Innovasjon Norge har ansvar for å følge opp omstillingsarbeidet som foregår i kommunene. I forbindelse med dette arbeidet har det blitt utviklet et nytt verktøy i PANDA (Plan- og Analysesystem for Næringsliv, Demografi og Arbeidsmarked)-modellen. Målet med verktøyet er å kunne prioritere mellom fremtidige omstillings­kommuner på en mer helhetlig måte.

Omstilling er høyt på den nasjonalpolitiske agendaen i disse dager. Regionalt derimot, har det vært sterkt fokus på omstilling over lengre tid. Denne artikkelen viser hvordan en nyutviklet omstillingsmodul i prognoseverktøyet PANDA (Plan- og Analysesystem for Næringsliv, Demografi og Arbeidsmarked) kan benyttes aktivt i arbeidet med regional omstilling. Omstillingsmodulen er et eksempel på at et regionalpolitisk virkemiddel krever skreddersøm i eksisterende modellverktøy for at de offentlige aktørene skal få et tilstrekkelig konsistent beslutningsgrunnlag å forholde seg til. Med tanke på den omstillingen Norge nå står overfor, vil det nok dukke opp flere kommuner/regioner fremover med behov for en samfunnsanalyse som viser om det er behov for omstillingsmidler eller ikke.

Et av de regionalpolitiske virkemidlene vi har i Norge i dag er omstillingsarbeidet som gjennomføres av Innovasjon Norge (Aalbu et al., 2004, Angell et al., 2016). Dette arbeidet har lang tradisjon i Norge som går flere tiår tilbake i tid. Et omstillingsområde er vanligvis kommuner eller regioner hvor det lokale næringslivet forvitrer eller blir kraftig bygget ned, og mange arbeidsplasser går tapt. Kommuner som har status som omstillingsom­råder, får overført midler fra fylkeskommunen over en periode på inntil 6 år. Pengene skal gå til omstillings- og nyskapingsarbeid, og kommer med gitte rammer og krav til resultater.

I Figur 1 ser vi de 24 aktive omstillingsområdene som finnes pr. i dag. Bak hvert omstillingsområde skjuler det seg ulike historier. Ofte handler det om at hjørnesteinsbedriften har falt vekk, men noen ganger også om en generell negativ utvikling i nærings­livet. På ulike steder i Norge har vi gjennom årene sett eksempler på bortfall av hjørnesteinsbedrifter. Eksemplene er mange: Stans av verftsvirksomhet i Rissa kommune i 2015 på grunn av nedgang i etterspørselen etter nye skip internasjonalt, nedlegging av solcelleprodusenten REC i Meløy kommune i 2012 på grunn av lavere produksjonskostnader i Kina og relokalisering av Forsvaret i Nord-Norge som vil føre til nedlegging av store deler av Forsvarets virksomhet i Andøy kommune.

Figur 1.

Omstillingsområder i Norge pr. 2017

I alle disse tre tilfellene har konsekvensene for kommunen blitt vurdert til å være så store at kommunen har fått omstillingsstatus. Det er særlig tre faktorer som tillegges vekt når man vurderer om en kommune skal få hjelp til å omstille seg eller ikke: 1. Hjørnesteinsbedriftens relative betydning for kommunen, det vil si antall arbeidsplasser i bedriften sammenlignet med antall (private) arbeidsplasser totalt i kommunen, 2. Hjørnesteinsbedriftens lokale ringvirkninger, det vil si antall arbeidsplasser ellers i kommunen som er avhengige av arbeidsplassene i hjørnesteinsbedriften, og 3. Grad av integrering i en bo- og arbeidsmarkeds­region, som potensielt kan absorbere ledig arbeidskraft etter avvikling av hjørnesteinsbedriften.

Innovasjon Norge har i samarbeid med SINTEF utviklet en egen Omstillingsmodul i befolknings- og sysselsettingsprognosemodellen PANDA (Plan- og Analysesystem for Næringsliv, Demografi og Arbeidsmarked). Denne omstillingsmodulen er spesielt designet for at de offentlige aktørene (Innovasjon Norge, Fylkeskommunene og Kommunal- og Moderniseringsdepartementet) kan vurdere punktene 1, 2 og 3 ovenfor i hvert omstillingstilfelle på en enkel måte.

De offentlige midlene som går til omstillingsarbeidet er vesentlig, og politikerne mener det er et viktig arbeid som bør prioriteres fremover. Sist tydeliggjort ved å øke bevilgningene over statsbudsjettet til dette omstillingsarbeidet. Gitt at politikerne verdsetter arbeidet, da blir det neste spørsmålet, klarer de offentlige aktørene å prioritere ressursene som går til omstillingsarbeidet optimalt? Målet med denne nye Omstillings­modulen er å sikre nettopp dette, ved at prognose-forutsetningene er like, og det gis mindre rom for skjønnsmessige vurderinger, som til slutt vil gi mer rasjonelle prioriteringer av de offentlige midlene.

Videre i artikkelen forklarer vi elementene i Avklaringsfasen av omstillingsarbeidet. I seksjon 3 går vi gjennom Omstillingsmodulen som er utviklet. Vi viser videre hvordan denne benyttes i Avklaringsfasen av omstillingsarbeidet samt at vi presenterer noen resultatfigurer fra modulen. Til slutt gir vi noen avsluttende kommentarer.

Om Avklaringsfasen i Omstillingsarbeidet

En omstillingsprosess organiseres i fire ulike faser: 1. Avklaringsfasen, 2. Strategi- og forankringsfasen, 3. Gjennomføringsfasen og 4. Avslutningsfasen (for mer se www.regionalomstilling.no). I avklaringsfasen utarbeider fylkeskommunen en samfunnsmessig konsekvensanalyse for området som skal søke omstillingsstatus. Analysen skal dokumentere situasjonen for næringslivet og sysselsettingen i det aktuelle området. Det er resultatene fra konsekvensanalysen og søknaden fra kommunen som er grunnlaget for fylkeskommunens søknad til Kommunal- og Moderniseringsdepartementet (KMD) om omstillingsmidler for området. Avklaringsfasen bør normalt gjennomføres innenfor en tidsramme på 2–3 måneder.

Hva skal en slik en slik samfunnsmessig konsekvensanalyse inneholde? En samfunnsmessig konsekvensanalyse er ment å dokumentere omstillingsområdets nærings- og sysselsettingsutvikling de seneste 10 årene og gir en prognose for utviklingen de kommende 10 år. Det er viktig at analysen også beskriver forutsetningene som ligger til grunn for prognosene, og vurderer hvor sikre de er. Dokumentasjonen må også omfatte relevante demografiske forhold: fraflytting, tilflytting, utdanning, pendling, alders- og kjønnsfordeling i området, osv. I tillegg skal framskriving av kommunens økonomi utarbeides.

Hvilke aktører har ansvaret for at denne analysen blir utarbeidet? Fylkeskommunene overvåker utviklingen i sine kommuner og har et særlig ansvar for å avdekke sårbarhet i kommunene. Fylkeskommunen kan iverksette en samfunnsmessig konsekvensanalyse for sårbare kommuner. Fylkeskommunene har videre tilgang til statistikk, analyser og prognoser som er verdifulle i arbeidet med konsekvensanalyser. Selv om det er fylkeskommunen som har ansvaret for og utarbeider den samfunnsmessige konsekvensanalysen i avklaringsfasen, skal den gjennomføres i nært samarbeid med sentrale aktører i kommunen. Vanligvis er det kommunen som tar opp situasjonen med fylkeskommunen. Det er viktig at lokale involverte bidrar med dokumentasjon og kunnskap, og at kommunen og fylkeskommunen etablerer en felles virkelighetsforståelse i løpet av avklaringsfasen. I noen fylker er Innovasjon Norge aktivt inne som samarbeidspartner i denne fasen også.

Så langt er alt vel, samfunnsanalysen er godt definert og de offentlige aktørene er adressert, så hva er da behovet for en egen omstillingsmodul? Problemet tidligere har vært for stort sprik i konsekvensanalysene. F.eks. så har noen benyttet modellberegninger mens andre har ikke gjort dette samt at det ble gjort på ulike måter. Dette medførte at prioriteringer av potensielle omstillingsområder mot hverandre ble krevende. Behovet for en felles omstillingsmodul som benyttes for alle omstillingsområdene er et resultat av spriket i de ulike konsekvensanalysene.

Samfunnsanalysen i Omstillingsmodulen

Et viktig utgangspunkt har vært å sikre at den samfunnsmessige analysen kan gjennomføres på en felles måte i alle de kommunene som søker om omstillingsmidler. Samtidig har det vært et ønske og en målsetting at analysen skal kunne gjennomføres på en lettfattelig måte av fylkeskommunen selv. De fleste fylkeskommuner er eiere og brukere av plan- og prognosesystemet PANDA (Plan- og Analysesystem for Næringsliv, Demografi og Arbeidsmarked). PANDA omfatter en stor regional database med statistikk som hovedsakelig er levert av SSB, samt prognosemodeller for utvikling i regional befolkning og regional økonomi. PANDA driftes og utvikles av SINTEF Teknologi og samfunn.

Det var derfor naturlig å ta utgangspunkt i sysselsettings- og befolkningsprognosemodellen PANDA når man skulle utvikle en felles måte å gjennomføre slike konsekvensana­lyser. Det er gjort ved å utvikle en egen modul i PANDAs grensesnitt som er rendyrket i forhold til dette analyse­behovet. Bruk av PANDA skal sikre god kvalitet i analysearbeidet gjennom tilgang på oppdatert deskriptiv statistikk og standardiserte beregninger av utvalgte indikatorer og godt tilrettelagte konsekvensberegninger for aktuelle omstillingsområder. Modulen ble utviklet med en todelt innretning: for det første en situasjonsbeskrivelse ved hjelp av indikatorer basert på å utnytte relevant statistikk fra de seneste år, dernest en konsekvensanalyse av mulige framtidige (negative) hendelser i næringslivet basert på modell­beregninger. Resultatet har blitt en modul som er tilpasset uthenting av statistiske indikatorer og konsekvensberegninger som anses relevante for den analysen som fylkeskommunene skal gjennomføre i Avklaringsfasen.

Omstillingsmodulen består derfor av følgende to deler:

  • Indikatordelen, som utnytter relevant statistikk fra PANDA sin database til å beregne utvalgte regionale indikatorer

  • Konsekvensberegningsdelen, som gir mulige konsekvenser for næringsliv og befolkning av at en bedrift eller annen aktivitet avvikles, basert på modellberegninger i PANDA.

Indikatordelen

Formålet med indikatorene i Omstillingsmodulen i PANDA er å etablere et situasjonsbilde for en enkeltkommune/region i forhold til mulig bortfall av arbeidsplasser. Dette situasjonsbildet er viktig å etablere tidlig i Avklaringsfasen i Omstillingsarbeidet. Indikatorene kan også benyttes til å overvåke kommuners utvikling slik at man kan fange opp potensielle problemer i kommunen før kriser oppstår.

I regionalpolitikken relaterer begrepet regional og lokal sårbarhet seg til samfunn som har næringsstruktur som innebærer en betydelig fare ved bortfall av arbeidsplasser. Begrepet knyttes også til samfunn med en uheldig demografisk struktur, f.eks. en overrepresentasjon av eldre. Indikatorene i Omstillingsmodulen i PANDA har som formål å trekke ut spesifikke trekk og karakteristika ved befolkning, næringsliv og arbeidsmarked som tilsier at lokalsamfunnet kan stå i fare for negativ utvikling hvis eksplisitte hendelser oppstår, eksempelvis bortfall av hjørnesteinsbedrifter. Basert på analyser gjennomført av Jakobsen et al. (2007) og Mjørlund et al. (2008) angående regional sårbarhet, har vi foreslått et sett med indikatorer innenfor næringsstruktur, arbeidsmarkedet og befolkning.

For eksempel er en av disse indikatorene arbeidsmarkedsintegrasjon. Arbeidsmarkedsintegrasjon er et mål for hvor godt arbeidsmarkedet i en kommune er integrert med arbeidsmarkedet utenfor. Vår definisjon på denne indikatoren er gitt i ligning (1). Høy verdi på denne indikatoren signaliserer at kommunen/regionen er godt integrert med et arbeidsmarked utenfor kommunen/området. Konsekvensene ved bortfall av arbeidsplasser vil ikke bli like dramatiske for arbeids­takerne hvis det er høy arbeidsmarkedsintegrasjon fordi det potensielt finnes arbeidsplasser i pendleravstand til kommunen.

Ligning 1.

Den røde prikken i Figur 2 viser verdien på denne indikatoren for en kommune. Siden vi har lange tidsserier i PANDA kan vi se hvordan arbeidsmarkedsintegrasjonen for kommunen har utviklet seg over tid. I tillegg har vi lagt opp slik at man velge seg et utvalg områder man ønsker å sammenligne indikatorverdiene til kommunen mot. Dette kan f.eks. være andre kommuner i samme fylke, andre kommuner som er i omstillingsprogram allerede osv. På denne måten kan man se om man scorer dårligere eller bedre enn sammenlignbare områder. I Figur 2 vil indikatorverdiene til sammenligningsområdene være de blå strekene fremstilt som en box-plotfigur. I dette tilfellet scoret kommunen litt over medianen i sammenligningsområdene.

Figur 2.

Arbeidsmarkedsintegrasjon

Alle de ulike indikatorene som vi har inkludert i Omstillingsmodulen vil bidra til å gi et helhetlig situasjonsbilde av statusen i kommunen. Det er imidlertid indikatoren arbeidsmarkedsintegrasjon som vektlegges høyest i vurdering angående omstillingsstatus eller ikke, fordi denne sier noe om potensielle alternative arbeidsmarkeder til arbeidstakerne i kommunen. Denne indikatoren er også viktig i det man går over til konsekvensdelen av Omstillingsmodulen fordi den gir et hint om hvilke tilpasninger på arbeidsmarkedet som vil være mest sannsynlige som modellberegningsforutsetninger for tilpasningen i arbeidsmarkedet.

Konsekvensdelen

I konsekvensanalysen vil den primære eller direkte sysselsettingseffekten av at virksomhet(er) legges ned vil vanligvis være relativt klart beskrevet ved antall arbeidsplasser som faller bort i denne (disse) virksomheten(e), i så måte er det ikke noe behov for noen modellberegning for å adressere denne konsekvensen for kommunen. Men et viktig element som er ivaretatt i tillegg med PANDA-modellen er ringvirkningene som oppstår i området ved en mulig nedleggelse. Beregningsopplegget i Omstillingsmodulen dekker først og fremst ringvirkninger knyttet t il endringer i produksjonsvirksomhetene, men i tillegg beregnes induserte konsumvirkninger knyttet til endringer i husholdningsinntekter som følge av mulige nedleggelser. Disse ringvirkningene beregnes av PANDA-modellen med standard kryssløpsforutsetninger (Leontief, 1936, Miller and Blair, 2009).

Modellteknisk gjennomføres en slik konsekvensanalyse ved først å beregne en referanseutvikling for området, og deretter en beregning hvor endringer knyttet til bedriften/næringen med ulike forutsetninger vedr. arbeidsmarkedet legges oppå referansen. Differansen mellom disse beregningene gir da konsekvensen av den mulige nedleggelsen/reduksjonen og det er denne differansen som er fokuset i konsekvensanalysen. F.eks så er kravet til statlig ekstrainnsats i omstillingsarbeidet at reduksjonen i sysselsetting som hovedregel bør utgjøre minst 15 prosent av den totale sysselsettingen i kommunen. Den prosentvise nedgangen i sysselsetting vil enkelt fremskaffes fra Omstillings­modulen ved å sammenligne referanse- med konsekvensalternativet.

Når det gjelder referanseberegningen i økonomimodellen må en ha i mente at forløpet bygger på næringsfordelte nasjonale vekstbaner for etterspørselsutviklingen hentet fra den nasjonale økonomimodellen MODAG (Boug et al., 2002). Noe som innebærer at utviklingen i regional økonomi og sysselsetting i referansen reflekterer utviklingen slik den kan bli dersom det regionale næringsliv følger forventet nasjonal utvikling. Befolkningsberegningen derimot har en solid forankring i regionspesifikke forhold når det gjelder demografi og flytting generelt. Absoluttnivåene for befolkningsutviklingen må derfor forventes å være relativt sikre, selv om sysselsettingsutviklingen i referansen og usikkerheten knyttet til nivåene der har et visst gjennomslag i befolkningsutviklingen gjennom arbeidsmarkedet.

Først i Figur 3 ser vi hvordan sysselsettingsutviklingen fremstilles i Omstillingsmodulen. Heltrukne linjer er historisk utvikling for syssel­settingsutviklingen, mens den blå­prikkete er referansen og den grønnprikkete er konsekvensen. Eksemplet her viser tydelig at utviklingen på sysselsettingsnivået i referansen ikke samsvarer så godt med trenden i den historiske utviklingen. Men igjen, Omstillingsmodulens kvaliteter ligger i å beregne forskjellene mellom et referanse- og et konsekvensalternativ.

Hvis vi går videre i Figur 3 og ser på hvilke konsekvenser bortfallet av næringsliv har på befolkningsutviklingen må vi også si noe om tilpasning på arbeidsmarkedet.

Figur 3a

Modellberegninger med pendling som tilpasning på arbeidsmarkedet

Figur 3b

Figur 3c

Figur 4a

Modellberegninger med flytting som tilpasning på arbeidsmarkedet

Figur 4b

Figur 4c

Arbeidstilbudet i modellen bestemmes at befolkningssammensetningen og aldersfordelte yrkesfrekvenser som igjen sammenholdes med etterspørselen etter arbeidskraft fra økonomimodellen i PANDA. De ubalansene som oppstår i det lokale arbeidsmarkedet pga. bortfall av arbeidsplasser kan skje på tre måter: ledighet, pendling eller flytting, men som oftest klareres arbeidsmarkedet ved en kombinasjon av disse tre alternativene. Vi har lagt opp til at man enten kan velge enn av disse som sin modellforutsetning eller man kan benytte et vektet snitt av disse basert på statistikk for kommunen. I utgangspunktet gir også indikatoren arbeidsmarkedsintegrasjon en pekepinn på hva vi kan forvente av tilpasning på arbeidsmarkedet. Men noen ganger vil ikke de berørte ansatte i hjørnesteinsbedriften ha en gjennomsnittsadferd på arbeidsmarkedet. Det kan være ulike grunner til dette, f.eks. avvikende utdanningsnivå, kompetanse og bosted blant de ansatte i den berørte bedriften sammenlignet med andre arbeidstakere i kommunen.

Forutsetningene for tilpasning på arbeidsmarkedet i Figur 3 er satt til pendling. Dvs. at den ubalansen som oppstår i arbeidsmarkedet ved bortfall skal klareres med pendling. Av den grunn blir det ikke noe forskjell mellom befolkningsutviklingen i referansen og konsekvensalternativet. Til sammenligning så har vi lagt til grunn flytting som tilpasning på arbeidsmarkedet i Figur 4. Hvis man antar at dette er det mest sannsynlige scenarioet for tilpasningen på arbeidsmarkedet, så vil man også se store konsekvenser på befolkningsutviklingen og nettoflyttingen til kommunen.

Avslutning

Omstillingsmodulen er nå implementert i arbeidet med regional omstilling. Man har nå også integrert Kommunenes Sentralforbund (KS) sin prognosemodell for skatt og rammetilskudd opp mot befolkningsprognosene i Omstillingsmodulen. Omstillingsmodulen vil med dette også gi indikasjoner på endring i skatteinntektene til kommunen ved bortfall av arbeidsplasser.

De fleste omstillingsområdene rapporterer om positive resultater og effekter som direkte årsak fra omstillingsprogrammet. Det er alltid utfordrende å påvise om den positive utviklingen er direkte forårsaket av omstillingsprogrammet eller ville inntruffet uavhengig av denne innsatsen. Men så lenge de regionalpolitiske målene i Norge er å bevare det eksisterende bosettingsmønsteret, samt å utnytte naturressursene og de menneskelige ressursene der de er, vil det være nødvendig å sette inn ekstraordinære tiltak i kommuner som opplever dramatisk bortfall av arbeidsplasser. Omstillingsmodulen vil være et nyttig verktøy for å vurdere omfanget av disse ekstra­ordinære tiltakene.

Referanser

H. Aalbu, E. Angell, A. Hervik, and S. Johansen. Effekter og effektivitet. NOU:2004:2, 2004.

E. Angell, Y. Flo, and G. M. Grimsrud. The rural and regional policy of Norway – institutions, development features and current instruments. Technical Report 5, Uni Research Rokkan Centre, 2016.

P. Boug, Y. Dyvi, P. R. Johansen, and B. E. Naug. MODAG – En makro­økonomisk modell for norsk økonomi (MODAG – A macro economic model for the Norwegian economy). Technical report, Statistisk sentralbyrå, Sosiale og økonomiske studier 108, 2002.

S.-E. Jakobsen, F. Kristiansen, K. A. K. Drangsland, and T. Nesheim. Indikatorer for lokal sårbarhet: utredning av et analyseverktøy. 2007.

W. W. Leontief. Quantitative input and output relations in the economic systems of the United States. The review of economic statistics, pages 105–125, 1936.

R. E. Miller and P. D. Blair. Input-Output Analysis: Foundations and Extensions. Cambridge University Press, 2009.

R. Mjørlund, C. Andersen, and S.-E. Jakobsen. Indikatorer for lokal sårbarhet: analyse av norske kommuner 2006–2007 og utviklingen 2004–2007. 2008.