Ricerca curata da D. Baldaccini (Dottorando Università degli studi di Milano-Bicocca), P. Lattarulo (IRPET), M. G. Pazienza (Università degli studi di Firenze), L. Piccini (IRPET) e C. Pollastri (Ufficio Parlamentare di Bilancio)
La ricerca è stata curata da Damiano Baldaccini (Dottorando Università degli studi di Milano-Bicocca), Patrizia Lattarulo (IRPET), Maria Grazia Pazienza (Università degli studi di Firenze), Leonardo Piccini (IRPET) e Corrado Pollastri (Ufficio Parlamentare di Bilancio).
Il Rapporto è parte del progetto GRINS – Growing Resilient, INclusive and Sustainable (GRINS PE00000018 – CUP C93C22005270001), finanziato dall’Unione Europea – NextGenerationEU, Missione 4, Componente 2, come Spoke 6 – Progetto IDEATES IntegrateD Analysis of Economic, Technological and Social factors for Energy efficiency of the housing and vehicle Stock. I punti di vista e le opinioni espresse sono esclusivamente quelle degli autori e non riflettono necessariamente quelle dell’Unione Europea, né può l’Unione Europea essere ritenuta responsabile per esse.
Questo lavoro si inquadra nel contesto degli studi empirici sugli effetti delle politiche di mitigazione e adattamento climatico, indagando il ruolo potenzialmente ricoperto dal trasporto stradale. Particolare attenzione verrà dedicata agli aspetti comportamentali legati a un modello di sviluppo e di consumo più sostenibile, che riguardano l’acquisto e l’uso dell’autoveicolo. Si osserveranno gli aspetti distributivi dei processi di decarbonizzazione e le diseguaglianze dal punto di vista territoriale e socio-demografico.
L’accesso ad una ampia rete di trasporto è una componente oggi imprescindibile della qualità della vita degli individui e della crescita economica. Quello alla mobilità è ormai un diritto individuale e contribuisce all’insieme delle capabilities dei cittadini, che attraverso un raggio più ampio di spostamenti possono accedere a occasioni di lavoro e di consumo più rispondenti alle proprie necessità. Ciononostante, proprio il trasporto contribuisce in modo significativo alle emissioni di inquinanti locali e climalteranti a danno dell’ambiente e della salute. Tanto più che il nostro paese è storicamente caratterizzato da un accentuato squilibrio modale che si manifesta in una propensione all’uso dell’auto particolarmente alta tanto da parte degli individui che delle imprese. Lo dimostra tanto un patrimonio di autoveicoli per abitante tra i più elevati in Europa e in costante crescita che la percentuale di merci trasportate via terra. Da qui derivano importanti costi a carico della collettività, tanto relativi alla cura delle malattie, che al tempo perso in modo improduttivo negli spostamenti, tanto costi diretti che indiretti, tangibili e intangibili. Gli importi coinvolti dal complesso delle esternalità da incidenti, emissioni, congestione e rumore raggiungono il 3% del Pil e pesano per il 15% sulla spesa pubblica e per il 43% sulla spesa sanitaria in Toscana (Elaborazioni IRPET, 2024).
L’Europa, ha assunto tra le sue principali priorità del prossimo futuro quella della de carbonizzazione e della riconversione energetica e il nostro paese ha pienamente aderito a tale indirizzo. Questa strategia richiede importanti investimenti sia collettivi che individuali, e comporta tempi lunghi per raggiungere risultati apprezzabili. La transizione verso modelli di trasporto più sostenibili porta con sé dei costi per la collettività ed individuali sui quali c’è ancora scarsa consapevolezza e rischia di lasciare a margine fasce importanti di popolazione. La disponibilità di una originale banca dati a livello micro di natura amministrativa sulla proprietà dell’auto in Toscana consente di indagare gli atteggiamenti e i comportamenti individuali che guidano il rinnovo del parco mezzi, e la scelta di modalità green. L’integrazione con dati fiscali consente, inoltre, di approfondire le relazioni di tali scelte con le caratteristiche individuali e familiari, nonché l’importanza del reddito familiare e la categoria Isee. A questo scopo il lavoro propone, dunque, una analisi descrittiva della propensione all’acquisto di auto green per caratteristiche individuali, familiari, territoriali e di reddito; a questo fa seguito una lettura di sintesi delle elasticità di comportamento attraverso l’applicazione di un modello multilivello e la stima delle connesse predizioni. Si applicheranno modelli di stima degli impatti di specifiche politiche pubbliche implementate a scala locale o nazionale.
