Usikkerhet og vinklede utredninger

Transkript

1 Usikkerhet og vinklede utredninger Konsekvensutredninger og naturmangfold Hos Multiconsult, 24. april 2017 Aud Tennøy PhD By- og regionplanlegging Forskningsleder Byutvikling og bytransport, TØI

2 Jeg skal si noe om Hvorfor konsekvensutredninger alltid er usikre Hva god kvalitet i KU (da) er Mer om vinklede utredninger Konsekvenser av dårlig kvalitet i KU Forbedringsmuligheter Side 2

3 Basert på tre ulike studier Undersøkelse av kvaliteten på 22 norske KUer (2006) Intervjuundersøkelse blant planleggere om analyser og planprosesser knyttet til kjøpesenterutbygging (2010) En grundig casestudie av en plan- og KU-prosess knyttet til en kjøpesenterutbygging i Oslo (2012) Side 3

4 Konsekvensanalyser er usikre og subjektive Det må gjøres subjektive vurderinger av alternativer som skal analyseres, konsekvenser som skal utredes, metoder, data Feil og usikkerhet i grunnlagsdata, inputdata og forutsetninger Feil og usikkerheter i modellene: funksjonsfeil årsak-virkningsforholdene beskrives feil prosessfeil viktige sammenhenger tas ikke med bruk av forståelsesmodeller som ikke er gyldige for den aktuelle problemstillingen Prosjektet kan endre seg fra analysene gjøres til tiltaket er gjennomført Ukjente og uavklarte kumulative effekter, helhetseffekter og langtidseffekter Mulighet for partiskhet lyving, vriing, manipulering De Jongh (1988) Side 5 Side

5 KU-prediksjoner er usikre Nøyaktig Middels nøyaktig Unøyaktig 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % Avvik = (Prediksjon - Måling) * 100/ Prediksjon Nøyaktig: avvik < 10 % Middels nøyaktig: 11 % < avvik < 25 % Unøyaktig: avvik > 26 % Tennøy, Kværner, Gjerstad (2006) Side

6 Hvorfor er prediksjoner unøyaktige? Case Tema Endringer i Modellfeil Datafeil eller feil Partiskhet/ prosjektet i forutsetninger bias Norges Varemesse Transport X X Rikshospitalet Transport X X Gardermoen, transport Transport X X X X Romerriksporten Geohydrologisk X Oslofjordtunnelen Transport X X Gardermoen, luftforurensing Luftforurensing X X Side 7

7 Hva er (da) god kvalitet i KU? Prosess gjennomført i hht. PBL og KUF De antatt mest relevante alternativer, temaer og konsekvenser er analysert Analysene gjennomført etter beste faglige skjønn Analysene basert på oppdatert fagkunnskap, best mulig data, anerkjente metoder Analysene kan etterprøves Det redegjøres for usikkerhet Analysene og fremstillingene er forståelige Analysene og fremstillingene er hederlige Side 9

8 Kvalitet i KU Etterprøvbarhet: Det må fremgå hvordan analysene er gjennomført og hvilke forutsetninger, data og metoder som er brukt Usikkerheter i forutsetninger, data og resultater må komme tydelig frem, også for beslutningstakerne Analysene og fremstilling av resultatene må være forståelige: det fremgår tydelig hva som er undersøkt, hva som er funnet og hvilke konsekvenser prosjektet kan ha Analysene og fremstillingene må være hederlige ikke vinklede eller biased Side 10

9 Redegjøres det for data og forutsetninger? Fagrapporter KU Beslutningsdokumenter X XX Kategori Beskrivelse 0 Data og forutsetninger er ikke beskrevet i det hele tatt (totalt 39 % av dokumentene) X Data og/eller forutsetninger er delvis beskrevet (totalt 24 % av dokumentene) XX Data og forutsetninger er relativt godt beskrevet (totalt 37 % av dokumentene) Tennøy, Kværner, Gjerstad (2006) Side

10 Hvor godt formidles usikkerhet? Fagrapporter KU Beslutningsdokumenter Kategori 0 X XX XXX Beskrivelse 0 Usikkerhet er ikke nevnt eller beskrevet (totalt 45 % av dokumentene) X Usikkerhet er antydet, men ikke referert til som usikkerhet (totalt 21 %) XX Usikkerhet er indikert, noen ganger anslått, men ikke forklart eller diskutert (13 %) XXX Usikkerhet er forklart og/eller til en viss grad diskutert (totalt 21 %) Tennøy, Kværner, Gjerstad (2006) Side

11 Bias eller vinkling i konsekvensanalyser Lying with numbers bruke snille tall, forutsetninger og metoder for å komme frem til tall som gjør konsekvensene akseptable eller endrer rangering av alternativer (Wachs, Flyvbjerg) Causing confusion bevisst skape forvirring og usikkerhet om konsekvenser av et prosjekt skape tvil om viktige årsak-virkningssammenhenger (Oreskes og Conway) Blackboxing - produsere ugjennomtrengelige plananalyser som ikke (eller vanskelig) kan etterprøves (Flyvbjerg, Wachs) Cherry-picking - gjennomføre en rekke ulike analyser og kun presentere de resultatene som er til fordel for utbygger (Krizek et al.) AUD TENNØY 16 Side

12 Bias eller vinkling i konsekvensanalyser Presenterer data og analyser slik at de fremstår som sikrere og mer vitenskapelige enn de i realiteten er (inkludert name-dropping) Presenterer hypotetiske muligheter som analytiske funn (stasjonære klimagassutslipp) Endre fokus hva de velger å analysere, relevans, distraksjon Stråmenn - sammenlignet med skikkelig dårlige alternativ Sier at de har funnet noe annet enn de faktisk har funnet Søker å underminere PBEs og andre etaters faglige troverdighet AUD TENNØY 17 Side

13 Hvorfor gjør de dette? Vet ikke bedre mangler kompetanse Forelsker seg - de synes det er et så bra prosjekt at de er villige til å vinkle analysene slik at prosjektet fremstår best mulig for å få det gjennom Rolleforståelse noen (men langt fra alle) forstår sin rolle som å få utbyggers prosjekt godkjent uansett Setter utbyggers interesser foran samfunnets interesser Sikre at de får nye prosjekter av utbygger Foreslå større utbygginger for å ha noe å gå på i forhandlinger Side 18

14 Dette kan fungere! Kan overbevise Kan skape tvil og forvirring tillater politikerne å velge det de synes er enklest å vedta The most efficient planner is sometimes the one who can cloak advocacy in the guise of scientific or technical rationality. Wachs (1989:477) Side 19

15 Men er det greit? Kan det på noen måte forsvares at fagfolk gjør dette? Vil gi byen noe fint Skal fremme oppdragsgivers interesser Er konsulentens rolle Annet Mitt svar er nei, det er ikke greit Side 20

16 Konsekvenser Bringer ikke kunnskap inn i planprosessene - motsatt Kan (feilaktig) gi innrykk av at viktige konsekvenser er utredet og funnet OK Relevante aktører kan ikke forstå og/eller etterprøve analyser og konklusjoner, og er avskåret fra å opponere Viktige innvendinger kan avvises med henvisning til tilsynelatende sikre og vitenskapelige analyser Legger byrden for å motbevise funn på planetater og høringsinstanser Planer som medfører store konsekvenser for miljø og samfunn kan bli besluttet på bakgrunn av gal informasjon Reduserer mulighetene for å avbøte eller unngå negative konsekvenser for miljø og samfunn KU/plananalyser, planlegging og planfaget kan miste troverdighet Side

17 Muligheter for forbedring, ansvarlig myndighet Faktisk stille presise krav i planprogrammet Faktisk gjennomgå konsekvensanalysene kritisk Faktisk kreve tilleggsutredninger hvis kvaliteten er dårlig Be andre miljøer om bistand hvis nødvendig Utarbeide egne alternativer eller gjennomføre egne analyser Ikke godkjenne konsekvensanalyser av dårlig kvalitet Skrive (eller kreve) saksfremstillingen slik at: metoder, forutsetninger, data beskrives usikkerheter, mangler og uenigheter kommer frem de positive og negative konsekvensene beskrives på tydelige og forståelige måter Forbedre egen kompetanse og kapasitet Være fagfolk, ikke kun byråkrater Side 24

18 Referanser De Jongh, P. (1988): Uncertainty in EIA. In Peter Wathern (ed.) Environmental Impact Assessment. Theory and Practice. (Routledge, London) Flyvbjerg, B., Holm, M. S. og Buhl, S. (2002) Underestimating Costs in Public Works Projects. Error or Lie? Journal of the American Planning Association, Vol. 68, No. 3, summer 2002 Flyvbjerg, B., Bruzelius, N. og Rothengatter, W. (2003) Megaprojects and risk. An anatomy of ambition. (Cambridge University Press) Krizek, K, Forsyth, A. og Slotterback, C.S. (2009) Is there a role for Evidence-Based Practice in Urban Planning and Policy? Planning Theory an Practice, Vol. 10, No. 4, Oreskes, N. og Conway, E.M. (2010) Merchants of Doubt. How a Handful of Scientists Obscured the Truth on Issues from Tobacco Smoke to Global Warming. Bloomsbury. Oslo kommune (2010) Økern senter. Planforslag til bystyret. Reguleringsplan med konsekvensutredning. Plan- og bygningsetaten i Oslo. Space Group/ Ghilardi + Hellsten arkitekter/ Civitas AS (2010) Forslagsstillers saksfremstilling. Økern sentrum. Reguleringsforslag til offentlig ettersyn. For Steen & Strøm og Storebrand Eiendom. Revidert Tennøy, Aud, Jens Kværner og Karl Idar Gjerstad (2006): Uncertainty in environmental impact assessment predictions: the need for better communication and more transparency. I Impact Assessment and Project Appraisal (IAPA), vol. 24, number 1, March Wachs, Martin (1990): Ethics and Advocacy in Forecasting for Public Policy. Business & professional ethics journal, vol.9, nos. 1 & 2 Side 25

19 Referanser Tennøy, Aud (2014) Kvalitet i konsekvensanalyser. I Holth, F. og Winge, N.K.(eds.) Konsekvensutredninger. Rettsregler, praksis og samfunnsvirkninger. Universitetsforlaget. Tennøy, Aud (2013) Vinklede plananalyser til hinder for nødvendig endring. KOTE Urbanisme Landskap Stedsutvikling, 2013 (2), s Tennøy, Aud (2012): How and why planners make plans which, if implemented, cause growth in traffic volumes. Explanations related to the expert knowledge, the planners and the plan-making processes. PhDthesis, Norwegian University of Life Sciences, Institute for Landscape Architecture and Spatial Planning Tennøy, A., Loftsgarden, T., Hanssen, J.U. og Strand, A. (2010) Erfaring med handelsanalyser i Framtidens byer. TØI rapport 1071/2010. Tennøy, Aud (2010): Why we fail to reduce urban road traffic volumes: Does it matter how planners frame the problem? Transport Policy no. 17 (2010) pp Tennøy, Aud (2009): Why we fail to reduce urban road traffic volumes: A challenge of double complexity. Kart og Plan no. 1 (2009) pp Tennøy, Aud (2008) Consequences of EIA Prediction Uncertinty on Mitigation, Follow-Up an Post Auditing, I Schmidt mfl (eds,) Standards and Tresholds for Impact Assessmemt, s Springer, Berlin. Tennøy, Aud, Jens Kværner og Karl Idar Gjerstad (2006): Uncertainty in environmental impact assessment predictions: the need for better communication and more transparency. I Impact Assessment and Project Appraisal (IAPA), vol. 24, number 1, March Tennøy, Aud (2004): Transportanalyser i planleggingen til hinder for bærekraftig byutvikling? NIBR-notat 2004:121 Tennøy, Aud (2003): Prediksjoner og usikkerhet i trafikkfaglige rapporter i KU, NIBR-rapport 2003:113 Side 26

20 Mer om KU Takk for oppmerksomheten! Side 27