Gli impatti indiretti e i “wider effects” di un intervento sono impatti che riguardano altri settori macroeconomici e mercati diversi dal trasporto, e che possono scaturire da interventi sull’offerta di trasporto (ad esempio gli impatti sull’occupazio- ne, sugli scambi internazionali, sull’evoluzione demografica, sul mercato immobiliare, e altro), possono essere rilevanti e possono incidere significativamente sulla redditività sociale di un investimento, soprattutto in periodi di crisi.
In questo caso, l’impatto di un treno ad alta velocità viene analizzato in una prospettiva di lungo termine, al fine di riorientare la tendenza alla crescita della popolazione nei comuni.
Il terremoto più potente si è verificato nel 2009, con epicentro a L’Aquila e un notevole raggio di influenza.
tmap_mode("view")
## tmap mode set to 'view'
# tm_shape(infl) +
# tm_polygons(fill_alpha = .3, col_alpha = .2) +
tm_shape(comuni %>% filter(name == "L'Aquila")) +
tm_polygons(fill = "lightblue", fill_alpha = .5) +
tm_shape(sfaq) +
tm_dots("exp", fill.scale = tm_scale_continuous(values = "magma"),
fill.legend = tm_legend("Mg."),
size = "exp", size.scale = tm_scale_continuous(values.scale = .5),
size.legend = tm_legend_hide())
Ciò ha comportato una profonda inversione di tendenza nella crescita della popolazione.
aq %>%
e_charts(x = year) %>% # initialise and set x
e_line(serie = value, name = "Popolazione") %>%
e_bar(serie = var, y_index = 1, name = "Var. %. YoY") %>%
e_y_axis(min = 65000)
Analizzando le medie dei valori:
plot(m_segneigh, type = "l", cpt.width = 4,
xlab = NULL, ylab = "Pop.")
E identificare il punto di rottura con la massima rappresentatività statistica:
qlr <- Fstats(ylag0 ~ ylag1, data = dat)
breakpoints(qlr)
##
## Optimal 2-segment partition:
##
## Call:
## breakpoints.Fstats(obj = qlr)
##
## Breakpoints at observation number:
## 8
##
## Corresponding to breakdates:
## 0.3181818
Il breakpoint 8 è giustamente il anno 2009.