Software per la stima della domanda di Car Sharing Eva Valeri, Romeo Danielis Unità di Ricerca – Area Economica Trieste, 08-07-2013.

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Transcript della presentazione:

Software per la stima della domanda di Car Sharing Eva Valeri, Romeo Danielis Unità di Ricerca – Area Economica Trieste,

Agenda Software per la stima della domanda di Car Sharing nelle aree urbane e turistiche. Software per la stima della domanda di adesione al Car Sharing.

Software per la stima della domanda di Car Sharing nelle aree urbane e turistiche: il carsharing come strumento per qualificare lofferta turistica

Motivazione Migliore accessibilità delle mete turistiche; Flessibilità ed economicità per i turisti «senza auto al seguito»; Qualità ambientale in aree sensibili con auto a basso o zero impatto ambientale (zero inquinamento e minimo rumore con auto elettriche); Maggiore attrattività turistica dellarea.

Struttura e applicazione del modello di simulazione

Input

Output

Software per la stima della domanda di adesione o meno al Car Sharing: utilizzo unauto di proprietà o, in alternativa, scelgo il car sharing

Motivazione Mi conviene possedere e utilizzare unautomobile privata o usufruire dei mezzi alternativi di trasporto (tpl, car sharing, bici, taxi, a piedi)? – Valutazione della convenienza economica nel possedere unautomobile o, in alternativa, nell'utilizzare altre modalità di trasporto sulla base delle proprie esigenze di mobilità.

Struttura Automobile di proprietà Mezzi di trasporto alternativi: Bus Taxi Car Sharing Piedi Bici Dimostrazione DSS in excel

Conclusioni I Decision Support Software presentati possono costituire validi strumenti sia per lindividuo sia per il policy maker: Software per la stima della domanda di Car Sharing nelle aree urbane e turistiche. Software per la stima della domanda di adesione al Car Sharing. Potenziare ulteriormente questi strumenti: Per esempio: con riferimento al primo DSS, il modello simulativo potrebbe essere perfezionato: Aggiungendo variabili quantitative e qualitative (valutate in termini monetari); Descrivendo con maggiore dettaglio e con maggiore differenziazione le variabili socio-economiche e di contesto; Adattandolo al caso di studio; Utilizzando parametri con distribuzioni discrete o continue specifiche del caso di studio.