Hva er Panda og hva kan det brukes til? Marte Bjørnsen Norsk institutt for by- og regionforskning

Panda er… Et analyse- og simuleringsverktøy til bruk i regional planlegging og analyse Befolkningsutvikling Produksjons- og næringsutvikling Sysselsettings- og arbeidsmarkedsutvikling En database, basert på offentlig statistikk på fylkes-, kommune- og bydelsnivå Befolkningsdata Boligmarkedsdata Arbeidsmarkedsdata Næringsdata Osv..

Panda brukes av… Eiere og offentlige myndigheter Fylkeskommuner KRD Forsknings- og analysemiljøer En rekke miljøer leier systemet fra Panda-gruppen

Panda er infrastruktur som finansieres solidarisk Årlig avgift for fylkeskommunene Fast beløp + befolkningsavhengig beløp Årlig avgift for andre Myndigheter, som KRD Leietakere, som forsknings- og utredningsmiljøer Inntektene brukes til Modellutvikling (SINTEF) Datakjøp (SSB) Aktuelle modellretta analyse- og utviklingsprosjekter (ved hjelp av forsknings- og utredningsmiljøer) Andre driftskostnader Driftsmidlene er avgjørende for å kunne opprettholde systemet

Befolkningsutvikling Befolkning x alder x kjønn år 0 Aldring (gjennom året) Fødsler basert på rater Dødsfall basert på rater Flytting basert på rater, men kan også bruke Målretta befolkningsutvikling Arbeidsmarked Boligmarked Gir til sammen befolkning år 1 Beregninger foretas på kommunenivå og regionalt nivå

Næringsutvikling Produksjon (og verdiskapning) i alle næringer år 0 Etterspørselsutviklingen gjennom året (eksport, investeringer og offentlig konsum) Nye (eller nedlagte) aktiviteter har etterspørsel rettet mot næringslivet Inntekter genereres gjennom all produksjon og gir privat konsum Næringene leverer produkter til hverandre Summen av etterspørselen gir produksjon (og verdiskapning) i alle næringer år 1 Etterspørselsdrevet produksjonsutvikling (Keynes) Sysselsetting = produksjon * produktivitet (i hver næring) Sysselsettingen på regionalt nivå, fordeles til kommuner etter næringsstruktur

Arbeidsmarked Fra befolkningsmodellen Fra næringsmodellen Antall innbyggere (kjønns- og aldersfordelt) Yrkesfrekvens (kjønns- og aldersfordelt) Gir tilbud av arbeidskraft Fra næringsmodellen Produksjon (næringsfordelt) Produktivitet (næringsfordelt) Gir etterspørsel etter arbeidskraft Ubalanse genererer regional befolkningsbevegelse Balanseres først på regionalt nivå (ledighet, flytting, pendling) Balanseres så på kommunenivå (flytting og pendling internt i regionen avhenger av avstand og boligtilbud) Vi får ny befolkning per kommune Etter arbeids- og boligmarkedstilpasning

Hva brukes Panda til? Regional planlegging Konsekvensanalyser Framtidig befolkningsutvikling i fylke og kommuner Grunnlag for planlegging av tjenesteproduksjon Konsekvensanalyser Hva skjer om forutsetningene endrer seg? Nyetableringer og nedleggelser Store arrangementer (for eksempel OL) Framskriving og analyse av regional og/eller kommunal utvikling (scenarier) Nærings- og sysselsettingsutvikling Befolkningsutvikling Kopling mot SSBs befolkningsframskrivinger Kopling mot LTP

Hvorfor Panda? Konsistent kvantitativ analyse gir svært nyttig tilleggsinfo i planleggingen Fleksibelt verktøy som kan skreddersys planleggings- og analysebehov SSBs regionale befolkningsframskrivinger tar ikke lokale og regionale hensyn Generelle utviklingstrekk kan stille planleggingen overfor utfordringer Spesielle hendelser kan kreve spesielle tiltak Gjennom regional analyse kan man spare penger på budsjettene Fylkeskommunen som utviklingsaktør Forvaltningsreformen stiller fylkeskommunene overfor nye utfordringer Panda kan brukes på en svært politikkrelevant måte

Ressurskrevende? Det er en avgift knyttet til Panda Solidarisk finansiering av modellen Panda kan ikke brukes i (eller for) fylker som ikke har betalt avgiften Kompetansenivå avhengig av bruk Lett å bruke til enkle analyser (”trykk på en knapp” - rater mv ligger inne) Avanserte analyser krever kjennskap til modellens mekanismer og kan derfor være kompetansemessig ressurskrevende Aktive fylker melder at ressursinnsatsen også gir avkastning i forhold til planleggings- og analysebehov Panda-gruppen satser på opplæring og tilrettelegging Kurs og tilrettelegging for nye brukere Et godt fagmiljø med to seminarer i året God kontakt mellom brukerne Samarbeid med regionale forsknings- og utredningsmiljøer Bistand fra ”ekspertbrukere” Tilrettelegging av modell-input