Trendalternativet Befolkningsutvikling og sysselsettingsutvikling

Transkript

1 Trendalternativet Befolkningsutvikling og sysselsettingsutvikling Hvordan lage en TRENDPROGNOSE som grunnlag for regionalplan Fra et oppdrag for Vestfold Fylkeskommune i oppdraget Regional plan for bærekraftig arealpolitikk i Vestfold

2 Hva er TREND? Spør Wikipedia Å ekstrapolere inn i framtida Å forlenge en variabels karakteristika utover intervallet for observasjonene i samme retning som de siste observasjonene peker Javel, Hvilke karakteristika, folketall, flytting, fødselsfrekvenser, pendling? Siste år hvor langt tilbake? Siste år representative eller unntak ( estimeringsperiode )?

3 Befolkningstall i året Årlig prosentvis vekst Befolkningsutvikling og årlig vekst med SSB 4M 2010 fram til 2029 Befolkningsutvikling fram til 2029, kilde SSB 2010 Vestfold , , , , , , Hva er trenden?

4 Å finne trenden Dersom folketallet har vokst, kan også trenden være at folketallet vokser Dersom befolkningsveksten har vokst, bør ikke veksten fortsette å vokse Altså mengder og forholdstall må behandles ulikt.

5 To case-kommuner Tønsberg Tjøme

6 Befolkningstall Naturlig tilvekst i Tønsberg, hva er trenden? 500 Befolkningens bevegelse - naturlig tilvekst Tønsberg Fødte Døde 100 Naturlig tilvekst

7 Befolkningstall Inn- og utflytting i Tønsberg, hva er trenden? 4000 Befolkningens bevegelse - flytting Tønsberg Innflytting Utflytting Netto flytting

8 Befolkningstall Naturlig tilvekst i Tjøme, hva er trenden? 70 Befolkningens bevegelse - naturlig tilvekst Tjøme Fødte Døde Naturlig tilvekst

9 Befolkningstall Inn- og utflytting i Tjøme, hva er trenden? 500 Befolkningens bevegelse - flytting Tjøme Innflytting Utflytting Netto flytting

10 Antall fødte pr kvinne pr år Antall fødte pr år Økende antall fødsler per år, men det skyldes færre kvinner i de aktuelle årsklasser Fødsler pr kvinner i 2 aktuelle "fødende" aldersgrupper Tønsberg 0, ,350 0, , , , ,100 0,050 0, Fødte pr kvinner alderen 27 til 38 år Fødte pr kvinner alderen 20 til 44 år Fødte

11 Økende netto innflytting til Tønsberg i alle aldersgrupper Netto innflytting fordelt på aldersgrupper - årlig gjennomsnitt for 6 perioder 120 Tønsberg Gjennomsnitt 1980 til 1984 Gjennomsnitt 1985 til 1989 Gjennomsnitt 1990 til 1994 Gjennomsnitt 1995 til 1999 Gjennomsnitt 2000 til 2004 Gjennomsnitt 2005 til år år år år år år år år år 90+ år

12 Svært varierende hvilke aldersgrupper som flytter inn eller ut av Tjøme Netto innflytting fordelt på aldersgrupper - årlig gjennomsnitt for 6 perioder 40 Tjøme Gjennomsnitt 1980 til 1984 Gjennomsnitt 1985 til 1989 Gjennomsnitt 1990 til 1994 Gjennomsnitt 1995 til 1999 Gjennomsnitt 2000 til 2004 Gjennomsnitt 2005 til år år år år år år år år år 90+ år

13 Trend, noen forslag til bruk i prognoser: Antall fødsler: nokså stabilt over tid gitt alderstruktur kvinner; Panda ivaretar dette Antall døde per år: Kan svinge mye i små kommuner/regioner, men bør vel holde fast på anerkjente levealder ( dødssannsynlighetsforutsetninger) Flyttinger Innflytting og utflytting kan utvikle seg noe forskjellig. Mate Panda med fornuftig estimeringsperiode. Spørsmål til Sintef: - Hvis Panda styres med prosentvekst eller absoluttvekst og fødselsrater og -nivå og dødsrater og -nivå er satt, vil netto flytting øke for å muliggjøre veksten?

14 Noen avklaringer: Panda eller SSB? I dette forum er det vel ingen tvil Men, hvor mye innenfor Panda og hvor mye utenfor Panda? Altså, hvor mye Panda og hvor mye excel? Koplingen mellom befolkningsutvikling og sysselsettingsutvikling er vanskelig ipanda, hva er en funksjon av hva? Modellkjøring Befolkning eller Næring eller Felleskjøring? Valgte Befolkning

15 Framtidig årlig veksttakt i befolkningen Planhorisont 2010 til 2040 Beregnet gjennomsnitt for fylket og hver kommune for 80-årene, 90- årene og for 00-årene. Sammenlignet veksten i hver av kommunene med veksten i fylket for samme tidsrom. Skjønnsmessig fastsatt veksttakten for 10-årene og for 20-årene. Sammenlignet SSB s 4M for 10-årene og for 20-årene med våre forslag virket dette rimelig og kan ulikheter mellom disse prognosepremissene forklares?

16 Årlig historisk vekst, to alternative prognoser 0704 Tønsberg Årlig prosentvis vekst i tre siste dekader, to forslag til årlig vekst i de to neste dekader 1,60 % 1,40 % 1,20 % 1,00 % 0,80 % 0,60 % 0,40 % 0,20 % 0,00 % 80-årene 90-årene 00-årene 10-årene 20-årene 10-årene 20-årene Historisk SSB, 4M Asplan Viak, Vestfold fylkeskommune

17 Årlig historisk vekst, to alternative prognoser 0723 Tjøme Årlig prosentvis vekst i tre siste dekader, to forslag til årlig vekst i de to neste dekader 1,80 % 1,60 % 1,40 % 1,20 % 1,00 % 0,80 % 0,60 % 0,40 % 0,20 % 0,00 % -0,20 % -0,40 % 80-årene 90-årene 00-årene 10-årene 20-årene 10-årene 20-årene Historisk SSB, 4M Asplan Viak, Vestfold fylkeskommune

18 Målstyring befolkningsvekst Netto innflytting: Der finner vi en trend, brukte det ikke, men kunne kanskje gjort det? Absolutt befolkningsutvikling: Valgte det ikke i utgangspunktet Årlig befolkningsvekst [%]: Det var tanken ja

19 Målstyring befolkningsvekst Men, årlig vekst 0,90% og 0,99% blir 0,9%, eller 0,29% og 0,30% blir 0,2% og 0,3%. Panda n svelger ikke 2 desimaler i årlig vekst, kutter 100-deler slik som Per Jorsett gjorde da 100-deler ble innført i skøyteløp Og det var jo denne lille forskjellen vi ønsket å legge til grunn Derfor: Regn ut hva de valgte prosentvekstene betyr for absolutt befolkningsutvikling og styr på det ikke på %-vekst

20 Panda styrt årlig vekst År Totalt 0,88 % 0,89 % 0,87 % 0,87 % 0,87 % 0,87 % 0,87 % 0701 Horten 0,69 % 0,69 % 0,69 % 0,69 % 0,69 % 0,69 % 0,69 % 0702 Holmes 0,80 % 0,80 % 0,79 % 0,79 % 0,79 % 0,79 % 0,79 % 0704 Tønsber 1,30 % 1,30 % 1,25 % 1,25 % 1,25 % 1,25 % 1,25 % 0706 Sandefj 0,95 % 0,95 % 0,91 % 0,91 % 0,91 % 0,91 % 0,91 % 0709 Larvik 0,65 % 0,65 % 0,65 % 0,65 % 0,65 % 0,65 % 0,65 % 0711 Svelvik 0,30 % 0,30 % 0,30 % 0,30 % 0,30 % 0,30 % 0,30 % 0713 Sande 0,85 % 0,85 % 0,85 % 0,85 % 0,85 % 0,85 % 0,85 % 0714 Hof 0,40 % 0,40 % 0,40 % 0,40 % 0,40 % 0,40 % 0,40 % 0716 Re 1,05 % 1,05 % 1,00 % 1,00 % 1,00 % 1,00 % 1,00 % 0719 Andebu 0,90 % 0,90 % 0,88 % 0,88 % 0,88 % 0,88 % 0,88 % 0720 Stokke 1,50 % 1,50 % 1,45 % 1,45 % 1,45 % 1,45 % 1,45 % 0722 Nøtterø 0,70 % 0,70 % 0,65 % 0,65 % 0,65 % 0,65 % 0,65 % 0723 Tjøme 0,80 % 0,80 % 0,75 % 0,75 % 0,75 % 0,75 % 0,75 % 0728 Lardal 0,03 % 0,03 % 0,05 % 0,05 % 0,05 % 0,05 % 0,05 %

21 Alternative befolkningsprognoser gir ulike folketall for planhorisonten Utvikling folketall ulike prognosealternativer Panda 2030 SSB 2030

22 Den prosentvise veksten blir ulik med vårt Pandaoppsett og SSB 4M 42,0 % Samlet prosent vekst med to "metoder" 37,0 % 32,0 % 27,0 % 22,0 % 17,0 % 12,0 % 7,0 % 2,0 % -3,0 % Panda 2030 SSB 2030

23 Utvikling sysselsetting - trendalternativ Ønsker ikke å simulere store endringer: Uendret yrkesfrekvens Samme utvikling yrkesaktive aldersgrupper (20 66 år) er (så godt som) det samme som uendret pendlingsomfang og -retning. Beregnet utenfor Panda og satt inn i fornyet Panda-kjøring som alternativ kommunevis utvikling i sysselsetting

24 Årlig vekst yrkesaktive aldersgrupper (20 66 år), utvalgte år Kommune Horten 0,86 % 0,48 % 0,30 % 0,25 % 0,34 % 0,35 % 0,48 % 0702 Holmestrand 1,14 % 0,44 % 0,42 % 0,60 % 0,69 % 0,61 % 0,69 % 0704 Tønsberg 1,53 % 1,26 % 1,10 % 1,02 % 1,00 % 1,02 % 1,19 % 0706 Sandefjord 1,06 % 0,87 % 0,63 % 0,67 % 0,55 % 0,60 % 0,77 % 0709 Larvik 1,00 % 0,38 % -0,05 % 0,03 % 0,43 % 0,47 % 0,60 % 0711 Svelvik 0,55 % 0,33 % -0,68 % -0,36 % -0,24 % -0,05 % 0,11 % 0713 Sande 0,20 % 0,10 % 0,53 % 0,72 % 0,68 % 0,33 % 0,60 % 0714 Hof 1,18 % -0,27 % 0,79 % -0,21 % 0,00 % -0,05 % 0,21 % 0716 Re 1,40 % 0,93 % 0,46 % 0,86 % 0,57 % 0,68 % 0,92 % 0719 Andebu 0,89 % 0,65 % 0,23 % 0,77 % 0,41 % 0,75 % 0,83 % 0720 Stokke 2,18 % 1,28 % 1,01 % 1,03 % 1,23 % 1,25 % 1,41 % 0722 Nøtterøy 0,96 % 0,37 % 0,46 % 0,15 % 0,37 % 0,41 % 0,59 % 0723 Tjøme 0,77 % 0,53 % 0,32 % -0,06 % 0,22 % 0,53 % 0,71 % 0728 Lardal 0,54 % -0,07 % 0,14 % -0,56 % -0,07 % -0,50 % -0,07 % Vestfold 1,11 % 0,69 % 0,49 % 0,50 % 0,59 % 0,62 % 0,79 %

25 Antall sysselsatte i hver kommune fordelt på næringer, her illustrert for hele Vestfold Region: 07 Vestfold Utvikling i antall sysselsatte Sum av 2009 Sum av 2015 Sum av 2020 Sum av 2025 Sum av 2030 Sum av 2035 Sum av 2040 Bygge- og anleggsvirksomhet Finans og forretningsmessig tjenesteyting År Industri og bergverksdrift Jordbruk, skogbruk og fiske Kommunal tjenesteyting Kraft- og vannforsyning Privat tjenesteyting Råolje og naturgass, utvinning og rørtransport Statlig tjenesteyting Transport og kommunikasjon Varehandel, hotell- og restaurantvirksomhet

26 Hva hvis sysselsettingen Innen helse- og sosial utvikler seg i den enkelte kommune som en konsekvens av utviklingen i antall eldre Lar det seg beregne? Nei, ikke med Panda for Panda har ikke så detaljert næringsinndeling. Kan næringsstrukturen påvirkes slik at kommunal tjenesteyting utvikles vektet som vektingen i inntektssystemet? Prøvde, men vanskelig å få til.

27 Noen erfaringer, noe jeg lærte Planmiljøet bestiller ofte en trendprognose. Hva det innebærer er ikke gitt. Krever god kommunikasjon mellom bestiller og beregner.. Vanskelig å bruke Panda som verktøy til å framskrive sysselsettingsutviklingen troverdig langtidsprogrammer og andre innebygde prognoser er ikke troverdige Panda egner seg godt til befolkningsprognoser og kan håndtere ulike premissvarianter ulike simuleringer Kombinasjon innenfor og utenfor Panda kan være fornuftig løsninger Ikke bruke SSB s ulik prognosealternativer ukritisk på lavt nivå Søke tilnærming til SSB på større regioner (landskonsistens)

28 Hva skal prognosen brukes til? Første innspill til Regional plan for bærekraftig arealpolitikk i Vestfold Grunnlag for å beregne boligbehov Grunnlag for å beregne transportarbeid Hva blir arealbehovet i den enkelte kommune? Grunnlag for å utarbeide retningslinjer for arealpolitikk