Pandagruppens bruker- og eierundersøkelse Høsten 2011

Presentasjon om: "Pandagruppens bruker- og eierundersøkelse Høsten 2011"— Utskrift av presentasjonen:

1 Pandagruppens bruker- og eierundersøkelse Høsten 2011
Oppsummering v/ arbeidsgruppe nedsett av styret i Pandagruppen Kathrin Jakobsen, Hordaland fylkeskommune (leder) Karen Havdal, Sør-Trøndelag fylkeskommune Kari Jøsendal, Rogaland fylkeskommune Bent Sørensen, Aust-Agder fylkeskommune

2 Om undersøkelsen En arbeidsgruppe oppnevnt av styret i Pandagruppen laget utkast til spørreskjema og opplegg for undersøkelsen Godkjenning av spørreskjemaene i styret Hordaland fylkeskommune v/ Analyse, utgreiing og dokumentasjon har stått for den tekniske gjennomføringen av undersøkelsen og oppsummering av resultatene Undersøkelsen ble gjennomført elektronisk Undersøkelsen består av to deler: En brukerundersøkelse og en eierundersøkelse Utvalget for brukerundersøkelsen er alle registrerte PANDA-brukere (totalt 70 brukere). Utvalget for eierundersøkelsen er fylkesrådmann og hans/hennes ledergruppe (totalt 117 ledere). Det ble ikke sendt forespørsel til Sogn og Fjordane fylkeskommune. Svarprosent for brukerundersøkelsen er 49 %. Svarprosent for eierundersøkelsen er 33 %. I brukerundersøkelsen er det kommet inn svar fra brukere i 18 av 19 fylkeskommuner. I eierundersøkelsen er det kommet inn svar fra ledere i alle fylkeskommunene med unntak av Oslo og Akershus. Konfidensiell behandling av data. Tilgang til datamaterialet er avgrenset til teknisk ansvarlig.

3 Hvilke fagfelt jobber respondentene innenfor?
Den største gruppen jobber med regional planlegging Deretter følger næring og samferdsel

4 Brukerundersøkelsen

5 Bruk av PANDA 77 % av respondentene bruker PANDA i sitt arbeid
40 % av de som bruker PANDA i arbeidet sitt, bruker PANDA mindre enn 2 timer per måned. 52 % bruker PANDA 2-7 timer per måned. 19 % sier de bruker PANDA mindre nå enn før SSB begynte å gi ut årlige befolkningsproser på kommunenivå Respondentene bruker PANDA klart mest til statistikkuthenting, deretter prognosekjøringer og konsekvensanalyser Statistikkuthenting: 84 % (svært ofte eller ganske ofte) Prognosekjøringer: 17 % (svært ofte eller ganske ofte) Konsekvensanalyser: 8 % (svært ofte eller ganske ofte) 33 % har aldri brukt PANDA til prognosekjøringer og 72 % har aldri brukt PANDA til konsekvensanalyser

6 Hvor ofte bruker du PANDA til?

7 Hva er grunnen til at du ikke bruker følgende moduler i PANDA?

8 Hvor viktig er følgende for at du skal begynne å bruke ev
Hvor viktig er følgende for at du skal begynne å bruke ev. øke bruken av PANDA Svarskala:1= Svært lite viktig, 6= Svært viktig

9 Oppsummering – Hva skal til?
Statistikkuthenting Høy bruk allerede (84 %) Viktigste grunnen til ikke å bruke statistikkmodulen, er at respondentene bruker andre datakilder/verktøy Flere statistikkområder og mer detaljert statistikk er det som i størst grad kan bidra til høyere bruk av statistikkmodulen Prognosekjøringer At modulen er vanskelig å bruke og manglende tid til å lære seg modulen er de viktigste grunnene til at respondentene aldri kjører egne prognoser Blir til en viss grad erstattet av andre verktøy eller innkjøp av eksterne tjenester Økt etterspørsel er den viktigste faktoren for å øke bruken, men også behov for forenklinger av modellkjøringene og mer kurs/opplæring Konsekvensanalyser Manglende tid er den viktigste grunnen til at respondentene aldri bruker denne modulen Blir i svært liten grad erstattet av andre verktøy En femtedel sier at denne typen analyser ikke er relevante for deres arbeidsfelt Forenkling av kjøringene og mer kurs/opplæring er det som i størst grad kan bidra til høyere bruk, pluss økt etterspørsel Dette kan tyde på at Brukerne vet litt mindre om konsekvensanalyser enn prognosekjøringer og har heller ikke hatt tid til å sette seg inn i det. SSB sine befolkningsprognoser blir brukt i stedet for PANDA. For konsekvensanalyser finnes det ingen klare alternativ og slike analyser settes derfor i større grad ut til eksterne. Modellkjøringene må forenkles og det må gis mer kurs/opplæring både i prognosekjøringer og konsekvensanalyser, men behovet er aller størst for konsekvensanalyser. Økt etterspørsel internt i fylkeskommunene nødvendig for å få opp bruken

10 Hvem har vært oppdragsgiver når du har brukt PANDA?

11 Egenvurdering - mestring
Svarskala: 1= I svært liten grad, 6= I svært stor grad

12 Hvor fornøyd er du med følgende elementer i PANDA?
Svarskala: 1 = Svært misfornøyd, 6 = Svært fornøyd

13 Oppsummering - Mestring
Brukerne synes i stor grad at de behersker statistikkmodulen. Prognosekjøringer synes brukerne i snitt at de behersker langt dårligere, men aller dårligst rapporterer brukerne at de behersker konsekvensanalyser. Brukergrensesnittet for statistikkuthenting blir oppfattet som enkelt. Brukersnittet for prognosekjøringer får middels skåre, mens brukergrensesnittet for konsekvensanalyser får i snitt noe under middels skåre. Brukergrensesnittet får bedre skåre enn det man kunne forvente ut fra egenvurdering av mestring. Det må bety at det også er andre faktorer enn brukegrensesnittet som virker inn på hvor godt brukerne behersker de ulike modulene. Brukerne er jevnt over ganske godt fornøyd med de ulike elementene i PANDA, men mest fornøyd med hjelpetekstene og minst fornøyd med variabeldefinisjonene og brukerhåndboken.

14 Brukerstøtte – Hvor fornøyd er du med?
48 % sier at de tar kontakt med brukerstøtte/SINTEF 1-4 ganger per år. 14 % tar kontakt 5-9 ganger per år. Resten tar aldri kontakt. 72 % sier at de sjelden opplever at det oppstår feilsituasjoner i PANDA. Resten opplever det aldri eller er ikke sikker. Svarskala: 1 = Svært misfornøyd, 6 = Svært fornøyd

15 Hvor stor nytte har du hatt av følgende endringer i PANDA?
Svarskala: 1 = Svært lite nytte, 6 = Svært stor nytte

16 Oppsummering - Brukerstøtte
Det er SINTEF som har ansvar for brukerstøtte, drift og utvikling i PANDA. Brukerne er i stor grad fornøyd med både den brukerstøtten de får og tiden det tar før de får hjelp (4,8). Brukerne er ganske fornøyd med formidlingen av nyheter i PANDA (4,1) Det brukerne er minst fornøyd med, er tiden det tar fra SSB frigir data til de er oppdatert i PANDA (3,1). Nytt brukergrensesnitt blir i ganske stor grad oppfattet som nyttig (4,1). Oppdatering av FNR (3,6) og power-point (3,5) generator blir oppfattet som middels nyttig. Beregning av boligtypebehov er det som får lavest skåre (2,4).

17 Deltakelse på kurs/seminar siste 3 årene

18 Kurs/seminar - Hvor fornøyd er du med?
Svarskala: 1 = Svært misfornøyd, 6 = Svært fornøyd

19 Oppfatninger om brukerseminaret
Svarskala: 1 =Svært uenig, 6 = Svært enig

20 Oppsummering – Kurs/seminar
Storparten av respondentene har vært med på kurs/brukerseminar siste tre år. Halvparten har vært med på fagseminar. Respondentene er jevnt over godt fornøyd med det faglige utbyttet av både kurs og seminar, men aller mest fornøyd med fagseminarene (4,9) Det som får dårligst skåre er kursdokumentasjon (3,9) Brukerseminerene blir langt på vei oppfattet som en god arena for nettverksbygging med en god atmosfære. Påstanden om at det er lett å stille spørsmål i plenum får likevel bare litt over middels skåre (4,1). Respondentene er et stykke på vei enige i at det er for lite fokus på brukererfaringer (3,7) og for mye modellteknisk begrepsbruk på brukerseminarene (3,7).

21 Rangering av utviklingsprosjekt
Rangering fra 1 til 8, der 1 er høyest og 8 er lavest

22 Hva vil det være behov for av modellkjøringer i PANDA innenfor ditt arbeidsfelt i tiden framover?
Befolkningsprognoser (i ulike aldersgrupper) PANDA modellkjøringer, som korrektiv / supplement til SSBs framskrivninger Framskrivninger av sysselsetting/arbeidsmarked Konsekvens- og ringvirkningsanalyser Ringvirkningsanalyse reiseliv og havbruk Konsekvensanalyser ifm industrinedleggelser Boligbygging/boligbehov Trenger å vite noe om husholdninger, størrelser og boligbyggebehov

23 Hva vil du si er den største utfordringen for din bruk av PANDA?
Å overbevise andre i administrasjonen om verdien av å bruke tid til statistiske analyser Kjennskap til alle mulighetene i PANDA. Hvordan korrigere eksisterende data. Tolke resultatene av kjøringene Hentar ut statistikk der eg finn flest variabler samla sett, derfor blir SSB og andre brukt ofte framfor PANDA. Prioritering av arbeidet. Kjøttstempelsyndromet: Det handler om tillitt til modellkjøringene som er foretatt. De som gjør det må ha høy kompetanse dersom ledelse og politikere i egen organisasjon skal ha tillitt til kjøringene. Det er ofte lettere å stole på den samme kjøringen når den er foretatt av forskere. Å ha god tid til å sette seg ordentlig inn i modellbruk Brukerterskelen er alt for høy mhp prognoser og analyser Den største utfordringen for min bruk av PANDA tror jeg er manglende etterspørsel samt lite tid til å ta det i bruk. Her er det en sammenheng, eller ond sirkel. Liten etterspørsel, lite bruk, dårlig oversikt over muligheter som igjen bidrar til mindre etterspørsel. Modellkjøringer blir for komplisert (sett ifht. tidsressurser man har tilgjengelig) Det meste dreier seg om tid til å konsentrere seg - man blir mye "potet" her i organisasjonen. En annen ting er dette med å få enda klare bestillinger fra kolleger/politikere - hva trenger man vite mer om. Ikke nok tid til å sette seg skikkelig inn i mulighetene som PANDA byr på. Derfor var deltakelse på kurs og brukerseminar i november 2010 svært nyttig for meg. Trygghet/kunnskap/oversikt over at det jeg gjør er riktig

24 Eierundersøkelsen

25 Hvor viktig synes du det er å ha et analyse- og statistikkgrunnlag for politiske vedtak og planer?

26 Hvor stort behov er det for analyser/prognoser innenfor ditt ansvarsfelt på følgende tema?
Svarskala: 1 = Svært lite, 6 = Svært stort

27 Hvor stor del av de analysene/prognosene som faktisk blir gjennomført innenfor ditt ansvarsfelt blir gjort internt med egne ressurser og hvor mye kjøpes inn fra eksterne konsulenter?

28 I hvilken grad vil du si at ønskede analyser/prognoser innenfor ditt ansvarsfelt av ulike grunner ikke blir gjennomført? Svarskala: 1 = I svært liten grad, 6 = I svært stor grad

29 Eksisterende og framtidig kompetanse

30 Oppsummering – Analysebehov I
9 av 10 ledere mener det er viktig med et analyse- og statistikkgrunnlag for politiske vedtak og planer Lederne rapporterer om stort behov for analyser og prognoser innenfor befolkningsutvikling, næringsutvikling og arbeidsmarkeds- og sysselsettingsutvikling, men aller mest innen befolkningsutvikling (5,0) Lederne fordeler seg noenlunde likt når det gjelder hvor mye av analysene som gjøres internt og hvor mye som gjøres eksternt. 17 % sier at fordelingen er 50-50, mens 37 % sier at 75 – 100 % gjøres internt og 35 % sier at 75 – 100 % gjøres eksternt. Ca 50 % sier at nødvendige analyser bare i liten grad blir gjennomført, mens 43 % sier at dette i stor grad blir gjennomført. Det ser derfor ut til å være et potensiale for å gjennomføre flere analyser internt. At enheten har kompetanse til å gjennomføre analyser/prognoser selv, skårer lederne i snitt bare litt over middels på (3,8). Lederne sier i noe større grad at det er aktuelt å bygge opp slik kompetanse internt (4,0). 46 % av lederne gir skåre 5 og 6 på dette spørsmålet.

31 Innenfor hvilke områder tror du det blir størst behov for statistikk i tiden fremover når det gjelder ditt ansvarsfelt?

32 Hvilke analyser/prognoser tror du det vil bli behov for innenfor ditt ansvarsfelt i tiden framover?

33 Oppsummering - Analysebehov II
De områdene lederne mener det vil bli størst behov for statistikk innenfor i tida framover er: Demografi Arbeidsmarked/sysselsetting Folkehelse 75 % av lederne mener at det vil bli behov for å gjøre analyser/prognoser innenfor befolkningsutvikling i tida framover. Storparten av lederne mener også at det vil bli behov for analyser/prognoser innenfor næringsutvikling (56 %) og arbeidsmarked/sysselsetting (66 %) Det skulle tilsi at det er befolkningsutvikling og sysselsetting som er de mest aktuelle temaene både for statistikk og prognoser.

34 Andre analyser/prognoser du tror det vil bli behov for i tiden framover og som det derfor kan være ønskelig å utvikle modeller for i PANDA? Areal- og transportmodeller. Kopling befolkning – boligbehov – areal/typer/kostnader Fylkeskommunene bør bistå kommunene med å legge til rette statistikk og analyse for deres bruk i egen planlegging, ikke bare regionale analyser Person- og godstransport, transportarbeid Utdanning Folkehelse med henvisning til ny lov om fylkeskommunens rolle Kulturdata knyttet til årlige prioriteringer og økt kompetanse om kulturens betydning Sammenlignbare tall på hva staten bruker av kulturkroner i fylkene. Sammenlignbare tall som viser hva fylkeskommuner bruker av kroner innen regioner i de enkelte fylker Tall som viser sammenheng med kulturkronenes hovedmål og hvor nære målet resultatene viser.

35 Ønsker du mer informasjon om PANDA?
52 % av lederne totalt ønsker mer informasjon om PANDA

36 6 utfordringer Forenkling av modellkjøringene? ”Brukerterskelen er alt for høy mhp prognoser og analyser” Hvordan bryte den onde sirkelen? ”Den største utfordringen for min bruk av PANDA tror jeg er manglende etterspørsel samt lite tid til å ta det i bruk. Her er det en sammenheng, eller ond sirkel. Liten etterspørsel, lite bruk, dårlig oversikt over muligheter som igjen bidrar til mindre etterspørsel.” Kjøttstempelsyndromet? ”Det handler om tillit til modellkjøringene som er foretatt. De som gjør det må ha høy kompetanse dersom ledelse og politikere i egen organisasjon skal ha tillit til kjøringene. Det er ofte lettere å stole på den samme kjøringen når den er foretatt av forskere.” ”Trygghet/kunnskap/oversikt over at det jeg gjør er riktig” Vektlegging av PANDA som statistikkverktøy eller prognoseverktøy? ”Det er viktig at Pandagruppen holder på kjernen i Panda som er modellverktøyene. Blir Panda redusert til et statistikkverktøy, forsvinner forretningsgrunnlaget.” Hvordan informere bedre om PANDA? % av lederne i fylkeskommunene ønsker mer informasjon om PANDA Slå sammen PANDA og KOMPAS? ”Etter å ha brukt både Panda og Kompas, ser jeg at modellene har forskjellige styrker og svakheter. Det er behov for å lære av hverandre og på sikt bør det skje en tilnærming mellom modellene. Antallet brukere er for få og kostnadene for store til at det kan forsvares å ha to framskrivingsmodeller i Norge.”