slides

IX Riunione Scientifica della Società Italiana degli Economisti dei Trasporti
“Economia dei trasporti e Logistica economica: ricerca per l’innovazione e
politiche di governance”
Università degli Studi di Napoli “Federico II”, 3-5 Ottobre 2007
Modelli di previsione a lungo termine della
domanda di movimentazione di contenitori
marittimi nel sistema portuale campano
Fedele Iannone
Introduzione
Le previsioni della domanda di movimentazione delle merci hanno un ruolo
importante nell’industria marittima e portuale, in quanto la pianificazione e la
realizzazione degli investimenti nel settore rappresentano attività complesse
che richiedono un’adeguata capacità di flessibilità e adattamento all’evoluzione
del mercato.
L’obiettivo del lavoro proposto è di presentare la metodologia ed i
risultati di un lavoro empirico di previsione della domanda potenziale
di lungo periodo relativa alla movimentazione di contenitori marittimi
derivante dai traffici di import-export e transhipment del sistema
portuale campano.
Temi specifici affrontati
- Cenni alle principali caratteristiche e presentazione di alcuni dati generali riguardanti il mercato
dello shipping containerizzato e della movimentazione portuale di container a livello
mondiale e campano.
- Rassegna dei metodi di previsione del traffico merci in ambito marittimo e portuale.
- Rassegna di alcuni studi in materia di previsione del traffico merci in ambito marittimo
e portuale, con particolare riferimento al settore container.
- Rassegna di sintesi dei fattori che influenzano la domanda di trasporto marittimo e di
movimentazione portuale di contenitori, con particolare riferimento alla relazione tra crescita
economica, crescita del commercio internazionale e crescita del traffico container.
- Presentazione dei modelli statistici e matematici utilizzati e delle stime in base a cui sono state
formulate le previsioni della domanda potenziale di lungo periodo riguardante la
movimentazione portuale di contenitori pieni e vuoti per le diverse tipologie di traffico
marittimo containerizzato che interessano il cluster “Napoli-Salerno”.
- Confronto dei dati riguardanti la domanda potenziale di traffico prevista con i dati riguardanti la
capacità terminalistica regionale attuale e programmata (equilibrio domanda-offerta).
Principali caratteristiche del mercato dei traffici containerizzati
Il trasporto internazionale e la movimentazione portuale di contenitori marittimi sono tra
i settori economici più dinamici degli ultimi anni.
Dal punto di vista strutturale, il mercato dei traffici containerizzati è altamente
concentrato. In particolare, per quanto riguarda l’industria del trasporto
marittimo, un dato di sintesi è dato dalla quota percentuale di capacità (espressa in
TEU) della flotta delle 20 maggiori compagnie sulla flotta mondiale: 26% nel 1980; 42%
nel 1992; 58% nel 2003; 73% nel 2006 (fonte: Containerisation International Magazine,
2007; Notteboom, 2004).
Per quanto riguarda invece l’industria terminalistica, si rileva, ad esempio, che le
prime 4 “global terminal operating companies” controllano il 30% del mercato e il 70%
della nuova capacità infrastrutturale in fase di realizzazione (fonte: Drewry Shipping
Consultants, 2007).
Il tasso di containerizzazione dei traffici di tipo “general cargo”
La quota crescente di carichi generali trasportati via mare in container a livello mondiale
(dati in milioni di tonnellate)
2500
Milioni di tonnellate
2000
1500
1000
35%
28%
29%
30%
32%
34%
35%
37%
39%
40%
42%
43%
46%
49%
52%
55%
58%
35%
500
0
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
(s)
(s)
Anno
Volume degli altri carichi generali (milioni di tonnellate)
Volume dei carichi unitizzati (milioni di tonnellate)
Fonte: nostra elaborazione su dati Clarkson Research Services, 2007
La crescita della movimentazione portuale di contenitori a livello
mondiale
(1)
Evoluzione della movimentazione portuale di contenitori marittimi pieni e vuoti nelle principali
macro-aree geografiche mondiali nel periodo 1990-2011 (migliaia di TEU, transhipment incluso)
Nord America
Europa occidentale
Nord Europa
Sud Europa
Europa orientale
Estremo oriente
Sud est asiatico
Sud Asia
Medio oriente
America Latina
Caraibi/America centrale
Sud America
Oceania
Africa
Totale mondiale
1990
16.659
22.552
15.996
6.556
627
23.001
9.729
1.780
3.583
5.078
3.315
1.763
2.334
2.707
88.050
2001
31.212
52.907
32.093
20.814
1.580
75.163
37.126
5.873
12.328
18.881
10.380
8.501
5.319
7.756
248.145
2002
34.207
57.834
34.579
23.255
1.975
87.647
41.345
6.622
13.654
19.354
10.473
8.881
6.008
8.616
277.262
2003
37.463
63.572
37.657
25.915
2.487
105.432
45.981
7.298
16.025
21.529
11.606
9.923
6.506
10.521
316.814
2004
40.781
70.920
42.115
28.805
3.259
124.709
51.898
8.540
19.806
24.871
13.013
11.858
7.288
11.656
363.728
2005
44.241
76.760
45.987
30.773
4.432
140.134
54.855
9.444
22.603
27.328
13.932
13.396
7.509
13.289
400.595
2006
48.005
82.540
49.720
32.820
5.271
158.372
58.469
10.697
25.073
30.085
15.170
14.915
7.886
15.490
441.888
2007
51.914
89.081
53.439
35.642
6.397
175.999
63.159
12.027
27.763
32.661
16.227
16.434
8.706
17.346
485.053
2008
55.387
95.781
57.454
38.327
7.776
194.553
68.292
13.387
30.435
35.334
17.415
17.919
9.341
19.255
529.541
Tassi di crescita
Nord America
Europa occidentale
Nord Europa
Sud Europa
Europa orientale
Estremo oriente
Sud est asiatico
Sud Asia
Medio oriente
America Latina
Caraibi/America centrale
Sud America
Oceania
Africa
Totale mondiale
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
9,6%
9,3%
7,7%
11,7%
25,0%
16,6%
11,4%
12,8%
10,8%
2,5%
0,9%
4,5%
13,0%
11,1%
11,7%
9,5%
9,9%
8,9%
11,4%
25,9%
20,3%
11,2%
10,2%
17,4%
11,2%
10,8%
11,7%
8,3%
22,1%
14,3%
8,9%
11,6%
11,8%
11,2%
31,0%
18,3%
12,9%
17,0%
23,6%
15,5%
12,1%
19,5%
12,0%
10,8%
14,8%
8,5%
8,2%
9,2%
6,8%
36,0%
12,4%
5,7%
10,6%
14,1%
9,9%
7,1%
13,0%
3,0%
14,0%
10,1%
8,5%
7,5%
8,1%
6,7%
18,9%
13,0%
6,6%
13,3%
10,9%
10,1%
8,9%
11,3%
5,0%
16,6%
10,3%
8,1%
7,9%
7,5%
8,6%
21,4%
11,1%
8,0%
12,4%
10,7%
8,6%
7,0%
10,2%
10,4%
12,0%
9,8%
6,7%
7,5%
7,5%
7,5%
21,6%
10,5%
8,1%
11,3%
9,6%
8,2%
7,3%
9,0%
7,3%
11,0%
9,2%
6,5%
7,2%
7,2%
7,3%
21,0%
10,3%
8,1%
11,4%
9,4%
7,7%
6,4%
9,1%
7,1%
10,6%
9,0%
6,4%
7,0%
6,9%
7,0%
17,5%
10,0%
8,2%
9,9%
9,3%
7,7%
6,4%
9,0%
7,0%
9,0%
8,7%
6,3%
6,7%
6,7%
6,8%
18,2%
9,8%
8,2%
9,9%
9,1%
6,7%
4,3%
8,9%
6,8%
8,8%
8,5%
2009
59.013
102.703
61.592
41.111
9.412
214.555
73.846
14.907
33.307
38.069
18.527
19.542
10.006
21.291
577.109
2010
62.799
109.856
65.858
43.998
11.062
236.109
79.884
16.384
36.393
41.010
19.714
21.296
10.703
23.212
627.412
Var. %
Var. %
1990-2005 2006-2011
165,6%
240,4%
187,5%
369,4%
606,9%
509,3%
463,8%
430,6%
530,8%
438,2%
320,3%
659,8%
221,7%
390,9%
355,0%
39,0%
42,0%
41,3%
43,2%
148,1%
63,7%
47,8%
68,4%
58,4%
45,4%
35,5%
55,5%
45,0%
63,0%
54,1%
CAGR
19902005
6,7%
8,5%
7,3%
10,9%
13,9%
12,8%
12,2%
11,8%
13,1%
11,9%
10,0%
14,5%
8,1%
11,2%
10,6%
2011
66.750
117.244
70.254
46.990
13.076
259.331
86.410
18.009
39.710
43.750
20.561
23.189
11.433
25.250
680.963
CAGR
20062011
6,8%
7,3%
7,2%
7,4%
19,9%
10,4%
8,1%
11,0%
9,6%
7,8%
6,3%
9,2%
7,7%
10,3%
9,0%
Fonte: nostre elaborazioni su dati osservati (in nero) e previsti (in rosso) da Drewry Shipping Consultants,
2006
La crescita della movimentazione portuale di contenitori a livello
mondiale
(2)
Previsioni al 2015 della movimentazione portuale mondiale di container
marittimi (TEU) pieni e vuoti (transhipment incluso)
1.000.000.000
CAGR 1990-2005: 10,7%
900.000.000
800.000.000
700.000.000
600.000.000
500.000.000
400.000.000
300.000.000
200.000.000
100.000.000
0
1990
1995
2000
R 2 = 0,99
TEU
Movimentazione
portuale mondiale
osservata nel periodo
1990-2005
Linea di tendenza
esponenziale
(previsioni 2006-2015)
CAGR 2006-2015: 10,5%
2005
2010
2015
Anno
Fonte: nostra stima su dati Containerisation International (2006), Assoporti e Autorità portuali varie (2007)
1 miliardo di TEU al 2015
La movimentazione portuale di contenitori in Campania
Movimentazione di contenitori marittimi nel sistema portuale campano negli anni 1996-2006
(dati in TEU, pieni e vuoti, incluso il transhipment)
900.000
800.000
700.000
500.000
Napoli
400.000
Salerno
300.000
Napoli+Salerno
200.000
100.000
20
06
20
05
20
04
20
03
20
02
20
01
20
00
19
99
19
98
19
97
0
19
96
TEU
600.000
Anno
Anno
ORIGINE/DESTINAZIONE
(TEU pieni + vuoti,
imbarcati e sbarcati)
TRANSHIPMENT
(TEU pieni + vuoti,
imbarcati e sbarcati)
ORIGINE/DESTINAZIONE e
TRANSHIPMENT (TEU pieni + vuoti,
imbarcati e sbarcati)
Var. % 1996-2006
Var. % 2000-2006
Var. % 2005-2006
CAGR 1996-2006
CAGR 2000-2006
78,9%
21,0%
-2,7%
6,0%
3,2%
63,9%
10,5%
52,5%
5,1%
1,7%
77,0%
19,7%
1,6%
5,9%
3,0%
Fonte: nostre elaborazioni su dati AAPP Napoli e Salerno, vari anni
Rassegna dei metodi di previsione del traffico merci in ambito
marittimo e portuale
Il campo delle previsioni, specifico dell’Economia marittima e portuale, ma anche di
altre discipline e settori economici, rappresenta un interessante ambito d’indagine
applicata caratterizzato da approssimazioni e stime di fenomeni in condizioni di
incertezza.
Le previsioni della domanda di traffico merci in ambito marittimo e portuale possono
essere effettuate attraverso una gamma piuttosto ampia di metodi, alcuni molto
semplici, altri basati su modelli matematico-statistici più sofisticati. Si può fare quindi
una prima distinzione tra:
¾ metodi qualitativi (ad es. panel di esperti e metodo Delphi);
¾ metodi quantitativi (modelli estrapolativi e modelli causali).
Al loro interno si possono poi individuare varie tipologie di tecniche previsionali
caratterizzate da un continuo affinamento e perfezionamento.
Rassegna di alcuni studi in materia di previsioni dei traffici marittimi e portuali
Autori/Enti
Obiettivi/caratteristiche dello
studio
(1)
Funzioni/metodi di previsione utilizzati
Sun e Bunamo
(1973)
Previsione della quota del porto di
New York sul totale dei traffici
statunitensi di import ed export .
Quota del porto sul totale dei volumi di import ed
export come funzione lineare di diversi fattori
(tipologia di merce, base dell'export e mercato
domestico, orientamento commerciale, dummy ).
Dagenais e Martin
(1985)
Previsioni di lungo periodo del
traffico container del porto di
Montreal disaggregato per
origine/destinazione e per
merceologie.
Modelli di entropia e regressione lineare. Variabili
esplicative: commercio internazionale, composizione
merceologica dei flussi, orientamento commerciale
del porto, tasso di containerizzazione, livello di
sviluppo economico dell’hinterland .
SEA (fino al 1985)
Evoluzione da un approccio prevalentemente
quantitativo ad un approccio qualitativo che tiene
conto sia delle scelte strategiche di gestione dei
Formulazione di previsioni del
principali attori coinvolti in attività portuali, sia di dati
traffico portuale di merci del porto di
storici. Metodi quantitativi: analisi di regressione
Anversa in base a diversi scenari di
lineare e log-lineare ed estrapolazione del trend.
crescita economica.
Variabili considerate: Flussi di import-export in
relazione al "GDP-index " e alla produzione industriale
del Belgio.
Segue
Rassegna di alcuni studi in materia di previsioni dei traffici marittimi e portuali
Previsioni dei traffici di carico
generale nel range portuale
Amburgo-Le Havre; previsioni dei
traffici container nel range
Amburgo-Le Havre; previsioni del
traffico container ad Anversa.
Stima di 4 relazioni: 1) Carichi generali del range
portuale Amburgo-Le Havre e produzione industriale
dell’UE (funzione lineare); 2) Container e carichi
generali nel range Amburgo-Le Havre (funzione
logaritmica); 3) Traffico container ad Anversa e
carichi generali nel range Amburgo-Le Havre
(funzione logaritmica); 4) Tonnellate in container e
container movimentati nel porto di Anversa (funzione
logaritmica).
Van Straelen (1993)
Previsioni del traffico container del
porto di Anversa.
Modello "a correzione dell'errore" in cui il traffico
container del porto di Anversa è messo in relazione
con il flusso totale di merci e con il traffico container
ritardati di un periodo. Il flusso totale di merci, a sua
volta, viene previsto sulla base di una relazione con
un indice della produzione industriale europea.
Flemish Port
Commission (1996)
Previsione dei traffici del range
Amburgo-Le Havre e stima delle
quote di mercato futuro dei singoli
porti fiamminghi secondo due
Traffico container come funzione lineare della
scenari; analisi qualitativa dei flussi
produzione industriale dell’Unione Europea.
di rinfuse secche (minerale
metallifero, carbone, grano,
fertilizzanti), rinfuse liquide e carichi
generali (container).
Blauwens e Van
Steelandt (1992)
(2)
Segue
Rassegna di alcuni studi in materia di previsioni dei traffici marittimi e portuali
Master Plan del
Porto di Anversa
(1996)
Previsioni dei traffici di carichi
generali e rinfuse, tenendo conto
della quota di mercato prevista del
porto di Anversa nell’ambito del
range Amburgo-Le Havre.
Previsioni dei flussi futuri di carichi
generali e containerizzati nel range
Verbeke, Declercq e
Amburgo-Le Havre; previsione dei
Teurelincx (1996)
traffici container del porto di
Anversa.
Ocean Shipping
Consultants (1997)
Previsioni al 2008 dei traffici di
contenitori in Europa basate su
variabili macroeconomiche (senza
la formulazione di diversi scenari).
(3)
Previsioni quantitative: Traffico di carichi generali nel
range Amburo-Le Havre come funzione lineare del
PIL dell’UE, degli USA e del Giappone. Traffico di
carichi alla rinfusa nel range Amburo-Le Havre come
funzione lineare dell’indice della produzione
industriale europea. Quota di mercato futura del porto
di Anversa stimata mediante estrapolazione del trend.
Previsioni qualitative basate su informazioni di esperti
e sui risultati di specifiche ricerche di settore.
Carichi generali nel range Amburo-Le Havre come
funzione lineare del "GDP-index "; tasso di
containerizzazione come funzione log-lineare; stime
della quota di Anversa sulla base dell’estrapolazione
del trend.
Relazione tra crescita del PIL e crescita del
commercio internazionale; relazione tra crescita del
commercio internazionale e crescita del traffico
container. Non sono rivelate le funzioni e i metodi di
stima utilizzati per formulare le previsioni.
Segue
Rassegna di alcuni studi in materia di previsioni dei traffici marittimi e portuali
RMPA (1998)
Previsioni dei traffici portuali di
merce del porto di Rotterdam.
Modello GSM7 : analisi e previsioni
dei flussi di import , export e
Confronti in termini di trend storici ed informazioni di
transhipment suddivisi in base a
esperti. Non sono rivelate le funzioni e i metodi di
26 categorie merceologiche e aree stima utilizzati.
di origine e destinazione; previsioni
del throughput containerizzato; due
scenari macroeconomici.
Smyth (1998)
Rassegna di studi previsionali dei
traffici container dei seguenti
quattro porti localizzati in Paesi in
via di sviluppo dell’Asia orientale e
sud-orientale: 1) porto di Panjang,
Indonesia; 2) porto di Tanjung
Priok (Jakarta) e Western Java,
Indonesia; 3) porto di Nanjing,
Cina; 4) porto di Tanjung Perak
(Surabaya), Indonesia.
BTRE (2002)
Metodi utilizzati: confronto tra un modello
estrapolativo lineare semplice e un modello ARIMA
univariato, al fine di approssimare il trend storico di
container movimentati nei porti australiani; modelli
causali polinomiali a ritardi distribuiti per prevedere
Previsioni al 2011 della
l’export e l’import containerizzato; confronto con
movimentazione container nei porti
un'analisi multivariata di tipo "ARIMA ". Tra le variabili
australiani.
esplicative utilizzate figurano il livello di sviluppo
economico reale pro-capite dei bacini di export e di
import dei porti e l’indice ponderato del commercio
internazionale (per rappresentare l’influenza del tasso
di cambio dei principali partner dell’Australia).
Focus della rassegna su fonti di dati utilizzabili per
scopi previsionali e sull’interpretazione dei dati. La
variabile maggiormente utilizzata per prevedere i
traffici futuri negli studi analizzati è il PIL.
Segue
(4)
Rassegna di alcuni studi in materia di previsioni dei traffici marittimi e portuali
Previsioni al 2010 dei traffici nei
porti del range Amburgo-Le Havre
(imbarchi e sbarchi di rinfuse e
carichi generali nel porto di
Meersman, Moglia e Anversa; traffici di minerali ferrosi
Van de Voorde
ad Anversa; imbarchi e sbarchi di
(2002)
merce in container nei porti di
Anversa, Rotterdam, Brema e
Amburgo). Formulazione di
previsioni secondo tre scenari di
crescita.
Imbarchi di rinfuse in funzione dell’export totale del
Belgio; sbarchi di rinfuse in funzione dell’import totale
del Belgio (specificazioni dinamiche con un
meccanismo "a correzione dell'errore" che
consentono di spiegare relazioni di breve e lungo
periodo). Throughput del porto di Anversa relativo ai
traffici di minerali ferrosi come funzione lineare del
consumo di minerali ferrosi in Belgio, Lussemburgo,
Francia e Germania e della proporzione di navi di
oltre 100 mila tonnellate di stazza lorda sul totale del
numero di navi che scalano i porti britannici e
dell’Europa continentale. Modello "a correzione
dell'errore" per stimare la relazione tra traffico
container e commercio internazionale.
Langen (2003)
Approccio quantitativo: analisi dell’evoluzione dei
traffici mondiali di contenitori marittimi nel periodo
1970-1995 in relazione a sette variabili esplicative
individuate (PIL, export /PIL, direzione dei flussi,
densità di valore dei flussi, quota containerizzabile dei
Individuazione di sette variabili
flussi, posizione competitiva del trasporto marittimo e
determinanti della domanda di
tasso di containerizzazione); stima dei coefficienti di
trasporto marittimo di contenitori;
variazione dei traffici rispetto alle variazioni di
previsioni dei traffici containerizzati ciascuna delle sette variabili in tre periodi di cinque
sulla rotta Asia-Europa in base a
anni durante gli anni 1980-1995 (sono mostrati
due possibili scenari all’anno 2023. esclusivamente i risultati dei calcoli effettuati ma non
le statistiche). Approccio qualitativo: discussione di
scenari riguardanti le sette variabili determinanti della
domanda; previsioni dei traffici containerizzati sulla
rotta Asia-Europa in base a due possibili scenari di
crescita all’anno 2023.
Hui, Seabrooke e
Wong (2004)
Modello "a correzione dell'errore". Specificazioni
doppio log-lineari. Variabili esplicative: commercio
Previsioni al 2010 del traffico merci
internazionale in valore della Cina e degli USA,
del porto di Hong Kong.
numero di banchine disponibili a Hong Kong,
throughput merci del porto di Shenzen.
Segue
(5)
Rassegna di alcuni studi in materia di previsioni dei traffici marittimi e portuali
Lam, Asce, Ng,
Seabrooke e Hui
(2004)
Previsioni al 2011 del traffico del
porto di Hong Kong relativo a 37
tipologie di merci.
ESCAP (2005)
Applicazione di due moduli del “Maritime Policy
Planning Model (MPMM )” della Divisione Trasporti e
Turismo della Commissione:
- il modulo “Trade ”, utilizzato per prevedere i traffici
marittimi tra macro-aree e ripartire tali traffici tra i
porti;
Previsioni al 2015 riguardanti sia i - il modulo “Liner Shipping Network ” utilizzato per
traffici marittimi mondiali di
progettare euristicamente una rete di servizi
container e la loro distribuzione tra adeguata alle esigenze della domanda, assegnare i
le varie macro-aree mondiali, sia la flussi alla rete e stimare i costi totali di differenti
movimentazione portuale di
configurazioni del sistema di trasporto marittimo.
container e i necessari investimenti Nello studio si utilizzano relazioni lineari semplici tra
in banchine nei Paesi della macro- flussi di contenitori (pieni) e livelli di PIL stimate sia
area Asia-Pacifico.
per singoli Paesi della macro-regione Asia-Pacifico,
sia per gruppi di Paesi appartenenti ad altre macroaree. Laddove non erano disponibili dati, sono stati
utilizzati metodi qualitativi basati sul giudizio di esperti
e sull’analisi dei dati riguardanti l’evoluzione della
containerizzazione in altri specifici territori durante
una fase simile di sviluppo economico.
Previsioni al 2010 e al 2020 del
traffico container dei principali
Ueda, Kado, Miyake
Paesi asiatici al fine di quantificare
e Nagano (2005)
il deficit di capacità terminalistica
dei porti.
Modelli di reti neurali e simulazioni Monte Carlo.
Stima di una relazione funzionale tra dati crosssection all’anno 2002 relativi alle variabili
“Popolazione/TEU” e “PIL pro-capite” per un gruppo
di 20 Paesi, tra cui anche quelli asiatici.
Segue
(6)
Rassegna di alcuni studi in materia di previsioni dei traffici marittimi e portuali
Drewry Shipping
Consultants (2006)
Previsioni del throughput portuale
containerizzato delle diverse macroaree geografiche mondiali al 2011
(senza la formulazione di diversi
scenari).
Di ciascuna macroarea si analizza l’evoluzione
passata della relazione tra la crescita della
movimentazione portuale di container marittimi e la
crescita del PIL e della popolazione. Non sono
rivelate le funzioni e i metodi di stima utilizzati per
formulare le previsioni.
Hamal, James e
Cregan (2006)
Previsioni al 2025 della
movimentazione portuale di
container (export , import , pieni e
vuoti) e di navi portacontainer nei
cinque principali porti australiani
(Brisbane, Sydney, Melbourne,
Adelaide e Fremantle) e in una
aggregazione composta dagli altri
porti minori.
Modelli di regressione doppio-log lineare stimati su
dati storici e distinti tra contenitori in export , import ,
pieni e vuoti. Tra le principali variabili utilizzate
figurano la popolazione, il livello di sviluppo
economico reale pro-capite dei bacini di import e di
export e il tasso di cambio.
MDS Transmodal
(2006)
Previsione al 2030 della
movimentazione totale di merci
unitizzate (container e Ro-Ro ,
secondo tre scenari di crescita), di
rinfuse (solide e liquide), altri
carichi generali, auto e veicoli
commerciali nuovi nei porti
britannici; previsione dell’equilibrio
domanda-offerta nei porti britannici
e stima del deficit di capacità
portuale futura; previsione della
distribuzione dei traffici merci
portuali per modalità di trasporto
terrestre (stradale e ferroviaria) tra
regioni portuali e regioni di origine
e destinazione.
Previsione del traffico container basata su un sistema
di modelli quantitativi e tre fasi principali: 1) modelli
causali lineari alle differenze prime per la previsione
della domanda commerciale in tonnellate per diverse
categorie merceologiche (variabili esplicative: PIL
reale, livello dei prezzi e tassi di cambio); 2) modello
di trasporto per assegnare alle reti delle previsioni del
punto precedente (ottenendo dati in tonnellate distinte
per regione britannica, modalità marittima e
itinerario); 3) modello per convertire il numero di
tonnellate movimentate in numero di unità di carico
movimentate. Previsione del traffico totale di rinfuse
(solide e liquide), altri carichi generali e veicoli
commerciali basata su metodi qualitativi.
Segue
(7)
Rassegna di alcuni studi in materia di previsioni dei traffici marittimi e portuali
(8)
Ocean Shipping
Consultants (2006)
Previsioni al 2015 del traffico
containerizzato nei porti europei e
mediterranei secondo due scenari
di crescita e distinguendo le
movimentazioni portuali relative ai
traffici marittimi
origine/destinazione (O/D) e quelle
relative ai traffici di transhipment .
Tali previsioni sono inoltre
confrontate con i dati relativi alla
capacità portuale programmata, al
fine di verificare eventuali deficit o
surplus di capacità.
La serie storica di dati riguardanti la crescita delle
movimentazioni derivanti dai traffici O-D di un
determinato porto o range portuale è posta in
relazione alla serie storica di dati riguardanti la
crescita economica del bacino di influenza terrestre
del porto o del range in base ad un moltiplicatore
“TEU/PIL”. Anche la serie storica di dati riguardanti la
crescita delle movimentazioni relative ai traffici
marittimi di transhipment di un determinato porto o
range portuale viene invece posta in relazione, in
base ad un moltiplicatore, alla serie storica di dati
riguardanti la crescita delle movimentazioni legate ai
traffici O-D del porto o del range portuale.
MDS Transmodal
(2007)
Previsioni al 2011 della
movimentazione portuale di
container a livello mondiale e del
volume dei traffici containerizzati
su direttrici intercontinentali; stima
della capacità mondiale futura in
termini di naviglio; stima della
capacità portuale necessaria nelle
diverse macro-aree mondiali per
soddisfare la domanda prevista.
Movimentazione di contenitori in funzione di variabili
riguardanti il commercio internazionale disaggregato
per merceologie (modelli causali e metodi di stima
utilizzati non rivelati).
Fattori che incidono sulla crescita dei traffici marittimi e portuali di contenitori
Tipologia di
crescita
Organica o
strutturale
Fattori di influenza
Risultato
Crescita dei livelli di reddito, produzione e
consumo, liberalizzazione e aumento degli
scambi commerciali, riduzione delle tariffe di
importazione, globalizzazione (investimenti
diretti esteri) e outsourcing .
Aumento complessivo dei
traffici marittimi e del
traffico container in
particolare.
Sostitutiva
Aumento del tasso di containerizzazione dei
carichi. Generalmente le economie meno
sviluppate sono caratterizzate da tassi
inferiori. Questa componente di crescita è
molto forte nei mercati giovani, in cui la
containerizzazione è agli albori. Il risultato di
questo fenomeno non comporta un aumento
complessivo dei traffici.
Crescita del traffico
container bilanciato da una
diminuzione dei traffici di
rinfuse e/o di general cargo
tradizionale.
Indotta
Strategie organizzative dei vettori (ad es.
sostituzione transhipment /servizi diretti;
sviluppo portuale; economie di scala).
Accidentale
Aumento del transhipment
e di conseguenza anche
aumento del throughput dei
porti e della domanda di
capacità in termini di
naviglio.
Crescita della
Variazioni nei livelli di attività di import ed
export (spesso dovute a fluttuazioni dei tassi movimentazione dei vuoti e
aumento del throughput dei
di cambio) che causano squilibri su alcune
porti.
direttrici di traffico.
Fonte: nostra rielaborazione da Drewry Shipping Consultants, 2006
Crescita economica, crescita del commercio internazionale e crescita del
traffico container
(1)
La letteratura analizzata evidenzia il legame tra variabili economiche e
flussi marittimi e portuali di contenitori.
In particolare, i volumi scambiati dovrebbero aumentare in periodi di crescita
economica e viceversa. Pertanto, è possibile utilizzare dati riguardanti
indicatori economici per prevedere l’evoluzione del commercio internazionale
e/o della domanda di traffico marittimo e portuale di contenitori. Esempi di
variabili economiche utilizzabili per tale scopo sono il PIL, il PIL pro-capite,
il reddito disponibile, il tasso di cambio, il livello delle rate di nolo e
dei prezzi dei beni.
Crescita economica, crescita del commercio internazionale e crescita del
traffico container
(2)
Sebbene il commercio internazionale a lunga distanza sia per sua natura estremamente volatile, negli ultimi anni
è cresciuto più rapidamente dell’economia mondiale. Secondo dati MergeGlobal (2006), negli ultimi 25 anni il
moltiplicatore commercio mondiale/PIL mondiale è stato circa pari a 2.
Fonte: MergeGlobal, Inc., 2006
È chiaro quindi che, per i paesi in cui la containerizzazione è pienamente affermata, esiste una relazione simile anche tra
crescita dei traffici di contenitori e crescita del PIL. Secondo Drewry (2006), il moltiplicatore TEU/PIL mondiale è
stato pari a 2,2 nel 2005, cioè per ogni punto d’incremento percentuale del PIL il traffico portuale di contenitori è
aumentato di 2,2 punti.
Crescita economica, crescita del commercio internazionale e crescita del
traffico container
(3)
16%
14%
12%
10%
8%
6%
4%
2%
0%
1997
1998
1999
2000
World GDP
2001
2002
World Trade
2003
2004
2005
2006
2007(p)
Container Trade
Fonte: nostre elaborazioni e stime su dati osservati 1997-2006 (Clarkson Research Services, 2007) e dati
2007 previsti (Global Insight Inc., 2007)
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (1)
La metodologia utilizzata
(1)
Una metodologia in parte simile a quella impiegata di recente dagli studiosi
del Bureau di Economia Regionale e dei Trasporti del Governo Australiano* è
stata utilizzata per prevedere la domanda potenziale di movimentazione al
2015 dei contenitori marittimi pieni e vuoti relativi ai traffici di import-export
e transhipment del sistema portuale campano.
*
Hamal K., James B., Cregan M. (2006), “Port Level Forecasts of Container and Ship Movements
in Australia: 2004-05 to 2024-25”, paper presented at the 29th Australian Transport Research
Forum Conference, Gold Coast, 27-29 September.
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (2)
La metodologia utilizzata
(2)
Le previsioni sono state formulate a partire dalla specificazione in forma
doppio logaritmico-lineare di alcuni modelli di regressione a singola
equazione stimati separatamente per Napoli e Salerno (con il metodo OLS) e
distinguendo tra le movimentazioni in uscita e in entrata di contenitori pieni
relativi ai traffici marittimi origine/destinazione (misurati in TEU), nonché tra
bacini di importazione ed esportazione.
In particolare, si è assunto che il numero di contenitori pieni in export per
abitante del bacino terrestre di influenza dei porti campani (basso Lazio,
Molise, Campania, Puglia, Basilicata, Calabria e Sicilia) dipenda dal PIL
pro-capite reale dei 29 Paesi partner dell’Italia nell’ambito
dell’Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico (OCSE)
e dal tasso di cambio reale dollaro-euro; analogamente, il numero di
movimentazioni di contenitori pieni in import per abitante del bacino
terrestre di influenza dei porti di Napoli e Salerno è stato messo in
relazione con il PIL pro-capite reale del bacino stesso e con il tasso di
cambio reale dollaro-euro.
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (3)
La metodologia utilizzata
(3)
Le previsioni al 2015 della domanda potenziale di movimentazione di contenitori pieni in
esportazione dai porti di Napoli e Salerno sono state quindi formulate sulla base dei coefficienti
di regressione calibrati per ciascun porto ed utilizzando dati previsionali riguardanti il PIL procapite reale dei Paesi OCSE (escluso l’Italia), il tasso di cambio reale dollaro-euro e la
popolazione dell’hinterland commerciale del cluster portuale campano. Con riguardo a
quest’ultima variabile in particolare, sono stati ipotizzati tre diversi scenari futuri di crescita
(High, Base e Low) e si è inoltre assunto che nel periodo previsionale considerato il bacino
commerciale terrestre dei porti di Napoli e Salerno non vari.
Analogamente, le previsioni al 2015 della domanda potenziale di movimentazione di contenitori
pieni in importazione nei porti campani sono state formulate sulla base dei coefficienti di
regressione calibrati per ciascun porto ed utilizzando dati previsionali riguardanti il tasso di
cambio reale dollaro-euro e la popolazione ed il PIL reale dell’hinterland commerciale del
sistema portuale campano. Con riguardo a queste ultime due variabili, sono stati ipotizzati tre
diversi scenari di crescita (High, Base e Low) e si è inoltre assunto che nel periodo previsionale
considerato il bacino commerciale terrestre dei porti di Napoli e Salerno non vari.
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (4)
La metodologia utilizzata
(4)
Successivamente, in maniera diversa rispetto alla metodologia impiegata dagli studiosi
australiani, si è provveduto a stimare la domanda potenziale di movimentazioni in
uscita e in entrata dei contenitori vuoti al 2015 utilizzando i risultati dei modelli
stimati in precedenza per i pieni (nelle diverse ipotesi di crescita della popolazione e del
PIL) e risolvendo un sistema di equazioni che bilancia i flussi di contenitori
pieni e vuoti in esportazione e in importazione da/in ciascuno dei singoli
porti campani, nell’ipotesi che le unità di carico vuote incidano il 20% sul
totale delle unità di carico piene e vuote in import-export. Infine, si è ipotizzato
che nel periodo di previsione la quota del transhipment sulla movimentazione
complessiva di contenitori (import-export e transhipment) del sistema portuale
campano sia pari al 20%.
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (5)
Le banche dati utilizzate
ƒ Serie storica 1996-2005 dei TEU pieni in esportazione (traffici O/D in uscita) dai porti di Napoli e Salerno
(Fonti: AAPP Napoli e Salerno)
ƒ Serie storica 1996-2005 dei TEU pieni in importazione (traffici O/D in entrata) nei porti di Napoli e Salerno
(Fonti: AAPP Napoli e Salerno)
ƒ Serie storica 1996-2005 dei TEU vuoti in esportazione (traffici O/D in uscita) dai porti di Napoli e Salerno
(Fonti: AAPP Napoli e Salerno)
ƒ Serie storica 1996-2005 dei TEU vuoti in importazione (traffici O/D in entrata) nei porti di Napoli e Salerno
(Fonti: AAPP Napoli e Salerno)
ƒ Serie storica 1996-2005 e serie previsionale 2006-2015 del PIL reale pro-capite in dollari dei Paesi OCSE
(escluso l’Italia) (Fonte: ERS/USDA Macroeconomic Data Set)
ƒ Serie storica 1996-2005 e serie previsionale 2006-2015 (3 ipotesi: High, Base e Low) della popolazione del
bacino commerciale terrestre dei porti campani (Fonti: Istat ed Eurostat)
ƒ Serie storica 1996-2004 e serie previsionale 2005-2015 (3 ipotesi: High, Base e Low) del PIL in termini reali del
bacino commerciale terrestre dei porti campani (Fonti: Istat, Eurostat e nostre assunzioni e stime su dati
OSC/FMI)
ƒ Serie storica 1996-2005 e serie previsionale 2006-2015 del tasso di cambio reale dollaro-euro
(Fonte: ERS/USDA Macroeconomic Data Set)
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (6)
Assunzioni sull’evoluzione di lungo periodo delle variabili economiche e demografiche
utilizzate per prevedere i traffici container dei porti di Napoli e Salerno
Variabili economiche e demografiche
utilizzate nei modelli di regressione
Tasso annuale
Tasso annuale
Tasso annuale
Tasso annuale
medio di crescita
medio di crescita
medio di crescita
medio di crescita
(CAGR ) nel periodo (CAGR ) nel periodo (CAGR ) nel periodo
(CAGR ) nel periodo
2006-2015
2006-2015
2006-2015
1996-2005
(ipotesi High )
(ipotesi Base )
(ipotesi Low )
PIL reale pro-capite dei 29 Paesi OCSE
partner dell'Italia
2,43%
Popolazione del bacino commerciale terrestre
dei porti di Napoli e Salerno
0,04%
0,12%
-0,04%
-0,30%
PIL reale pro-capite del bacino commerciale
terrestre dei porti di Napoli e Salerno
1,60%
1,78%
1,70%
1,36%
Tasso di cambio reale dollaro-euro
-0,45%
2,30%
-1,17%
Fonte: nostra elaborazione su dati ERS/USDA Macroeconomic Data Set, Istat, Eurostat e OSC/FMI
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (7)
Sintesi dei risultati previsionali
PORTO DI NAPOLI
Anno 2015 (migliaia di TEU pieni e vuoti in import-export)
Anno 2015 (migliaia di TEU pieni e vuoti di transhipment)
Anno 2015 (migliaia di TEU pieni e vuoti in import-export e transhipment)
PORTO DI SALERNO
Anno 2015 (migliaia di TEU pieni e vuoti in import-export)
Anno 2015 (migliaia di TEU pieni e vuoti di transhipment)
Anno 2015 (migliaia di TEU pieni e vuoti in import-export e transhipment)
NAPOLI + SALERNO
Anno 2015 (migliaia di TEU pieni e vuoti in import-export)
Anno 2015 (migliaia di TEU pieni e vuoti di transhipment)
Anno 2015 (migliaia di TEU pieni e vuoti in import-export e transhipment)
Var. % 2006 (dato osservato)-2015 (pieni e vuoti in import-export e transhipment)
Var. % 2006 (dato stimato)-2015 (pieni e vuoti in import-export e transhipment)
Var. % 2007-2015 (pieni e vuoti in import-export e transhipment)
CAGR 2006 (dato osservato)-2015 (pieni e vuoti in import-export e transhipment)
CAGR 2006 (dato stimato)-2015 (pieni e vuoti in import-export e transhipment)
CAGR 2007-2015 (pieni e vuoti in import-export e transhipment)
High
600
150
749
High
670
167
837
High
1.269
317
1.587
97,2%
108,7%
95,4%
7,8%
8,5%
8,7%
Base
586
147
733
Base
646
161
807
Base
1.232
308
1.540
91,4%
86,6%
90,8%
7,5%
7,2%
8,4%
Low
564
141
705
Low
578
145
723
Low
1.142
285
1.427
77,4%
75,5%
78,9%
6,6%
6,5%
7,5%
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (8)
Modello utilizzato per la previsione al 2015 dei container pieni in uscita
(esportazioni)
(1)
ln PFUXit = a + b ln PGDPOCSEt + c ln EXUSEUt + e
(1)
con:
PFUXit = esportazioni pro-capite di contenitori pieni dall’i-esimo porto campano misurate in TEU all’anno t;
PGDPOECDit = PIL reale pro-capite in dollari dei Paesi OCSE (escluso l’Italia) all’anno t;
EXUSEUt = tasso di cambio reale dollaro-euro all’anno t;
a, b, c = coefficienti di regressione;
e = termine di errore;
i = 1) porto di Napoli; 2) porto di Salerno;
t = anno.
Per quanto riguarda in particolare le previsioni della domanda di movimentazione di
contenitori pieni in export effettuate per il porto di Salerno, nel modello utilizzato è stata
alla fine esclusa la variabile “tasso di cambio”, in quanto è risultata statisticamente non
significativa dalla calibrazione del modello originario rappresentato dall’equazione (1).
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (9)
Modello utilizzato per la previsione al 2015 dei container pieni in uscita
(esportazioni)
(2)
ln PFUXit = a + b ln PGDPOCSEt + c ln EXUSEUt + e
(1)
Statistiche delle regressioni
Variabili per singolo porto
Napoli
PGDPOCSE
EXUSEU
Intercetta
Salerno
PGDPOCSE
Intercetta
Coefficienti stimati
t-ratio
p-value
Altre statistiche
1,17
-1,22
-16,45
5,03
-9,83
-7,09
0,00
0,00
0,00
R = 0,95
2
R corretto = 0,94
N = 10
VIF = 1
Statistica F = 70,2
Significatività F = 0,00002
DW = 1,7
3,50
-39,62
9,33
-10,66
0,00
0,00
R = 0,92
2
R corretto = 0,91
N = 10
Statistica F = 87,1
Significatività F = 0,00001
DW = 1,5
2
2
TEU
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (10)
Scenari di previsione al 2015 della domanda potenziale di movimentazione
di contenitori pieni in uscita (esportazioni) dal sistema portuale campano
(dati in TEU)
600.000
Pieni in export
da NA+SA
500.000
(ipotesi HIGH)
400.000
Pieni in export
da NA+SA
300.000
(ipotesi BASE)
200.000
Pieni in export
da NA+SA
100.000
(ipotesi LOW)
0
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Anno
Var. % 2006 (dato osservato) - 2015
Var. % 2006 (dato stimato) - 2015
Var. % 2007-2015
CAGR 2006 (dato osservato) - 2015
CAGR 2006 (dato stimato) - 2015
CAGR 2007-2015
Ipotesi HIGH
Ipotesi BASE
Ipotesi LOW
69,9%
74,4%
66,2%
6,1%
6,4%
6,6%
66,5%
71,8%
64,0%
5,8%
6,2%
6,4%
61,5%
67,9%
60,6%
5,5%
5,9%
6,1%
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (11)
Modello utilizzato per la previsione al 2015 dei container pieni in entrata
(importazioni)
ln PFUMit = a + b ln PGDPBSPCt + c ln EXUSEUt + e
(1)
(2)
con:
PFUMit = importazioni pro-capite di contenitori pieni nell’i-esimo porto campano misurate in TEU all’anno t;
PGDPBSPCt = PIL reale pro-capite in euro del bacino commerciale terrestre dei porti campani all’anno t;
EXUSEUt = tasso di cambio reale dollaro-euro all’anno t;
a, b, c = coefficienti di regressione;
e = termine di errore;
i = 1) porto di Napoli; 2) porto di Salerno;
t = anno.
Per quanto riguarda in particolare le previsioni della domanda di movimentazione di
contenitori pieni in import effettuate per il porto di Napoli, nel modello utilizzato è stata
alla fine esclusa la variabile “tasso di cambio”, in quanto è risultata statisticamente non
significativa dalla calibrazione del modello originario rappresentato dall’equazione (2).
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (12)
Modello utilizzato per la previsione al 2015 dei container pieni in entrata
(importazioni)
(2)
ln PFUMit = a + b ln PGDPBSPCt + c ln EXUSEUt + e
(2)
Statistiche delle regressioni
Variabili per singolo porto
Napoli
PGDPBSPC
Intercetta
Salerno
PGDPBSPC
EXUSEU
Intercetta
Coefficienti stimati
t-ratio
p-value
Altre statistiche
5,25
-55,23
8,02
-8,84
0,00
0,00
R = 0,90
2
R corretto = 0,89
N=9
Statistica F = 64,4
Significatività F = 0,00009
DW = 1,5
8,69
0,88
-88,97
12,08
2,95
-12,95
0,00
0,00
0,02
R = 0,96
2
R corretto = 0,95
N=9
VIF = 1,2
Statistica F = 76,5
Significatività F = 0,00005
DW = 2,5
2
2
TEU
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (13)
Scenari di previsione al 2015 della domanda potenziale di movimentazione
di contenitori pieni in entrata (importazioni) nel sistema portuale campano
(dati in TEU)
600.000
Pieni in import
a NA+SA
500.000
(ipotesi HIGH)
400.000
Pieni in import
a NA+SA
300.000
(ipotesi BASE)
200.000
Pieni in import
a NA+SA
100.000
(ipotesi LOW)
0
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Anno
Var. % 2006 (dato osservato) - 2015
Var. % 2006 (dato stimato) - 2015
Var. % 2007-2015
CAGR 2006 (dato osservato) - 2015
CAGR 2006 (dato stimato) - 2015
CAGR 2007-2015
Ipotesi HIGH
Ipotesi BASE
Ipotesi LOW
115,7%
175,1%
147,7%
8,9%
11,9%
12,0%
107,2%
113,8%
138,7%
8,4%
8,8%
11,5%
83,1%
91,4%
112,1%
7,0%
7,5%
9,9%
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (14)
Previsione al 2015 dei container vuoti in entrata e uscita (escluso transhipment)
Utilizzando le previsioni formulate per i container pieni in esportazione ed importazione dai/nei porti di Napoli e
Salerno (nelle diverse ipotesi di crescita High, Base e Low), si è provveduto a stimare anche la domanda
potenziale di movimentazione di contenitori vuoti in export e in import al 2015. La stima è stata effettuata
risolvendo un sistema di equazioni che bilancia i flussi di contenitori pieni e vuoti in esportazione ed importazione
TEU
per ciascuno dei porti campani, nell’ipotesi che i vuoti incidano il 20% sul totale dei container pieni e vuoti in
import-export.
Scenari di previsione al 2015 della domanda potenziale di movimentazione
di contenitori vuoti in import-export nel/dal sistema portuale campano
(dati in TEU)
300.000
Vuoti in importexport a
250.000
NA+SA (ipotesi
HIGH)
200.000
Vuoti in import150.000
export a
NA+SA (ipotesi
100.000
BASE)
Vuoti in import50.000
export a
NA+SA (ipotesi
0
LOW)
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Anno
Var. % 2006 (dato osservato) - 2015
Var. % 2006 (dato stimato) - 2015
Var. % 2007-2015
CAGR 2006 (dato osservato) - 2015
CAGR 2006 (dato stimato) - 2015
CAGR 2007-2015
Ipotesi HIGH
Ipotesi BASE
Ipotesi LOW
43,3%
91,0%
82,1%
4,1%
7,5%
7,8%
39,1%
72,9%
78,6%
3,7%
6,3%
7,5%
28,9%
65,4%
69,2%
2,9%
5,7%
6,8%
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (15)
Previsione al 2015 del transhipment di container pieni e vuoti
Utilizzando i valori stimati in precedenza per quanto riguarda le previsioni al 2015 della movimentazione di
contenitori pieni e vuoti in export ed import nei porti di Napoli e Salerno (nelle diverse ipotesi di crescita High,
TEU
Base e Low), si è provveduto a stimare anche la domanda potenziale futura di movimentazioni legate ai traffici di
transhipment. La stima è stata effettuata ipotizzando che la quota del transhipment sulla movimentazione
complessiva di contenitori (import-export e transhipment) nel sistema portuale campano al 2015 sia pari al 20%
Scenari di previsione al 2015 della domanda potenziale di movimentazione
di transhipment di contenitori pieni e vuoti nel sistema portuale campano
(dati in TEU)
350.000
Transhipment
300.000
di pieni e vuoti
a NA+SA
250.000
(ipotesi HIGH)
200.000
Transhipment
di pieni e vuoti
a NA+SA
(ipotesi BASE)
150.000
100.000
50.000
0
2007
2008
2009
2010
Var. % 2006 (dato osservato) - 2015
Var. % 2006 (dato stimato) - 2015
Var. % 2007-2015
CAGR 2006 (dato osservato) - 2015
CAGR 2006 (dato stimato) - 2015
CAGR 2007-2015
2011
Anno
2012
2013
2014
2015
Transhipment
di pieni e vuoti
a NA+SA
(ipotesi LOW)
Ipotesi HIGH
Ipotesi BASE
Ipotesi LOW
239,5%
108,7%
95,4%
14,5%
8,5%
8,7%
229,4%
86,6%
90,8%
14,2%
7,2%
8,4%
205,4%
75,5%
78,9%
13,2%
6,5%
7,5%
Previsioni a lungo termine per il sistema portuale campano (16)
TEU
Evoluzione prevista della movimentazione complessiva al 2015
Scenari di previsione al 2015 della domanda potenziale di movimentazione
di import-export e transhipment di contenitori pieni e vuoti nel sistema
portuale campano (dati in TEU)
Import-export e
1.800.000
transhipment di
1.600.000
pieni e vuoti a
NA+SA (ipotesi
1.400.000
HIGH)
1.200.000
Import-export e
1.000.000
transhipment di
800.000
600.000
400.000
200.000
0
pieni e vuoti a
NA+SA (ipotesi
BASE)
2007
2008
2009
2010
Var. % 2006 (dato osservato) - 2015
Var. % 2006 (dato stimato) - 2015
Var. % 2007-2015
CAGR 2006 (dato osservato) - 2015
CAGR 2006 (dato stimato) - 2015
CAGR 2007-2015
2011
Anno
2012
2013
2014
2015
Import-export e
transhipment di
pieni e vuoti a
NA+SA (ipotesi
LOW)
Ipotesi HIGH
Ipotesi BASE
Ipotesi LOW
97,2%
108,7%
95,4%
7,8%
8,5%
8,7%
91,4%
86,6%
90,8%
7,5%
7,2%
8,4%
77,4%
75,5%
78,9%
6,6%
6,5%
7,5%
Equilibrio domanda-offerta
TEU
Equilibrio tra domanda e offerta di movimentazione container
nel sistema portuale campano (TEU)
2.000.000
1.800.000
1.600.000
1.400.000
1.200.000
1.000.000
800.000
600.000
400.000
200.000
0
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
Anno
Capacità di movimentazione complessiva attuale dei terminal container campani
Capacità di movimentazione complessiva programmata dei terminal container campani
Domanda potenziale di movimentazione complessiva di container (in import-export e transhipment) nel sistema portuale campano (ipotesi HIGH)
Domanda potenziale di movimentazione complessiva di container (in import-export e transhipment) nel sistema portuale campano (ipotesi LOW)
Confrontando le previsioni della domanda potenziale di traffico portuale containerizzato complessivo con i dati riguardanti la capacit
à
capacità
terminalistica attuale e programmata in Campania, emerge che, nella configurazione attuale,
attuale, il cluster portuale regionale può
supportare la crescita potenziale prevista della movimentazione di contenitori al più
più fino al 2010 e solo mediante una
gestione ottimale ed integrata della capacità
capacità complessiva.
complessiva. Purtroppo già
già oggi si manifestano difficoltà
difficoltà operative e problemi di
saturazione, confermando quindi la necessità
necessità di realizzare ed attivare quanto prima il nuovo terminal container
container previsto (la cosiddetta
“Darsena di levante”
levante”, nel porto di Napoli), che porterà
porterà la capacità
capacità terminalistica complessiva regionale a circa 1,8 milioni di TEU/anno.
TEU/anno.
Conclusioni
Attualmente sono in corso ulteriori approfondimenti e attività di
individuazione di nuove banche dati, al fine di verificare
l’eventuale opportunità di utilizzare anche modelli quantitativi
diversi basati sull’utilizzo di serie storiche più ampie (ad es. Error
Correction Models).