Lars H Vik Avansert kurs: Presentasjon av case Resultater Kommentarer Innspill til bruk og utvikling av PANDA 1
Case 1: Sysselsettingsprognose for Akershus Bakgrunn: Behov for 88 000 arbeidsplasser for å "matche" befolkningsveksten Men hva om mye av sysselsettingsveksten kommer av seg selv? Hvor mye "ekstra" må fylkeskommunen "dra på" med? 2
Næringsprognose for Akershus Kjørte først uten å endre noen parametre. Fikk blant annet en betydelig reduksjon i sysselsatte i varehandel:
Klarte ikke å endre utviklingen i sysselsatte i varehandel fra negativ til positiv: 1. Justerte negativ sysselsetting i skipsverft og oljeplattformer ved å endre eksport til resten av landet. 2. Justerte vekst i privat og kommunal konsum tilsvarende forventet vekst i befolkningen. 3. Økte egendekning på detaljhandel fra 48,9 til 85 %. 4. Økte egendekning for detaljhandel under produktinnsats fra 48,9 til 71,1 %. 5. La inn ingen endring i stedet for reduksjon på vekst i sysselsetting for både detaljhandel og bygg og anlegg.
Siste resultat:
Kommentarer To viktige kommentarer under kurset Akershus og Oslo henger jo egentlig sammen Hvorfor kan man ikke under en felleskjøring legge inn forventet befolkningsvekst? Merknad Prøvde selv å "skru" på det meste av parametere uten å bli overbevist om at jeg var i stand til å konstruere en plausibel prognose men så 6
Oslo og Akershus (felles etablert prosjektområde) 7
Premisser PANDA: Hvis det er mangel på sysselsatte i en region så får man tilflytting til den regionen, og de flytter fra regionen ved et arbeidskraftoverskudd Ubalanse i arbeidsmarkedet gir flytting av folk Akershus/Oslo: Folk flytter til Akershus og etter en stund flytter jobbene også etter Ubalanse i arbeidsmarkedet gir flytting av arbeidsplasser 8
Modellimplikasjoner Hvis man er nært et "pressområde" bør "pressområdet" inkluderes når man etablerer prosjektet og juster ev fordelingen mellom "pressområde" og "nærmiljøet" etter at resultater er kjørt ut Bør geografi (som for befolkningsmodellen) telle også når det gjelder sysselsetting? (arbeidsplasser flytter også!) for å fordele sysselsetting mellom regioner? Interessant empirisk spørsmål! Neppe noe som kan inkluderes i PANDA med det første, men kan ha interessante implikasjoner for NEG (New Economic Geography) baserte modeller 9
Case 2: Nedleggelse av KA Rollag Bakgrunn: KA (Kongsberg Automotive) Rollag vurderes (enda en gang) nedlagt Fylkeskommunen vurder å legge ut en innbydelse til anbud (forrige gang KA Rollag ble vurder nedlagt gjorde SINTEF en jobb for kommunen) 10
Nedleggelse av KA-Rollag Nedleggelseseffekter kan «modelleres» på tre måter (virkningsberegning, aktivitetskjøring og via prognosedata) Definering av aktivitets ga noen udefinerbare database-effekter (tabeller som skulle oppdatere seg gjorde ikke det) Uttak av de indirekte effektene må hentes ut ved å sammenligne basiskjøring med «aktivitetskjøring», mens den direkte effekten sees ved å uthenting av «aktivitetssysselsetting» i statistikkmodulen. «Artige» sysselsettingseffekter på f.eks. skipsbyggingsindustrien skyldes nasjonale forutsetninger bør korrigeres i kjøringene.
Eksempel på direkte og indirekte effekt
Kommentarer Aktiviteter brukervennlighet og stabilitet? En aktivitet knyttes til en næring, de fleste ville da forvente at aktivitetssysselsettingen også ble knyttet til samme næring. Den er tross alt lagt til en kommune Lett for at ting "henger" i databasen (til tider nødvendig (?) å slette hele prosjekt og å begynne helt forfra) 13
Modellimplikasjoner Enkel virkningsberegning gjorde nok at mange kom over terskelen og begynte å bruke næringsmodellen Men brukervennligheten ved bruk av aktiviteter er nok fremdeles en terskel før man får brukere til å lage "propre" konsekvensanalyser Behov for "håndbok i innjustering" Lett for at man skriver: "Produksjonsveksten i kommunal sektor ble justert opp slik at utviklingen fremover følger historisk utvikling" fremfor å forklare hvordan man foretok justeringen og hvorfor 14
Case 3 Bortfall av petroleumsklyngen i Hordaland Bakgrunn: Næringslivsforeningen ønsker å demonstrere viktigheten av petroleumsrelatert aktivitet i Hordaland 15
Scenario: fullstendig bortfall av oljerelatert aktivitet Datasett som identifiserer hvor mye av aktiviteten på femsiffernivå som er oljerelatert. Tar med alle >=50. Koder om til PANDA50 og legger inn et produksjonsbortfall lik den olje-relaterte andelen av næringens omsetning. Kjører næringsmodellen med alle variabler som endogene. Har også kjørt med en del eksogene. Får ut hvor stor ringvirkning bortfallet av oljeaktiviteten vil ha for næringene i Hordaland. Mister ca. 0,6 ekstra arbeidsplasser per oljearbeidsplass. 10.12.14 Endres i topp-/bunntekst 16
Basis kontra med aktivitetene -176-17 -9 Osv. Teknologi for 17 et bedre samfunn
Kommentarer Produksjonsverdier stemmer ikke med tall fra regnskapsdatabaser som gir driftsinntekt Kryssløpet er konstruert fra data om hvilke næringer som produserer hvilke varer og så konvertert til et næring x næring kryssløp en konvertering som følger en bestemt "oppskrift" driftsinntekt og produksjonsverdi kan avvike (ikke ubetydelig) Driftsinntekt i petroleumssektoren langt over det man har av produksjonsverdier i PANDA PANDA har ikke med inntekter generert på sokkelen Små ringvirkninger? Tja, ca. 36,3 % av vareinnsatsen til petroleum og bergverk (på nasjonal basis) leveres fra petroleum og bergverkssektoren + maskinvare + reparasjon og vedlikehold Har man blitt klassifisert "inn i klyngen" leverer man per definisjon mye til hverandre og trenger kanskje ikke så mye utenfra 18
Modellimplikasjoner Burde vi i modellen skille mellom eksport mer finfordelt? Eksport til utlandet Eksport til sokkelen Eksport til resten av Fastlands-Norge 19