PANDA Brukerhåndbok. Oversikt over PANDA. Innføring i hovedstruktur, datagrunnlag og resultatberegninger

Transkript

1 PANDA Brukerhåndbok Oversikt over PANDA Innføring i hovedstruktur, datagrunnlag og resultatberegninger Versjon pr

2 Innhold: 1 HVA ER PANDA? ADMINISTRASJON AV DATA OG MODELLER MINE INNSTILLINGER Min profil Mine arbeidsområder Mine grupper Mine avgrensninger MINE RAPPORTER STANDARDRAPPORTER MINE PROSJEKTER MINE PROSJEKTDATA MINE MODELLKJØRINGER MINE AKTIVITETER LANDSDEKKENDE STATISTIKK NY RAPPORT DEMOGRAFISK STATISTIKK ARBEIDSMARKEDSSTATISTIKK BOLIGMARKEDSSTATISTIKK NÆRINGSSTATISTIKK PROSJEKTGENERERING OG PROSJEKTDATA NYTT PROSJEKT PARAMETERE OG DATA I BEFOLKNINGSDELEN Demografiske parametere og data Arbeidsmarkedsdata Boligmarkedsdata PARAMETRE OG DATA I NÆRINGSDELEN Data fra fylkesfordelt nasjonalregnskap (FNR) Nasjonale beregningsforutsetninger (LTP) brutt ned til regionnivå Produktinnsats (spesielle interaksjonsdata) PANDA MODELLANALYSE NY MODELLKJØRING NÆRINGSMODELLEN REGNA Kort beskrivelse av REGNA Beregningsforutsetninger i næringsdelen Resultatdata i næringsdelen Nedbryting av sysselsettingstall til kommune BEFOLKNINGSMODELLEN REGBEF Kort beskrivelse av REGBEF Beregningsforutsetninger i befolkningsdelen Resultater i befolkningsdelen (demografi) Resultater i arbeidsmarkedsdelen Resultater i boligmarkedsdelen REGNA OG REGBEF KJØRES SAMMEN (FELLESKJØRING) Figurer: Figur 1 Hovedstruktur i PANDA... 2 Figur 2 Oppbygging og sammenhenger i REGNA og REGBEF Hva er PANDA?

3 1 Hva er PANDA? PANDA er et økonomisk-demografisk modellsystem utviklet for bruk i regional analyse og overordnet planlegging i fylker og på lavere geografisk nivå. Systemet er utviklet av SINTEF på oppdrag fra PANDA-gruppen, Miljøverndepartementet (MD) og Kommunal- og regionaldepartementet (KRD). PANDA-gruppen er en sammenslutning av alle fylkeskommunene, og disponerer rettighetene til systemet. PANDA omfatter både databaser og modeller. Figuren nedenfor viser oppbyggingen av hele systemet. PANDA er organisert i tre selvstendige deler: En landsdekkende statistikkdatabase (PANDA Statistikk) En modelldel (PANDA Modellanalyse) En rapportgenerator (PANDA Rapporter). Sammenhenger og kommunikasjon mellom disse er angitt med piler i figuren nedenfor: PANDA Statistikk Data levert fra SSB Sentral database PANDA Modellanalyse Prosjektdatabase REGNA REGBEF Resultatdatabase Nettleser/ webgrensesnitt PANDA Rapporter Design Rapportgenerator Figur 1 Hovedstruktur i PANDA Hva er PANDA?

4 Det er et felles grensesnitt for hele PANDA, som er tilgjengelig via en vanlig nettleser. Dette gir adgang til: PANDA Rapporter PANDA Modellanalyse All historisk statistikk i den sentrale databasen kan hentes ut via rapportgeneratoren (og er ikke som tidligere tilgjengelig i form av faste tabeller). Data fra prosjektdatabasen, under PANDA Modellanalyse, er tilgjengelig via faste tabeller (og kun det). Resultater fra modellberegningene er (som tidligere) tilgjengelig via rapportgeneratoren. 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.) I den sentrale databasen (PANDA Statistikk) er historiske data for hele landet lagret. Ved hjelp av rapportgeneratoren (PANDA Rapporter) kan brukeren hente ut tabeller med en rekke statistiske variable, for en hvilken som helst del av landet. Når det skal gjennomføres beregninger, blir disse organisert som egne "prosjekt" i PANDA Modellanalyse. Prosjekt defineres for en bestemt region som en ønsker å analysere. Regioninndelingen kan velges fritt, ved å spesifisere hvilke kommuner (bydeler i Oslo) som skal inngå. Relevante data for den aktuelle regionen trekkes ut fra den sentrale databasen og legges opp i en egen prosjektdatabase for hvert slikt prosjekt. Resultater av beregninger lagres i en egen resultatdatabase, og tabeller/rapporter hentes ut ved hjelp av rapportgeneratoren. Resultater fra forskjellige modellberegninger (prognoser) kan sammenstilles med historiske data (statistikk). Prosjekt m/modellberegninger og rapporter kan organiseres innenfor ulike arbeidsområder som eventuelt kan deles med andre brukere. Det gjør at en kan samarbeide på tvers av institusjoner og sted. Både modellsystem og data er tilgjengelig via PANDA-gruppens Hjemmeside: eller direkte fra: For å kunne benytte PANDA må du være registrert som bruker hos PANDA-gruppen, jf. informasjon på PANDA-gruppens hjemmeside. Når du først er kommet inn, vil hjelpetekster og annen tilgjengelig informasjon hjelpe deg med å komme igang. Hva er PANDA?

5 2 Administrasjon av data og modeller Gjennom en hovedmeny som er tilgjengelig i venstre del av bildet, får brukeren tilgang til de forskjellige deler av PANDA, og herfra kan han organisere sin bruk av PANDA. 2.1 Mine innstillinger Brukeren har mulighet for å administrere sitt arbeid i PANDA på forskjellig vis. Disse mulighetene er samlet under Mine innstillinger i hovedmenyen og omfatter følgende valg: I. Min profil II. Mine arbeidsområder III. Mine grupper IV. Mine avgrensninger Min profil Min profil gir bla. mulighet for å: Endre passord Definere ditt brukernivå (normalbruker eller avansert bruker) Valg av brukernivå bestemmer hvilket omfang av parametre mv du skal få tilgang til ved modellkjøringer. Dette influerer ikke på tilgangen til statistikk i rapportgeneratoren Mine arbeidsområder Mine arbeidsområder gir deg mulighet for å administrere ditt arbeid i PANDA på en bedre måte. I utgangspunktet har alle brukere av PANDA fått tildelt sitt eget arbeidsområde hvor prosjekter mv. lagres. For bedre å kunne administrere et etter hvert omfattende antall prosjekter, modellkjøringer, rapporter, mv. kan du definere flere slike arbeidsområder som er dine. Arbeidsområder kan deles med andre brukere, slik at du kan etablere visse områder som du har felles med andre, mens du kan beholde andre områder for dine egne analyser. Fordelen med flere arbeidsområder er altså å forhindre at det blir rot, og for å gjøre det enklere for brukere å samarbeide. Et arbeidsområde inneholder alt som ligger under: Mine grupper Mine avgrensinger Mine rapporter Mine prosjekter Mine prosjektdata Mine modellkjøringer Mine aktiviteter Mine prosjektdata, Mine modellkjøringer og Mine aktiviteter er underlagt prosjekt i det enkelte arbeidsområde Mine grupper Mine grupper gir deg mulighet for å definere dine egne grupperinger (inndelinger). I et system som PANDA er det behov for ulike aggregeringer og inndelinger av data mv. Dette gjelder ved rapportuttak og ved prosjektgenerering. Noen slike inndelinger er forhåndsdefinert (faste) i systemet, og er felles for alle. Dette gjelder f.eks. sammensetningen av arbeids- og boligmarkedsregioner, og alderssammensetningen i Administrasjon av data og modeller

6 5-års aldersgrupper. I tillegg kan du også lage dine egne grupperinger av denne typen. Disse kan du spesifisere her, og siden velge når du har behov for det. Følgende inndelinger (dimensjoner) kan det lages grupper for: År (Tidsperioder) Region (Kommuner) Alder (Aldersgrupper) Næringer (Næringsgrupper) Mine avgrensninger Mine avgrensninger gir mulighet for å forhåndsvelge bestemte grupperinger (inndelinger) til bruk i PANDA. Disse vil da komme opp default som forslag når du lager rapporter. Dersom du i en periode f.eks. arbeider med en bestemt regioninndeling, kan du her velge at denne alltid skal komme opp default ved valg av regioninndeling i rapportgeneratoren. Grupperinger som kan velges som avgrensning er: År (Tidsperioder) Region (Kommuner) Kjønn (2 eller summert) Alder (Aldersgrupper) Næringer (Næringsgrupper) 2.2 Mine rapporter Her finner du en oversikt over dine egne lagrede rapporter. Du kan velge en rapport fra en liste, og få opp et sammendrag av innholdet i denne rapporten. Du kan åpne selve rapporten i sluttsteget i rapportgeneratoren, og deretter bruke rapporten som mal for en ny rapport. Her kan du alltid åpne en tidligere laget rapport i rapportgeneratoren og skrive den ut eller endre den. Tilgjengelige rapporter er underordnet det arbeidsområdet du står i. Du får tilgang til rapporter under eventuelle andre arbeidsområder ved å bytte arbeidsområde. 2.3 Standardrapporter Standardrapporter er maler for ofte brukte rapportutforminger som kan brukes for videre bearbeiding. Standardrapporter er ikke ferdiglaget på samme måte som Mine rapporter. Rapporten har forhåndsvalg av variable og organisering, men mangler inndelinger. Du åpner rapporten i det første steget i rapportgeneratoren, og velger deretter inndelinger mv. En standardrapport er kun en mal, og kan ikke bli generert direkte da det ikke er satt inndeling for år eller region. 2.4 Mine prosjekter For å kunne gjennomføre modellberegninger må det finnes et datasett etablert for dette formålet. Slike datasett etableres sammen med en del andre spesifiseringer under såkalte Prosjekt. Et prosjekt er karakterisert ved a) regioninndeling, b) basisår, c) diverse valg vedr estimeringsperiode for parametre mv. Her under <Mine prosjekter> får brukeren oversikt over de prosjektene han har generert, og herfra kan han administrere disse. Her kan en få opp et sammendrag av prosjektegenskaper og spesifiseringer. Dette omfatter bla. navn, region, dato for etablering, basisår, estimeringsperioder, valgte dataalternativ, mv. Administrasjon av data og modeller

7 Selve prosjektgenereringen er omtalt lenger nede i dokumentet. 2.5 Mine prosjektdata Under <Mine prosjektdata> får du tilgang til datagrunnlaget som er lagt opp under det enkelte prosjektet. Dette datagrunnlaget benyttes ved modellkjøringene, og du får også tilgang til dette når du skal spesifisere en ny modellkjøring (via valget <Ny modellkjøring>). Datagrunnlaget i prosjektdata er gjennomgått lenger nede i dette dokumentet. 2.6 Mine modellkjøringer Her får brukeren tilgang til alle modellkjøringer han har gjort (i dette arbeidsområdet), med informasjon om alle valg og spesifiseringer gjort i tilknytning til kjøringen. Tilgangen skjer via prosjektene, som først velges fra en liste. Deretter velges modellkjøring fra en liste for dette prosjektet. I PANDA på web kan en ikke kjøre en tidligere modellkjøring om igjen under samme navn, og en kan heller ikke lagre resultatene fra kjøringen over data fra en tidligere kjøring. Selv om en velger en tidligere modellkjøring som mal og foretar en identisk kjøring på nytt, må modellkjøringen og resultatdataene lagres under et nytt navn. De opplysningene som presenters for hver kjøring omfatter: Navn på modellkjøringen (som kan endres via valget [navn]) Dato for beregningen Horisontår Valg i befolkningsmodellen: Styringsvalg Valg av modellalternativ Oversikt over spesialrapporter Oversikt over eventuelle valg av egendefinerte parameteralternativ Valg i næringsmodellen: Styringsvalg Oversikt over spesialrapporter Oversikt over eventuelle valg av egendefinerte parameteralternativ Oversikt over eventuelle valg av aktiviteter I tillegg kan en også hente fram spesialrapporter fra beregningen via denne siden. 2.7 Mine aktiviteter I PANDA er det laget en mulighet for å konstruere helt nye hendelser kalt Aktiviteter. Disse aktivitetene fungerer som en ekstra type sluttleveringer (jf. databeskrivelsen lenger nede i dette dokumentet). Aktivitetene spesifiseres under <Ny aktivitet>, mens du får oversikt over innholdet i aktivitetene her under Mine aktiviteter. Administrasjon av data og modeller

8 3 PANDA statistikk PANDA Statistikk inneholder et relativt omfattende tallmateriale, bl.a. med tallserier tilbake til 1980 for den demografiske statistikken. All statistikk er gitt på kommune-/bydelsnivå og dekker hele landet ( Norges-PANDA ). Statistikk kan bearbeides og rapporteres ut ved hjelp av rapportgeneratoren. I tillegg til statistikk, inneholder databasen også modellparametere og data som kun benyttes i modellene. Disse presenteres i faste tabeller, og er derfor ikke tilgjengelig på samme måte som statistikkdata (via rapportgeneratoren). 3.1 Ny rapport Under <Ny rapport> kan en ved hjelp av rapportgeneratoren hente ut statistikk fra den sentrale databasen. Resultater fra modellberegningene (prognoser) kan også hentes fram fra resultatdatabasen under det enkelte prosjekt. Rapportene kan enten printes ut direkte eller åpnes i regneark for videre bearbeiding. Modellparametere er ikke tilgjengelig i rapportgeneratoren. Disse finnes (for basisåret) under Mine prosjektdata og kan hentes fram i faste tabeller og printes ut direkte eller åpnes i Excel for videre bearbeiding. Statistikk og resultatdata som kan hentes ut via rapportgeneratoren under <Ny rapport> er ordnet etter tema på følgende måte: Demografiske data Arbeidsmarkedsdata Boligmarkedsdata Interaksjon Næringsdata Interaksjon omfatter todimensjonale tabeller for hhv. flytting, pendling og avstand mellom kommuner/bydeler. Disse gjelder bare for historisk statistikk. Næringsdata er kun tilgjengelig som prognose via rapportgeneratoren og ikke som statistikk. Dette skyldes bla. at det ikke er tidsserier for disse dataene, og de har heller ikke karakter av statistikk på kommunenivå. Derimot er de tilgjengelig som resultatdata (prognoser) på regionnivå, og kan ellers hentes ut for basisåret i faste tabeller fra prosjektdata. Tabellene som er generert i rapportgeneratoren kan enkelt åpnes i Excel og bearbeides videre der. 3.2 Demografisk statistikk Den demografiske statistikken omfatter tallserier fra 1980 og fram til i dag. Dette omfatter følgende: Fra Demografi : - Registrert befolkning (etter kjønn og ett-års aldersgruppe) - Fødte - Døde (etter kjønn) - Fødselsoverskudd - Utflytting (etter kjønn og ett-års aldersgruppe) - Innflytting (etter kjønn og ett-års aldersgruppe) - Nettoflytting (etter kjønn og ett-års aldersgruppe) Fra Interaksjon : - Flyttematrise (Flytting mellom kommuner etter kjønn og ett-års aldersgruppe) PANDA statistikk

9 3.3 Arbeidsmarkedsstatistikk Arbeidsmarkedsstatistikken omfatter følgende data: Fra Arbeidsmarked : - Arbeidsstyrke etter bostedskommune, kjønn og fem-års aldersgruppe (fra og med 1986), fordelt på følgende grupper: - Lønnstakere - Selvstendige - Arbeidsledige - Sysselsetting etter arbeidsstedskommune og næring (fra og med 1986), fordelt på følgende grupper: - Lønnstakere - Selvstendige Fra Interaksjon : - Pendlematrise (Pendling mellom kommuner (1980), 1990 og årlig fra og med 2000) - Avstandsmatrise (Korteste kjøreavstand mellom kommuner, 1999) 3.4 Boligmarkedsstatistikk Boligmarkedsdata omfatter følgende typer data: Fra Boligmarked : - Boligmasse etter kommune, detaljert boligtype og byggeår etter tidsperiode for 1990 og Boligbygging etter kommune og detaljert boligtype (fra og med 2000) 3.5 Næringsstatistikk Under Næring er det (foreløpig) ikke noe statistikk som kan hentes ut med rapportgeneratoren. PANDA statistikk

10 4 Prosjektgenerering og prosjektdata For å kunne foreta modellberegninger må det etableres et datasett som grunnlag for kjøringene. Dette organiseres i såkalte prosjekt, og her legges alle modelldata som gjelder prosjektet, alle resultater fra beregninger mv. De sentrale valgene fra menyen er her <Nytt prosjekt>, hvor datagrunnlag og spesifiseringer knyttet til modellkjøringer for en (ny) region organiseres. Dette prosjektet får en etterpå tilgang til via <Mine prosjekter> eller dersom en ønsker å foreta en modellkjøring, via <Ny modellkjøring>. Selve datagrunnlaget i et prosjekt (som er etablert) får en tilgang til via <Mine prosjektdata>. Disse dataene danner grunnlaget for all modellberegninger i dette prosjektet. 4.1 Nytt prosjekt Via valget <Nytt prosjekt> kommer en til bildet for spesifisering av et nytt prosjekt. Etter å ha gjort de nødvendige valg og gitt prosjektet et navn, genereres alt datagrunnlag. Data trekkes ut fra den sentrale databasen og legges opp i en egen prosjektdatabase. Deretter kommer en videre til bildet for visning av prosjektdata, fordelt på tre foldere. Ved prosjektgenereringen velger brukeren region, sammen med enkelte andre karakteristika (basisår, historisk periode for estimering av forskjellige parametre mv.). Regionavgrensningen er basert på sammensetning av kommune-/bydelsenheter. Systemet genererer da automatisk et datasett for dette geografiske området. De fleste befolkningsdata og bolig- og arbeidsmarkedsdata har kommunedimensjon, og derfor kan startverdiene for variable stort sett legges opp direkte i prosjektdatabasen. I noen modellsammenhenger er det benyttet relativt komplekse funksjoner, og for enkelte parametre er det benyttet til dels avanserte estimeringer. Dette gjelder spesielt for flytting. Flytting kan knyttes til forhold både på arbeidsmarkedet og boligmarkedet, i tillegg til andre og mer allmenne årsaker. For å håndtere flytting så presist som mulig i forhold til ulike flyttemotiv, er det estimert egne flyttefunksjoner knyttet til hhv. arbeidsmarkedet, boligmarkedet og mer generelt (såkalt Rogers-Castro-funksjon). Spesielle forutsetninger om adferd er ellers ikke bakt inn i disse sammenhengene. Men i tillegg benyttes det gravitasjonsmodeller for å fordele ubalanser på arbeidsmarkedet og boligmarkedet, og her kan ulike faktorer som reflekterer attraktivitet (for geografiske valg), trekkes inn. Næringsdata (FNR-data mv.) fins i utgangspunktet bare på fylkesnivå, og må derfor brytes ned til kommunenivå ved hjelp av diverse nøkler. Disse nedbrytingsnøklene er hovedsakelig basert på sysselsettings- og befolkningsdata. I tillegg benyttes data for inntekter, overføringer og skatt som er tilgjengelig på kommunenivå. Alle produksjons- og etterspørselsdata i næringsmodellen er knyttet til regionen. Det innebærer spesielt at alle leveranser i regionen, enten det er til produktinnsats, konsum eller investeringer, også har opphav i produksjonen i regionen. En slik sammenheng ivaretas av en egen parameter kalt egendekning (eller rpc regional purchase coefficient). Slike koeffisienter estimeres ved prosjektgenereringen etter oppskrifter som er forskjellig avhengig av regionens størrelse. 4.2 Parametere og data i befolkningsdelen I REGBEF beregnes befolkningsutviklingen, utviklingen på boligmarkedet pluss tilbudet på arbeidsmarkedet og arbeidsmarkedsklarering. Datagrunnlaget i REGBEF omfatter derfor demografiske data, boligmarkedsdata og arbeidsmarkedsdata. I tillegg blir det estimert en rekke modellparametere. Gjennomgangen nedenfor følger rekkefølge og organisering (gruppering mv) slik dataene framstår under Mine prosjektdata. Prosjektgenerering og prosjektdata

11 4.2.1 Demografiske parametere og data De demografiske parametrene omfatter følgende: - Fødselsfrekvenser etter kommune og ett-års aldersgruppe år (estimeringsperioder fra og med 1980 og framover) - Nivåfaktorer fødte etter kommune - Dødssannsynligheter etter kommune, kjønn og ett-års aldersgruppe (fylkesspesifikke data duplisert for kommunene) - Nivåfaktorer døde etter kommune og kjønn - Hadwigerparametre etter kommune - Nivåfaktorer Hadwigerfunksjon etter kommune - Parametre for innflytting fra utlandet (Rogers-Castro) - Kommuneandeler for innflytting fra utlandet - Antall innflyttere fra utlandet etter kommune - Parametre for innflytting fra Norge (Rogers-Castro) - Parametre for intern innflytting (Rogers-Castro) - Parametre for ekstern utflytting (Rogers-Castro) - Nivåfaktorer ekstern utflytting etter kommune - Parametre for intern utflytting (Rogers-Castro) - Nivåfaktorer for intern utflytting etter kommune og region - Målstyring (flytting/befolkning) etter kommune Alle Rogers-Castro-parametrene har kommunedimensjon. I tillegg til disse parametrene inngår følgende data (statistikk) i beregningene, men uten å være tilgjengelige under Mine prosjektdata : - Befolkningstall etter kommune, kjønn og ett-års aldersgruppe - Fødte etter kommune - Døde etter kommune og kjønn - Flytting etter kommune, kjønn og ett-års aldersgruppe Disse framkommer som tall for basisåret ved beregningene Arbeidsmarkedsdata I tillegg til de demografiske dataene er det også en rekke paramtere og data knyttet til arbeidsmarkedet: - Kjerneinnpendling etter kommune og prognose-år - Kjerneutpendling etter kommune og prognoseår - Pendling (siste tilgjengelige pendlematrise mellom kommuner) - Arbeidsmarkedsparametere (gravitasjonsmodell for arbeidsmarkedet, regionen) - Ekstern tilpasning (fordeling av ubalanse på innflytting og innpendling, hhv. utflytting og utpendling. (ledige bestemmes residualt), etter kommune og prognoseår) - Andel yrkesaktiv flytting (yrkesaktive hhv. pr innflytter, pr. intern flytter og pr. utflytter i regionen) - Sysselsetting etter kommune og prognoseår - Yrkesfrekvenser etter kjønn og fem-års aldersgruppe (regionen) - Nivåfaktorer yrkesfrekvenser etter kommune og prognoseår Noen av disse dataene er styringsparametere, først og fremst ekstern tilpasning, sysselsetting og enkelte av arbeidsmarkedsparametrene. Prosjektgenerering og prosjektdata

12 4.2.3 Boligmarkedsdata Boligdelen omfatter følgende datatyper: - Avstandsmatrise (etter fra-kommune og til-kommune, 1999) - Boligfrekvenser (etter kjønn, sivilstandsgruppe, og fem-års aldersgruppe) - Nivåfaktorer boligbehov etter kommune - Familiestørrelse pr. boligtype (3 boligtyper: liten, mellomstor og stor) - Boligbyggekapasitet, boligbygging etter kommune og prognoseår - Boligtypefordeling for boligbyggekapasitet, boligtype fordelt på kommune - Boligmarkedsparametere (gravitasjonsmodell for boligmarkedet) - Flytteparametere nybygging (Rogers-Castro) - Boligmasse etter kommune og byggeår, tidsperiode fra og med 1900 til og med Boligavgang etter kommune og prognoseår - Sivilstandsrater (etter kjønn, sivilstand og fem-års aldersgruppe over 15 år) Her er først og fremst boligbygging en styringsparameter. 4.3 Parametre og data i næringsdelen I næringsdelen (REGNA) består datagrunnlaget for en stor del av data som er brutt ned fra fylkesnivået til det aktuelle regionnivået. Her beregnes også etterspørselen etter arbeidskraft, og datagrunnlaget i selve modellen omfatter derfor sysselsetting ned til kommunenivå, hentet fra arbeidsmarkedsdelen. I tillegg til data for basisåret og ulike koeffisienter og parameterverdier, inneholder næringsdelen også regionale nedbrytinger av nasjonale prognoser fra Regjeringens langtidsprogram. Disse kan benyttes som beregningsforutsetninger i modellen. Datagrunnlaget i næringsdelen omfatter følgende: Data fra fylkesfordelt nasjonalregnskap (FNR) (Alle data er etter næring her) - Årsverk etter næring - Produksjon etter næring - (Bruttoprodukt etter næring bestemmes residualt) - Konsum (etter hhv. privat, kommunalt og statlig konsum, leverende næring og regional egendekning) - Budsjettandeler i privat konsum (etter leverende næring) - Investeringer (etter hhv. private, kommunale og statlige investeringer, leverende næring og regional egendekning) - Investeringsparametre (Investeringer i bygninger og anlegg og kapitalslitandeler etter næring) - Eksport til utlandet (etter næring) - (Eksport til resten av landet etter næring (leveranse til andre fylker) bestemmes residualt) - (Import etter næring bestemmes residualt) - Yrkesinntekt (etter næring) - Overføringer (etter prognoseår og overføringskategori, skatteprosent, inntekt pr. inn- og utpendler, trygd pr. ledig og konsumlekkasje pr. inn- og utpendler) Leveringer til (privat) konsum og til investeringer er korrigert for egendekning i regionen, det samme gjelder for marginale forbrukstilbøyeligheter og investeringsandeler. Som et utgangspunkt for å kunne gjøre antakelser eller forutsetninger om utviklingen, er det hentet data for framskrivinger fra nasjonalt nivå/nasjonale modeller: Prosjektgenerering og prosjektdata

13 4.3.2 Nasjonale beregningsforutsetninger (LTP) brutt ned til regionnivå I PANDA er det lagt opp vekstrater fra fylkesvise nedbrytinger av nasjonale prognosedata (fram til 2025). Dette omfatter følgende: - Vekst i utenlandseksport (etter næring og prognoseår) - Vekst i eksport til resten av landet (etter næring og prognoseår) - Vekst i private investeringer (etter næring og prognoseår) - Vekst i kommunale investeringer (etter næring og prognoseår) - Vekst i statlige investeringer (etter næring og prognoseår) - Vekst i kommunalt konsum (etter næring og prognoseår) - Vekst i statlig konsum (etter næring og prognoseår) - Vekst i produksjon (etter næring og prognoseår) - Vekst i sysselsetting (etter næring og prognoseår) - Produktivitetsendring (etter næring og prognoseår, både LTP-prognose og historisk gjennomsnitt) - Sysselsetting pr. årsverk (etter næring og prognoseår) - Eksogen vekst i investeringer (etter næring og prognoseår) - Eksogen vekst i privat konsum (etter næring og prognoseår) Disse dataene er etablert ved først å foreta beregninger med modellen REGION, som bryter beregningsforutsetningene ned til fylker. Deretter er dette datagrunnlaget tilpasset PANDA, slik at det kan benyttes som forutsetninger for den årlige utviklingen i eksogen etterspørsel og eventuelt i produksjon eller sysselsetting direkte Produktinnsats (spesielle interaksjonsdata) Produktinnsats eller kryssleveringer, er behandlet på en spesiell måte, og er derfor tilgjengelig i en egen folder. Dette omfatter leveranser mellom næringene i regionen: - Produktinnsats (etter leverende og mottakende næring og regional egendekning) Kryssleveringene (input-output-matrisen) er korrigert for egendekning, slik at leveransene er region-spesifikke når det gjelder geografisk opprinnelse. Her ligger det en egen iterasjonsrutine bak skjermbildet (såkalt ras-rutine), som gjør det mulig å endre elementene i kryssløpstabellen via endringer i nivået for egendekning. Egendekningsandelene må da avstemmes slik at sum levert blir lik sum mottatt. Når endringene i egendekning er avstemt, kan en generere nye elementer i tabellen. Hele tabellen med alle elementer kan åpnes i et eget bilde. Prosjektgenerering og prosjektdata

14 5 PANDA Modellanalyse Under Modellanalyse finnes alle valg og spesifiseringer som trengs for å kunne gjennomføre en modellkjøring. Her gis en kort omtale av hvordan modellene fungerer, sammen med en oversikt over beregningsforutsetninger og resultater. 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. 5.1 Ny modellkjøring For å gjennomføre en modellberegning, går du til valget <Ny modellkjøring>, hvor du får tilgang til to vinduer. I det først vinduet foretar du noen overordnede valg og velger måter å styre modellene på. I det neste vinduet får du tilgang til prosjektdataene som benyttes ved modellkjøringen. Her kan du lage dine egne alternativer av enten styringsvariable eller parametre, og bruke disse ved modellkjøringen. Modellkjøringer er underordnet prosjekt, og for å kunne foreta en modellkjøring, må det eksistere et prosjekt for den aktuelle regionen, jf. forrige avsnitt. Resultater fra modellkjøringene hentes ut ved hjelp av rapportgeneratoren, enten via forhåndsvalg av rapport ved selve modellberegningen, eller ved bruk av rapportgeneratoren etter fullført modellkjøring. 5.2 Næringsmodellen REGNA Modellen som benyttes i næringsdelen heter REGNA (regional næringsanalysemodell). Den består av en hovedmodul som kan utvides med en aktivitetsmodul. Modellen kan endres gjennom forskjellige valg av eksogen styring Kort beskrivelse av REGNA REGNA er en kryssløpsmodell som beregner ringvirkninger av en eksogent gitt etterspørselsutvikling. Denne etterspørselen omfatter bl.a. eksogene sluttleveringer, underleveranser til egendefinerte aktiviteter, inntekts-overføringer til private, mv.. Modellen gir resultater som gjelder for hele regionen samlet. Ved hjelp av Shift&Share-modellen, som er en ren ettermodell til REGNA, blir sysselsettingen i hver næring fordelt ned på de enkelte kommuner/bydeler i regionen. Det er kun en share - nedbryting som benyttes automatisk, dvs. at den enkelte kommune beholder sin andel av den regionale sysselsettingen i hver næring. Disse sysselsettingstallene blir overført automatisk til REGBEF ved Felleskjøring, og ellers kan de eventuelt legges inn manuelt som arbeidsplassprognose i REGBEF. 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 enten hentes fra regionale nedbrytinger av den nasjonale utviklingen (Regjeringens langtidsprogram, LTP), eller gis inn av brukeren. En kan også styre enkeltnæringer i sin helhet, enten via produksjon eller årsverk. PANDA Modellanalyse

15 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 vareinnsats, vedlikeholdsinvesteringer 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 ettermodell (shift&share) Beregningsforutsetninger i næringsdelen 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 må gis inn eksogent. For å kunne gjennomføre prognoseberegninger må det gjøres forutsetninger om utviklingen i disse eksogene variablene. På grunnlag av det beregnes så utviklingen i de øvrige variable. Alle data i REGNA (unntatt aktivitets-data 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 gis inn eksogent i REGNA: - Eksport til utlandet - Eksport til resten av landet (leveranser til andre fylker) - Private, kommunale og statlige investeringer - Kommunalt og statlig konsum - Produktivitetsutvikling - 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 enkelte variable i befolkningsmodellen, jf. avsnitt 5.4. 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. Modellene er satt opp med ingen endring i forhold til basisåret som default valg. PANDA Modellanalyse

16 5.2.3 Resultatdata i næringsdelen I REGNA beregnes utviklingen i følgende størrelser for næringer og valgt region: - Produksjon (produksjonsverdi) - Bruttoprodukt - Produktinnsats - Privat konsum - Deler av investeringer i bygninger og anlegg (erstatningsinvesteringer/avskrivninger) - Yrkesinntekter - Personoverføringer etter kategori - Bruttoinntekter - Disponibel inntekt og skatt - Årsverk - Sysselsetting - (Import til vareinnsats, privat forbruk og investeringer beregnes som en saldo) Sysselsetting beregnes her i næringsmodellen, men i rapportgeneratoren hentes sysselsettingsprognoser ut via arbeidsmarkedsdata (sammen med historiske tall for sysselsetting). Import er ikke tilgjengelig som resultatvariabel. I tillegg kan utviklingen i den eksogent gitte etterspørselen rapporteres (jfr. foran): - Eksport til utlandet - Innenlandsk eksport - Private, kommunale og statlige Investeringer - Kommunalt og statlig konsum - osv. Dersom aktiviteter er benyttet, beregnes følgende data for aktivitetene: - Aktivitetsproduksjon - Aktivitetsinntekter - Aktivitetsleveranser - Aktivitetssysselsetting - Aktivitetsutpendling - Aktivitetsinnpendling De tre siste resultatvariablene rapporteres ut under arbeidsmarkedsdata. Det er også en rekke andre forutsetninger og parametere som dessuten kan rapporteres ut fra beregningene Nedbryting av sysselsettingstall til kommune I SHIFT&SHARE-modellen brytes sysselsettingsresultatene fra REGNA ned på kommuner. Kommunespesifikke avvik fra den gjennomsnittlige utviklingsbanen kan gis inn som eksogene shift i sysselsettingen i den enkelte kommune. 5.3 Befolkningsmodellen REGBEF Modellen som benyttes i befolkningsdelen heter REGBEF (regional befolkningsmodell). Den består av ulike moduler som benyttes avhengig av brukerens valg av modelltype og styringsmåte. PANDA Modellanalyse

17 5.3.1 Kort beskrivelse av REGBEF REGBEF er en befolkningsprognosemodell hvor en kan ta hensyn til ulike forutsetninger om utviklingen på bolig- og arbeidsmarkedet. Modellen beregner resultater for de enkelte kommuner og for hele regionen. REGBEF inneholder gravitasjonsmodeller for både arbeidsmarkedet og boligmarkedet. I REGBEF beregnes utvikling (etter kjønn og detaljert aldersgruppe) i fødte, døde, yrkesaktive, flytting, pendling, boligbehov, mv. Forutsetninger for beregningene her er forskjellige demografiske rater, boligbehovsfrekvenser og andre boligmarkedsparametere, yrkesfrekvenser og andre arbeidsmarkedsparametere (fordeling av ubalanse på pendling, flytting og arbeidsledige), mv.. Enkelt sagt er befolkningsutviklingen et resultat av sumeffekten av tre faktorer: fødte, døde og flytting. De rendemografiske faktorene (fødte og døde) kan håndteres relativt greit i modellsammenheng. Flytting påvirkes derimot av mange ulike faktorer. Derfor er modellering og håndtering av flytting langt mer komplisert i en slik modell. Som en følge av dette er det lagt opp til å beregne og styre flyttingen, og dermed også befolkningsutviklingen, på mange ulike måter: a) Målstyring: Direkte forutsetninger om nettoflytting eller befolkningsutvikling b) Arbeidsmarkedsstyring: Gitt arbeidsplassutvikling og klarering av ubalanse i arbeidsmarkedet via tilpasning i hhv ledighet, pendling og flytting. Tilpasningen og mobiliteten (turn-over) på arbeidsmarkedet kan styres av brukeren ved hjelp av gravitasjonsmodellen for arbeidsmarkedet. c) Boligmarkedsstyring: Gitt boligbygging (boligbyggekapasitet) og klarering av boligmarkedet ved hjelp av gravitasjonsmodellen for boligmarkedet. Dette kan styres av brukeren. 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 næringsmodellen (jf. avsnitt 5.4). Forutsetninger om hvordan en ubalanse på arbeidsmarkedet fordeles på flytting, pendling og ledige gis inn eksogent. Dette styrer utviklingen av flytting på regionnivå. Gravitasjonsmodellen for arbeidsmarkedet bestemmer hvordan ut-/innflytting over regiongrensen fordeles på de enkelte kommuner. 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 Beregningsforutsetninger i befolkningsdelen I befolkningsmodellen er det relativt få variable en må gi inn eksogent. Men her er det også sånn at en ønsker å undersøke følgene av bestemte forutsetninger ( what if analyse), dette gir ulike måter å styre modellene på. En kan f.eks. gi inn flytteforutsetninger på forskjellig måte, jf. forrige avsnitt. I REGBEF kan følgende (eksogene) forutsetninger benyttes ved beregningene (alle data er her kommunespesifikke): a) Direkte forutsetninger om flytting/befolknings-utvikling (eksogent gitt) - Målstyrt befolkningsutvikling - Målstyrt befolkningsvekst - Målstyrt nettoflytting b) Gitt arbeidsplassutvikling - Sysselsettingsutvikling (direkte, eventuelt overført fra REGNA ved felleskjøring) - Fordeling av ubalanse på arbeidsmarkedet for regionen (pendling/flytting/arbeidsledige) PANDA Modellanalyse

18 - Forventet mobilitet (turn-over) på arbeidsmarkedet (i Arbeidsmarkedsparametere ) c) Gitt boligbygging - Boligbygging (eventuelt boligbyggekapasitet) Styringsmåtene under b) og c) kan kombineres på forskjellig vis Resultater i befolkningsdelen (demografi) I REGBEF beregnes følgende resultatvariable (alle resultat er for kommuner): - Fødte - Døde - Befolkning (ettårsgrupper og kjønn) - Utflytting - Innflytting - Boligflytting - Arbeidsflytting - Innvandring - Flytting inn til/ut av regionen - Flytting inn til/ut av kommuner internt i regionen - osv. I tillegg til disse resultatvariablene er det en rekke parametere og sammensatte resultater som kan rapporteres fra beregningene. Noen resultater fra gravitasjonsmodellene for arbeidsmarkedet og boligmarkedet (bla. pendling og flytting mellom kommuner) kan hentes fram i såkalte spesialrapporter som finnes under Mine modellkjøringer Resultater i arbeidsmarkedsdelen I arbeidsmarkedsdelen beregnes følgende variable: - Arbeidsstyrke - Yrkesaktive - Arbeidsledige - Utpendling - Innpendling - Nettopendling Sysselsetting kan gis inn som en eksogen prognose, og rapporteres da ut her sammen med de andre arbeidsmarkedsdata. Ved bruk av næringsdelen, beregnes sysselsettingsutviklingen der, både sysselsetting etter næring og eventuelt etter aktivitet. Men i rapportgeneratoren er disse organisert under arbeidsmarkedsdelen (Sysselsetting etter næring, aktivitetssysselsetting og aktivitetspendling). Pendling mellom kommuner beregnes i en egen spesialrapport Resultater i boligmarkedsdelen I boligmarkedsdelen beregnes følgende variable (på kommunenivå): - Boligmasse - Boligbygging - Boligbehov - Boligavgang PANDA Modellanalyse

19 Når boligmarkedsdelen er aktiv, benyttes boligbygging eller boligbyggekapasitet som styringsvariabel. Boligbehov kan beregnes uten at selve boligmarkedsmodulen er aktiv. 5.4 REGNA og REGBEF kjøres sammen (felleskjøring) Disse to modellene kan kjøres sammen. Dette foregår på følgende måte: Sysselsettingstall beregnet i REGNA er brutt ned til kommunenivå ved hjelp av shift&sharemodellen. Tall for hver kommune summeres over alle næringer, og dersom aktiviteter er inkludert i beregningene, blir eventuelle sysselsettingstall spesifisert der også tatt med i kommunetallene. 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 næringsmodellen, 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) De datatyper fra REGBEF som bestemmer utviklingen er angitt i parentes. Det kan diskuteres i hvor stor grad endringer i yrkesaktivitet befolkning er en god indikator på endringer i kapitalinntekter. Et alternativ hadde vært å la denne inntektskomponenten være eksogent gitt uansett, slik som for Andre overføringer. 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. PANDA Modellanalyse

20 REGNA REGBEF Underleveranser Privat konsum Eksogene sluttleveringer Aldring, fødte, døde, arbeidskrafttilbud Bruttoproduksjon Aktiviteter(nye) Arbeidsmarkeds modell Arbeidskraftetterspørsel Endogene inntekter Eksogene overføringer t-1 Pendling, Arbeidsledighet, Arbeidsflytting Eksogen bruttoflytting Sysselsetting (Region) Produktivitets - endringer Boligmarkeds modell Boligtilbud SHIFT&SHARE Sysselsetting (kommuner) Eksogene Shift Boligflytting Befolkning kommune t Figur 2 Oppbygging og sammenhenger i REGNA og REGBEF PANDA Modellanalyse