Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss Utarbeidet på oppdrag fra Statens vegvesen, Jernbaneverket, Kystverket og Avinor
Om Oslo Economics og Oeconomica Oslo Economics er et samfunnsøkonomisk rådgivningsmiljø med erfarne konsulenter med bakgrunn fra offentlig forvaltning og ulike forskningsog analysemiljøer. Vi tilbyr innsikt og analyse basert på bransjeerfaring, sterk fagkompetanse og et omfattende nettverk av samarbeidspartnere. Oeconomica DA tilbyr konsulent- og utredningsvirksomhet innenfor fagfeltet økonomi. Selskapet har to partnere, Espen R. Moen og Christian Riis, begge professorer ved Handelshøyskolen BI. Selskapets forretningsidé er å utføre praktisk økonomisk analyse basert på høy akademisk kompetanse. Netto ringvirkninger Netto ringvirkninger som oppstår ved samferdselstiltak kan defineres som samfunnsøkonomiske virkninger i sekundærmarkeder som er forskjellige fra virkningene i markedene som påvirkes direkte av tiltaket. Netto ringvirkninger er et fagfelt som i de siste årene har hatt en formidabel modningsprosess. Allikevel er det ikke etablert en felles konsensus rundt metode. Ulike tilnærminger ser ut til å gi svært forskjellige resultater. I dag inkluderes ikke netto ringvirkninger i ordinær nytte-kostnadsanalyse i samferdselsprosjekt. Andre lands praksis viser at det er stor variasjon i om og eventuelt hvordan netto ringvirkninger inkluderes i nytte-kostnadsanalyser av infrastrukturprosjekter. Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss /2015-43 Oslo Economics, 15.desember 2015 Kontaktperson: Rolf Sverre Asp / Partner rsa@osloeconomics.no, Tel. 996 28 812
Innhold 1. Innledning 4 1.1 Netto ringvirkninger 4 1.2 Hvorfor inkludere netto ringvirkninger i beslutningsgrunnlaget? 6 1.3 Leserveiledning 7 2. Om prosjektet 8 2.1 Ringeriksbanen 8 2.2 E16 Sandvika-Hønefoss 8 2.3 Felles veg- og jernbaneprosjekt 8 3. Metodisk tilnærming 10 3.1 Agglomerasjonsmodell 10 3.2 Arbeidsmarkedsmodellen 12 4. Data og forutsetninger 16 4.1 Modell for beregning 16 4.2 Datagrunnlaget for agglomerasjonsmodellen 17 4.3 Datagrunnlaget for arbeidsmarkedsvirkninger 17 4.4 Overordnede forutsetninger 18 4.5 Modellspesifikke forutsetninger for agglomerasjonsmodellen 18 5. Resultater 20 5.1 Agglomerasjonseffekter 20 5.2 Arbeidsmarkedsvirkninger 23 6. Konklusjon 24
1. Innledning I forbindelse med arbeidet med Nasjonal transportplan 2018-2029 er det besluttet å gjennomføre beregninger av netto ringvirkninger. Det er i dag ingen etablert metodikk for beregning av disse virkningene. Resultater fra en rekke analyser av norske infrastrukturprosjekter viser at ulike metoder kan gi netto ringvirkninger i svært forskjellig størrelsesorden. Statens vegvesen har på bakgrunn av dette igangsatt et prosjekt der det skal beregnes netto ringvirkninger av ti utvalgte NTP-prosjekter. Oslo Economics har sammen med Oeconomica fått i oppdrag å beregne disse virkningene på følgende tre prosjekter: Ytre Inter City Østfoldbanen Stadt Skipstunnel Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss Formålet med prosjektet er å gi beslutningsgrunnlaget en større bredde. Resultatet er ment som et supplement til Transportøkonomisk institutt sine beregninger for de samme prosjektene. Dette bidrar til å synliggjøre usikkerheten omkring størrelsesordenen til mernytteeffektene og avdekke mulig variasjon i estimatene etter hvilken metode som benyttes. Beregninger av samfunnsøkonomisk lønnsomhet i infrastrukturprosjekter som gjennomføres etter transportetatenes metoder, inkluderer i dag ikke netto ringvirkninger. Heller ikke Hagen-utvalget (NOU 16-2012) kom frem til at netto ringvirkninger skal inkluderes i ordinær nytte-kostnadsanalyser i samferdselsprosjekter, men i tilfeller hvor slike virkninger er relevante kan de behandles som et supplement til analysen. Finansdepartementet har i sine retningslinjer for samfunnsøkonomiske analyser (R- 109/2014) nedfelt denne anbefalingen. 1.1 Netto ringvirkninger Netto ringvirkninger er virkninger som ikke fanges opp i en tradisjonell nytte-kostnadsanalyse. Et tiltak gir ringvirkninger hvis det oppstår realøkonomiske effekter i andre markeder enn de som er direkte berørt av tiltaket (sekundærmarkeder). Eksempelvis vil et infrastrukturprosjekt gi ringvirkninger hvis det, i tillegg til å gi virkninger i transportmarkedet, også påvirker andre markeder som arbeids- eller eiendomsmarkedet. På bakgrunn av dette kan netto ringvirkninger defineres som samfunnsøkonomiske virkninger i sekundærmarkeder, som er forskjellige fra virkningene i markedene som påvirkes direkte av tiltaket. En forutsetning for at netto ringvirkninger skal oppstå er at betingelsen om fullkommen konkurranse ikke er oppfylt. Det må med andre ord foreligge en markedssvikt i sekundærmarkedet (at tilpasningene i utgangspunktet ikke er samfunnsøkonomisk optimale). Hvis tiltaket påvirker denne ikke optimale tilpasningen kan tiltaket gi en samfunnsøkonomisk gevinst utover brukernytten. Dermed fanges ikke netto ringvirkninger opp i en tradisjonell nytte-kostnadsanalyse. Det er viktig å skille mellom netto ringvirkninger/mernytte og omfordelingseffekter. Lokale positive ringvirkninger i et samferdselsprosjekt som motsvares av tilsvarende negative ringvirkninger andre steder, er kun en omfordelingseffekt og skal ikke beregnes som mernytte. I faglitteraturen er ulike typer netto ringvirkninger omtalt. Hva gjelder transporttiltak kan disse virkningene klassifiseres etter om de oppstår på bakgrunn av: Økt tetthet (agglomerasjon) Virkninger i arbeidsmarkedet Økt produksjon i imperfekte markeder Økt konkurranse og tilgjengelighet Tabellen under oppsummerer type markedssvikt, underliggende mekanisme og mulige virkninger et infrastrukturtiltak kan gi, for hver av komponentene ovenfor. Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 4
Tabell 1-1: Oversikt over type netto ringvirkninger Type markedssvikt Agglomerasjon Lav produktivitet på grunn av stor avstand/liten tetthet i befolkningen og/eller mellom bedrifter Mekanisme i. Skalaeffekter ii. Seleksjonseffekter iii. Læring- og kunnskapseffekter Mulig effekt av infrastrukturtiltak Lavere transportkostnaderden funksjonelle byen blir størreøkt produktivitet Virkninger i arbeidsmarkedet Type markedssvikt i. Skattekile mellom hva arbeidsgiver betaler og hva arbeidstager mottar ii. Tynne arbeidsmarkeder Mekanisme i. Økt arbeidstilbud ii. Bedre «matching» mellom arbeidstaker og bedrift (strukturell ledighet) Mulig effekt av infrastrukturtiltak Lavere transportkostnaderarbeidskostnader reduseresøkt arbeidstilbud (intensiv og ekstensiv margin) Nettoøkning i skatteinngangen og reduksjon av offentlige overføringer. Lavere transportkostnaderstørre arbeidsmarkedermer differensiert tilfang av bedrifter/arbeidstakerebedre matcherøkt produktivitet Økt produksjon i imperfekte markeder Type markedssvikt i. Bedrifter har markedsmakt ii. Eksterne effekter Mekanisme i. Markedsmakt gjør at det ikke produseres samfunnsøkonomisk optimalt kvantum ii. Større variasjon og utvalg av tjenester/varer Mulig effekt av infrastrukturtiltak Lavere transportkostnadermer integrerte markedflere bedrifter tilbyr varer/tjenester i samme markedøkt konkurransestørre produksjon og variasjonen av varer/tjenesterøkt konsumentoverskudd Type markedssvikt i. Markedsmakt ii. Faste kostnader Fjerne etableringshindringer og økt konkurranse Mekanisme i. Markedsmakt kan hindre nyetableringer ii. Høye faste kostnader hindring nyetablering iii. Liten konkurranse gjør at det produseres ikke samfunnsøkonomisk Mulig effekt av infrastrukturtiltak Lavere transportkostnadermer integrerte markederredusert markedsmaktmindre produktive bedrifter går ut av markedet og nyetableringer slipper lettere tiløkt konsument- og/eller produsentoverskudd Agglomerasjonseffekter Redusert reisetid mellom byer og tettsteder gir større og mer integrerte markeder, som kan påvirke produktivitetsutviklingen. Det er flere kilder til slike virkninger. For eksempel kan økt rivalisering påvirke seleksjonen av bedrifter som overlever i markedet. Videre kan skalaeffekter i produksjonen, både på sluttbruker- og innsatsfaktornivå, gi gevinster ved integrasjon av markeder. Det kan oppstå potensielle produktivitetsgevinster gjennom arbeidsmarkedet, som Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 5
følge av mer effektiv «matching» av kompetanse og bedrift, eller et mer integrert marked kan forsterke lærings- og kunnskapsdynamikken. Felles for alle disse mekanismene er at de forsterkes av økt tetthet av befolkning og næringsvirksomhet, og omtales i litteraturen som agglomerasjonsvirkninger. Dette er den mernytten som oftest inkluderes i andre lands konsekvensutredninger og som utgjør den klart største delen av samlet mernytte i de fleste studier (TØI, 1382/2014) 1. TØI anslår i sin rapport at agglomerasjonsvirkninger har en størrelsesorden på 8-44 prosent av brukernytten (direkte nytten). Arbeidsmarkedseffekter Arbeidsmarkedseffekter virker også gjennom flere kanaler. Vi kan skille mellom arbeidstilbuds- og matchingeffekter. Arbeidstilbudseffekter oppstår ved at endring i reisekostnader gir en endring i opplevd lønnsnivå. Dette kan føre til at de som er har jobb jobber mer og at de som står utenfor arbeidslivet velger å arbeide, slik at antallet sysselsatte går opp. Denne siste effekten vil nok i hovedsak være relevant i områder med en stor andel av befolkningen på offentlige støtteordninger eller i arbeidsledighet. Økt effektivitet i matching mellom bedrifter og arbeidstagere gir produktivitetsgevinster som ofte er inkludert i empiriske studier av agglomerasjonseffekter. Av særlig stor betydning er den fiskale eksternaliteten som følger av skattesystemet. Hvis et individ endrer status fra å stå utenfor arbeidslivet til å være i jobb, vil individet gå fra å være ytelsesmottaker (i varierende grad avhengig av rettigheter) til å bli skatteyter. Tar en hensyn de samlede skattemessige virkningene (arbeidsgiveravgift, inntektsskatt og moms) vil dette medføre at et individ med fulle trygderettigheter mottar 14 prosent av den samfunnsøkonomiske gevinsten av å komme i arbeid. 2 Dermed er 86 prosent av gevinsten en fiskal eksternalitet, som det enkelte individet ikke kan forventes å ta inn over seg i sin tilpasning, men som har stor betydning for offentlige utgifter i form av økte skatteinntekter og reduserte trygdeutbetalinger. Hvis mer integrerte arbeidsmarkeder (som følge av samferdselsinvesteringer) reduserer andelen av befolkningen som faller utenfor arbeidslivet, realiseres netto samfunnsøkonomisk gevinst tilsvarende nåverdien av denne eksternaliteten. Økt produksjon og konkurranse i imperfekte markeder Økt produksjon og konkurranse i imperfekte markeder anses å være forårsaket av redusert markedsmakt. Hvis bedriftene i et marked har markedsmakt blir produksjonsvolumet for lavt, og det oppstår et 1 «22 lands retningslinjer for behandling av netto ringvirkninger i konsekvensutredninger: En litteraturstudie» dødvektstap. Ved økt konkurranse reduseres dødvektstapet. I tillegg kan økt konkurranse gi bedrifter større insentiver til effektiv drift, noe som kan medføre høyere produktivitet. Økt produksjon kan gjennom læringsmuligheter og erfaring også bidra til ytterligere produktivitetsforbedringer. Også slike produktivitetsgevinster som følge av tettere integrasjon, er ofte inkludert i empiriske studier av agglomerasjonseffekter. 1.2 Hvorfor inkludere netto ringvirkninger i beslutningsgrunnlaget? Beregninger av netto ringvirkninger er et fagfelt som har utviklet seg betydelig de siste årene. Likevel er det ikke etablert en felles metodisk konsensus, og ulike tilnærminger gir svært forskjellige resultater. Andre lands praksis viser at det er stor variasjon i hvorvidt og eventuelt hvordan netto ringvirkninger inkluderes i nytte-kostnadsanalyser av infrastrukturprosjekter. Hvilke typer netto ringvirkninger som anerkjennes varierer også. De samfunnsøkonomiske analysene av infrastrukturprosjekter kritiseres ofte for å undervurdere eller utelate viktige effekter for samfunnet. Det kan være flere årsaker til at de samfunnsøkonomiske analysene kan undervurdere de faktiske effektene: Én årsak kan være at verdiene som legges inn i de tradisjonelle nytte-kostnadsanalysene ikke er i samsvar med folks oppfatning. Det kan være at verdien som settes på et liv ikke står i forhold til det opplevde tapet når liv går tapt i trafikken, at kostnaden ved miljøutslipp ikke blir satt høyt nok, at den opplevde kostnaden ved å stå i kø ikke blir tilstrekkelig ivaretatt mm. En annen årsak kan være fraværet av gode metoder til å anslå effekten store infrastrukturinvesteringer har utover sparte ulykkeskostnader, miljøkostnader og verdien av sparte tids- og kjøretøyskostnader for trafikantene. Hvis samferdselsprosjekter gir vesentlige nytteeffekter, som ikke er fanget opp en tradisjonell nytte-kostnadsanalyse, kan dette føre til at et tiltaks samfunnsøkonomiske lønnsomhet undervurderes. Ved å etterstrebe metoder for å inkludere mernytteeffekter vil man kunne bidra til et bedre beslutningsgrunnlag. Våre beregninger er ment å bidra til dette. Det er viktig å bemerke at mekanismene bak mernytteeffekter ofte kan være vanskelig å skille fra hverandre, og summering av ulike komponenter kan 2 Se Vedlegg 2 for detaljene i beregningen. Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 6
føre til dobbelttelling. I denne rapporten har vi dekomponert effektene i to hovedanalyser: I. Agglomerasjonseffekter II. Arbeidsmarkedsvirkninger Analysen av agglomerasjonseffekter tar utgangpunkt i at en infrastrukturendring gir kortere reisetid. Dette gir mer integrerte markeder som bidrar til å øke produktiviteten. Det er grunn til å tro at infrastrukturinvesteringer som knytter befolkningskonsentrasjoner tettere sammen, vil kunne gi effekter langs flere av de samme dimensjonene. Er dette tilfellet, vil virkninger av økt konkurranse og etableringshindringer, samt generelle virkninger av økt produksjon i imperfekte markeder fanges opp med vår agglomerasjonsmodell. Det kan også tenkes at estimering av agglomerasjonseffekter kan fange opp tilbudseffekter i arbeidsmarkedet. For å unngå dobbelttelling har vi avgrenset analysen av arbeidsmarkedsvirkninger til den fiskale eksternaliteten som følge av beskatning og trygdeutbetaling. 1.3 Leserveiledning Rapporten er organisert på følgende måte. I kapittel 2 beskrives prosjektet det beregnes netto ringvirkninger av. I kapittel 3 redegjøres det for metoden som er brukt i beregningene. I kapittel 4 gis det en oversikt over forutsetninger og data som ligger til grunn. I kapittel 5 presenteres resultatene fra agglomerasjonsmodellen og modellen for arbeidsmarkedsvirkninger. Kapittel 6 konkluderer. Rapporten inkluderer også to vedlegg. Det ene beskriver agglomerasjonsmodellen i detalj og det andre beskriver arbeidsmarkeddsmodellen i detalj. Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 7
2. Om prosjektet Denne rapporten tar for seg beregninger av mulige netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Skaret- Hønefoss som to uavhengige prosjekter og som et felles prosjekt hvor jernbane- og vegutbygging ses i sammenheng. I dette kapittelet gis det en beskrivelse av utbyggingsprosjektene. 2.1 Ringeriksbanen Ringeriksbanen er en ny jernbaneforbindelse mellom Sandvika og Hønefoss på om lag 40 km. Forbindelsen er definert som en av fire InterCity-strekninger på Østlandet. Utredning av Ringeriksbanen har pågått lenge. Allerede i 1993 ble den første konsekvens- og jernbaneutredning for Ringeriksbanen lagt frem. I 2008 utarbeidet Jernbaneverket en konseptvalgutredning for Ringeriksbanen. Det ble aldri gjennomført noen kvalitetssikring (KS1/KS2) av denne. I 2014-2015 har imidlertid Statens vegvesen og Jernbaneverket oppdatert beslutningsgrunnlaget, som er kvalitetssikret. Det er utredet to hovedkonsepter for trasé, en via Åsa og en i bru over Kroksund. For trasé over Kroksund er det sett på tre ulike alternativer for kryssing av Storelva (Helgelandsmoen, Busund og Monserud). Transportetatene anbefaler framføring over Kroksund (Helgelandsmoen). Dette trasévalget støttes av kvalitetssikrer. Anbefalt trasé har blant annet kortest reisetid og lavest investeringskostnader. Det er i etatens utredinger utarbeidet to tilbudskonsepter for Ringeriksbanen, ett på mellomlang sikt og ett på lang sikt: På mellomlang sikt er regiontogtilbudet to ganger i timen i hver retning. På lang sikt utvides tilbudet til fire avganger i timen. Dette beror på at nødvendige kapasitetsøkende tiltak gjennom Oslo og på Sandvika stasjon gjennomføres. Reisetiden blir om lag 20 minutter mellom Hønefoss og Sandvika men en ny jernbaneforbindelse. 3 2.2 E16 Sandvika-Hønefoss E16 Sandvika-Hønefoss er hovedferdselsåre mellom Oslo og Ringerike, og en hovedveg til Bærum. Hensikten med vegutbyggingen på E16 er å gi en trafikksikker veg med god og forutsigbar fremkommelighet i tråd med regjeringen overordnende mål for transportpolitikk. Deler av strekningen E16 Sandvika-Skaret er under bygging eller allerede ferdig utbygget: Sandvika-Wøyen (byggestart januar 2015), ca. 3,5 km 4 Wøyen-Bjørum (ferdig utbygget i 2009), ca 5 km Bjørum-Skaret (reguleringsplan vedtatt i juni 2013), ca. 8,5 km 5 Det er utbyggingen av E16 mellom Skaret og Hønefoss som analyseres i denne rapporten. E16 Skaret-Hønefoss avgrenses til Skaret tunnel på Skaret og krysset i Styggedalen eller krysset på Hvervenmoen utenfor Hønefoss. Avhengig av sluttpunkt utenfor Hønefoss er dagens trasé om lag 23-25 km. I 2011 startet arbeidet med kommunedelplan med konsekvensutredning. Her er det utredet 29 alternative løsninger fordelt på 5 korridorer. En av korridorene går over Åsa noe som innebærer at vegen blir om lag 5 km lengere enn dagens trasé. 90 prosent av trafikken vil bli igjen på gammel veg. Konsekvensutredningen konkluderer derfor med at veg om Åsa ikke er en aktuell løsning og at E16 må krysse over Kroksund. Det eksiterer flere mulige alternativer for kryssing av Kroksund. Tidsbesparelsen varierer på mellom 5-6 minutter sammenlignet med dagens situasjon. 2.3 Felles veg- og jernbaneprosjekt I tidligere utredninger anbefaler transportetaten fells planlegging og utbygging av E16 Skaret-Hønefoss og Ringeriksbanen. 3 Noe variasjon avhengig av stasjonslokalisering 4 Trafikkberegningene viser at den gjennomsnittlige reisetiden på E16 mellom Sandvika og Wøyen går noe ned, men det ser i hovedsak ut til å være mer forutsigbar reisetid som er det største behovet for tiltak 5 På strekningen Bjørum-Skaret er det beregnet en reisetidsbesparelse på 3 minutter (fra 9 minutter til 6 minutter). Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 8
I oppdragsbrev fra Samferdselsdepartementet kommer det frem at Ringeriksbanen og E16 Skaret- Hønefoss videre skal planlegges som et fellesprosjekt. 6 Figur 2-1: Tiltaksområdet Formålet med dette fellesprosjektet er: Å binde Ringeriksregionen sammen med Osloregionen Å binde Hallingdals reiselivssteder sammen med Østlandet Å binde Bergen nærmere Oslo Planleggingen av fellesprosjektet skal følge den anbefalte løsningen fra Jernbaneverket og Statens vegvesen. Her skal jernbanen gå i tunnel fra Sandvika til Sundvollen. Det er foreslått en stasjon ved Sundvollen. Videre vil både bane og veg krysse Kroksund og herfra gå i en felles trasé mot Hønefoss. Arbeidet så langt har vist at ulike fellesløsninger for veg og bane over Kroksund og videre til Hønefoss er mulig. Fra silingsrapporten kommer det frem at de aktuelle alternativene over Kroksund betjener omtrent det samme trafikkgrunnlaget. Reisetidsforskjellene mellom alternativene er også helt marginale slik at den transportøkonomiske nytten av tiltaket er lik mellom alternativene. Kart over tiltaksområdet er vist i Figur 2-1. Hvit linje viser dagens E16 mellom Skaret og Hønefoss. Stiplet linje viser Ringeriksbanen mens påbegynt utvidelse av E16 mellom Sandvika og Skaret er markert med gult. Kilde: Ringeriksbanen - Supplerende analyse 6 Oppdragsbrev Ringeriksbanen og E16 Skaret-Hønefoss, 30.08.2015 Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 9
3. Metodisk tilnærming Våre beregninger av netto ringvirkninger tar utgangspunkt i to hovedanalyser: Analyse av agglomerasjonseffekter Analyse av arbeidsmarkedsvirkninger I dette kapittelet beskrives modellene vi benytter og mekanismene som ligger bak. Mer detaljerte beskrivelser er gitt i vedlegg 1 og vedlegg 2. 3.1 Agglomerasjonsmodell Redusert reisetid mellom byer og tettsteder gir større og mer integrerte markeder, som kan påvirke produktivitetsutviklingen. Det er flere kilder til slike virkninger. For eksempel kan økt rivalisering påvirke seleksjonen av bedrifter som overlever i markedet. Videre kan skalaeffekter i produksjonen, både på sluttbruker- og innsatsfaktornivå, gi gevinster ved integrasjon av markeder. Det kan oppstå potensielle produktivitetsgevinster gjennom arbeidsmarkedet som følge av mer effektiv «matching» av arbeidstakere og bedrifter, eller et mer integrert marked kan forsterke lærings- og kunnskapsdynamikken. Felles for alle mekanismene beskrevet ovenfor er at de forsterkes av økt tetthet av befolkning og næringsvirksomhet, og omtales i det videre som agglomerasjonseffekter. Det er dermed endring i tetthet som er drivkraften bak agglomerasjonseffektene. Gode modeller for beregning av tetthet, eller rettere sagt endringen i tetthet, er derfor en sentral faktor. I modellen benytter vi aggregerte interaksjoner som et mål på tetthet i en region, som kan bestå av flere byer eller tettsteder. Aggregerte interaksjoner måles som en vektet sum av alle individ til individ relasjoner 7. Det betyr at interaksjonen mellom to individer øker hvis reiseavstanden mellom dem synker, noe som i målet for aggregerte interaksjoner kommer til uttrykk ved at koblingen mellom dem får større vekt. Effekten av et samferdselstiltak på vårt mål for aggregerte interaksjoner vil dermed avhenge av hvordan tiltaket endrer reiseavstanden for hver individ til individ relasjon. Ethvert individ i by 1 vil ha en interaksjon med ethvert individ i by 2, som illustrert i Figur 3-1, i tillegg til at individet har interaksjon med alle individene i sin egen by. Det er rimelig å anta at slike interaksjoner er sterkere jo nærmere individene er hverandre. I figuren vil en person til venstre i by 1 ha lavere interaksjon med et individ i by 2, enn en person til høyre i by 1 har med det samme individet i by 2. Det aggregerte antallet interaksjoner er dermed summen av alle interaksjoner mellom alle mulige par av individer i hele regionen. Vi antar at interaksjoner øker når avstanden mellom individene reduseres. Når et infrastrukturtiltak fører til at reisetiden mellom byene, eller internt i byene blir mindre, vil dermed interaksjonene mellom individene øke. Ved å beregne aggregerte interaksjoner (N) både før og etter infrastrukturendringen, vil vi kunne finne prosentvis endring i tetthet (ΔP): ΔP = N etter N før 1 Produktivitetselastisiteten (med hensyn på tetthet) er et mål på hvor mange prosent produktiviteten endrer seg ved 1% økning i tetthet. Denne elastisiteten er nærmere beskrevet i kapittel 4.5. Ved å bruke elastisiteten (E), kan vi finne prosentvis endring i total faktorproduktivitet (ΔTFP) som følge av infrastrukturprosjektet: ΔTFP = E ΔP Figur 3-1: Interaksjoner øker med redusert avstand Kilde: Oslo Economics og BI 3.1.1 Aggregerte interaksjoner for veg Som beskrevet tidligere, er det størst interaksjon mellom individene med kortest reiseavstand seg imellom. Vi vekter derfor hver interaksjon med e γδ, 7 Med en totalbefolkning på N individer blir det et antall N 2 individ til individ relasjoner. Hver av disse relasjonene vektes med en avstandsdiskonteringsparameter. Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 10
der δ er reiseavstand i timer og γ er en avstandsfaktor. Dersom individene er på samme sted (reiseavstanden er null), vektes interaksjonen med 100%. Med en γ-verdi på 1,2 vil interaksjonen mellom to individer med en halvtimes reiseavstand seg imellom vektes med 55%. Figur 3-3: Grafisk fremstilling av byer I tillegg til avstanden mellom byene, vil også tettheten mellom individene i byene ha betydning for interaksjonene. Dette er illustrert i figuren under. Dersom befolkningen i By 2 bor veldig tett, vil det være små forskjeller i interaksjonene for individene i byen. Dersom individene bor spredt over en større geografisk avstand, blir det større variasjon i styrken på interaksjonene. Dette er illustrert i Figur 3-2. Figur 3-2: Befolkningstetthet påvirker interaksjonene Kilde: Oslo Economics og BI I det videre vil vi benytte oss av en forenklet grafisk fremstilling, der regionen representeres ved intervaller, hver med en konstant befolkningstetthet. I figur 3-3 illustreres dette ved et stolpediagram. Bredden på hver stolpe representerer geografisk utstrekning, mens høyden gir uttrykk for befolkningstettheten. Konkret, i sentrumsområder er det gjerne stor befolkningstetthet med begrenset geografisk utstrekning, i figuren representert ved «smal» og «høy» stolpe. Vi ser at individene i scenario 1 og 2 er fordelt over et like stort geografisk område, men at de bor tettere sammen i scenario 1. Derfor får rektanglene like stor bredde, men rektangelet i scenario 1 er høyere. I scenario 2 og 3 bor individene like tett, men i scenario 3 er byen større geografisk. Kilde: Oslo Economics og BI Figuren under illustrerer hvilke parametere som påvirker tettheten. Befolkningstettheten i byene påvirker de aggregerte interaksjonene gjennom at flere individer også fører til flere interaksjoner. Byenes utstrekning vil også påvirke aggregerte interaksjoner, gjennom at større utstrekning fører individene i yttersonene (i retning den andre byen) enda tettere sammen. De geografiske utstrekningene a og b måles i reisetid mellom byens ytterpunkter (i timer). Befolkningstetthet beregnes som antall sysselsatte per utstrekningsenhet. Det vil dermed bli mulig å plassere byene langs en geografisk akse. Langs aksen kan vi skille mellom områder med ulike demografiske egenskaper. For eksempel kan vi tenke oss at byens sentrum har liten utstrekning, men høy befolkningstetthet. Rundt sentrum vil det være en sone med lavere befolkningstetthet, men som fortsatt er en del av byen. Mellom byer, derimot, vil det kunne være noe mer langstrakte områder, der svært få mennesker er bosatt. En slik akse er illustrert i Figur 3-4. Driveren til tetthetsendringen er virkningen av et infrastrukturtiltak på reiseavstanden mellom individer. I i figuren er dette illustrert ved en reiseavstand δ mellom bysentra. Det er viktig å understreke at måleenheten for avstand i figur 3-3 er reisetid langs veg. Dvs at et infrastrukturtiltak som reduserer reisetiden innenfor et intervall, for eksempel A3, vil redusere bredden på intervallet (som er målt i reisetid) og proporsjonalt øke høyden (siden befolkningen er gitt ved høyden multiplisert med bredden). Det betyr videre at ulike infrastrukturtiltak har ulik effekt på målet for aggregerte interaksjoner. For eksempel vil et vegtiltak kunne tenkes å virke uniformt på alle områder (korte ned reisetiden med x prosent for alle individ til individ relasjoner). I figur 3-3 vil det medføre at alle stolper blir proporsjonalt tettere og høyere. Vegtiltak som ikke reduserer Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 11
reisetid proporsjonalt, for eksempel tiltak som bare berører visse områder, vil bringe noen individer tettere sammen, mens andre har uendret reiseavstand. Et tiltak vi kommer tilbake til, tog mellom byene, vil ha en helt annen effekt. Det vil redusere reiseavstanden mellom bysentra, uten å få konsekvenser for reisetiden internt i byene. Ulike tiltak vil dermed ha svært ulike effekter på målet for aggregerte interaksjoner. Figur 3-5: Interaksjoner med jernbane Figur 3-4: Modell av aksen for et geografisk område Kilde: Oslo Economics og BI På bakgrunn av dette vil den geografiske plasseringen av stasjonen nå være av betydning for beregningen av aggregerte interaksjoner. Modellen må også ta høyde for at jernbane ikke er hurtigste reiseveg for alle. Vi antar at alle potensielle individ til individ interaksjoner skjer gjennom reisevegen med kortest reisetid. For at denne reisevegen skal være jernbane fremfor bil, innebærer dette at reisetiden til og fra sentrum i tillegg til ventetid og reisetid med jernbanen, sammenlagt må være kortere enn reisetiden med bil. En forkorting i reisetid på jernbane vil dermed både kunne føre til flere interaksjoner via jernbane for noen individer, samtidig som andre individer (og deres interaksjoner) ikke påvirkes av infrastrukturendringen. Kilde: Oslo Economics og BI Når vi har informasjon/data om den geografiske utstrekningen og sysselsettingen i hvert delområde av aksen, kan vi beregne aggregerte interaksjoner for området. Matematisk gjøres dette ved hjelp av integraler. Den matematiske utledningen av uttrykket for aggregerte interaksjoner er gitt i vedlegg 1. 3.1.2 Aggregerte interaksjoner for jernbane (eller båt) Reiser med jernbane skiller seg fra reiser med bil, fordi reisende først må reise inn til sentrum (jernbanestasjonen) for å kunne benytte seg av transportmiddelet. Dersom reisetiden mellom de to jernbanestasjonene endrer seg, er det ikke lenger tilfellet at individene i randsonene som er lokalisert geografisk nærmest hverandre (indre randsoner) nødvendigvis knyttes enda tettere sammen. Derimot er det nå økt interaksjon mellom individer i sentrum/ytre randsoner av hver av byene. Interaksjoner for bruken av jernbane er illustrert i figuren under. Modellen vår fanger opp at reisetiden er kortere for noen individer langs veg mens den er kortere ved bruk av jernbane for andre individer. Dette er et viktig element i beregningene av aggregerte interaksjoner. Særlig gjelder dette i tilfellene der både veg og jernbane vurderes for utbygging, siden korteste reisetid kan gå fra veg til jernbane for noen individer mens den går fra jernbane til veg for andre. Den matematiske utledningen av utrykket for aggregerte interaksjoner er gitt i vedlegg 1. 3.2 Arbeidsmarkedsmodellen Som følge av kortere reisetid, er det mulig at arbeidstakere velger å jobbe flere timer enn tidligere. Dette valget kan forsterkes av agglomerasjonseffekten, ettersom høyere produktivitet fører til høyere lønn. Høyere lønn kan dermed også bidra til at personer som allerede er i arbeidslivet velger å jobbe flere timer. Slike arbeidsmarkedseffekter fanges i prinsippet opp i ordinære kost-/nytteanalyser. Det som derimot ikke fanges opp i ordinære kostnytteanalyser er hvordan tiltaket påvirker mekanismene for hvorfor et individ havner i en tilstand som trygdet eller kommer i arbeid. Denne «ekstensive marginen» skiller seg dermed fra valget om antall timer man skal jobbe (intensiv margin). Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 12
Vi kan analysere effekten på den ekstensive marginen ved å betrakte strømmene inn og ut av trygd. Til enhver tid vil vi ha en beholdning av mennesker i arbeid, og en beholdning av mennesker på trygd, sosialhjelp eller arbeidsavklaringspenger. Strømmene er endringene i disse beholdningene. Eksempelvis vil beholdningen av trygdede i 2014 være antall personer på trygd i 2014. Netto-strømmen inn i trygd blir dermed antallet nye personer som blir trygdet i løpet av 2014, fratrukket frafallet gjennom strømmen ut av trygd (død, flytting, eventuelt arbeid). Lønnseffekter Institusjonell konvergens Virkningsmekanismene for de to årsakene er skissert i Figur 3-7. Figur 3-6 Strømmer og beholdninger for arbeidslivet Figur 3-6 skisserer mulige strømmer inn og ut av arbeidslivet, arbeidsavklaringspenger (AAP) og trygd. Til tross for at det finnes en strøm fra arbeidslivet til trygd, antas det at strømmen fra trygd til arbeidslivet er svært liten på individnivå. Det er derfor lite trolig at et infrastrukturtiltak kan bidra til at flere personer går fra trygd til arbeid. Det er i modellen forutsatt at personer som er trygdede forblir dette resten av livet. Derimot kan det tenkes at økt tetthet og høyere lønn i en region kan påvirke mekanismene bak strømmene. Det kan være to mulige årsaker til dette: Kilde: Oslo Economics og BI Figur 3-7: Virkningsmekanismene mellom infrastrukturtiltak og arbeidsmarkedseffekter Kilde: Oslo Economics og BI Dersom lønnen er høy, medfører det et større tap for individet å gå over til trygd enn det ville gjort dersom lønnen er lavere (for individer på marginen), noe som stimulerer innsatsen for å finne relevant arbeid. Derfor er det mulig at infrastrukturtiltaket kan påvirke strømmen inn i trygd. Effekten av lønn på arbeidstilbud er grundig dokumentert i litteraturen. En annen faktor enn lønn, som kan føre til at strømmen inn til trygd påvirkes, er såkalt institusjonell konvergens. Når byer knyttes tettere sammen, kan det tenkes at sakbehandlingsvalg og avgjørelser i byråkratiet i større grad blir samkjørte. Når eksempelvis avgjørelsen om å innvilge trygd blir mer lik i to byer, påvirkes strømmen fra arbeidsliv til trygd. Dermed er det også mulig at infrastrukturtiltaket fører til at trygderatene (beholdningen av trygdede som andel av totalbefolkningen i arbeidsdyktig alder) i de to byene vil bli mer like. Det er gjennomført lite forskning på institusjonell konvergens, og dermed er det usikkerhet knyttet til hvor sterk en slik effekt kan være. Likevel er gevinsten ved hvert individ som velger arbeid fremfor trygd betydelig. Til tross for at det er knyttet usikkerhet til effekten av institusjonell konvergens, er det derfor snakk om potensielt store effekter. 3.2.1 Verdien av at én person velger arbeid fremfor trygd Vi kan betrakte verdien av at ett individ velger å arbeide fremfor å bli trygdet på to måter; verdien valget har for samfunnet og verdien valget har for individet. Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 13
Total verdi for samfunnet Forenklet kan vi tenke oss at en person som arbeider skaper verdier lik summen av lønn (betegnet som w) og arbeidsgiveravgift. Arbeidsgiveravgiften varierer noe, men er 14,1 % i de fleste kommuner. Vi antar at en person som er trygdet ikke skaper noen produksjonsverdier. Samfunnsverdi av at ett individ går fra trygd til arbeid kan dermed uttrykkes som (1 + 0,141) w. Netto verdi for individet Verdien av å velge arbeid fremfor trygd for individet er derimot en annen. La oss anta at en trygdet person mottar trygdeytelser i størrelsen 2 av lønnen individet 3 ville tjent, dersom han/hun hadde jobbet. Brutto verdi for individet blir dermed 1 w. 3 Av bruttoverdien må personen betale skatt. Vi antar en skattesats på 40 %. Dermed gjenstår 0,2 w av nytten for individet 8. I tillegg betaler individet 25 % merverdiavgift (MVA) på varene og tjenestene individet kjøper (nå eller i fremtiden). Dette innebærer at 20 % av netto-lønnen som personen står igjen med etter skatt utgjør MVA 9. Den faktiske verdien individet får er dermed 80% av lønn etter skatt. Figur 3-8 gir en skjematisk oversikt over verdien av at én person velger arbeid fremfor trygd. Figur 3-8: Tilleggsverdien ved at én person velger arbeid fremfor trygd Kilde: Oslo Economics og BI 3.2.2 Den fiskale eksternaliteten i arbeidsmarkedet Fra avsnittene over fremgår at det den individuelle verdien av å velge arbeid (0,16w) er mye mindre enn den totale verdiskapingen for samfunnet (1,141w). Individers innsats for å komme i arbeid vil påvirkes av den individuelle avkastningen av å gå fra trygd til arbeid. Fordi individet ikke tar hensyn til tilleggseffekten (eksternaliteten) som valget har for samfunnet, vil innsatsen/stimulansen for å komme i arbeid bli for svak, sammenliknet med hva som hadde vært optimalt for samfunnet. Tabell 3-1 gir en oversikt over størrelsesordenen på verdien av arbeid. Kun 14 % av verdien tilfaller selve individet, mens hele 86 % er en ren eksternalitet. 8 En skattesats på 40 % innebærer at individet beholder 60 % av den økte inntekten fra å velge arbeid. Den økte inntekten av å velge arbeid er, som nevnt, 1 w. Dermed blir 3 økt inntekt etter skatt 60 % 1 w = 0,2 w. 3 Tabell 3-1 Tilleggsverdien ved valg av arbeid fremfor trygd Verdi for individet Eksternalitet Total samfunnsverdi Verdi 0,16w 0,981w 1,141w Andel 14 % 86 % 100 % Fordi eksternaliteten for en enkelt person er svært stor (86 %) vil gevinstene for samfunnet, ved at strømmen inn i trygd reduseres med kun noen få individer, dermed være av en betydelig størrelsesorden. I vår modell for arbeidsmarkedseffekter beregner vi altså den fiskale eksternaliteten som oppstår, når et infrastrukturtiltak påvirker strømmen inn i trygd. Ettersom verdien for enkeltindividene fanges opp i trafikantnytten, inkluderes kun eksternaliteten i våre beregninger. Arbeidsmarkedseffekten er dermed et 9 For å illustrere dette, kan vi tenke oss at en vare koster 100 kr inklusive MVA. Den faktiske verdien til varen er prisen eksklusive MVA. Verdien av varen er dermed 80 kr, ettersom 80 kr 1,25 = 100 kr Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 14
tillegg til agglomerasjonseffekter og generelle nyttevirkninger. Ettersom infrastrukturtiltak kan påvirke strømmen inn i trygd på to måter, gjør vi separate beregninger for lønnseffekten og effekten av institusjonell konvergens. Det er viktig av flere grunner. For det første er begge effektene relevante og separate. Riktignok skal man være noe varsom med å summere dem i beregningene, hvis en i de empiriske anslagene ikke kan identifisere og skille mekanismene, men prinsipielt er de ulike effekter, der begge har relevans for beregningene. En annen grunn til å skille mellom de to effektene, er den større usikkerheten knyttet til effekten av institusjonell konvergens. Årsaken til usikkerheten er at det i liten grad eksisterer forskning som kan indikere hvor stor virkning infrastruktur og tetthet kan ha på institusjoner. Til tross for at effektene er usikre, kan de potensielt være av betydelig størrelse. Lønnseffektene er, som nevnt tidligere, veletablert i teoretisk og empirisk forskning. Det er dermed knyttet betydelig mindre usikkerhet til estimatene av lønnseffektene. Den detaljerte matematiske utledningen for beregningene er gitt i vedlegg 2. Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 15
4. Data og forutsetninger I dette kapittelet gis det en beskrivelse av datagrunnlaget og hvilke forutsetninger som ligger til grunn for analysen. 4.1 Modell for beregning Figur 4-1 gir en oversikt over aksen som er benyttet i beregningene. En stilisert figur av denne aksen og modellen for beregningene er gitt i Figur 4-2. Aksen strekker seg fra utkanten av Hønefoss i nordvest, via Sandvika sentrum og til utkanten av Oslo i Sør-Øst. Som illustrert i Figur 4-2 er modellen bygd opp slik at befolkningen bor tettest i sentrene av byene. Lengden til aksen representerer avstand i reisetid, og ikke avstand i utstrekning. Likevel vil det være en sammenheng mellom geografisk avstand og utstrekning i reisetid. Eksempelvis er det både større fysisk avstand og større reisetidsavstand mellom Hønefoss og Sandvika, enn det er mellom Sandvika og Oslo. Figur 4-1: Geografisk plassering av modellaksen Alternativet som er benyttet i beregningene av Ringeriksbanen forutsetter: Halvtimesfrekvens på toget mellom Hønefoss og Sandvika Reisetid mellom Hønefoss og Sandvika med tog på 20 minutter Reisetid mellom Sandvika og Oslo med tog på 16 minutter Ifølge Jernbaneverkets metodehåndbok for samfunnsøkonomisk analyse skal det legges til en ventetid til reisetiden med tog. Denne ventetiden skal være halvparten av intervallet mellom togavgangene. Ettersom konseptvalgutredningen legger til grunn muligheten for fire avganger i timen mellom Hønefoss og Sandvika på lang sikt, har vi gjort tilleggsberegninger for en frekvens med fire avganger i timen. Alternativet som er benyttet i beregningene av E16 Skaret-Hønefoss forutsetter: Utbygging av ny firefelts veg mellom Skaret og Hønefoss Reisetidsbesparelse på 8 minutter Strekningen Sandvika-Skaret er i dag ferdig bygget eller under bygging, og er derfor inkludert i referansealternativet Til tross for at infrastrukturtiltakene er planlagt mellom Hønefoss og Sandvika, er formålet med tiltakene å knytte Ringeriksregionen tettere sammen med Osloregionen. Derfor har vi inkludert Oslo i vår modell for beregningene. Det er viktig å legge merke til at vår modell ikke beregner tetthet i individuelle byer, grunnet at netto ringvirkninger nettopp oppstår i samspillet mellom byer. Tetthet i denne sammenheng er ikke befolkningstetthet, men tetthet mellom individer i ulike byer. Tetthetsmodellen vår omfatter derfor regionen som helhet. Slik forhindrer vi også dobbeltelling av effekter. Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 16
Figur 4-2: Stilisert figur av modellen for beregningene Kilde: Oslo Economics og BI 4.2 Datagrunnlaget for agglomerasjonsmodellen For å gjennomføre beregningene kreves data på følgende variabler: Sysselsetting på kommunenivå Bruttonasjonalprodukt per sysselsatt Utstrekningen (i reisetid) til hver delstrekning i Figur 4-2: bredden til rektanglene Befolkningstetthet per geografisk område: høyden til rektanglene i Figur 4-2 Sysselsetting på kommunenivå Data på sysselsetting på kommunenivå er oppgitt for 2014 og er hentet fra SSBs statistikkbank. 10 Tabell 4-1: Sysselsetting Parameter Hønefoss Sandvika Oslo Sysselsetting 14 929 61 833 349 982 Bruttonasjonalprodukt per sysselsatt Bruttonasjonalprodukt (BNP) er en indikator for samlet verdiskaping i et land, og gir samtidig uttrykk for opptjent bruttoinntekt fra innenlandsk produksjonsaktivitet. Data på BNP og sysselsatte er oppgitt for 2014 og hentet fra SSBs statistikkbank. 11 Tabell 4-2: Brutto nasjonalprodukt BNP Fastlands-Norge (markedsverdi, mill kroner) 2 524 868 Sysselsatte Fastlands-Norge 2 676 300 BNP per sysselsatt 0,943 Geografisk utstrekning Geografisk utstrekning er beregnet med grunnlag i kartdata, og beregning av gjennomsnittlig reisetid inn til sentrum. Utstrekningen er målt i reisetidstimer, og er dermed bredden på rektanglene i figur 4-2. Befolkningstetthet per geografiske område I vår modell er målet på befolkningstetthet antall sysselsatte per time, der tiden er et mål på reiseavstand langs den geografiske aksen. Dette er dermed ikke et tradisjonelt mål på befolkningstetthet, som eksempelvis sysselsatte per kvm. Befolkningstettheten per geografisk område er dermed høyden til rektanglene i figur 4-2 og er beregnet med bakgrunn i kartdata og tall på sysselsetting i kommunene. 4.3 Datagrunnlaget for arbeidsmarkedsvirkninger For å gjennomføre beregningene kreves data på følgende variabler: Sysselsetting på kommunenivå Mottakere av uføretrygd på kommunenivå Mottakere av arbeidsavklaringspenger (AAP) på kommunenivå Mottakere av sosialhjelp på kommunenivå Data på sysselsetting på kommunenivå er oppgitt for 2014 og er hentet fra SSBs statistikkbank. 12 10 Tabell 09167 11 Tabell 09189 og Tabell 09174 12 Tabell 09167 Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 17
Data på uføre er oppgitt for 2014 og er hentet fra NAVs oversikter over uføre 13 og mottakere av AAP. 14 Data på sosialhjelpsmottakere på kommunenivå er oppgitt for 2014 og er hentet fra SSBs statistikkbank. 15 Tabell 4-3: Data for arbeidsmarkedsvirkninger Parameter Hønefoss Sandvika Oslo Sysselsetting 14 929 61 833 349 982 Mottakere av uføretrygd Mottakere av AAP Mottakere av sosialhjelp 2 011 3 654 24 965 1 017 2 180 19 926 978 1 950 19 797 4.4 Overordnede forutsetninger Beregningene tar utgangspunkt i følgende overordnede forutsetninger: Tabell 4-4: Overordnede forutsetninger Komponenter Åpningsår 2022 Prisnivå 2014 Analyseperiode Diskonteringsrente 40 år 4 prosent Realprisjustering 1,3 prosent 16 Jf. Finansdepartementets rundskriv om samfunnsøkonomisk analyse er analyseperioden satt til 40 år med en diskonteringsrente på 4 prosent. 17 Åpningsår er satt til 2022, som er i tråd med åpningsår benyttet i NTP-arbeidet. 4.5 Modellspesifikke forutsetninger for agglomerasjonsmodellen Produktivitetselastisitet, E Produktivitetselastisiteten angir den prosentvise endringen i produktivitet ved en relativ økning i befolkningstetthet. Denne elastisiteten sier noe om hvor sterkt agglomerasjonseffekten vil virke. Eksempelvis kan en produktivitetselastisitet på 0,04 tolkes som at en dobling i tetthet fører til en økning i produktivitet på 4 prosent. Vårt modellverktøy baserer seg på estimater for agglomerasjonsvirkninger som er dokumentert i kvalifisert og kjente arbeid. Empiriske analyser finner en sterk sammenheng mellom størrelsen på byer og produktivitet. Det er veldokumentert at agglomerasjonseffekter kan identifiseres, og at de i så måte er relevante effekter i en vurdering av nytte-kostnadskomponenter i et samferdselsprosjekt. 18 Utfordringen ligger i å identifisere en kausal sammenheng, altså om høyere produktivitet kommer på bakgrunn av en større befolkning/tetthet eller om høyere produktivitet tiltrekker seg flere individer, og hvor sterk denne sammenhengen er. Ulike identifikasjonsstrategier er blitt benyttet for å identifisere denne sammenhengen. 19 En annen viktig prinsipiell utfordring er å korrigere analysen for såkalte sorteringseffekter. Slike effekter er knyttet til at de mest produktive arbeiderne velger å jobbe i tettbygde strøk. Eksempelvis kan verdiskapingen i en region øke som følge av at høyproduktive arbeidskraftsressurser migrerer. Hvis bedre infrastruktur øker tilgangen av produktiv arbeidskraft gjennom økt mobilitet, er nettobidraget til samfunnet kun den mergevinsten som genereres i samspillet mellom kvalifisert arbeidskraft og andre ressurser i byene. Det må derfor korrigeres for redusert verdiskaping i områder som ressursene trekkes fra. Rosenthal og Strange (2004) 20 gir en oversikt over empiriske analyser av agglomerasjonsøkonomier. Her kommer det tydelig fram at størrelsen på 13 Kommunetabell: Kommune.2013-2015. https://www.nav.no/no/nav+og+samfunn/statistikk/aap+nedsatt+ arbeidsevne+og+uforetrygd+-+statistikk/uforetrygd 14 Tabell: AAP-mottakere. Kommune. 2010-2014. https://www.nav.no/no/nav+og+samfunn/statistikk/aap+nedsatt+ arbeidsevne+og+uforetrygd+- +statistikk/relatert+informasjon/arkiv-mottakere-avarbeidsavklaringspenger-aap-2010-2014 15 Tabell 04906 16 Tilsvarer forventet vekst i BNP per innbygger i siste tilgjengelig perspektivmelding fra Finansdepartementet 17 Rundskriv R-109/14 18 Det vises til Venables (2007) for en nærmere diskusjon av dette. 19 Ciccone og Hall (1996) og Combes et al. (2010) er eksempler på etablerte empiriske analyser som tar opp denne problemstillingen. 20 Evidence on the nature and source of agglomeration economics Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 18
agglomerasjonseffekten kan variere sterkt, både innad i og mellom studier. Elastisiteten kan variere mellom 0,03 og 0,1. Generelt finner empirisk litteratur at effekten varierer rundt 0,05. Størrelsesordenen på agglomerasjonselastisiteten er også bekreftet i nyere studier som Combes et. al. (2008) 21, Behrens et.al. (2014) 22, og Davis et.al. (2014) 23. Basert på en vurdering av en rekke empiriske studier er det i modellen forutsatt en elastisitet på 0,04 («basisscenario»). Selv om den empiriske litteraturen finner en signifikant positivt elastisitet for produktivitet med hensyn på populasjonstetthet er det usikkerhet knyttet til størrelsen på elastisiteten. For å si noe om betydningen av størrelsen for resultatene, vil vi gjøre sensitivitetsanalyser hvor vi i tillegg til 0,04 benytter en antatt minimumsverdi på 0,01, en verdi på 0,025, og en antatt maksimumverdi på 0,08. Tabell 4-5: Intervall for produktivitetselastisiteten, E E =0,01 E =0,025 E =0,04 E =0,08 Dobling i tetthet gir 1 pst. økning i produktivit et Dobling i tetthet gir 2,5 pst. økning i produktivit et Dobling i tetthet gir 4 pst. økning i produktivit et Dobling i tetthet gir 8 pst. økning i produktivit et verdi på 1,2 og dette forutsettes i modellen («basisscenario»). Tabell 4-6: Intervall for diskonteringsfaktoren γ Gjenværende effekt ved 0 min reisetid Gjenværende effekt ved 30 min reisetid Gjenværende effekt ved 60 min reisetid Sensitivitetsanalyser γ =1,6 γ =1,2 γ =0,8 100 % 100 % 100 % 45 % 55 % 67 % 20 % 30 % 45 % For å få en indikasjon på hvor følsomme resultatene er for endringer i sentrale parametere, har vi gjennomført sensitivitetsberegninger av: Produktivtetselastisiteten Parameter for avstandsdiskontering Resultatet fra sensitivitetsberegningene blir presentert samme med hovedresultatet i kapittel 5. Avstandsdiskontering, γ Et viktig element i beregningen er å fange opp at agglomerasjonseffekten ikke er uniformt fordelt over regionen, men at den virker sterkere i noen deler enn andre. Dette fanges opp ved å forutsette at agglomerasjonseffekten blir svakere jo lengre byene og deres innbyggere er fra hverandre. Med bakgrunn i dette diskonteres avstand mellom individene. I hvilken grad agglomerasjonseffekter avtar med avstand er studert i noen arbeid. Duranton et.al. (2005) 24 finner positive effekter på industriproduktivitet som følge av samlokaliseringseffekter, men at disse er små for avstander som overstiger 50 kilometer. Lignende resultater er også påvist i Graham et. al. (2009) 25. Dette gir opphav til en ikke-linearitet i sammenhengen mellom avstand og agglomerasjonseffekter. Tabellen under gir en oversikt over ulike parameterverdier for diskonteringsfaktoren γ, og hva verdien innebærer for tettheten mellom byene/individene. Empiriske studier anslår en gamma- 21 Spatial wage disparities: Sorting matters! 22 Productive Cities: Sorting, Selection and Agglomeration 23 The Comparative Advantage of Cities 24 Testing for Localization Using Micro-Geographic Data 25 Transport Investments and the Distance Decay of Agglomeration Effects Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 19
5. Resultater I dette kapittelet beskriver vi resultatene fra våre beregninger. Først beskrives resultatene fra agglomerasjonsmodellen, deretter resultatene fra arbeidsmarkedsmodellen. 5.1 Agglomerasjonseffekter Et infrastrukturtiltak kan gi agglomerasjonseffekter. Som beskrevet i kapittel 3 er årsaken at en kortere reisetid gir en endring i tettet, som igjen fører til en endring i produktivitet. Denne mekanismen er illustrert i Figur 5-1 For strekningen Sandvika-Hønefoss er det gjennomført beregninger for tre alternativer: Effekten av å bygge ut Ringeriksbanen uten at det gjøres noe med vegen Effekten av at E16 mellom Skaret og Hønefoss utbygges uten at det bygges en jernbaneforbindelse Effekten av en utbygging av både Ringeriksbanen og E16 Skaret-Hønefoss Figur 5-1: Illustrasjon av agglomerasjonsmodellen Kilde: Oslo Economics og BI 5.1.1 Ringeriksbanen Tabell 5-1viser agglomerasjonseffekten for Ringeriksbanen. Tabell 5-1: Resultater for Ringeriksbanen E=0,01 E=0,025 E=0,04 E=0,08 Ringeriksbanen, årlig (mill. kr) 5 12 20 39 Ringeriksbanen, NNV (mill. kr) 95 237 380 759 Den årlige agglomerasjonseffekten for Ringeriksbanen er beregnet til 20 mill. kr i «basis scenarioet». Med en analyseperiode på 40 år gir dette en netto nåverdi på 380 mill. kroner. Ved å endret størrelsen på elastisiteten vil også agglomerasjonseffekten endre seg. En lavere elastisitet fører til at den årlige effekten faller, mens en høyere elastisitet gir en høyere årlig effekt. I tillegg til at det er gjennomført sensitivitetsanalyser for produktivitetselastisiteten, er det også gjennomført en sensitivitetsanalyse mhp. avstandsdiskonteringen. Resultatene er gjengitt i Tabell 5-2. Tabell 5-2: Sensitivitetsanalyse for γ, Ringeriksbanen γ = 0, 8 γ = 1, 2 γ = 1, 6 Ringeriksbanen, årlig (mill. kr) 18 20 19 Ringeriksbanen, NNV (mill. kr) 352 380 363 Vi ser at agglomerasjonseffekten er ikke-monoton i gamma (parameteren for avstandsdiskontering), dvs. at en økning i gamma ikke alltid fører til en økning i agglomerasjonseffekten. Dette kan forklares ved å se på de to ytterpunktene for gamma. Hvis gamma settes til null vil ikke avstand ha noe betydning. Dette fører til at alle interaksjoner vektes like mye, uavhengig av hvor langt individene er fra hverandre. En endring i reisetid vil altså ikke gi noen agglomerasjonseffekt. Er derimot gamma uendelig har man ingen interaksjoner Netto ringvirkninger av Ringeriksbanen og E16 Sandvika-Hønefoss 20