Oppskrift for grønn konkurransekraft  

Hvordan kan norske kommuner og fylkeskommuner måle og fremskrive effekten av politikk på grønn konkurransekraft? Dette var tematikken i IPO-prosjekt “Veikart for grønn konkurransekraft i norske kommuner og regioner” finansiert av Forskningsrådet og ledet av Trondheim kommune. Andre prosjektpartnere var Trøndelag og Vestland fylkeskommune, Bergen, Bjørnafjorden, Stjørdal kommune og med forskningspartner SINTEF.  

Trondheim har mange fortrinn som gir forretningsmuligheter i det grønne skiftet

Dette var en av hovedkonklusjonene i rapporten Kartlegging av grønn konkurransekraft i Trondheimsregionen fra SINTEF, på oppdrag av Trondheim kommune og Trondheimsregionen. Med denne innsikten ønsket vi å jobbe videre med problemstillingen: «Hvordan kan man bygge grønn konkurransekraft i norske regioner, som vil resultere i kinderegget reduserte utslipp/økt verdiskapning/økt sysselsetting?»  

Det ble startskuddet for prosjektet «Veikart for grønn konkurransekraft i norske kommuner og regioner» som skulle kartlegge status samt anbefale hvordan utviklingen kan måles over tid. En ting er sikker – det krever hardt arbeid og tett samspill mellom næringsliv, myndigheter og forskning for å skape løsninger regionalt med et globalt eksportpotensial. 

Tallmaterialet som viser status per 2020 for Grønn konkurransekraft i Trondheimsregionen ble illustrert på følgende måte:

Senere på et annet oppdrag foreslo SINTEF en ny trafikklysmodell for å komme frem til muligheter for bærekraftig verdiskapning innen energi i Trondheim kommune og et nytt forskningsprosjekt så dagens lys:

Hvordan påvirker politiske beslutninger grønn utvikling

Målet med arbeidet var å øke forståelsen av sammenhengen mellom næringsutvikling og klima- og bærekraftsmål. Kjernen var å lage verktøy for å måle og fremskrive tilstanden for grønn konkurransekraft (GKK) i norske kommuner og fylkeskommuner. I praksis betød dette å kunne vurdere hvilke politiske beslutninger som virker inn på GKK, og hvordan. Samspillet i økonomien ble altså estimert når ulike rammebetingelser endrer seg.

Denne metodikken gjør det mulig å prognostisere hvordan ulike virkemidler og trender kan påvirke økonomien og dermed GKK.

Figuren under illustrerer sammenhengen mellom forprosjekt (oppdraget i 2019-2020) og hovedprosjekt (IPO-prosjekt 2021-2024); (IPO: Innovasjonsprosjekt i Offentlig Sektor)

Trondheim kommune og resten av partnerne i IPO-prosjektet ønsket å være i forkant av den nasjonale og internasjonale utviklingen. Momentene nevnt over fører til at norske kommuner har behov for å vite hvordan status er og hvordan de kan påvirke næringslivet for å nå målene om grønn konkurransekraft. Prosjektets hovedidé var å etablere et standardisert sett av indikatorer som måler grønn konkurransekraft i norske kommuner i både fortid, nåtid og framtid.

De senere årene har det blitt lansert flere indikatorsett som kan måle bærekraft (European Commission, 2020; GGGI, 2020; OECD Green Growth Studies, 2014; United Nations General Assembly, 2015). Første delmål i prosjektet var derfor knyttet til å definere hvilke indikatorer som er relevante å bruke for norske kommuner. Når indikatorsettet var definert, var neste oppgave å teste ut operasjonell måling og validering av disse i prosjektets partnerkommuner. For at kommunene skal få informasjon om hvilken effekt virkemidlene deres har på indikatorverdiene, måtte det utvikles et modellverktøy som kunne beregne effektene fram mot 2030. Etter dette ble det utviklet et modellverktøy og sett på hvordan det kan hjelpe kommunene til å ta best mulig beslutninger. Partnerne i dette prosjektet som skulle teste indikatorene var to storbykommuner (Trondheim og Bergen), to mindre nabokommuner (Stjørdal og Bjørnafjorden) og to fylkeskommuner (Trøndelag og Vestland). Resultatene skulle gi en unik mulighet for sammenligning og benchmarking mellom kommuner av ulik størrelse i ulike landsdeler, noe som også ga rom for kunnskaps- og kompetanseoverføring mellom partnerne.

Indikatorsett for grønn konkurransekraft

For det første ville prosjektet inkludere et bredt spekter av grønne parametere i indikatorsettet. Eksisterende indikatorer på grønn utvikling er ikke tilpasset lokale og regionale forhold, og derfor lå innovasjonen i utvikling av et indikatorsett med sterk lokal relevans. Liknende indikatorsett, som OECD sitt mål på regioners avstand fra FN sine bærekraftsmål (OECD, 2020), måler regioner på tvers av land, men tar ikke hensyn til forskjeller i lokale forhold på tvers av land og regioner. Første steg mot å definere et indikatorsett ble gjort for Trondheimsregionen i 2019 (Bysveen et al., 2020), men et slikt tilpasset indikatorsett hadde aldri være testet på norske forhold i praksis.

For det andre ble det i prosjektet utviklet et verktøy for å framskrive utviklingen av indikatorene fram mot 2030. Å kvantifisere en slik utvikling ville representere en innovasjon i seg selv, men i prosjektet ville man også utvide dette til å teste effekter og ringvirkninger av offentlige virkemidler på kommune- og fylkesnivå. Dette ville være en innovasjon også internasjonalt. Verktøyet ville gi kommuner og fylkeskommuner muligheten til å tilby bedre og mer målrettede tjenester.

Figuren under illustrerer hovedelementene i IPO-prosjektet:

Hvilke data er tilgjengelig og anvendelig?

I første del av prosjektet skulle det utvikles et dynamisk indikatorsett for å måle og vurdere grønn konkurransekraft i norske kommuner og fylkeskommuner. Dette var basert på en revurdering og utvidelse av indikatorsettet presentert i rapporten «Kartlegging av grønn konkurransekraft i Trondheimsregionen»​ (Bysveen, Wiebe, Støa, & Johansen, 2020)​. Indikatorsettet skulle være anvendbart for alle norske kommuner, regioner og fylker og være basert på standardiserte datakilder som SSB og Miljødirektoratet. Ved å oppdatere settet årlig, kunne både utviklingen av grønn konkurransekraft over tid overvåkes og utviklingen mellom kommuner og fylkeskommuner sammenlignes.

Indikatorene foreslått i Bysveen et al. (2020) ble kvalitetssikret med tanke på målbarhet, relevans for evaluering av grønne og næringsrettete aspekter, anvendbarhet og tilgjengelig datagrunnlag. Flere indikatorer fra ulike systemer ble vurdert, enten som erstatning for indikatorer med manglende datagrunnlag eller som utvidelse. Dette arbeidet ble gjennomført i tett dialog med alle samarbeidspartnerne i prosjektet.  Det endelige valget ble styrt av grad av relevans, datatilgjengelighet og -kvalitet.  Det ble lagt opp slik at det dekker bredt, tatt i betraktning dagens kunnskap og tilgang til data, men kan enkelt justeres ved behov og ny kunnskap.

Hovedfunn i første del av prosjektet var

• Indikatorene bidrar til å vurdere status og måloppnåelse, kan analysere endringer og trender samt at de kan sammenligne mellom regioner.
• Arbeidet danner også utgangspunkt for metodikk til å evaluere fremtidig utvikling og vurdere effekter av ulike virkemidler på flere aspekter av grønn konkurransekraft.

I tabellen under listes indikatorene som ble valgt opp:

Datagrunnlaget mangler for flere av indikatorene som har blitt vurdert. Dette gjelder spesielt på kommunenivå. Enkelte indikatorer er uegnet for sammenligning mellom regioner og kommuner fordi datagrunnlaget er kommunespesifikke og hentet inn av ulike aktører på oppdrag for enkelt-kommuner. I slike tilfeller kan derimot indikatorene brukes til intern overvåkning av utviklingen over tid, dersom kommuner utfører beregninger på egenhånd. Når det gjelder datakvalitet, er det for noen indikatorer nødvendig å gjøre antagelser eller tilnærminger i datakildene.

Noen definisjoner relatert til begrepet «grønt» har også vært utfordrende å presisere, slik som «grønne sektorer». Eksempelvis kan ikke alle aktivitetene innenfor en gitt NACE-kode klassifiseres som «grønne».

For videre arbeid foreslås

• Utvikling av regionspesifikke indikatorer og tilpasning av settet ved behov
• Utvikling av nye indikatorer og metoder
• Bedre datatilgang som samsvarer med EUs taksonomi og andre relevante klassifiseringssystemer. 

Hvilken effekt har politiske virkemidler på økonomien?

I denne delen av prosjektet skulle det utvikles en metodikk og modellapparat for å beskrive en mulig utvikling av indikatorene mot 2030. Det ble brukt flere ulike metoder:

En input-output-modell som analyserer hvordan ulike sektorer i en økonomi påvirker hverandre ved å koble sammen strømmer av varer og tjenester. Denne modellen viser hvordan endringer i én sektor påvirker produksjon, forbruk og verdiskaping i andre sektorer. Modellen brukes ofte til å vurdere effekten av politiske tiltak på økonomi, utslipp og sysselsetting (se illustrasjon under):

En økonometrisk/statistisk kryssløpsmodell, som kan simulere effekten på indikatorverdiene av endringer i virkemidler fremover i tid. Denne modellen kunne inkludere følgende elementer: 1) Kobling av næringsutvikling mot indikatorene ved hjelp av tverrsektoriell økonometri, 2) Lokale konsumeffekter, 3) Lokal tilpasning av forskjeller i befolkningsstruktur, geografi og nærings- og industristruktur..

En makro-økonomisk “hva-hvis” scenario modell ble utviklet for fremskriving av regionale grønn konkurransekraft indikatorer. SINTEFs SUMSNorway modell måtte utvikles fra nasjonal til fylkeskommune-nivå og utvides med flere indikatorer, slik at de fleste indikatorer fra første del av prosjektet kunne estimeres ( Aponte, F. R., Andersen, T., Nørstebø, V. S., Uggen, K. T., Bjelle, E. L., & Wiebe, K. S. (2021). Offshore Wind: Employment and value creation of EPCI exports in Norway. Journal of Physics: Conference Series, 2018(1), 012004.)

Modellen ble regionalisert ved å bruke en forenklet metode basert på nasjonale data, uten detaljer om handel mellom regioner. For å analysere handel mellom regioner ble det utviklet en egen gravity modell for scenarioanalyser. Til slutt ble modellen utvidet med data om sysselsetting, utslipp, strømbruk og beregnede indikatorer for grønn konkurransekraft.

De viktigste funnene i denne delen av prosjektet var

• Regionaliseringen av modellen er viktig for å fange regionale forskjeller i effekter av grønn politikk
• Det er ikke mulig å bruke modellen for å estimere alle GKK indikatorene, f.eks. næringenes forbruk av kommunalt vann, kompetanse i befolkningen, antall grønne prosjekter, utarbeidete klimaplaner

Test på ulike scenarier: Hvordan bruke offentlige anskaffelser?

I samarbeid med prosjektpartnerne skulle det i siste del av prosjektet beskrives flere virkemidler som kan påvirke grønn konkurransekraft i en kommune/fylkeskommune. Dette skulle gjøres ved å modellere virkemidlene i form av scenarier. Deretter skulle metodikken testes for framskrivinger utviklet i modellutviklingen for å vise mulig utvikling av indikatorsettet frem til 2030/2035. Sammenligning mot en referanse viser effekten av virkemidlene på regionens grønne konkurransekraft. Dette er illustrert under:

Flere scenarier som dekker ulike aktuelle problemstillinger hos prosjektpartnerne, og som kan vise ulik bruk av indikatorene og metodikken, ble formulert og modellert. Metodikken/modellen fra tidligere i prosjektet ble brukt, tilpasset og utvidet i tråd med behov som kom fram under modellering av scenariene og evaluering av resultatene.

Viktige resultater i denne delen av prosjektet var at metodikken for analysene er gjennomførbar og kan gi interessante resultater som gir nyttig innsikt. Spesielt er dette riktig med tanke på regionalisering, ettersom ulik næringssammensetting i regionene kan gi ulike virkninger i ulike regioner.

En direkte sammenstilling med indikatorverdier som er målt basert på statistikk er ikke anbefalt da data-/beregningsgrunnlaget er veldig ulikt.

Ikke alle indikatorer fra GKKiK-settet er egnet for framskriving med makroøkonomiske metoder (f.eks. næringenes forbruk av kommunalt vann, kompetanse i befolkningen, antall grønne prosjekter, utarbeidete klimaplaner). Noen indikatorer passer heller ikke for alle scenarier, f.eks. næringens kraftforbruk kan gi misvisende resultater. Derimot bør indikatorsettet suppleres med tilleggsindikatorer (f.eks. flere næringssektorer, totaler (utslipp, verdiskaping, sysselsetting), kraftforbruk og kompetansebehov).

Utvalget av indikatorene bør vurderes nøye og tilpasses for hver analyse; ikke bare mtp hva som er nyttig og interessant, men også med tanke på teknisk gjennomførbarhet og signifikans.

Virkemidler kan også ha indirekte effekter utenfor egen region, og det er viktig å undersøke for disse. Regionaliserte framskrivinger i analysene gir mest mening på fylkesnivå; på kommunenivå er data for usikre, og det er mange effekter utenfor egen kommune. Detaljrikdom og kvalitet av eksisterende statistikk påvirker også kvaliteten av framskrivingene og dermed mulighetene for gode scenarioanalyser.

Nyttiggjøring av resultatene og videre arbeid

I videre arbeid vil det være nyttig å vurdere hvordan arbeidet kan nyttiggjøres effektivt for kommuner og fylkeskommuner og gi gode innsikter og bredere grunnlag for beslutninger.

Dette omfatter:

• Formulering av scenarier og framstilling av resultater
• Gjøre metodikken mer robust
• Teste på flere scenarier som dekker ulike aspekter, inklusive på kommunenivå
• Bedre visualisering av modellresultatene på fylkeskommunenivå
• Bedre representasjon av handel mellom regioner
• Forbedret dokumentasjon av modelleringsarbeidet
• Vurdere hvordan få til gode evalueringer med usikre data