuare il confronto non ha senso considerare il costo per corsa*km (bus*km o treno*km), ha invece senso considerare per ciascuna modalità – il costo per posto*km – Il costo totale per ciascuna modalità • L’offerta viene modellata in funzione dei posti*km Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 21 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Determinazione dell’offerta (2) • L’offerta nell’ora di picco viene dimensionata in funzione della domanda di picco e assumendo un load factor di picco (LFP) elevato (ad esempio 80% - 90%) • L’offerta nell’anno viene dimensionata in funzione della domanda complessiva e assumendo un load factor medio (LFM) di valore anche basso (ad esempio 30% - 40%) • In linea di principio ci si può aspettare che più si utilizzano veicoli piccoli e più la domanda potrebbe essere servita incrementando il load factor medio (a parità di load factor di picco) – Si potrebbe pertanto considerare che: LFM autobus 45 posti >> LFM treno 120 posti > … > LFM treno 540 posti • Tuttavia i confronti sono effettuati assumendo parità di load factor di picco e load factor medio per qualsiasi tipologia di veicolo utilizzato Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 22 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
4. Il modello di costo standard Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 23 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il costo standard del servizio • Il costo standard riflette il costo del servizio, opportunamente specificato e erogato a prestabiliti livelli di qualità, assumendo condizioni operative efficienti • Funzione che, in base a selezionate grandezze che caratterizzano il servizio, restituisca il costo totale efficiente del servizio output • Il confronto tra le due modalità di servizio viene effettuato ipotizzando operatori efficienti (caratterizzati da costi efficienti) Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 24 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
I costi da riconoscere • Costi necessari e sufficienti a produrre il servizio in totale autonomia • Tutti i fattori della produzione devono essere contemplati • Gli operatori sono imprese non si può tralasciare un input fondamentale e cioè il capitale (di rischio e oneroso) • Legge di stabilità per il 2014, n. 147/2013, art. 1, comma 84 – Nella determinazione del costo standard per unità di servizio prodotta, espressa in chilometri, per ciascuna modalità di trasporto, si tiene conto […] dell'ammodernamento del materiale rotabile e di un ragionevole margine di utile. Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 25 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Criteri di classificazione dei costi • La configurazione di costo utilizzata è quella derivante da una logica di produzione industriale • Tutte le risorse necessarie vengono remunerate deve essere garantita l’autonomia dell’operatore COSTO INDUSTRIALE DELLA PRODUZIONE + COSTI GENERALI + COSTO DEL CAPITALE (PRE-TASSE) = COSTO ECONOMICO Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 26 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il costo del capitale (1) Il costo medio ponderato del Capitale di Rischio capitale (WACC) misura il livello (E) minimo del rendimento del capitale investito netto che l'azienda ‘’deve’’ Capitale Investito Netto (CIN) generare per remunerare gli azionisti, gli altri fornitori di capitale Capitale di Debito (D) oneroso e a far fronte agli obblighi tributari (WACC ante-imposte). Autolinee - WACC pre =8.82% Ferroviario - WACC pre =9.67% = × + 1 − × × + + = 1− Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 27 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il costo del capitale (2) • Per i servizi su autobus il CIN è approssimato con il costo storico rivalutato del materiale rotabile • Per i servizi su ferrovie il CIN è approssimato con il costo storico rivalutato del materiale rotabile e degli impianti • Il dimensionamento della flotta è effettuato in base alla domanda di picco e load factor di picco – Per i servizi su ferrovie sono stati utilizzati treni tutti uguali • Materiale rotabile nuovo • Anzianità pari alla metà della vita utile (7.5 anni per autobus e 15 anni per treni) Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 28 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il modello adottato • La variabilità dei costi unitari dei diversi servizi di tpl viene spiegata per ciascuna modalità di servizio attraverso analisi statistiche multivariate • L’analisi statistiche multivariate individuano per ciascuna modalità di servizio relazioni lineari a tratti o relazioni lineari tra il costo standard per unità di servizio, e le seguenti variabili esplicative – Velocità commerciale – Numero di veicoli-km di servizio – Grado di ammodernamento del parco rotabile Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 29 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
4.1 Il modello di costo dei servizi TPL su autobus Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 30 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il modello di costo standard per il TPL su gomma (1) • La relazione tra il costo standard per unità di servizio e le caratteristiche del servizio può essere sinteticamente espressa in funzione dei seguenti parametri = + × + × + × dove: costo standard per veicoli-km di servizio (€/km) velocità commerciale (km/h) chilometri di servizio totali (Mkm) grado di ammodernamento del parco rotabile (€/km) Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 31 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il modello di costo standard per il TPL su gomma (2) Il modello ha individuato classi distinte in funzione della velocità commerciale e dei 1 ≥ 17 /ℎ chilometri di servizio offerti: 1 = 0 • la velocità commerciale in tre fasce: 1 ≥ 32 /ℎ 2 = – sotto i 17 /ℎ 0 – dai 17 /ℎ e sotto i 32 /ℎ 1 < 4 – dai 32 /ℎ 1 = 0 1 ≥ 4 2 = • i chilometri totali di servizio ( ) in 0 due fasce: – sotto i 4 milioni di – oltre i 4 milioni di = 0 + × + 1 × 1 × − 17 + 2 × D 2 × − 32 + 1 × 1 × + 2 × 2 × + × Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 32 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Impatto non lineare della velocità commerciale sul costo Il modello ha evidenziato che esistono tre fasce distinte per la velocità commerciale Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 33 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Impatto non lineare della scala sul costo diseconomie di scala economie di scala Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 34 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
I risultati del modello econometrico parametri coefficienti significatività Il modello presenta una valenza esplicativa ed una a0 13.90726 0.00% *** valenza applicativa bVC -0.58483 0.00% *** bVC1 0.50087 1.04% ** Alto indice di varianza bVC2 0.06835 0.00% *** spiegata gKM1 -0.18138 1.63% ** gKM2 0.01554 0.03% *** Alto valore osservato di s 1.50212 0.57% *** Fisher R quadro 83.86% F 40.71 Alta significatività statistica dei parametri stimati Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 35 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Costi infrastruttura servizi su autobus • Aggregato 1 (i costi di circolazione e manutenzione ordinaria, comprensivi di limitati interventi di natura straordinaria) e Aggregato 2 (manutenzione straordinaria, consumo degli investimenti infrastrutturali, costo economico del capitale) sono condivisi con gli altri veicoli che utilizzano le strade – Il livello di condivisione dipende dalla tipologia di strada (motorways, trunk roads, local streets) – Aggregati1 e 2 rielaborazioni da CE Delft, IMPACT 2008 SmallCar BigCar Bus/Coach aggregate 1 Motorways - € per vehicle kilometer 0.001263 0.001278 0.145426 aggregate 1 Trunk Roads - € per vehicle kilometer 0.001829 0.001885 0.529854 aggregate 1 Local Roads - € per vehicle kilometer 0.000382 0.000384 0.021649 aggregate 1 Average All Roads - € per vehicle kilometer 0.001215 0.001238 0.479015 Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 36 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
4.2 Il modello di costo dei servizi TPL su ferro Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 37 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il modello di costo standard per trasporto ferroviario passeggeri • La relazione tra il costo standard per unità di servizio e le caratteristiche del servizio può essere sinteticamente espressa in funzione dei seguenti parametri: • = 0 + × + 1 × 1 × − 39 + × + × dove: costo standard per posti a sedere*km di servizio (€/pkm) velocità commerciale (km/h) milioni di posti a sedere*km di servizio totali (Mkm) grado di ammodernamento del parco rotabile (€/pkm) e: 1 ≥ 39 /ℎ 1 = 0 Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 38 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
I risultati del modello Il modello presenta una valenza esplicativa ed una parametri coefficienti significatività valenza applicativa a0 0.29729 0.11% *** bVC -0.00664 0.63% *** Alto indice di varianza bVC1 0.00632 1.93% ** spiegata gPKM -0.0000022 4.17% ** s 4.83458 0.00% *** Alto valore osservato di Fisher R quadro 86.95% F 39.97 Alta significatività statistica dei parametri stimati Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 39 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Classificazione dei servizi ferroviari 12 I servizi ferroviari possono essere classificati in funzione della capillarità 11 (distanza media tra le stazioni/fermate) e 10 i treni*km offerti. 9 I servizi con elevata capillarità (bassa 8 distanza media tra le stazioni/fermate, sotto i 3 km) e molti treni*km (sopra 2 km-rete/n.stazioni 7 mln. treni*km) sono caratteristici dei servizi di tipo metropolitano. 6 5 I servizi caratterizzati da capillarità intermedia (tra 3 km e 5 km) e pochi 4 treni*km (sotto i 2 mln.) caratterizzano i 3 servizi di tipo suburbano. 2 I servizi regionali diffusi sono 1 caratterizzati da bassa capillarità (sopra i 5 km) 0 0 1.000.000 2.000.000 3.000.000 4.000.000 5.000.000 6.000.000 treni*km Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 40 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Costi infrastruttura servizi su ferro (1) • I costi di circolazione (comprensivi di quota parte dei costi generali) dipendono sostanzialmente dal numero di stazioni/fermate – Costi di circolazione per servizi ad alta capillarità (distanza media tra le stazioni 4.8 km) 113’100 € in media per stazione/fermata Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 41 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Costi infrastruttura servizi su ferro (2) • I costi di manutenzione ordinaria (comprensivi di quota parte dei costi generali e di interventi limitati di manutenzione straordinaria) dipendono sostanzialmente dal numero di treni*km – Costi di circolazione per servizi ad alta capillarità (distanza media tra le stazioni 4.8 km) 1.24 €/trenikm Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 42 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
5. I risultati dell’analisi Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 43 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
5.1 Casi di studio: alcune possibili tipologie di servizio Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 44 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Casi studio Si individuano classi di servizio assimilabili a situazioni esistenti caratterizzate da: 1. Capillarità – Bassa: distanza tra le stazioni superiore a 4.8 km – Media: distanza tra le stazioni compresa tra 2.9 km e 4 km 2. Domanda di picco – Bassa: 300 passeggeri in un’ora – Media: 600 passeggeri in un’ora – Alta: 900 passeggeri in un’ora 3. Velocità commerciale dei servizi ferroviari – Bassa: 40 km/h – Alta: 60 km/h Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 45 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Casi studio Per ciascuna delle classi individuate si confrontano i costi dei servizi di autobus con quelli dei servizi su ferrovia e si determina il numero minimo di passeggeri al giorno al di sotto dei quali i servizi su autobus sono economicamente preferibili a quelli su ferro. In questo modo è possibile individuare, tenendo opportunamente conto dei costi delle diverse modalità e del ruolo della domanda, la modalità di servizio più opportuna dato un determinato livello della domanda. Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 46 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Numero di passeggeri medi al giorno al di sotto dei quali il costo dei servizi su autobus è inferiore al costo dei servizi ferroviari (indipendentemente dalla velocità commerciale) Classe di servizio Passeggeri al giorno Pass*km al giorno servizio diffuso rado bassa capillarità (>4.8) 2140 107.000 basso picco (300 passeggeri) servizio diffuso medio bassa capillarità (>4.8) 2400 120.000 medio picco (600 passeggeri) servizio diffuso denso bassa capillarità (>4.8) 3600 180.000 alto picco (900 passeggeri) servizio suburbano rado media capillarità (>2.9, 2.9, 2.9,
Numero di passeggeri medi al giorno al di sotto dei quali il costo dei servizi su autobus è inferiore al costo dei servizi ferroviari Velocità commerciale alta (60 km/h) Velocità commerciale bassa (40 km/h) Classe di servizio Passeggeri al giorno Pass*km al giorno Passeggeri al giorno Pass*km al giorno servizio diffuso rado bassa capillarità (>4.8) 2140 107.000 2494 124.700 basso picco (300 passeggeri) servizio diffuso medio bassa capillarità (>4.8) 2400 120.000 2781 139.050 medio picco (600 passeggeri) servizio diffuso denso bassa capillarità (>4.8) 3600 180.000 3600 180.000 alto picco (900 passeggeri) servizio suburbano rado media capillarità (>2.9, 2.9, 2.9,
5.2 Simulazioni Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 49 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni • Elevato numero di variabili che influenzano in maniera significativa i costi dei servizi • I confronti sono stati effettuati analizzando l’effetto sui costi di combinazioni delle seguenti variabili: a) Domanda media giornaliera (cioè passeggeri*km al giorno) b) Distanza media tra le stazioni (o inverso della capillarità) c) Velocità commerciale d) Tortuosità, cioè maggiore distanza percorsa dagli autobus per effetto della maggiore tortuosità del percorso stradale e) Flusso di passeggeri (nell’ora di picco e fuori picco) Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 50 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni – Effetto domanda (1) Effetto domanda – Si confrontano i costi delle due modalità in funzione del numero medio di passeggeri al giorno (dato un determinato picco) – Il load factor medio è per ipotesi uguale per le due modalità (es. se il load factor dei treni è mediamente del 20% anche gli autobus viaggiano in media con un load factor del 20%) – Due scenari diversi in funzione della domanda di picco Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 51 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni – Effetto domanda (2) Passeggeri ora di picco Passeggeri ora di picco Passeggeri medi al giorno Passeggeri medi al giorno • Treni: 2 carrozze (120 posti a sedere) • Treni: 2 carrozze (120 posti a sedere) • Km rete: 100 • Km rete: 100 • Velocità commerciale (ferro): 60 • Velocità commerciale (ferro): 40 • Capillarità: una stazione ogni 4 km • Capillarità: una stazione ogni 4 km • Delta velocità bus: -20% • Delta velocità bus: -5% • Delta km bus: +10% • Delta km bus: +10% Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 52 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni – Effetto domanda (3) Sintesi effetto domanda – I servizi su ferro diventano preferibili a quelli su autobus in presenza di un numero sufficientemente elevato di passeggeri al giorno – Tale numero di passeggeri al giorno dipende in particolare dal dimensionamento della flotta, e quindi dalla domanda di picco e dalla velocità commerciale – In particolare, più cresce la domanda di picco e più il numero minimo di passeggeri al giorno deve essere elevato per rendere il servizio su ferro preferibile ai servizi su autobus Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 53 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni - Effetto capillarità (1) Effetto capillarità – Si confrontano i costi delle due modalità in funzione della capillarità del servizio ferroviario ( numero di stazioni per km di linea) e velocità commerciale – Due scenari diversi in funzione dei posti*km offerti e della domanda di picco Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 54 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni - Effetto capillarità (2) Distanza media tra le stazioni Distanza media tra le stazioni Passeggeri medi al giorno Passeggeri medi al giorno • Treni: 4 carrozze (180 posti a sedere) • Treni: 4 carrozze (120 posti a sedere) • Km rete: 100 • Km rete: 100 • Flusso passeggeri ora di picco: 900 passeggeri ogni ora • Flusso passeggeri ora di picco: 600 passeggeri ogni ora • Velocità commerciale ferro: 60 • Velocità commerciale ferro: 60 • Delta velocità bus: -20% • Delta velocità bus: -20% • Delta km bus: +10% • Delta km bus: +10% Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 55 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni - Effetto capillarità (3) Sintesi effetto capillarità – Se la velocità commerciale dei servizi ferroviari è bassa (sotto i 35 km/h) il costo dei servizi ferroviari è sempre più alto del costo dei servizi su autobus – Se la distanza media tra le stazioni è inferiore a 3 km il costo dei servizi ferroviari è più alto del costo dei servizi su autobus – Al crescere dalla scala i servizi ferroviari tendono ad essere meno costosi dei servizi su autobus (indipendentemente dalla capillarità) Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 56 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni - Effetto delta velocità commerciale (1) Effetto delta velocità commerciale – Si confrontano i costi delle due modalità in funzione della differenza tra la velocità commerciale del servizio ferroviario e la velocità commerciale del servizio su autobus (espressa come differenza %) – Due scenari diversi in funzione della dimensione dei treni e della domanda di picco Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 57 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni - Effetto delta velocità commerciale (2) % di maggiorazione velocità % di maggiorazione velocità bus/velocità treno bus/velocità treno Velocità commerciale Velocità commerciale • Treni: 4 carrozze (240 posti a sedere) • Treni: 2 carrozze (120 posti a sedere) • Km rete: 100 • Km rete: 100 • Flusso passeggeri ora di picco: 1200 passeggeri • Flusso passeggeri ora di picco: 600 passeggeri ogni ora ogni ora • Flusso passeggeri fuori picco: 60 passeggeri ogni • Flusso passeggeri fuori picco: 60 passeggeri ogni ora ora • Delta km bus: +10% • Delta km bus: +10% Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 58 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni - Effetto delta velocità commerciale (3) Sintesi effetto delta velocità commerciale – La minore velocità commerciale dei servizi su autobus può penalizzare in maniera significativa questi servizi rispetto a quelli ferroviari • in maniera crescente quanto più il flusso di passeggeri nell’ora di picco cresce (sopra i 1200 passeggeri ogni ora) – Per servizi con un flusso nell’ora di picco più basso decrementi di velocità commerciale (della gomma rispetto al ferro) hanno un minore impatto (al limite trascurabile) Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 59 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni - Effetto tortuosità (1) Effetto tortuosità (o effetto valle) – Si confrontano i costi delle due modalità in funzione della differenza tra lunghezza della rete del servizio ferroviario e l’incremento (%) di km percorsi con i servizi su autobus dovuti alla maggiore tortuosità del percorso stradale rispetto al tracciato dei binari – Due scenari diversi in funzione della dimensione dei treni e della domanda di picco Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 60 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni - Effetto tortuosità (2) % di maggiorazione km su % di maggiorazione km su strada/km rete ferroviaria strada/km rete ferroviaria Passeggeri medi al giorno Passeggeri medi al giorno • Treni: 4 carrozze (180 posti a sedere) • Treni: 2 carrozze (120 posti a sedere) • Km rete: 100 • Km rete: 100 • Flusso passeggeri ora di picco: 900 passeggeri • Flusso passeggeri ora di picco: 600 Flusso Velocità commerciale ferro: 60 passeggeri fuori picco: 60 passeggeri ogni ora • Delta velocità bus: -10% • Delta velocità bus: -10% Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 61 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni - Effetto tortuosità (3) Sintesi effetto tortuosità – La maggiore percorrenza chilometrica dei servizi su autobus dovuta alla maggiore tortuosità del percorso stradale può penalizzare in maniera significativa questi servizi rispetto a quelli ferroviari – Per servizi con flusso di passeggeri nell’ora di picco medio/alti (sopra i 1200 passeggeri ogni ora) un incremento del 10% rispetto alla lunghezza della rete ferroviaria può rendere anti- economico il servizio su gomma – Per servizi con flusso di passeggeri nell’ora di picco bassi (sotto i 600 passeggeri ogni ora), il servizio su autobus è meno costoso in presenza di incrementi fino al 30% rispetto alla lunghezza della rete ferroviaria Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 62 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni - Effetto flusso di picco/flusso fuori picco (1) Effetto flusso di picco/flusso fuori picco – Si confrontano i costi delle due modalità in funzione della domanda nell’ora di picco e la domanda fuori picco (espresse in flusso di passeggeri in un ora) – Due scenari diversi in funzione della dimensione dei treni Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 63 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni - Effetto flusso di picco/flusso fuori picco (2) Flusso orario ora di picco Flusso orario ora di picco Flusso orario fuori picco Flusso orario fuori picco • Treni: 4 carrozze (240 posti a sedere) • Treni: 2 carrozze (120 posti a sedere) • Km rete: 100 • Km rete: 100 • Capillarità: una stazione ogni 4 km • Capillarità: una stazione ogni 4 km • Velocità commerciale servizio ferroviario: 40 km/h • Velocità commerciale servizio ferroviario: 40 km/h • Delta velocità bus: -10% • Delta velocità bus: -10% • Delta km bus: +10% • Delta km bus: +10% Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 64 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni - Effetto flusso di picco/flusso fuori picco (3) Sintesi effetto flusso di picco/flusso fuori picco – All’aumentare della differenza tra flusso di picco e flusso fuori picco i servizi su autobus costano meno dei servizi ferroviari Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 65 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni - Effetto delta load factor (1) Effetto delta load factor – Si confrontano i costi delle due modalità in funzione di una variazione del load factor medio per i servizi su autobus – Il load factor di picco è identico – Due scenari diversi in funzione della domanda di picco Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 66 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Pass medi al giorno Simulazioni - Effetto delta load factor (2) Pass medi al giorno Incremento % load factor bus Incremento % load factor bus • Treni: 3 carrozze (180 posti a sedere) • Treni: 3 carrozze (180 posti a sedere) • Km rete: 100 • Km rete: 100 • Capillarità: una stazione ogni 5 km • Capillarità: una stazione ogni 5 km • Flusso passeggeri ora di picco: 600 passeggeri • Flusso passeggeri ora di picco: 900 passeggeri • Velocità commerciale servizio ferroviario: 45 km/h • Velocità commerciale servizio ferroviario: 45 km/h • Delta velocità bus: -10% • Delta velocità bus: -10% • Delta km bus: +10% • Delta km bus: +10% Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 67 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Simulazioni - Effetto delta load factor (3) Sintesi effetto load factor – All’aumentare del load factor per i servizi su bus i servizi su autobus diventano sempre più convenienti all’aumentare della demanda di picco Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 68 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
6. Riflessioni conclusive Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 69 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Conclusioni (1) • Al crescere della domanda media giornaliera (ceteris paribus, e quindi anche a parità della domanda di picco) se si supera una certa soglia conviene il ferro e non la gomma • Al crescere della domanda di picco (ceteris paribus, e quindi anche a parità dei posti*km totali richiesti nell’anno) se si supera una certa soglia conviene la gomma e non il ferro – Tuttavia, oltre una soglia massima la modalità bus non è più tecnicamente praticabile e quindi il ferro torna necessariamente preferibile • Al crescere della dimensione del servizio (ceteris paribus) se si supera una certa soglia conviene il ferro e non la gomma Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 70 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Conclusioni (2) • Al crescere del costo di esercizio dell’infrastruttura per km di servizio (ceteris paribus) se si supera una certa soglia conviene la gomma e non il ferro • Al crescere della capillarità (ceteris paribus) se si supera una certa soglia conviene la gomma e non il ferro • Al crescere della velocità commerciale v (ceteris paribus) se si supera una certa soglia (tale soglia è sempre più alta quanto più è piccolo il treno e/o la scala) conviene il ferro e non la gomma Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 71 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Ulteriori riflessioni (1) EU white paper 2011 Ottimizzare l’efficacia delle catene logistiche multimodali, incrementando tra l’altro l’uso di modi di trasporto più efficienti sotto il profilo energetico • Sulle percorrenze superiori a 300 km il 30 % del trasporto di merci su strada dovrebbe essere trasferito verso altri modi, quali la ferrovia o le vie navigabili, entro il 2030. Nel 2050 questa percentuale dovrebbe passare al 50 % grazie a corridoi merci efficienti ed ecologici. Per conseguire questo obiettivo dovranno essere messe a punto infrastrutture adeguate. • Completare entro il 2050 la rete ferroviaria europea ad alta velocità. Triplicare entro il 2030 la rete ferroviaria ad alta velocità esistente e mantenere in tutti gli Stati membri una fitta rete ferroviaria. Entro il 2050 la maggior parte del trasporto di passeggeri sulle medie distanze dovrebbe avvenire per ferrovia. • Entro il 2030 dovrebbe essere pienamente operativa in tutta l’Unione europea una «rete essenziale» TEN-T multimodale e nel 2050 una rete di qualità e capacità elevate con una serie di servizi d’informazione connessi. • Collegare entro il 2050 tutti i principali aeroporti della rete alla rete ferroviaria, di preferenza quella ad alta velocità; garantire che tutti i principali porti marittimi siano sufficientemente collegati al sistema di trasporto merci per ferrovia e, laddove possibile, alle vie navigabili interne. Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 72 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Ulteriori riflessioni (2) EU white paper 2011 Dieci obiettivi per conseguire un sistema dei trasporti competitivo ed efficiente Essi annoverano, tra gli altri: • La graduale eliminazione delle automobili alimentate a carburanti tradizionali dalle città entro il 2050. • Il passaggio del 50 % del flusso passeggeri su «media distanza» e del flusso merci su lunga distanza dal trasporto su gomma ad altre modalità. o Tuttavia non è chiara la definizione di «media distanza»: a volte si riferisce a percorrenze inferiori a 300 km, altre volte inferiori a 600 km. Non appare condivisibile un approccio pregiudiziale che non tenga adeguatamente conto di un’analisi di efficienza economica complessiva fondata, ad esempio sulle metodologie illustrate in questo lavoro. Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 73 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Ulteriori riflessioni (3) • Il confronto presuppone che entrambi i servizi siano erogati ad infrastrutture già sviluppate (sunk-costs) – Gli investimenti dell’infrastruttura e gli interventi rilevanti di manutenzione straordinaria non sono costi incrementali • In una fase di pianificazione degli investimenti infrastrutturali regionali e di interventi rilevanti di manutenzione straordinaria delle infrastrutture anche il costo di realizzazione dell’infrastruttura e della manutenzione straordinaria deve essere compreso nel perimetro dei costi alla base dell’analisi Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 74 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Ulteriori riflessioni (4) • A tale proposito – I costi annuali di possesso (rielaborazione da: CE Delft, IMPACT 2008 «Road infrastructure cost and revenue in Europe”) (40 anni vita utile, WACC non riportato) • Per le autostrade (motorways) circa 750’000 € al km • Per le strade a scorrimento veloce (trunk roads) circa 70’000 € al km • Per le strade locali (local streets) circa 6’500 € al km – I costi annuali di possesso (40 anni vita utile, WACC 5.5%) • Per ferrovie regionali/urbane (doppio binario) circa 620’000 al km (a partire da un investimento di circa 10’000’000 €) • Estensione della rete in Italia: – Circa 6’700 km di autostrade – Circa 170’000 km di strade a scorrimento veloce – Circa 500’000 km di strade locali – Circa 18’000 Km di ferrovie regionali/urbane Dipartimento di Ingegneria70nformatica, Pagina 75 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Ulteriori riflessioni (5) • Aggregato 2 per bus (rielaborazioni da CE Delft, IMPACT 2008) SmallCar BigCar Bus/Coach aggregate 2 Motorways - € per vehicle kilometer 0.032302 0.032302 0.051687 aggregate 2 Trunk Roads - € per vehicle kilometer 0.049695 0.049695 0.080704 aggregate 2 Local Roads - € per vehicle kilometer 0.009099 0.009099 0.014288 aggregate 2 Average All Roads - € per vehicle kilometer 0.031738 0.031738 0.085602 • Aggregato 2 per ferro per posti*km*45 – Numero medio di treni*km per km di rete regionale/urbano per i servizi ferroviari regionali è circa pari a 15,800 treni*km l’anno – Numero medio di posti*km per km di rete regionale/urbano per i servizi ferroviari regionali è circa pari a 8’600’000 posti*km l’anno – Aggregato 2 per 45*posti*km è stimato pari a 3.260948 (1.308140 considerando solo l’ammortamento contabile, cioè con WACC nullo) Dipartimento di Ingegneria70nformatica, Pagina 76 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Il gruppo di lavoro Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 77 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
Giuseppe Catalano, professore ordinario di Ingegneria Economico-Gestionale presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale (DIAG), Sapienza Università di Roma (Responsabile del progetto). Alessandro Avenali, professore associato presso il DIAG, Sapienza Università di Roma. Giorgio Matteucci, ricercatore presso il DIAG, Sapienza Università di Roma. Dipartimento di Ingegneria Informatica, Pagina 78 Automatica e Gestionale "A. Ruberti"
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