BEFOLKNINGSPROGNOSE FOR TRONDHEIMSREGIONEN BEREGNINGSFORUTSETNINGER TR2014. Trondheim kommune, byplankontoret. 1 Bakgrunn

Transkript

1 BEFOLKNINGSPROGNOSE FOR TRONDHEIMSREGIONEN BEREGNINGSFORUTSETNINGER TR2014. Trondheim kommune, byplankontoret. 1 Bakgrunn Befolkningsprognoser gir viktig grunnlagsinformasjon i kommunenes planarbeid. Prognosetall benyttes i arbeid med økonomi- og temaplaner, i dimensjonering av tjenestetilbud, i konsekvensanalyser og i arbeidet med reguleringsplaner. Prognoser vil alltid være forbundet med en viss usikkerhet og må derfor brukes med forsiktighet. Det er derfor viktig at brukerne setter seg inn i de mest sentrale forutsetningene. Formålet med dette notatet er å gjøre rede for hvilke forutsetninger som legges til grunn i arbeidet med befolkningsprognoser i Trondheimsregionen og hvilken betydning disse har for bruken av prognosetall. Ved bruk av prognosetall må det alltid refereres til hvilken prognose og prognosealternativ som er benyttet. Årets prognose har fått benevnelsen TR Prognosens formål og metode Statistisk Sentralbyrå (SSB) utgir befolkningsframskrivninger for Norge med kommuner som minste geografiske enhet. Disse benyttes i mange sammenhenger på et overordnet nivå, for eksempel i vurdering av framtidig befolkningsvekst og utvikling i regionen eller kommunene som helhet. I planlegging av kommunenes tjenestetilbud er det i de fleste sammenhenger behov for å kunne anslå hvordan framtidig vekst vil fordele seg innad i kommunene. Trondheimsregionen utarbeider derfor befolkningsprognoser for medlemskommunene med skolekrets eller deler av skolekretser, såkalte plansoner, som minste geografiske enhet. Arbeidet utføres av et fagmiljø ved byplankontoret i Trondheim i samarbeid med representanter fra kommunene i Trondheimsregionen. En datamodell (KOMPAS) brukes til å utarbeide prognosen. I denne benyttes bolig- og befolkningsstatistikk for grunnkretser sammen med andre relevante datasett på kommuneog fylkesnivå for å anslå utviklingen fremover. Befolkningsprognoser viser framtidssituasjoner som følge av gitte forutsetninger og det er konsekvensene av disse forutsetningene som belyses i en prognose. I valg av forutsetninger gis man et visst handlingsrom og valgene man gjør vil få betydning for resultatet. De forutsetninger som legges inn i prognosene oppdateres fra år til år. Arbeidet må derfor sees på som en prosess der prognoser endres fra ett år til det neste som følge av at man tar inn over seg den siste tids utvikling, får ny innsikt om fremtidig utvikling eller får behov for å belyse mulige konsekvenser av konkrete utviklingsbrudd. 1

2 3 Beregningsforutsetninger De siste årene har SSBs befolkningsframskrivninger vært svært viktige for prognosearbeidet i Trondheimsregionen. Spesielt forutsetningene for fruktbarhet, dødelighet og nettoflytting til regionen. SSB sin siste prognose ble publisert 17. juni Hovedalternativet (MMMM 2 ) viser langt lavere befolkningsvekst for Trondheim allerede første prognoseår enn det som har vært tilfelle de siste årene. Dette har bidratt til at årets prognose for Trondheimsregionen (TR2014M) har noen forutsetninger som avviker fra SSBs prognose. De mest sentrale forutsetningene for årets prognose for Trondheimsregionen (TR2014M) blir gjennomgått nedenfor. 3.1 Vekstforutsetninger Samlet vekst i Trondheimsregionen Tidligere har samlet vekst for Trondheimsregionen i SSBs MMMM-alternativ vært førende for veksten i befolkningsprognoser for Trondheimsregionen. I årets prognose er samlet vekst i Trondheimsregionen beregnet basert på forutsetninger for fruktbarhet, dødlighet og nettoflytting til regionen (se kapittel 3.2, 3.3 og 3.4). Dette gir en vekst for regionen på mellom 1,4 og 1,5 prosent per år de første årene. Gjennomsnittlig vekst er 1,34 prosent i perioden og avtar gradvis til 0,71 % i Veksten ligger mellom SSBs MMMM og HHMH alternativ (se Figur 1). Figur 1: Folketilvekst i Trondheimsregionen. Statistikk SSBs mellom- (MMMM), høy vekst (HHMH) og lav vekst (LLML) alternativer og Trondheimsregionens prognose TR2014M Middels fruktbarhet, levealder, innenlandsk flytting og innvandring. 2

3 3.1.2 Kommunevis fordeling av veksten i Trondheimsregionen Kommunevis fordeles veksten slik den statistisk har fordelt seg de senere årene. Den langsiktige vekstfordelingen (fra 2019) settes lik gjennomsnittlig fordeling av veksten siste ti år ( ). Vekstfordelingen første prognoseår (2014) settes lik gjennomsnittet for siste fem år ( ) for å videreføre siste observerte tendens det første året. Begrunnelsen er at den nære fortid anses som mest relevant som indikator for den nære framtid. I perioden videre ( ) forutsettes det en jevn tilnærming mot 2019 fordelingen. For kommunene i indre ring (Malvik, Klæbu, Melhus og Skaun) og ytre ring (Rissa, Leksvik og Mindre Gauldal) forutsettes det i tillegg at forskjellene i prosentvis vekst mellom kommunene, innenfor henholdsvis indre og ytre ring, utjevnes over fem år. Dette begrunnes med at forskjellene vi observerer i dag er et resultat av de senere års boligbygging. Historisk er kommunene innenfor samme ring konkurrenter som vil veksle mellom å ha høyest vekst. Det vil derfor være mer rimelig å forutsette lik vekst på lang sikt enn å videreføre observerte forskjeller for de siste 10 år. Tabell 1: Forutsatt fordeling av befolkningsvekst mellom kommunene i Trondheimsregionen Prosent Trondheim 68,65 69,17 69,58 69,91 70,17 71,22 Rissa 1,28 1,20 1,14 1,09 1,05 0,90 Orkdal 2,33 2,47 2,59 2,68 2,75 3,04 Midtre Gauldal 2,05 1,81 1,61 1,46 1,33 0,83 Melhus 5,92 5,83 5,75 5,68 5,63 5,43 Skaun 4,76 4,29 3,92 3,63 3,39 2,44 Klæbu 1,67 1,75 1,81 1,86 1,90 2,06 Malvik 4,55 4,57 4,58 4,59 4,60 4,64 Stjørdal 8,59 8,66 8,72 8,77 8,81 8,96 Leksvik 0,19 0,25 0,30 0,33 0,36 0,49 Sum 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 Tabell 2: Befolkningsvekst TR2014M i løpet av året i kommunene i Trondheimsregionen. Prosent Trondheim 1,50 1,53 1,55 1,50 1,45 1,42 1,17 0,99 0,77 0,74 Rissa (Y) 0,76 0,74 0,71 0,66 0,62 0,52 0,48 0,45 0,40 0,38 Orkdal 0,80 0,86 0,92 0,92 0,93 1,00 0,90 0,82 0,65 0,60 Midtre Gauldal (Y) 1,28 1,15 1,03 0,91 0,81 0,51 0,51 0,50 0,45 0,42 Melhus (I) 1,48 1,48 1,47 1,40 1,35 1,26 1,07 0,92 0,70 0,64 Skaun (I) 2,55 2,32 2,12 1,87 1,69 1,18 1,02 0,89 0,70 0,64 Klæbu (I) 1,11 1,19 1,24 1,23 1,22 1,29 1,09 0,92 0,67 0,61 Malvik (I) 1,35 1,38 1,40 1,35 1,31 1,28 1,09 0,94 0,76 0,74 Stjørdal 1,50 1,54 1,56 1,52 1,48 1,46 1,24 1,05 0,78 0,70 Leksvik (Y) 0,21 0,29 0,35 0,38 0,41 0,54 0,50 0,48 0,44 0,43 Sum 1,44 1,47 1,47 1,42 1,37 1,33 1,11 0,95 0,74 0,70 Indre ring (I) 1,58 1,56 1,53 1,45 1,38 1,26 1,07 0,92 0,72 0,67 Ytre ring (Y) 0,84 0,80 0,76 0,70 0,65 0,52 0,50 0,48 0,43 0,41 Metoden som er benyttet til å fordele veksten mellom kommune i årets befolkningsprognose avviker på kort sikt fra tidligere prognoseversjoner som kun videreførte befolkningsveksten slik den var i gjennomsnitt i tiårsperioden før og ikke tok hensyn til siste års vekstfordeling mellom kommunene. Tabell 3 viser vekstfordelingen mellom kommunene siste 10 år og første 10 år i ulike prognosealternativ. 3

4 Tabell 3: Fordeling av befolkningsvekst i Trondheimsregionen i ulike prognosealternativ. Kommune Statistikk TR2014M TR2013M Trondheim 71,2 70,0 70,0 Rissa 0,7 1,0 0,6 Orkdal 3,0 2,9 3,1 Midtre Gauldal 1,4 1,3 1,4 Melhus 5,3 5,6 5,9 Skaun 3,6 3,3 3,4 Klæbu 1,8 1,9 2,1 Malvik 3,8 4,6 3,6 Stjørdal 9,0 8,9 10,1 Sum 100,0 100,0 100,0 3.2 Forutsetninger om fruktbarhet SSB viderefører grovt sett siste observerte verdi i sitt M-alternativ (1,80). Dette er relativt lavt i et historisk perspektiv. Gjennomsnittet for perioden var 1,89 og det kan tenkes at dagens nivå er en bølgedal som etterfølges av høyere nivåer. SSB begrunner forutsetningen om fruktbarhet med utsatt familiedannelse og endrede preferanser ( De analysene som er gjort av dette understøtter etter vår vurdering ikke et så lavt nivå som 1,80. Det svenske statistiske sentralbyrået (SCB) har i sine nasjonale prognoser fra tidligere i år valgt 1,9 som et langsiktig nivå, noe som er en videreføring av siste observerte nivå. Videreføring av siste oppserverte verdi for enkeltkommuner er ikke tilrådelig fordi fruktbarheten svinger vesentlig mer for enkeltkommuner enn for landet som helhet. Figur 2: Samlet fruktbarhetstall for Norge, Trondheimsregionen, samlet for omlandskommunene i Trondheimsregionen og Trondheim. Statistikk Forutsatt i TR2014M

5 For Trondheim er det i TR2014-prognosen forutsatt en opptrapping fra 1,69 (2013) til 1,85 over tre år. Gjennomsnittlig fruktbarhet for Trondheim i perioden var 1,88. For omegnskommunene er det for første prognoseår forutsatt en samlet fruktbarhet som gjennomsnittet for tiårsperioden Deretter en tilnærming mellom kommunene over de neste ti årene og en stabilisering på en fruktbarhet på 1,98. Dette er samme relative forskjell til Trondheim som observert i perioden Gjennomsnittlig fruktbarhet for omegnskommunene for perioden var 2,01. Tabell 4 viser hvilket fruktbarhetsnivå som er lagt til grunn i prognosen i de enkelte kommunene og sammenlignet med tidligere prognoser. For Trondheimsregionen er det på kort sikt forutsatt en innfasing fra 1,81 (2013) til 1,89 på lengre sikt. Regionens fruktbarhet i perioden var i gjennomsnitt 1,92. Vårt valg på 1,89 for regionen forutsetter at fruktbarheten i Trondheim i dag er i en bølgedal. Nivået er en erkjennelse av at fruktbarheten er synkende, men at vi ikke finner holdepunkter for å legge til grunn en så stor endring som det som følger av SSBs M-alternativ. For kommunenes planlegging vil det være uheldig å forutsette et for lavt fruktbarhetsnivå i framtida. En viss overestimering vurderes som en mer akseptabel risiko. Tabell 4: Fruktbarhetsnivå (antall barn per kvinne i fruktbar alder) for første prognoseår og i 2025 i årets prognose TR2014M og de to foregående prognosene TR2013 (M og H) og TR2012. Kommune TR2014M TR2013 (M og H) TR Trondheim 1,75 1,85 1,87 1,86 1,98 1,98 Rissa 2,02 1,98 2,05 2,04 2,08 2,08 Orkdal 1,94 1,98 1,90 1,89 2,05 2,05 Midtre Gauldal 2,09 1,98 2,08 2,07 2,14 2,14 Melhus 1,92 1,98 1,89 1,88 1,93 1,93 Skaun 2,07 1,98 2,03 2,02 2,04 2,04 Klæbu 1,89 1,98 1,91 1,90 1,95 1,95 Malvik 1,96 1,98 1,91 1,90 1,95 1,95 Stjørdal 2,13 1,98 2,09 2,08 2,17 2,17 Leksvik 1,94 1,98 2,03 2,02 2,11 2,11 Profilen i fruktbarhetsutviklingen til SSB (se Figur 2) er en følge av forskjell i fruktbarhet mellom innvandrerkvinner og andre kvinner. I TR2014-prognosen er det ikke tatt hensyn til denne profilen fordi endringen er relativt små og fordi det ikke er tilstrekkelig grunnlag for å vurdere hvor stor betydning dette vil ha i vår region. I perioden var fruktbarheten 7 % høyere samlet for omlandskommunene enn i Trondheim. Denne forskjellen har sammenheng med omlandskommunenes rolle som tilflyttingskommuner for unge i familieetableringsfasen. Denne forskjellen videreføres i prognosen. Variasjonen mellom omlandskommunene antas å ha sammenheng med at kommunene er i ulike vekstfaser som følge av boligbygging i ulike perioder. Vi kan ikke vite hvordan denne variasjonen vil bli i framtida og vurderer derfor at utjevning av forskjellene er et nøytralt alternativ. 3.3 Fortsatt redusert dødelighet og økende levealder I TR2014 er det forutsatt økende levealder som i SSBs M-alternativ i Det er benyttet dødssansynligheter for Sør-Trøndelag fra SSBs M-alternativ fram mot For perioden 5

6 2041 til 2050 er gjennsomsnittlig endring i tiårsperioden før ( ) videreført for alle aldersgrupper og kjønn. Dødssannsynlighetene for Sør-Trøndelag antas å være representative for hele regionen. Nord-Trøndelag har tradisjonelt hatt høyere levealder, men dette antas å være en by-land dimensjon som ikke følger fylkesgrensen. 3.4 Flytting Innenlandsk nettoflytting er basert på utflyttingssannsynligheter og fylkesvise innflyttingssannsynligheter til Trondheimsregionen i perioden I perioden er innflytting basert på endring i samla folkemengde år for år og utflytting basert på endring i SSB MMMM er benyttet i beregningene. Figur 3 illustrerer forutsetningene om innenlandsk flytting. Til fordeling av inn- og utflytting innad i Trondheimsregionen videreføres sonevise særtrekk i flyttemønster i perioden Som i de foregående prognosene gjøres det unntak for personer 80 år og over. For disse forutsettes ingen flytting. Dette gjøres for å unngå videreføring av systematisk flytting av eldre personer med omsorgsbehov til plansoner med etablerte omsorgstilbud. Dette medfører at prognosen bedre kan forutsi hvor behovet for eldreomsorg reelt sett vil oppstå i framtida, uavhengig av hvor eksisterende og eventuelt nye omsorgstilbud er eller blir lokalisert. Figur 3: Innenlandsk inn-, ut- og nettoflytting til Trondheimsregionen. Statistikk Forutsatt i TR2014M

7 Nettoinnvandring i TR2014 er basert på netto innvandring til Norge fra SSB MMMM og videreføring av regionens andel av netto innvandringen i perioden (se Figur 4). Figur 4: Innenlandsk nettoflytting, netto innvandring og samlet ekstern nettoflytting til Trondheimsregionen. Statistikk Forutsatt i TR2014M Boligbygging Boligbehov Boligbehovet har blitt forsøkt beregnet på flere måter de senere årene. I hovedsak er det benyttet to hovedinnfallsvinkler som holder ulike faktorer konstant: Det demografisk betingete boligbehovet og det bygningstyperelaterte boligbehovet. Den demografisk betingede endringen i boligbehovet er anslått ved hjelp av alders- og kjønnsinndelte prognoseresultater på kommunenivå, kommunevise boligfrekvenser for 2013 og husholdningstyperater for Beregningene viser hvor mye det samlede boligbehovet endres som følge av endringer i befolkningssammensetningen, forutsatt at husholdningssammensetningen etter alder og kjønn og boligkonsumet etter husholdningstype, alder og kjønn for blir på samme nivå som i 2012/2013. Beregningsmåten tar ikke høyde for andre faktorer som påvirker befolkningens boligkonsum. Metoden tar for eksempel ikke hensyn til endringer i boligtype/boligstørrelsessammensetningen, men forutsetter at husholdningsstrukturen er uavhengig av boligtilbudet. Den bygningstyperelaterte endringen i boligbehovet er anslått ved å benytte gjennomsnittlig antall personer per bolig etter bygningstype for hele regionen, med 7

8 bygningstypesammensetning som i nybygde boliger i perioden Beregningene viser hvor mye boligbehovet endres som følge av befolkningsvekst dersom personene som utgjør befolkningsveksten får samme gjennomsnittlige husholdningsstørrelse per boligtype som den eksisterende befolkningen Denne beregningsmåten tar ikke høyde for endringer i alders- og kjønnssammensetningen i befolkningen og forutsetter heller ingen endring i andre forhold som påvirker boligkonsumet. Begge beregningsmetodene har sine begrensninger ved at de begge er basert på at en forklaringsfaktor holdes konstant uten å ta hensyn til andre. Det er vanskelig å vurdere hvordan både de demografisk betingede endringene og de bygningstyperelaterte endringene vil utvikle seg fremover. Selv det å holde dem konstant er derfor usikkert. Figur 5 viser utviklingen i person per bolig i kommunene i Trondheimsregionen i perioden Person per bolig har avtatt i alle kommuner fra 1986, men har holdt seg på et relativt stabilt nivå de siste årene. I årets prognose har vi valgt en enklere tilnærming ved å forutsette at person per bolig skal være uforandret i prognoseperioden. Dette er i samsvar med utviklingen de siste 10 år (se Figur 5). Figur 5: Person per bolig i kommunene i Trondheimsregionen, Trondheimsregionen samlet og omegnskommunene samlet Person per bolig per benyttes i boligbehovsberegning for alle prognoseår. For kommuner i henholdsvis indre og ytre ring bruks person per bolig samlet for alle kommuner i respektive ring fra første prognoseår. I tillegg tas det hensyn til boligbygging som erstatning for boligavgang i hver kommune. 8

9 Tabell 5: Person per bolig og forutsatt i boligbyggebehovsberegning. Kommuner i Trondheimsregionen. Forutsatt for nye boliger Kommune Trondheim 1,90 1,90 Rissa 1,96 2,01 Orkdal 2,11 2,11 Midtre Gauldal 2,01 2,01 Melhus 2,25 2,39 Skaun 2,37 2,39 Klæbu 2,59 2,39 Malvik 2,51 2,39 Stjørdal 2,23 2,23 Leksvik 2,10 2,01 Sum 2,00 2,00 Boligfeltbasen per (se ) er utgangspunkt for fordeling mellom plansoner. Når boligtilbudet i boligfeltbasen overgår boligbyggebehovet i kommunen, strekkes utbygging av enkeltfelt ut i tid ved hjelp av konkurransemodellen per (se 3.5.3). Boligbyggebehovet er også korrigert for forventa boligavgang (se 3.5.2), slik at boligbyggebehovet økes tilsvarende Boligavgang Kommuner med null vekst kan også ha boligbygging. Dette på grunn av boligavgang blant annet som følge av brann, riving, fraflytting, sentralisering (kår-/boliger blir stående tomme eller benyttet som fritidseiendom) eller at utleiedel tas i bruk som en del av enebolig. I fravær av god empiri er boligavgangen satt etter skjønn til 0,1 % av boligmengde per år i de fleste områder. For alle kommuner unntatt Trondheim er det i tillegg differensiert boligavgang innad i kommunene, som innebærer økt boligavgang i ytterområdene av kommunene (0,2 og 0,3 %) Boligbygging Innenfor hver kommune spesifiseres det hvor mye av kommunens boligbygging som skal bygges i hver plansone hvert år. Dette gjøres med utgangspunkt i en boligfeltbase som inneholder informasjon om lokalisering, boligpotensial, boligtyper og planstatus for alle kjente boligfelt i regionen. I tillegg er det foretatt vurderinger av oppstart og framdrift for hvert enkelt boligfelt, blant annet basert på opplysninger om planstatus. Boligfelt med vedtatt reguleringsplan eller igangsatt reguleringsplanarbeid forutsettes i hovedsak å komme først. Deretter andre areal som er avklart i forbindelse med kommuneplanens arealdel. I tillegg forutsettes det en andel boligbygging i alle soner som tar høyde for spredt boligbygging og framtidige fortettingsprosjekter vi ikke har oversikt over i dag. For Trondheim er det i årets prognose innført forutsetninger om 175 boliger i mindre prosjekt (færre enn 10 boliger) per år. Dette er basert på boligbyggestatistikk for mindre prosjekt i perioden , og fordeles mellom sonene som i denne perioden. Videre er det for Trondheim forutsatt at et antall boliger som uspesifisert fortetting som representerer framtidige boligfelt (10 boliger eller mer), som erfaringsmessig kommer innenfor 9

10 eksisterende bystruktur. Disse er fordelt mellom plansonene etter boligmengden og en egen analyse av fortettingspotensial i Trondheim. Uspesifisert fortetting fases inn fra 2017 med 100 boliger og øker gradvis til 250 boliger pr år fra og med For øvrige kommuner er det forutsatt et antall boliger i disse kategoriene fra første prognoseår, i hovedsak basert på erfaringstall. Boligbyggingen fordeles i tråd med det beregnede behovet i hver kommune ved hjelp av en regnearkmodell (konkurransemodellen). I denne prioriteres det mellom boligfelt på bakgrunn av opplysninger om planstatus og forventet oppstart. Boligfelt som er påbegynt eller som har vedtatt eller igangsatt planarbeid prioriteres først, deretter andre felt som er avklart i kommuneplanens arealdel. Boligfelt i LNF blir prioritert sist. Samtidig strekkes boligbyggingen for hvert enkelt boligfelt utover i tid dersom kommunens samlede boligpotensial er større enn behovet. Boligbyggingen samlet for kommunen vil da tilsvare det beregnede boligbyggebehov for hvert enkelt år. 3.6 Splitting av grunnkretser I tilfeller der det er store avvik mellom grunnkretsbasert plansoner og skolekretser er det i noen tilfeller foretatt prosentvis splitting av grunnkretser. Dette gjøres for å få bedre samsvar mellom beregningsforutsetninger og faktiske skolekretser. Statistikk for en splittet grunnkrets vil inngå i beregningsgrunnlaget for de plansonene den er delt mellom. I årets prognose er splitting av grunnkretser benyttet i Malvik, Melhus, Stjørdal og Trondheim. 4 Korrigering av prognoseresultat Boligbyggeforutsetningene gir en annen kommunevis fordeling av veksten enn forutsatt. For å justere prognoseresultatet til forutsatt kommunevis fordeling foretas det en korreksjon av nivåfaktor ekstern og intern innflytting. Dette betyr at antall innflyttere til hver plansone er blitt justert kommunevis inntil avvik i befolkningsvekst for hver kommune blir mindre enn 0,15 prosentpoeng fra forutsatt vekst. Boligbyggeprogrammet bidrar dermed kun til kommuneintern fordeling av vekst og ikke til den kommunevise fordelingen. Prognoseresultatene blir produsert for plansoner. Plansonene er bygd opp av grunnkretser og tilsvarer tilnærmingsvis skolekretser. Fordi skolekretsene ikke alltid følger grunnkretsgrensene er det avvik mellom plansonegrenser og skolekretsgrenser flere steder i regionen. Dette gjør at det i noen tilfeller inngår flere plansoner i samme skolekrets. For Trondheim benyttes en metode for etterkorrigering av prognosetallene for å bedre samsvar mellom faktisk folketall i skolekretser og prognoseresultatene. Metoden går ut på at folketall etter alder og kjønn er byttet ut med faktisk folketall per (adressebaserte folkeregisterdata). Kohortendringer for hver alders- og kjønnsgruppe for plansonene er videreført som absoluttverdi (eventuelt negative verdier satt til 0) og totalsummen nivåjusteres til nivået For personer over 80 år er dødssannsynligheter benyttet i den korrigerte versjonen. Metoden forutsetter tilgang på detaljerte befolkningsdata for faktiske skolekretser. 10

11 5 Oppsummering Valgene man stilles overfor i befolkningsprognosearbeid gir et visst handlingsrom. Noen valg kan gjøres på grunnlag av statistikk og oversikter, andre må baseres på faglig skjønn. Særlig usikkerhet rundt fruktbarhetsutvikling, inn- og utflytting og boligbygging bidrar til usikkerhet knyttet til prognosetall. Generelt kan det sies at prognosetall for fødte og de mest mobile gruppene (unge og barnefamilier) er mest usikre. Dette gjelder spesielt for skolekretser med stor inn- og utflytting, som i sentrumsområdet i Trondheim, og i områder med mye forutsatt boligbygging. På grunn av usikkerhet rundt framtidig fruktbarhet er prognosen for småbarn (0-åringer) usikre fra første prognoseår. Usikkerheten avtar med alder. For skolebarn er prognosen rimelig sikker de første 5-10 årene. Boligpotensialet i kjente boligfelt er langt større enn det beregnede boligbyggebehovet. Dette gjelder spesielt for Trondheim de første årene. Dette bidrar til usikkerhet om hvor boligbyggingen vil komme og dermed også hvor framtidig befolkningsvekst vil komme. Prognosen er ikke egnet til å vise konsekvenser av rask utbygging av boligfelt. Til dette anbefales det alternative metoder eller egne tilpassede prognosealternativer. 11