Modellsystemet PANDA (Plan og Analysesystem for Næringsliv, Demografi og Arbeidsmarked)
|
|
- Bendik Olsen
- 8 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Modellsystemet PANDA (Plan og Analysesystem for Næringsliv, Demografi og Arbeidsmarked) Dette notatet gir en kort innføring i PANDA som modellsystem. For utfyllende beskrivelser av hele modellsystemet, se dokumentasjon på PANDA er et økonomisk-demografisk modellsystem utviklet for bruk i regional analyse og overordnet planlegging i fylker og på lavere geografisk nivå. Hvor mange innbyggere er det i regionen? Hva er alders- og kjønnsfordelingen av disse? Hvordan vil antall innbyggere, og deres alders- og kjønnsfordeling utvikle seg framover? Hvor mange arbeidsplasser er det i regionen? Hvordan fordeler disse seg på næringer? Hvor høy er verdiskapningen i regionen? Hvordan vil sysselsetting og verdiskapning utvikle seg framover? Hvordan påvirkes utviklingen av spesielle tiltak? Dette er eksempler på noen av de spørsmålene Panda-systemet kan hjelpe til å gi svar på. Systemet egner seg til analyser av regional utvikling i Norge. Den minste regionale enheten som kan analyseres er kommune (bydel i Oslo). Man kan også analysere utviklingen i regioner som består av flere kommuner, i prinsippet helt opp til alle kommunene i landet. Datagrunnlaget i Panda er statistikk, hovedsakelig fra Statistisk sentralbyrå (SSB). Systemet har to hovedmodeller, en befolkningsmodell og en regionaløkonomisk modell, og er bygget opp med utgangspunkt i velkjente regionaldemografiske og -økonomiske metoder. De kan nyttes til å estimere utviklingen framover (framskrivinger) og til å simulere effekter av spesielle tiltak (konsekvensanalyser). Modellene kan brukes uavhengige av hverandre, eller de kan samkjøres slik at man simultant analyserer både befolknings- og næringsutvikling. Panda-systemet eies og drives av Pandagruppen, som representerer alle fylkeskommunene i Norge. Systemet brukes av fylkeskommunene, Kommunal- og regionaldepartementet, konsulent-selskaper og forskningsinstitutter. Det har også vært benyttet innenfor høyere utdanning. PANDA omfatter både databaser og modeller. Figuren nedenfor viser oppbyggingen av hele systemet. PANDA er organisert i tre selvstendige deler: 1. En landsdekkende statistikkdatabase (PANDA Statistikk) 2. En modelldel (PANDA Modellanalyse) 3. En rapportgenerator (PANDA Rapporter). Sammenhenger og kommunikasjon mellom disse er angitt med piler i figuren nedenfor:
2 Figur 1. Hovedstruktur i PANDA Modellen som benyttes i næringsdelen heter REGNA (regional næringsanalysemodell) og modellen som benyttes i befolkningsdelen heter REGBEF (regional befolkningsmodell). Det er et felles grensesnitt for hele PANDA, som er tilgjengelig via en vanlig nettleser. Dette gir adgang til PANDA Rapporter og PANDA Modellanalyse Det er ikke nødvendig å laste ned programvare til egen PC for å kunne bruke PANDA. Systemet med statistikk, modeller og resultater er tilgjengelig på en sentral maskin, og opereres over Internett via en vanlig nettleser (Netscape, Explorer, Mozilla el.) Både modellsystem og data er tilgjengelig via PANDA-gruppens hjemmeside eller direkte fra Datagrunnlag PANDAs database inneholder et omfattende tallmateriale med flere ulike typer historisk statistikk, modellparametere og data som kun benyttes i modellene, i tillegg til resultater fra modellkjøringene den enkelte har utført. All statistikk er gitt på kommune-/bydelsnivå og dekker hele landet. Statistisk sentralbyrå er kilde for all statistikk i PANDA. Historisk statistikk kan bearbeides og rapporteres ut ved hjelp av rapportgeneratoren og kan rapporteres ut etter følgende tema: Demografi Arbeidsmarked
3 Interaksjon Boligmarked Næring Interaksjon er data som beskriver strømmer eller relasjoner mellom kommuner, dvs. flytting, pendling og avstander. Tabellene som er generert i rapportgeneratoren kan enkelt åpnes i Excel og bearbeides videre der. Resultatdata (prognoser) kan hentes ut på tilsvarende måte og man får da flere valg m.h.t variable. I tillegg til statistikk, inneholder databasen også modellparametere og data som kun benyttes i modellene. Dette datagrunnlaget er dels hentet fra SSB (f.eks. demografiske parametere fra SSB sin befolkningsprognosemodell), dels er det parametere estimert og tilrettelagt av SINTEF. Disse presenteres i faste tabeller, og er derfor ikke tilgjengelig på samme måte som statistikkdata (via rapportgeneratoren). Modellanalyse PANDA kan benyttes til å beregne langsiktige trender og framskrivinger. Men mest egent er PANDA til å undersøke følgene av bestemte forutsetninger. For å dekke så mange situasjoner som mulig i forhold til behovet i regional planlegging og analyse, er det lagt opp til å kunne styre modellene på mange ulike måter ( what if analyser). Gjennom utformingen av beregningsopplegget blir brukeren en aktiv del av modellberegningene. Det er derfor viktig å velge riktig beregningsmåte (inkl. valg av forutsetninger/styring) i forhold til problemstillingen, for at beregningsresultatene skal være relevante. Befolkningsmodellen I motsetning til SSB beregner man i PANDA befolkningsutviklingen i en region, uten å ta hensyn til om beregningene blir riktige i et nasjonalt perspektiv (nasjonal konsistens). Målet med PANDA er nettopp å kunne anvende lokalkunnskap om flyttemønster, arbeidsmarkedsforhold og boligbygging for å komme frem til gode prognoser for en bestemt region, og da som oftest på forholdsvis kort sikt. Ved etablering av modellparametere og data som kun benyttes i modellene (gjøres under prosjektgenerering) benyttes data for siste statistikkår fra SSB. Estimeringsperiode for kalibreringsfaktorer (nivåfaktorer) for fødte, døde, flytterater og tilpasning til arbeidsmarkedet baseres på et gjennomsnitt av de 4 siste år. Befolkningsutviklingen bestemmes i PANDA av fødselsoverskuddet (fødte minus døde) + nettoflytting (innflytting minus utflytting). Inn- og utvandring er summert sammen med de innenlandske flyttebevegelsene. Over lengre tidshorisonter spiller fødselsfrekvenser og dødssannsynligheter en stor rolle ved beregning av befolkningsprognoser. Ved korte tidshorisonter er det derimot flyttingen som er det viktige for å bestemme befolkningsutviklingen i en region. I modellen benyttes dødssannsynligheter som er forskjellige mellom kjønnene og varierer med alderen. Vi får i tillegg et påfyll av nye barn. Dette skjer ved at kvinner i ulike aldere får barn med en viss frekvens. Fødselsfrekvensene gjelder for kvinner og varierer med alderen. Ved kjøring av
4 befolkningsmodellen benyttes faste regionfrekvenser fra SSB til justering av fødselsfrekvenser og dødssanssynligheter. Dødssanssynlighetene derimot "glattes" med en regionavstemming slik at man får et sett med dødssannsynligheter som er lik for alle kommunene innenfor en region. Flyttingen kan i PANDA estimeres på flere ulike måter. I den enkleste varianten estimeres nettoflyttingen gjennom hele prognoseperioden ut i fra gjennomsnittlig nettoflytting i de 4 siste år i den historiske statistikken. Nettoflytting fordeles automatisk av modellen på alder og kjønn ved hjelp av en fordelingsfunksjon (Rogers-Castro). To mer avanserte måter å beregne flyttingen på er at man enten styrer den regioninterne flyttingen gjennom dynamikken i boligmarkedet, eller at man styrer den regioneksterne flyttingen gjennom dynamikken i arbeidsmarkedet (se nedenfor). I stedet for å si at de historiske trendene holder seg fremover, analyserer man da mer spesifikt drivere for den interne flyttingen i regionen (bolig- eller arbeidsmarked). Boligmarkedsstyrt nettoflytting Gitt boligbygging (boligbyggekapasitet) og klarering av boligmarkedet ved hjelp av gravitasjonsmodellen for boligmarkedet. Dette kan styres av brukeren. Boligbygging og boligtilgjengelighet vil sammen med arbeidsplassutviklingen påvirke befolkningsutviklingen i den enkelte kommune. Gravitasjonsmodellen for boligmarkedet beregner hvordan en ubalanse her vil påvirke flytting og pendling mellom kommuner. Sysselsettingsprognosen gis her inn på kommunenivå, eventuelt kan den gis inn på regionnivå. Arbeidsmarkedsstyrt nettoflytting Gitt arbeidsplassutvikling og klarering av ubalanse i arbeidsmarkedet via tilpasning i hhv ledighet, pendling og flytting. Tilpasningen og mobiliteten ("turnover") på arbeidsmarkedet kan styres av brukeren ved hjelp av gravitasjonsmodellen for arbeidsmarkedet. Ved arbeidsmarkedsstyring påvirkes flytting og utvikling på regionnivå av utviklingen i arbeidsmarkedet. Det gis inn en sysselsettingsprognose, enten eksogent gitt i selve befolkningsmodellen eller fra den regionaløkonomiske modellen. Forutsetninger om hvordan en ubalanse på arbeidsmarkedet fordeles på flytting, pendling og ledige estimeres av modellen på grunnlag av endringer i disse faktorene de siste 4 årene, men kan overstyres av brukeren. Dette styrer utviklingen av flytting på regionnivå. Gravitasjonsmodellen for arbeidsmarkedet bestemmer hvordan ut-/innflytting over regiongrensen fordeles på de enkelte kommuner. Boligbehov Framtidens boligbehov påvirkes i hovedsak av størrelsen på befolkningen og dens sammensetning, men også husholdnings og boligfrekvenser er viktige faktorer som påvirker boligbehovet. Husholdningsfrekvensene viser hvilken type husholdning en gitt person forventes å befinnes seg i, for ulik alder og kjønn. Tilhørende boligfrekvenser viser forventet boligkonsum innenfor ulike husholdningstyper, alder og kjønn. Aldersforskyvninger i den bosatte befolkningen forårsaker direkte endringer i befolkningens boligbehov. Husholdnings- og boligfrekvenser som finnes i PANDAmodellen og som kobles mot befolkningsprognoser, gir en dynamisk tilnærming til beregning av det
5 fremtidige boligbehov. Det er forutsatt i prognosen at boligtypepreferansene i dag ikke endrer seg i fremtiden. Den regionaløkonomiske modellen Modellen som benyttes i næringsdelen heter REGNA (regional næringsanalysemodell). Den består av en hovedmodul som kan utvides med en aktivitetsmodul (simulere bortfall eller etablering av virksomheter). Modellen kan endres gjennom forskjellige valg av eksogen styring. REGNA er en kryssløpsmodell som beregner utviklingsforløp for ulike regionaløkonomiske variable (inkl. ringvirkninger) av en eksogent gitt etterspørsels-utvikling. I REGNA beregnes utvikling i forskjellige typer etterspørsel, produksjon, inntekt, årsverk og sysselsetting fordelt på næringer, og for hele regionen. Beregningene styres av utviklingen i eksogene etterspørselskomponenter som offentlig konsum, investeringer og eksport til resten av landet og utlandet. Disse representerer generelle styringsvariable, og kan hentes fra regionale nedbrytinger av den nasjonale utviklingen (Regjeringens langtidsprogram(ltp) evt. andre beregninger med SSB sin makroøkonomiske modell MODAG). Slike data ligger ferdig tilrettelagt i PANDA, men alternative verdier kan eventuelt gis inn av brukeren. En kan også styre enkeltnæringer i sin helhet, enten via produksjon eller årsverk. I tillegg kan data for spesielle hendelser, som f.eks. større utbyggingsprosjekt, nyetableringer eller nedleggelser, spesifiseres som egendefinerte aktiviteter. Modellen beregner selv andre typer av etterspørsel som konsekvenser av disse eksogene komponentene. Dette omfatter produktinnsats, vedlikeholds-investeringer på bygninger og anlegg, inntekter og privat konsum. I slutt-trinnet beregner modellen utvikling i produksjonsverdi, og via forutsetninger om produktivitetsendring beregnes til slutt årsverk og sysselsetting. Disse størrelsene beregnes for hele regionen under ett, med unntak av aktiviteter som kan være spesifisert for kommuner. Sysselsettingstallene (etter næring) brytes ned til de enkelte kommuner i en etterberegningsmodell ("shift&share"). Alle nødvendige basisårsdata etableres ved prosjektgenereringen. Mange etterspørselsvariable er uavhengig av det som skjer i regionen. Disse blir da heller ikke bestemt av modellen, men gis inn eksogent, f.eks. utviklingsbaner for eksport fra MODAG-beregninger som er tilrettelagt på forhånd. For å kunne gjennomføre prognoseberegninger trenger modellen slike vekstrater for utviklingen i de eksogene variablene. På grunnlag av det beregnes så utviklingen i de øvrige variable. Alle data i REGNA (unntatt aktivitetsdata og sysselsetting) gjelder for det regionale nivået, dvs. den regionen som er valgt ved generering av prosjektet. Alle eksogene variable (og data) er derfor også regionspesifikke, unntatt aktivitetsdata som er kommunespesifikke. Utviklingen i følgende variable knyttet til etterspørsel og produksjon er eksogene i REGNA: Eksport til utlandet Eksport til resten av landet (leveranser til andre fylker) Private, kommunale og statlige investeringer Kommunalt og statlig konsum Produktivitetsutvikling
6 Aktivitetsdata for nye virksomheter (produksjon, årsverk, yrkesinntekt, underleveranser) Av disse er det kun aktivitetsdata som brukeren må spesifisere selv. Aktivitetsdata er imidlertid ikke obligatoriske, de legges inn avhengig av problemstilling og behov. Utviklingen i de øvrige variablene kan hentes fra regionale nedbrytinger av nasjonale prognoser, og derfor er det lagt opp slike utviklingstall default. I tillegg til disse produksjons- og etterspørselsvariablene, er det flere eksogene komponenter knyttet til personoverføringer og -inntekter. Når REGNA benyttes alene, er disse variablene eksogene og utviklingen i disse må gis inn av brukeren selv. Dersom REGNA og REGBEF kjøres sammen, vil utviklingen i disse variablene bli bestemt av utviklingen i relevante befolkningsgrupper og arbeidsmarkedet i befolkningsmodellen. Personoverføringer som gis inn eksogent omfatter: Pensjoner Barnetrygd Ledighetstrygd Kapitalinntekter Andre overføringer Direkte skatt (%) Dersom brukeren ikke legger inn noen utvikling/endring i disse eksogene variablene, forblir de uendret over hele beregningsperioden når REGNA benyttes alene. Modellen er satt opp med ingen endring i forhold til basisåret som default valg. Felleskjøring - REGNA og REGBEF REGNA og REGBEF kan kjøres sammen. Resultater i REGNA som overføres til REGBEF er sum sysselsetting etter kommune. I REGBEF beregnes tall for arbeidsstyrke (arbeidskrafttilbud), og dersom etterspørsel og tilbud er forskjellig, gir det en ubalanse på arbeidsmarkedet (enten over- eller underskudd på arbeidsplasser). Denne ubalansen fordeles på hhv. flytting, pendling og arbeidsledige. Etter at flyttekonsekvenser er beregnet, beregnes nye tall for befolkningen. Endringer i relevante befolkningsgrupper, og endringer i ledighet og pendling i arbeidsmarkedet danner utgangspunkt for beregning av overføringer, arbeidsledighetstrygd, pendlerinntekter mv. i den regionaløkonomiske modellen, og påvirker disponibel inntekt og privat konsum for neste beregningsår i REGNA. De er da fortsatt eksogene i forhold til RENGA, men beregnes endogent innenfor den felles modellen. Overføringene omfatter: Pensjoner (befolkning over 67 år) Barnetrygd (befolkning under 16 år) Ledighetstrygd (arbeidsledige) Kapitalinntekter (yrkesaktiv befolkning) Andre overføringer (andre stønader i rapportgeneratoren) (eksogene også ved felleskjøring)
7 De datatyper fra REGBEF som bestemmer utviklingen er angitt i parentes. I tillegg til disse variablene som er aktive enten REGNA kjøres alene eller sammen med REGBEF, har vi en inntektskomponent som bare er aktiv når modellene kjøres sammen: Pendlerinntekter (pendling) Dette er egentlig en inntektskorreksjon i forhold til at opptjent inntekt knyttet til næringsaktivitet og arbeidsplasser i regionen, er forskjellig fra stedlig konsumdisponibel inntekt knyttet til befolkningen bosatt i regionen. Forskjellen utgjøres av inntekter knyttet til pendling, og denne korreksjonen beregnes automatisk når de to modellene kjøres sammen. Figuren nedenfor viser oppbygningen av REGNA og REGBEF, og hvordan modellene virker sammen ved felleskjøring.
Forutsetninger for modellkjøring BEFOLKNINGSMODELLEN. Teknologi og samfunn 1
Forutsetninger for modellkjøring BEFOLKNINGSMODELLEN Teknologi og samfunn 1 PANDA kan benyttes til å beregne langsiktige trender og framskrivinger. Men mest egent er PANDA til å undersøke følgene av bestemte
DetaljerSammendrag. Om fylkesprognoser.no. Befolkningen i Troms øker til nesten 175.000 i 2030
Sammendrag Befolkningen i Troms øker til nesten 175. i 23 Det vil bo vel 174.5 innbyggere i Troms i 23. Dette er en økning fra 158.65 innbyggere i 211. Økningen kommer på bakgrunn av innvandring fra utlandet
DetaljerKort om forutsetninger for befolkningsprognosen
Kort om forutsetninger for befolkningsprognosen Befolkningsutviklingen i PANDA bestemmes av fødselsoverskuddet (fødte minus døde) + nettoflytting (innflytting minus utflytting). Over lengre tidshorisonter
DetaljerOm Fylkesprognoser.no. Definisjoner
1 Om Fylkesprognoser.no Fylkesprognoser.no er et samarbeidsprosjekt mellom fylkeskommunene som deltar i Pandagruppen. Denne gruppen eier Plan- og analysesystem for næring, demografi og arbeidsmarked (PANDA).
DetaljerKort om forutsetninger for befolkningsprognosen
Kort om forutsetninger for befolkningsprognosen Befolkningsutviklingen i PANDA bestemmes av fødselsoverskuddet (fødte minus døde) + nettoflytting (innflytting minus utflytting). Over lengre tidshorisonter
DetaljerKort om forutsetninger for befolkningsprognosen i PANDA. Kort om middelalternativet i SSBs framskrivning av folketall
Kort om forutsetninger for befolkningsprognosen i PANDA Befolkningsutviklingen i PANDA bestemmes av fødselsoverskuddet (fødte minus døde) + nettoflytting (innflytting minus utflytting). Over lengre tidshorisonter
DetaljerKort om forutsetninger for befolkningsprognosen
Kort om forutsetninger for befolkningsprognosen Nettoflytting fordeles automatisk av modellen på alder og kjønn ved hjelp av en glattefunksjon (Rogers- Castro). Befolkningsutviklingen i PANDA bestemmes
DetaljerKort om forutsetninger for befolkningsprognosen
Kort om forutsetninger for befolkningsprognosen Befolkningsutviklingen i PANDA bestemmes av fødselsoverskuddet (fødte minus døde) + nettoflytting (innflytting minus utflytting). Over lengre tidshorisonter
DetaljerKort om forutsetninger for befolkningsprognosen
Kort om forutsetninger for befolkningsprognosen Nettoflytting fordeles automatisk av modellen på alder og kjønn ved hjelp av en glattefunksjon (Rogers-Castro). Befolkningsutviklingen i PANDA bestemmes
DetaljerKort om forutsetninger for boligbehovsprognosene. Fremtidig boligbehov. Fremtidig boligbehov etter aldersgrupper i perioden 2011-2030
Kort om forutsetninger for boligbehovsprognosene Framtidens boligbehov påvirkes i hovedsak av størrelsen på befolkningen og dens alderssammensetning. Aldersforskyvninger i den bosatte befolkningen forårsaker
DetaljerKort om forutsetninger for boligbehovsprognosene. Fremtidig boligbehov. Fremtidig boligbehov etter aldersgrupper i perioden 2011-2030
Kort om forutsetninger for boligbehovsprognosene Framtidens boligbehov påvirkes i hovedsak av størrelsen på befolkningen og dens alderssammensetning. Aldersforskyvninger i den bosatte befolkningen forårsaker
DetaljerOm Fylkesprognoser.no. Definisjoner
1 Om Fylkesprognoser.no Fylkesprognoser.no er et samarbeidsprosjekt mellom fylkeskommunene som deltar i Pandagruppen. Denne gruppen eier Plan- og analysesystem for næring, demografi og arbeidsmarked (PANDA).
DetaljerKort om forutsetninger for befolkningsprognosen
Kort om forutsetninger for befolkningsprognosen Nettoflytting fordeles automatisk av modellen på alder og kjønn ved hjelp av en glattefunksjon (Rogers-Castro). Befolkningsutviklingen i PANDA bestemmes
DetaljerKort om forutsetninger for befolkningsprognosen
Kort om forutsetninger for befolkningsprognosen Befolkningsutviklingen i PANDA bestemmes av fødselsoverskuddet (fødte minus døde) + nettoflytting (innflytting minus utflytting). Over lengre tidshorisonter
DetaljerPANDA ANALYSE. Rapsdagen
PANDA ANALYSE Rapsdagen 13.3.18 1 Tidligere Pandagruppen Panda analyse 2 Foreningens formål: Bidra til et levende miljø for regional analyse innenfor arbeidsmarked, demografi og næringsliv i Norge Forvalte,
DetaljerPanda som verktøy for konsekvensanalyser
Brukerseminar Rica Bakklandet 24.-25. nov. 2011 Arne Stokka Panda som verktøy for konsekvensanalyser 1 Styrken ved Panda er konsekvensanalyser Kan simulere konsekvenser i form av endringer i produksjon
DetaljerFremtidig boligbehov etter aldersgrupper i perioden 2011-2030
Kort om forutsetninger for boligbehovsprognosene Fremtidens boligbehov påvirkes i hovedsak av størrelsen på befolkningen og dens alderssammensetning. Aldersforskyvninger i den bosatte befolkningen forårsaker
DetaljerFremtidig boligbehov etter aldersgrupper i perioden 2011-2030
Kort om forutsetninger for boligbehovsprognosene Framtidens boligbehov påvirkes i hovedsak av størrelsen på befolkningen og dens alderssammensetning. Aldersforskyvninger i den bosatte befolkningen forårsaker
DetaljerHva er Panda og hva kan det brukes til?
Hva er Panda og hva kan det brukes til? Niels Henning Gundersen (Oslo kommune/leder av Pandagruppen) Arne Stokka (SINTEF) Marte Bjørnsen (NIBR) Panda er Et analyse- og simuleringsverktøy til bruk i regional
DetaljerFremtidig boligbehov etter aldersgrupper i perioden
KILDE: SSB/PAND Kort om forutsetninger for boligbehovsprognosene Framtidens boligbehov påvirkes i hovedsak av størrelsen på befolkningen og dens alderssammensetning. Aldersforskyvninger i den bosatte befolkningen
DetaljerSammendrag. Om fylkesprognoser.no
Sammendrag Troms hadde 8622 sysselsatte i 211. Prognosene anslår at antall sysselsatte vil holde seg stabilt fram mot 23 mens den ikke yrkesaktive delen av befolkningen vil øke med vel 1. i samme periode.
DetaljerPANDA Brukerhåndbok. Administrasjon av modeller og data i PANDA
PANDA Brukerhåndbok Administrasjon av modeller og data i PANDA Versjon pr. 16.02.2005 Innhold: 1 INNLEDNING...3 2 OPPSTART AV PANDA...3 3 DOKUMENTASJON...4 4 MINE INNSTILLINGER...6 4.1 MIN PROFIL...6 4.2
DetaljerSammendrag. Om fylkesprognoser.no
Sammendrag Denne rapporten presenterer Troms fylkeskommunes prognoser for boligbehovet i Troms for perioden 2012 til 2030. Prognosene er basert på Troms fylkeskommunes befolkningsframskrivinger, som du
DetaljerOm Fylkesprognoser.no. Definisjoner
1 Om Fylkesprognoser.no Fylkesprognoser.no er et samarbeidsprosjekt mellom fylkeskommunene som deltar i Pandagruppen. Denne gruppen eier Plan- og analysesystem for næring, demografi og arbeidsmarked (PANDA).
DetaljerOm Fylkesprognoser.no
1 Om Fylkesprognoser.no Fylkesprognoser.no er et samarbeidsprosjekt mellom fylkeskommunene som deltar i Pandagruppen. Denne gruppen eier Plan- og analysesystem for næring, demografi og arbeidsmarked (PANDA).
DetaljerOm Fylkesprognoser.no. Definisjoner
1 Om Fylkesprognoser.no Fylkesprognoser.no er et samarbeidsprosjekt mellom fylkeskommunene som deltar i Pandagruppen. Denne gruppen eier Plan- og analysesystem for næring, demografi og arbeidsmarked (PANDA).
DetaljerKjelde: alle figurar PANDA/SSB
Kort om føresetnader for befolkningsprognosen Befolkningsutviklinga i PANDA vert bestemt av fødselsoverskotet (fødde minus døde) + nettoflytting (innflytting minus utflytting). Over lengre tidshorisontar
DetaljerNæringsstruktur målt i antall sysselsatte for årene 2002 og 2011. anleggsvirksomhet. Kraft- og vannforsyning Bygge- og
Jordbruk, skogbruk og fiske Råolje og naturgass, utvinning og rørtransport Industri og bergverksdrift Kraft- og vannforsyning Bygge- og anleggsvirksomhet Varehandel, hotell- og restaurantvirksomhet Transport
DetaljerBEFOLKNINGSFRAMSKRIVINGER, ARBEIDSLIV OG BOLIGBEHOV AVSLUTNINGSKONFERANSE VELKOMMEN TIL OSS
BEFOLKNINGSFRAMSKRIVINGER, ARBEIDSLIV OG BOLIGBEHOV AVSLUTNINGSKONFERANSE VELKOMMEN TIL OSS Espen Karstensen, Norefjell 6. mars 2014 Beregningsmetode / verktøy Plan og Analysesystem for Næring, Demografi
DetaljerKort om forutsetninger for befolkningsframskrivingen
Kort om forutsetninger for befolkningsframskrivingen Framskriving er en framskriving (beregning) gjort på bakgrunn av statistiske data for en periode (historiske trender). Framskrivingen forutsetter at
DetaljerKort om forutsetninger for prognosene. Næringsstruktur historisk statistikk
Kort om forutsetninger for prognosene Arbeidsstyrken er her definert som summen av alle arbeidstakere (lønnstakere og selvstendige) og arbeidsledige (alder 15 til og med 74 år). Yrkesaktive er her definert
DetaljerModellen er styrt etter en samlet befolkningsutviklingen for fylket lik den absolutte
Om publikasjonen Denne publikasjonen er en samlet fremstilling av resultatene i de fylkesvise prognosene som er publisert på sidene til www.fylkeprognoser.no. For mer informasjon om Fylkepsrognoser.no
DetaljerPrognoser for befolkningsutvikling og boligbehov i Rogaland frem til 2030
Januar 213 Prognoser for befolkningsutvikling og boligbehov i Rogaland frem til 23 Innhold 1. Bakgrunn 2. Sammendrag 3. Forutsetninger for prognosene 3.1 Sysselsetting 3.2 Arbeidsledighet 3.3 Befolkningsutviklingen
DetaljerNæringsstruktur målt i antall sysselsatte for årene 2002 og anleggsvirksomhet. Kraft- og vannforsyning Bygge- og
Jordbruk, skogbruk og fiske Råolje og naturgass, utvinning og rørtransport Industri og bergverksdrift Kraft- og vannforsyning Bygge- og anleggsvirksomhet Varehandel, hotell- og restaurantvirksomhet Transport
DetaljerAvansert kurs: Presentasjon av case
Lars H Vik Avansert kurs: Presentasjon av case Resultater Kommentarer Innspill til bruk og utvikling av PANDA 1 Case 1: Sysselsettingsprognose for Akershus Bakgrunn: Behov for 88 000 arbeidsplasser for
DetaljerNæringsstruktur målt i antall sysselsatte for årene 2002 og anleggsvirksomhet. Industri og bergverksdrift. Kraft- og vannforsyning Bygge- og
Jordbruk, skogbruk og fiske Råolje og naturgass, utvinning og rørtransport Industri og bergverksdrift Kraft- og vannforsyning Bygge- og anleggsvirksomhet Varehandel, hotell- og restaurantvirksomhet Transport
DetaljerNæringsstruktur målt i antall sysselsatte for årene 2002 og 2011. anleggsvirksomhet. Kraft- og vannforsyning Bygge- og
Kort om forutsetninger for prognosene Arbeidsstyrken er her definert som summen av alle arbeidstakere (lønnstakere og selvstendige) og arbeidsledige. Yrkesaktive er her definert som summen av lønnstakere
DetaljerUtfordringer i prognosearbeidet Oslo kommune
Utfordringer i prognosearbeidet Oslo kommune Niels Henning Gundersen Oslo kommune Bestilling fra Rådhuset Befolkningsprognose for Oslo og bydeler per 1. mai hvert år Befolkningsprognose for skoleinntaksområder
DetaljerPrognoser for befolkningsutvikling og boligbehov i Rogaland frem til 2030
Januar 213 Prognoser for befolkningsutvikling og boligbehov i Rogaland frem til 23 Innhold 1. Bakgrunn 2. Sammendrag 3. Forutsetninger for prognosene 3.1 Sysselsetting 3.2 Arbeidsledighet 3.3 Befolkningsutviklingen
DetaljerNOTAT BEFOLKNINGSPROGNOSE REVIDERT
Oppdragsgiver: Vestfold Fylkeskommune Oppdrag: 524595 Regional plan for bærekraftig arealpolitikk Del: Dato: 2011-06-07 Skrevet av: Sven Haugberg Kvalitetskontroll: BEFOLKNINGSPROGNOSE REVIDERT INNHOLD
DetaljerPANDA Brukerhåndbok. Oversikt over PANDA. Innføring i hovedstruktur, datagrunnlag og resultatberegninger
PANDA Brukerhåndbok Oversikt over PANDA Innføring i hovedstruktur, datagrunnlag og resultatberegninger Versjon pr. 16.02.2005 Innhold: 1 HVA ER PANDA?... 2 2 ADMINISTRASJON AV DATA OG MODELLER... 4 2.1
DetaljerBoligbehovet i Norge ++ Rolf Barlindhaug KOMPAS brukerseminar 22. mai 2014 Drammen
Boligbehovet i Norge ++ Rolf Barlindhaug KOMPAS brukerseminar 22. mai 2014 Drammen Disposisjon Litt om prosjektet Framtidige boligbehov Demografi og nasjonalt byggebehov Boligfrekvenser og flytting for
DetaljerKort om forutsetninger for boligbehovsframskrivingene
NORDLAND Kort om forutsetninger for boligbehovsframskrivingene Framtidens boligbehov påvirkes i hovedsak av størrelsen på befolkningen og dens alderssammensetning. Aldersforskyvninger i den bosatte befolkningen
DetaljerBefolkningsprognoser
Befolkningsprognoser 2010-2022 Grunnlag for kommunen i diskusjonen om utvikling av tjenestetilbud og framtidige kommunale investeringer Vedlegg til kommunedelplanene 17.11.2010 1 Befolkningsframskrivning
DetaljerRapport. Økonomiske ringvirkninger av mineralbrudd i Engebøfjellet. SINTEF A23129 - Åpen. Forfatter(e) Arne Stokka, Heidi Bull-Berg, Ulf Johansen
- Åpen Rapport Økonomiske ringvirkninger av mineralbrudd i Engebøfjellet Forfatter(e) Arne Stokka, Heidi Bull-Berg, Ulf Johansen SINTEF Teknologi og samfunn Anvendt økonomi 2012-06-20 Historikk DATO SBESKRIVELSE
DetaljerHaugesund kommune. Kommunediagnose for Haugesund. Utgave: 1 Dato:
kommune Kommunediagnose for Utgave: 1 Dato: 212-1-3 Kommunediagnose for 1 DOKUMENTINFORMASJON Oppdragsgiver: kommune Rapporttittel: Kommunediagnose for Utgave/dato: 1 / 212-1-3 Arkivreferanse: 538551 Lagringsnavn
DetaljerSlik framskriver SSB befolkningen i kommunene. Marianne Tønnessen, Statistisk sentralbyrå
1 Slik framskriver SSB befolkningen i kommunene Marianne Tønnessen, Statistisk sentralbyrå mto@ssb.no 1 SSBs modeller for befolkningsframskriving BEFINN BEFREG Egen liten modell som framskriver innvandringen
DetaljerBefolkningsframskrivning i 2015
Oslo kommune Utviklings- og kompetanseetaten Faggruppe statistikk og analyse Befolkningsframskrivning i 2015 Møte med Trondheim kommune og Cowi AS 3. september 2015 Framskrivningen i 2015 Tre alternativer;
DetaljerVennesla kommune. Revisjon av Kommuneplanens samfunnsdel 2015-2026. Vedleggshefte: STATISTIKK / GRUNNLAGSMATERIALE. Vedtatt plan i kommunestyret
Vennesla kommune Revisjon av Kommuneplanens samfunnsdel 2015-2026 Vedleggshefte: STATISTIKK / GRUNNLAGSMATERIALE Vedtatt plan i kommunestyret Sist revidert: 26.06.2014 Dette vedleggshefte til revisjon
DetaljerFORFATTER(E) Håkon Hynne og Arne Stokka OPPDRAGSGIVER(E) Troms fylkeskommune GRADER. DENNE SIDE ISBN PROSJEKTNR. ANTALL SIDER OG BILAG
SINTEF RAPPORT TITTEL SINTEF Teknologi og samfunn Industriell økonomi Postadresse: 7465 Trondheim Besøksadresse: S P Andersens veg 5 7031 Trondheim Telefon: 73 59 36 13 Telefaks: 73 59 02 60 Foretaksregisteret:
DetaljerRapport. Konsekvensanalyse - Nedleggelse av Kongsberg Automotive Rollag. Forfattere Heidi Bull-Berg og Ulf Johansen
SINTEF A27057- Åpen Rapport Konsekvensanalyse - Nedleggelse av Kongsberg Automotive Rollag Forfattere Heidi Bull-Berg og Ulf Johansen Foto: Irene Lislien SINTEF Teknologi og samfunn Anvendt økonomi 2015-07-01
DetaljerHandlings- og økonomiplan
Handlings- og økonomiplan 2018 2021 RÅDMANNENS FORSLAG 11 Befolkning Dette kapittelet redegjør for befolkningsframskrivingen som er lagt til grunn for HØP 2018-2021. Basert på forutsetningene i modellen
DetaljerNy statistikkportal for Rogaland. Torbjørn Rathe Rune Thorkildsen Slettebak Regionalplanavdelingen
Ny statistikkportal for Rogaland Torbjørn Rathe Rune Thorkildsen Slettebak Regionalplanavdelingen Hvorfor? 15.12.2015 15.12.2015 Statistikk UTTALE statistˈikk (Store Norske Leksikon) (til stat; opprinnelig
DetaljerStatistikk-og Analyseportal for Agder. Prosjektleder: Espen Moseidjord
Statistikk-og Analyseportal for Agder Prosjektleder: Espen Moseidjord Statistikk-og Analyseportal for Agder «Portalen vil formidle statistikk innenfor en rekke fagfelt som er relevant for utviklingen på
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT
UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Fasit - Obligatorisk øvelsesoppgave ECON 30, H09 Ved sensuren tillegges oppgave vekt 0,, oppgave vekt 0,45, og oppgave 3 vekt 0,45. Oppgave (i) Forklar kort begrepene
DetaljerForelesning # 2 i ECON 1310:
Forelesning # 2 i ECON 1310: Arbeidsmarkedet og konjunkturer Anders Grøn Kjelsrud 26.8.2013 Praktisk informasjon Kontaktstudenter: Marie: mariestorkli@gmail.com Steffen: steffen.m.kristiansen@gmail.com
DetaljerBefolkningsprognoser
Befolkningsprognoser 2010-2022 Grunnlag for kommunen i diskusjonen om utvikling av tjenestetilbud og framtidige kommunale investeringer Vedlegg til kommunedelplanene 17.11.2010 1 Befolkningsframskrivning
Detaljerår Larvik Sandefjord Tønsberg Porsgrunn Skien Kongsberg Historisk utvikling. Tallmaterialet er utarbeidet av Vista Analyse på oppdrag fra NHO
NHO S NÆRINGS-NM : NHOs Nærings-NM rangerer kommunene etter hvor næringslivet gjør det best. Rangeringen er basert på bedriftenes vekst og lønnsomhet, nyetableringer og næringslivets relative størrelse
DetaljerFORSLAG TIL BUDSJETT 2008 / ØKONOMIPLAN 2008-2011 KAP. C UTVIKLINGSTREKK
UTVIKLINGSTREKK Vi trenger kunnskap om utviklingen i bysamfunnet når vi planlegger hvordan kommunens økonomiske midler skal disponeres i årene framover. I dette kapitlet omtales hovedtrekkene i befolkningsutviklingen,
DetaljerBefolkning og sysselsetting i Lofoten og Vesterålen med og uten petroleumsvirksomhet
Lars H. Vik, SINTEF Befolkning og sysselsetting i Lofoten og Vesterålen med og uten petroleumsvirksomhet Presentasjon for Fylkestinget i Nordland, Bodø 21. februar 2012 (Rica Hotell) 1 Befolkningsvekst
DetaljerAktuell kommentar. Har boligbyggingen vært for høy de siste årene? Nr. 5 juli 2008
Nr. 5 juli 28 Aktuell kommentar Har boligbyggingen vært for høy de siste årene? Av: Marita Skjæveland, konsulent i Norges Bank Finansiell stabilitet Har boligbyggingen vært for høy de siste årene? Marita
DetaljerOmstillingsmodulen i PANDA
Omstillingsmodulen i PANDA Presentasjon på Brukerseminar Kirkenes, 28.04.2016 SINTEF Teknologi og samfunn 1 Kort om bakgrunnen Innovasjon Norge sine intensjoner Innovasjon Norge ønsker å utarbeide en standard
DetaljerTrendalternativet Befolkningsutvikling og sysselsettingsutvikling
Trendalternativet Befolkningsutvikling og sysselsettingsutvikling Hvordan lage en TRENDPROGNOSE som grunnlag for regionalplan Fra et oppdrag for Vestfold Fylkeskommune i oppdraget Regional plan for bærekraftig
DetaljerBefolkningsprognose for Trondheimsregionen Møte med Oslo kommune
Befolkningsprognose for Trondheimsregionen 2015 Møte med Oslo kommune 03.09.2015 Omfang 10 kommuner 107 plansoner 518 boligfelt 67000 boliger Prognoseperiode: 2015-50 Forberedelser Utarbeider forslag til
DetaljerKongsvinger kommune år
kommune år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde + Fødselsoverskudd
DetaljerSensorveiledning /løsningsforslag ECON 1310, våren 2014
Sensorveiledning /løsningsforslag ECON 1310, våren 2014 Ved sensuren vil oppgave 1 telle 30 prosent, oppgave 2 telle 40 prosent, og oppgave 3 telle 30 prosent. Alle oppgaver skal besvares. Oppgave 1 I
DetaljerFORFATTER(E) OPPDRAGSGIVER(E) STF38 A99609 Åpen Espen Køhn, Hedmark fylkeskommune GRADER. DENNE SIDE ISBN PROSJEKTNR. ANTALL SIDER OG BILAG
TITTEL SINTEF RAPPORT SINTEF Teknologiledelse Postadresse: 7034 Trondheim Besøksadresse: Strindveien 4 Telefon: 73 59 03 00 Telefaks: 73 59 03 30 Foretaksregisteret: NO 948 007 029 MVA Regional utvikling
DetaljerFylkesprognoser 2014, Rogaland
Fylkesprognoser 214, Rogaland Rogaland fylkeskommune 1. februar 214 2 Fylkesprognoser 214, Rogaland Innhold: 4 5 5 6 7 9 9 1 11 1. Sammendrag 2. Forutsetninger 2.1 Sysselsetting 2.2 Arbeidsledighet 2.3
DetaljerHamar kommune år
kommune år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde + Fødselsoverskudd
DetaljerFjellregionen år
år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde + Fødselsoverskudd
DetaljerLøten kommune år
kommune år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde + Fødselsoverskudd
DetaljerAlvdal kommune år
kommune år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde + Fødselsoverskudd
DetaljerTrysil kommune år
kommune år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde + Fødselsoverskudd
DetaljerGrue kommune år
kommune år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde + Fødselsoverskudd
DetaljerElverum kommune år
kommune år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde + Fødselsoverskudd
DetaljerHedmark år
år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde + Fødselsoverskudd
DetaljerOs kommune år
kommune år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde + Fødselsoverskudd
DetaljerVåler kommune år
kommune år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde + Fødselsoverskudd
Detaljer1. Innledning 2. Virkninger på arbeidstilbudet
1. Innledning Forslagene som presenteres i spørsmål 36-46, innebærer et ytterligere betydelig provenytap sammenlignet kissen, på i størrelsesorden 30-60 mrd.. Det tilsvarer en reduksjon i de samlede skatteinntektene
DetaljerSør-Østerdalen år
år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde + Fødselsoverskudd
DetaljerNord-Østerdalen år
år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde + Fødselsoverskudd
DetaljerHamarregionen år
år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde + Fødselsoverskudd
DetaljerFra: Ellinor Kristiansen Sak: KOMITEARBEID I FORBINDELSE MED KOMMUNEPLANREVISJON - SAMFUNNSDEL.
Plan-, bygg- og oppmålingsavdelingen Planavdelingen Notat Til: Planutvalget Kopi til: Fra: Ellinor Kristiansen Sak: KOMITEARBEID I FORBINDELSE MED KOMMUNEPLANREVISJON - SAMFUNNSDEL. Deres ref. Vår ref.
DetaljerArealbehov teori og metode eksempel fra Oslo og Akershus
Arealbehov teori og metode eksempel fra Oslo og Akershus Rolf Barlindhaug, Norsk institutt for by- og regionforskning Plankonferansen i Hordaland 2. nov. 2010 Utgangspunkt Et oppdrag for det regjeringspålagte
DetaljerKort om forutsetninger for framskrivingene
Kort om forutsetninger for framskrivingene Arbeidsstyrken er her definert som summen av alle arbeidstakere (lønnstakere og selvstendige) og arbeidsledige. Yrkesaktive er her definert som summen av lønnstakere
DetaljerUtvalgt statistikk for Ullensaker kommune
Utvalgt statistikk for Ullensaker kommune Datert 03.05.2012 2 OM ULLENSAKER Ullensaker kommune har et flateinnhold på 252,47 km 2, og er med sine vel 31.000 innbyggere en av de kommunene i Norge som vokser
DetaljerKeynes-modeller. Forelesning 3, ECON 1310: Anders Grøn Kjelsrud 5.9.2014
Keynes-modeller Forelesning 3, ECON 1310: Anders Grøn Kjelsrud 5.9.2014 Oversikt over dagens forelesning 1. Konsumfunksjonen, den nøytrale realrenten (fra forrige uke) 2. Konjunkturer vs. vekst 3. Start
DetaljerBosetting og Integrering. I Nesna Kommune 2004-2014
Bosetting og Integrering I Nesna Kommune 2004-2014 Bakteppe Nesna kommune negativ folketallsutvikling 2003-4 mistet kommunen mange innbyggere Kommuneøkonomien lider og kommunen må forsterke den negative
DetaljerKonsekvensanalyse Ålvik/ Kvam
Konsekvensanalyse Ålvik/ Kvam Reduksjonar i verksemda ved Bjølvefossen i 2001 Agnes Mowinckelsgt. 5, Postboks 7900 5020 Bergen Bergen, JUNI 2001 Rapport Rapporten er utgjeven av Avdeling for regional utvikling,
DetaljerUtfordringer som utfordrer oss?
Utfordringer som utfordrer oss? - Noen utviklingstrekk i Norge i et europeisk og regionalt perspektiv Mads Munkejord Lillehammer, 25. januar 2012 Om presentasjonen Utviklingstrekk med fokus på regioner
DetaljerSamfunnsmessige utfordringer i et aldrende samfunn
1 Samfunnsmessige utfordringer i et aldrende samfunn Seminar, Pandagruppen Befolkningsutvikling, aldring og tjenesteproduksjon Lørenskog 27. januar 2011 Helge Brunborg Gruppe for demografi og levekår,
DetaljerVEILEDNING TIL PROGNOSEMODELLEN FOR INNTEKTSSYSTEMET FYLKESKOMMUNENE
NOTAT VEILEDNING TIL PROGNOSEMODELLEN FOR INNTEKTSSYSTEMET FYLKESKOMMUNENE OPPDATERT OKTOBER 2014 1. INNLEDNING KS har utviklet en regnemodell for beregning av rammetilskudd i økonomiplanperioden for fylkeskommunene
DetaljerArealbehov mot eksempel fra Oslo og Akershus
Arealbehov mot 2030 - eksempel fra Oslo og Akershus Steinar Johansen og Rolf Barlindhaug Norsk institutt for by- og regionforskning Pandas brukerseminar november 2010 Utgangspunkt Et oppdrag for det regjeringspålagte
DetaljerKongsvingerregionen år
Kongsvingerregionen år 2000-2018 Befolkningsutvikling Befolkningsvekst pr år og etter type Nettoflytting Sysselsetting og befolkningsvekst Inn- og utflytting + inn- og utflyttingsmobilitet Fødte og døde
DetaljerHORDALANDD. Utarbeidd av
HORDALANDD FYLKESKOMMUNE Utflyttingar frå Hardanger Utarbeidd av Hordaland fylkeskommune Analyse, utgreiing og dokumentasjon August 28 INNLEIING: Analysen er utarbeidd som ein del av Hordaland fylkeskommune
DetaljerUTVIKLINGSTREKK OG RAMMEBETINGELSER
UTVIKLINGSTREKK OG RAMMEBETINGELSER Utviklingstrekk og perspektiver i Vest-Agder I dette avsnittet beskrives noen utviklingstrekk som gir bakgrunn for fylkeskommunens virksomhet og innsats på de forskjellige
DetaljerSEPTEMBER 2016 FET KOMMUNE PLANFORUTSETNINGER FOR KOMPAS-ANALYSER
SEPTEMBER 2016 FET KOMMUNE PLANFORUTSETNINGER FOR KOMPAS-ANALYSER ADRESSE COWI A/S Kobberslagerstædet 2 1671 Kråkerøy TLF +47 02694 WWW cowi.no SEPTEMBER 2016 FET KOMMUNE PLANFORUTSETNINGER FOR KOMPAS-ANALYSER
DetaljerRegionaløkonomiske virkninger
Regionaløkonomiske virkninger Utflytting fra Oslo 7 statlige direktorater og tilsyn Premisser, metode og resultater fra modellberegninger Arne Stokka Sven Haugberg Problemstillinger: I hvor stor grad flytting
DetaljerDemografi og bolig. Cathrine Bergjordet, fagleder, analysestaben AFK. Plantreff 2018 AFK, november 2018
Demografi og bolig Cathrine Bergjordet, fagleder, analysestaben AFK Plantreff 2018 AFK, november 2018 Tema Folketilvekst og befolkningsprognoser Flytting Sammenheng mellom flytting og bolig? Begreper Folktilvekst:
DetaljerRAPPORT OM NY KOMMUNE
RAPPORT OM NY KOMMUNE Rapporten gir oversikt over relevante nøkkeltall og utviklingstrekk både for enkeltkommuner og for en ny, sammenslått kommune. Variablene er valgt ut på bakgrunn av tidligere utredninger
Detaljer