Magma topp logo Til forsiden Econa

Inge Thorsen er professor ved Avdeling for tekniske, økonomiske og maritime fag ved høgskolen Stord/Haugesund. Han er samfunnsøkonom (cand.oecon) fra Universitetet i Oslo, og dr.philos fra Institutt for økonomi ved Universitetet i Bergen. Thorsen forsker på modellering av pendling, flyttestrømmer, spatiale likevekter og regionale vektsprosesser, lokaliseringsteori, regionale arbeidsmarkeder, boligmarkedet, og evaluering av investeringer i transport infrastruktur.

Lokaliseringsvirkninger av investeringer i transportnettet

magma1206_fagdel-21_img_040magma1206_fagdel-21_img_040magma1206_fagdel-21_img_040

 

 

 

 

Sammendrag 

Transportnettet påvirker regional økonomisk vekst blant annet gjennom bedriftenes lokaliseringsbeslutninger og husholdningenes bostedsvalg. I denne artikkelen vurderes lokaliseringsvirkninger av transportinvesteringer ved hjelp av en kombinert transport-/lokaliseringsmodell. Modellen bygger blant annet på samspillet mellom bostedsvalg og lokal næringsaktivitet, og den fanger opp hvordan flyttestrømmer, pendling og handel avhenger av avstandsforhold, kjennetegn ved tettstedsstrukturen, og situasjonen i arbeidsmarkedet.

Først anvendes modellen på et enkelt nettverk til å drøfte hvordan variasjoner i avstand påvirker likevektløsningen for bosetting og sysselsetting. Numeriske simuleringer brukes til å identifisere situasjoner der det er fare for avfolkning fra et distrikt, og til å drøfte hvordan slike prosesser kan reverseres gjennom transport- og/eller næringspolitiske tiltak.

Som et mer virkelighetsnært tilfelle brukes modellen videre til å drøfte sannsynlige lokaliseringsvirkninger som følge av en tunnel (Rogfast) mellom Nord- og Sør-Rogaland, under Boknafjorden. Modellen predikerer at Rogfast bidrar til en kraftig vekstimpuls særlig for de områdene som ligger tettest opp til den nye forbindelsen, mens det særlig er nordre deler av Nord-Rogaland som relativt sett taper som en konsekvens av Rogfast. Nord-Rogaland er som helhet tjent med investeringer som knytter sentrale områder tettere til Rogfast. Artikkelen gir også en drøfting av hvordan konklusjonene modifiseres av forhold som så langt er utelatt fra modellen.

I samfunnsøkonomiske evalueringer av transportinvesteringer forutsette ofte at den geografiske fordelingen av bosetting og sysselsetting er gitt. Simuleringene viser at det er en betydelig feilkilde å ignorere lokaliseringsvirkninger i slike evalueringer.

 

Innledning

I kostnad–nytte-analyser av transportinvesteringer predikeres ofte trafikkøkning og betalingsvillighet på grunnlag av en forutsetning om gitt lokaliseringsmønster for sysselsetting og bosetting. Dette er i mange tilfeller urimelig. For arbeidstakere kan en ny veg åpne for muligheten til nye kombinasjoner av bosted og arbeidssted, og for bedrifter kan det åpne for lokaliseringer som gir gunstige kombinasjoner av kostnader og markedsnærhet. Endringer i lokaliseringsbeslutninger kan sette i gang prosesser som må forventes å ha betydning for trafikkstrømmer. Når dette ignoreres, vil ikke tradisjonell kostnad–nytte-analyse fange opp betalingsvilligheten for nye lokaliseringsmuligheter.

Ofte er investeringene i tillegg motivert av målsetninger knyttet til lokaliseringsmønsteret. Det kan være å forhindre uønsket avfolkning fra et område og ønsket om en balansert regional fordeling av bosetting og sysselsetting. Transportinvesteringer er et viktig virkemiddel i regionalpolitikken.

Likevel finner en sjelden grundige studier av lokaliseringsvirkninger av endringer i transportnettet. Dette skyldes blant annet mangel på tilfredsstillende operativt modellverktøy. Det finnes gode kombinerte lokaliserings- og transportmodeller i litteraturen. De er imidlertid ikke godt tilpasset typiske norske regioner og har begrenset verdi for intraregionale studier av situasjoner der broer eller tunneler gir markerte endringer i transportvilkårene.

I denne artikkelen skal jeg presentere resultater fra numeriske beregninger basert på en kombinert transport-/lokaliseringsmodell som er utviklet for slike formål. Modellen har klare begrensninger, men den gir etter min mening nyttig innsikt om sentrale mekanismer som følger av et endret transportnett.

Før presentasjonen og anvendelsen av modellapparatet gis det en kort generell gjennomgang av vekstvirkninger som følge av investeringer i transportinfrastruktur. De numeriske simuleringene forklarer først sentrale mekanismer gjennom et veldig enkelt nettverk. Etter dette gjøres det simuleringer på et mer komplekst og virkelighetsnært nettverk, som er inspirert av geografien på hver side av Boknafjorden i Rogaland.

Vekstvirkninger av investeringer i transportinfrastruktur

Den lettest observerbare og mest umiddelbare virkningen av investeringer i transportinfrastruktur er knyttet til økt lokal etterspørsel etter varer og tjenester i anleggsfasen. Dette genererer kryssløpsvirkninger basert på leveranser mellom de lokale bedriftene og virkninger gjennom en regional keynesiansk konsum-/inntektsmultiplikator.

Noen ganger er investeringer i transportinfrastruktur hovedsakelig motivert av trafikale hensyn heller enn lokale vekstvirkninger. Andre ganger kan motivasjonen være ønsket om en generell vekstimpuls og/eller et ønske om å påvirke den geografiske fordelingen av arbeidsplasser og bosetting. Langsiktige vekstvirkninger kan forklares ut fra en tilnærming med en regional produktfunksjon (Crafts 2009):

X=A(I)F(K, L, I)

Her er K og L mengdene av kapital og arbeidskraft i regionen, mens I representerer et mål for beholdningen av transportinfrastruktur. A(I) måler total faktorproduktivitet og reflekterer blant annet effisiens i allokeringen av produksjonsfaktorer. Som en generalisering kan en også ta inn muligheten for at regional tilgang på arbeidskraft og kapital er avhengig av transportnettet:

X=A(I)F(K(I), L(I), I)

Med en slik tilnærming påvirker transportnettet regional produksjon og økonomisk vekst:

  • – som egen produksjonsfaktor, et fellesgode i produktfunksjonen
  • – gjennom virkningen på total faktorproduktivitet
  • – gjennom beholdningene av produksjonsfaktorene kapital og arbeidskraft

Vurdert som egen produksjonsfaktor utgjør transportkostnader en relativt beskjeden del av samlede kostnader (Bruinsma og Rietveld 1998). Selv beskjedne endringer i transportkostnadene kan imidlertid gi betydelige utslag i lønnsomhetsvurderinger når fortjenestemarginene i næringslivet er lave. Det er også velkjent i litteraturen at en kan forvente avtagende avkastning på transportinvesteringer (Crafts 2009). Vekstvirkningen kan være stor i en geografi der transportnettet er dårlig utbygd i utgangspunktet, for eksempel som følge av topografiske hindringer.

Med reduserte transportkostnader kan produksjonen i større grad konsentreres der kostnadene er lave. Større markedsområde kan også disiplinere bedriftene gjennom økt konkurranse, og det kan bli en mindre grad av monopolisering. Med et utvidet markedsområde blir det videre større sjanse for at en bedrift finner godt kvalifiserte arbeidstakere, og for at arbeidstakere kan realisere sine ambisjoner og ferdigheter i arbeidsmarkedet. Arbeidskraften kan i større grad allokeres til aktiviteter med høy verdiskapning og høy lønn, og bostedspreferanser og boligpriser får mindre betydning som hinder for et effektivt fungerende arbeidsmarked. Det er også en samfunnsøkonomisk gevinst at et utvidet arbeidsmarkedsområde gjør lokalsamfunn mindre sårbare for negative eksogene sjokk, som en konkurs.

Transportinvesteringer kan påvirke den lokale beholdningen av kapital og arbeidskraft, gjennom flyttestrømmer og relokalisering av bedrifter. Det kan være effektivitetsgevinster knyttet til relokalisering fra områder med stort press i bolig- og arbeidsmarkedet, til områder med mindre køproblemer og lavere levekostnader. I en samfunnsøkonomisk vurdering må en imidlertid huske at relokalisering representerer fordelingsvirkninger. Ofte er konkurransen mellom ulike geografiske områder om bedriftsetableringer og bosetting å oppfatte som et nullsumspill.

Noen ganger er nye vegforbindelser motivert av ønsket om mer desentralisert bosetting. Thorsen og Ubøe (2002) gir en nytteteoretisk analyse av husholdningenes bostedsvalg i en situasjon der en fergeforbindelse erstattes av bro/tunnel til et område med mer attraktive jobbmuligheter. Med ny veg kan flere husholdninger med bostedspreferanser for distriktet velge å bo her, med daglig pendling til jobben i regionsenteret. Det kan imidlertid også være at flere enn tidligere velger bosetting sentralt når det blir økte muligheter for kontakt med tidligere hjemsted, for eksempel realisert gjennom fritidsbolig. Slike effekter kan dominere og gjøre at nye vegforbindelser gir en mer sentralisert bosetting. En slik realisering av økte valgmuligheter reflekterer individuelle nyttegevinster, men gjensidige avhengigheter i flyttebeslutninger kan representere et distriktspolitisk problem.

En ny veg kan også påvirke bedriftenes lokaliseringsbeslutninger. Økt tilgjengelighet til eksportmarkeder kan gjøre området mer attraktivt som lokalisering for basisbedrifter, men lokalaktiviteter kan utsettes for økt konkurranse. Det har ikke vært uvanlig med en uttalt lokal frykt for økt handelslekkasje når øysamfunn får vegforbindelse til større tettsteder på fastlandet. Dette berører et metodisk problem med å legge vekt på lokale vurderinger av behovet for bedre vegnett. Lokale eksportbedrifter ville neppe vært her om de var veldig sensitive for kostnader knyttet til vegtransport, og lokalbedrifter kan leve bedre som naturlige monopoler i en situasjon med barrierer i transportnettet. I motsatt retning kan uttalt lokal investeringsiver være lite troverdig dersom den ikke er knyttet til finansieringsforpliktelser.

Den såkalte nye økonomiske geografien gir interessante innspill om den regionale betydningen av transportnettet. Med høye transportkostnader for ferdigvaren vil produksjonen typisk være geografisk spredt. Med reduserte transportkostnader kan behovet for å realisere stordriftsfordeler dominere over behovet for markedsnærhet, slik at produksjonen i større grad konsentreres. Geografisk lønnsvariasjon virker gjerne motsatt, som en sentrifugalkraft, og trekker mot mer desentralisert lokalisering.

Slik analyse finner en hos Krugman (1991). Venables (1996) la også vekt på at reduserte transportkostnader gir grunnlag for klyngegevinster gjennom etterspørsels- og kostnadskoblinger mellom samlokaliserte bedrifter. Som en ytterligere utvidelse introduserte Alonso-Villar og Chamorro-Rivas (2001) kunnskapskoblinger i klynger av leverandørbedrifter som argumenter for en likevektløsning der leverandørbedriftene er konsentrert sentralt i geografien, mens ferdigvareindustrien er mer geografiske spredt. Det kan også være at den mest kunnskapsintensive delen av en bedrift er lokalisert i en klynge nær et større bysentrum, mens selve produksjonsenheten lokaliseres mer perifert.

Det er gjort mange empiriske studier om betydningen av transportnettet for regional vekst. Et tidlig bidrag finner en hos Aschauer (1989). Basert på estimering av en produktfunksjon rapporterte Aschauer elastisiteter rundt 0,4 for sammenhengen mellom transportinvesteringer og produksjon. Dette svarer til svært høy avkastning på slike investeringer, og Aschauer brukte blant annet resultatet til å forklare at mangelfulle transportinvesteringer var en viktig årsak til redusert vekst i amerikansk økonomi. Det er imidlertid enighet i litteraturen om at resultatene til Aschauer var fundert på alvorlige metodiske feil (Crafts 2009). De reflekterer blant annet problemet med invers kausalitet. Investeringer i transportinfrastruktur kan stimulere til økonomisk vekst, men økonomisk vekst kan kreve utbedringer i transportnettet, og rike regioner har mer ressurser å investere i offentlig infrastruktur. Korrigert for slike økonometriske problemer peker mange resultater i retning av en elastisitet rundt 0,2, og enda lavere i rike land, med et godt utbygd transportnett. Det kan argumenteres for at kausalitetsproblemer dokumenterer behovet for en generell likevektstilnærming.

Bruinsma og Rietveld (1998) argumenterte for at en region må ha et klart utviklingspotensial for at forbedringer i transportnettet skal sette i gang en regional vekstprosess. Dette avhenger blant annet av tettstedstrukturen og tilgjengeligheten i arbeidsmarkedet. Sotrabroen, som var ferdig i 1972, er et eksempel på at avstandsforhold lå til rette for lokal vekst, mens Hardangerbroen mer vil tjene som en transportkorridor enn som stimulans til lokal vekst.

Det er mange eksempler på at prioriteringen av norske vegprosjekter ikke alene er styrt av hensyn til regional vekst. Fordelings- og distriktspolitiske hensyn har veid tungt i beslutningsprosessen. Odeck (1996) fant at rekkefølgen i prosjektene ikke avspeilte en rangering etter lønnsomhet.

En kombinert lokaliserings- og transportmodell

Det finnes generelle likevektsmodeller i litteraturen som kombinerer lokaliseringsvalg og transportstrømmer. De såkalte storskalamodellene er utviklet for storbyområder. De er formulert med et relativt mikroskopisk utgangspunkt. Her er et høyt detaljeringsnivå for eksempel på rutevalg, køproblemer og bygningsmasse. Den mest kjente varianten av en slik modell er UrbanSim (Waddell 2002). De såkalte CGE-modellene (Computable General Equilibrium) er utviklet innenfor den nye økonomiske geografien. De ignorerer pendlestrømmer og antar et relativt makroskopisk perspektiv på geografien. Det er forhold mellom store regioner som forklares og predikeres, snarere enn fordelingen av kapital og arbeidskraft internt i en mer avgrenset region.

Den modellen som anvendes i denne artikkelen, er utviklet for en typisk norsk region. De fleste mekanismene i modellen er basert på arbeider publisert i regionalvitenskapelige journaler. Figur 1 gir en skjematisk, ikke-teknisk oversikt over de ulike modulene i modellapparatet. For en mer formalisert modellpresentasjon, se McArthur mfl. (2012a). De mekanismene som er markert med røde tall i figur 1, er ikke implementert i den versjonen av modellen som anvendes i fortsettelsen. Under følger en kort forklaring på de ulike modellkomponentene:

Figur 1 Skjematisk framstilling av den generelle spatiale likevektsmodellen.

figur

1, 2: Som de fleste generelle spatiale likevektstilnærminger skiller modellen mellom basis- og lokalsektorer. Markedet for basissektorer ligger hovedsakelig utenfor regionen, mens lokalsektorer betjener lokal etterspørsel.

3, 4: Aktivitetsnivået i basissektorene avhenger av lokal innovasjonsevne og konkurranseposisjon, som også reflekterer tilgjengeligheten til markeder utenfor regionen. I økonomisk baseteori forutsettes normalt nivået på lokalaktiviteter proporsjonalt med samlet befolkning eller sysselsetting i regionen. Gjestland mfl. (2006) finner empirisk og teoretisk støtte for at lokalaktiviteter snarere er tett konsentrert til regionsenteret, avtar markert i områdene rundt senteret, og øker gradvis mot det regionale gjennomsnittet når avstanden øker og husholdningene gjør mer av sin handel lokalt.

5, 6: Beslutningen om å flytte eller bli boende avhenger blant annet av tilgjengeligheten i arbeidsmarkedet. For en sone med liten arbeidsmarkedstilgjengelighet responderer arbeidstakerne typisk på høy lokal arbeidsledighet med utflytting, mens pendling er en hyppigere anvendt opsjon for arbeidstakere med kortere generalisert avstand i arbeidsmarkedet (McArthur mfl. 2012c). Valg av nytt bosted for dem som flytter, bestemmes gjennom en søkerutine der arbeidstakerne vurderer ulike alternativer suksessivt i et nettverk av alternativer. Dette gir en absorpsjonseffekt, samtidig som flyttestrømmene forutsettes avstandsavhengige (Nævdal mfl. 1996).

7, 8: Lokale goder og et diversifisert arbeidsmarked bidrar til å forklare flyttestrømmer (Marston 1985, Partridge og Rickman 1997). Det er videre en gjensidig avhengighet mellom flyttestrømmer og boligpriser. Boligprisene er blant annet bestemt av tilgjengeligheten i arbeidsmarkedet og avstanden til regionsenteret (Osland og Thorsen 2008).

9: Flyttemodulen definerer den regionale likevekten, gitt ved likevektbetingelsen for en Markov-kjede av symmetriske overgangssannsynligheter (Nævdal mfl. 2006). Modellen tar videre hensyn til muligheten for at individuelle flyttebeslutninger kan være gjensidig avhengige. Befolkningsstørrelse påvirker forekomsten av ulike samfunnsfunksjoner (skole, nærbutikk og lignende), som igjen kan påvirke flyttetilbøyelighetene.

10, 11: Pendlestrømmene bestemmes gjennom en dobbeltbeskranket gravitasjonsmodell, svarende til en hypotese om at pendlestrømmer mellom to byer typisk er positivt avhengig av størrelsen på byene, og negativt avhengig av avstanden mellom dem (Thorsen og Gitlesen 1998). Pendlemodulen nytter informasjon fra de delene av modellen som forklarer fordelingen av sysselsetting og befolkning, samtidig som pendlemuligheter påvirker flyttebeslutningene.

12: Interaksjonen mellom lokalsektorer og bosetting representerer den økonomiske basemultiplikatoren. Økt basisaktivitet eller forbedret vegnett kan gi økt bosetting. Dette skaper grunnlag for høyere lokalsysselsetting, som trekker ytterligere tilflytting, osv.

Et enkelt numerisk eksempel

I denne seksjonen presenteres resultater av numeriske simuleringer for virkninger av endringer i transportnettet. Med utgangspunkt i det enkle femnodenettverket i figur 2 fokuseres det særlig på hvordan avstandsforhold påvirker distriktsbosettingen.

Figur 2 Et enkelt nettverk.

figur

I figur 2 er sone B regionsenteret. Sone D er en forstad, sonene C og E ligger innenfor det mange vil oppfatte som rimelig pendleavstand, mens sone A er markert som perifer. Tallene i figuren markerer for avstanden mellom sonene, tolket fysisk (kilometer) eller som reisetider (minutter). Det forutsettes 5000 basisarbeidsplasser i regionsenteret og 1000 i hver av de andre sonene. For atferdsparametre knyttet til flytting, pendling og shopping er det delvis brukt standardverdier fra den empiriske litteraturen, delvis verdier som reflekterer en intuitivt rimelig spatial interaksjon. I denne artikkelen fokuseres det mer på kvalitative vurderinger av ulike sjokk enn på kvantitative resultater og sensitivitetsanalyse.

Figur 3 viser hvordan likevektløsningen for sysselsetting og bosetting i sone A endres når avstanden mellom sonene A og B (

figur

) varieres systematisk.

Figur 3

figur

Med lave verdier på

figur

opptrer sone A som en forstad. Sonen er attraktiv som utgangspunkt for pendling, mens innbyggerne i stor grad gjør sine innkjøp i regionsenteret. Med økt

figur

gjøres mer handel lokalt, men den blir mindre attraktiv som bosted for pendlere. For avstander mellom 30 og 50 balanserer omtrentlig disse to effektene hverandre ut, mens det er pendleeffekten som dominerer for avstander over 50. Ifølge Figur 3 vil det bare ha marginale lokaliseringsvirkninger om transportinvesteringer gjøres i avstander rundt 50 fra regionsenteret. Det kan lett lages rimelige scenarier med parameterverdier der bosettingen i sone A reduseres dersom

figur

forkortes fra 50 til for eksempel 30 minutter. Det er større potensial for økt bosetting dersom transportinvesteringer gjøres nærmere regionsenteret.

I figur 4 er eksperimentet gjentatt med betydelig færre basisarbeidsplasser i sone A. Her er et krysningspunkt (bifurkasjonspunkt) for

figur

, der likevektløsningen dramatisk endrer karakter. For

figur

vil basemekanismen og gjensidig avhengige flyttebeslutninger drive likevektløsningen for sone A mot veldig liten lokalaktivitet og bosetting, der basebedriftene i hovedsak henter arbeidskraft gjennom pendling fra andre soner.

Figur 4

figur

Spørsmål om lokaliseringen av bifurkasjonspunkt er viktig når en skal vurdere hvordan transportvilkårene påvirker muligheten for stabile og livskraftige tettsteder i distriktene. Lokaliseringen av bifurkasjonspunkt avhenger for eksempel av avstandsfølsomheten i pendle- og flyttebeslutninger og av den geografiske fordelingen av basisarbeidsplasser. Denne fordelingen kan påvirkes av politiske beslutninger, og modellen kan brukes til numeriske simuleringer med systematiske variasjoner i transportnettet og fordelingen av basisarbeidsplasser. Dette gir innspill til en vurdering av hvordan nærings-, regional- og samferdselspolitikken bør samordnes i utformingen av en politikk for en balansert og vekstkraftig økonomisk utvikling.

Modellen er formulert dynamisk, den gir blant annet rom for å studere tidsaspektet rundt en bifurkasjon. I figur 5 er tiden markert på den horisontale aksen. Som et hypotetisk eksperiment øker

figur

i år 10, som et resultat av nye fartsgrenser, kødannelser eller lignende. Figuren illustrerer overgangen til en ny likevektstilstand, med nesten total avfolkning i løpet av 15 år.

Figur 5

figur

I figur 5 introduseres det et positivt sjokk i år 50, med redusert reisetid. Sjokket tar imidlertid ikke sone A tilbake til en likevekt med markert høyere befolkning. Dette svarer til et tilfelle med hysterese; et midlertidig sjokk gir en permanent endring i likevektløsningen. Slike fenomen fanges typisk opp i komplekse ikke-lineære systemer, det kunne ikke skje innenfor en rent lineær modellkonstruksjon. Sjansene for at positive sjokk forklarer en ny tettstedsdannelse som følge av forbedret transportnett, ville vært større dersom en justerte for virkninger gjennom bolig-/tomtepriser og lønninger.

Eksemplet foran viste at det kan være vanskelig å reversere en prosess der et perifert beliggende tettsted har blitt nærmest totalt avfolket. Hva om det gjøres forbedringer i vegnettet før prosessen med avfolkning er avsluttet? Uten å gå i detalj for det konkrete eksemplet kan det vises at slike tiltak må komme relativt raskt etter det negative sjokket. Dersom forbedringen kommer for sent, vil prosessen med avfolkning utsettes, men ikke reverseres. Beslutningsfasen, planleggingen og byggingen av ny transportinfrastruktur kan være tidkrevende. Det er viktig å huske at prosesser med økonomisk utvikling kan gå utover «the point of no return» dersom tiltak settes inn for sent. Prosessen kan også reverseres ved rask etablering av nye basisbedrifter, enten som følge av et fleksibelt arbeidsmarked med raske lønnsjusteringer, eller mer direkte offentlig intervensjon.

Et mer virkelighetsnært nettverk

Nettverket i figur 6 har avstandsforhold og tettstedsstruktur som minner om geografien på hver side av Boknafjorden i Rogaland. Det er imidlertid ikke gjort forsøk på å kalibrere parametre for å reprodusere den observerte fordelingen av sysselsetting og bosetting. Det er heller ikke sikkert at dette ville vært kurant. Kanskje representerer ikke dagens situasjon en likevektstilstand for gitte avstander og gitt fordelingen av basisarbeidsplasser. Regionen kan være inne i en prosess med omfordeling av bosetting og sysselsetting mellom soner, blant annet som følge av tidligere endringer i transportnettet. Relokaliseringsvirkninger er trege.

Tallene knyttet til de ulike linkene i figur 6 representerer omtrentlige reisetider mellom sonene. Sonene 1–4 i figuren kan tenkes på som henholdsvis kommunene Time, Sandnes, Stavanger og Randaberg. Sone 3 (Stavanger) er definert som regionsenter, slik at modellen tilordner denne sonen høy aktivitet innenfor lokalsektorene. Sonene 5–8 er henholdsvis Bokn, Tysvær, Haugesund og Karmøy i Nord-Rogaland. Forbindelsen mellom sonene 4 og 5 går delvis med ferge over Boknafjorden. Den planlagte tunnelen (25 km) under Boknafjorden (Rogfast) reduserer forventet reisetid kraftig. I forkant av Rogfast ferdigstilles den såkalte T-forbindelsen, som gir kortere reisetid fra Karmøy, og tildels Haugesund, til Bokn.

Fordelingen av basisarbeidsplasser er basert på informasjon fra statistikkbanken til Statistisk sentralbyrå. Det er ikke gjort forsøk på å beregne dette detaljert, for eksempel ved hjelp av lokaliseringskvotienter på et disaggregert sektornivå. Som en forenkling er industri, fiskeoppdrett, oljeutvinning og kraft-/vannforsyning som helhet forutsatt å være basisaktivitet, mens de øvrige sektorene er forutsatt som lokalnæringer.

Figur 6 Sterkt forenklet skisse av geografien på hver side av Boknafjorden.

figur

Første rad i tabell 1 angir folketallet i kommunene per 1.1.2011. Andre rad angir likevektløsningen for situasjonen i figur 6. Det er noen betydelige uoverensstemmelser mellom observasjoner og likevektløsning; modellen overpredikerer for eksempel befolkningen i Randaberg og Tysvær, mens den underpredikerer befolkning særlig for Karmøy og Stavanger. Slike uoverensstemmelser kan skyldes urimelige verdier på parametre og basissysselsetting, og/eller at vi ikke observerer en likevektstilstand. Det kan også være et resultat av at geografien er beskrevet relativt aggregert og ufullstendig, den fanger for eksempel ikke opp at Karmøy har en fastlandsside som kan oppfattes som en del av bydannelsen i Haugesund. Det lå utenfor tidsrammen for denne artikkelen å estimere de sentrale sammenhengene for en mer disaggregert og fullstendig beskrivelse av geografien.

Tabell 1 Sonevis bosetting i ulike situasjoner.
Sone12345678
Initial befolkning 16450 66245 126021 10061 837 10191 34619 40063
Initial likevekt 17532 58118 93502 39884 5025 29929 43356 17143
Likevekt, m/ Rogfast 20447 65324 94179 52822 10977 16474 27702 16561
Likevekt, m/ Rogfast og T-forbindelse 19649 62016 87282 49217 26291 16002 26261 17768

 

 

Tabell 2 Antall pendlere over Boknafjorden.
 Fra Nord- til Sør-RogalandFra Sør- til Nord-RogalandSamlet
Situasjon 1 2133 1 2134
Situasjon 2 5281 2081 7362
Situasjon 3 1092 3230 4322

På tross av forenklingene kan resultatene gi nyttig informasjon om virkningene av planlagte endringer i transportnettet. En sammenligning mellom tallene i radene 2 og 3 indikerer at Rogfast-forbindelsen samlet sett gir en markert forflytning av folk fra Nord- til Sør-Rogaland. Internt i Nord-Rogaland er det Tysvær og Haugesund som rammes, mens modellen predikerer en kraftig økning av folketallet i søndre del av denne regionen, representert ved Bokn. I Sør-Rogaland er det særlig Randaberg som får en vekstimpuls, gjennom bedre tilgjengelighet i arbeidsmarkedet.

Ifølge resultatene i tabell 1 bidrar T-forbindelsen til å dempe netto fraflytting fra Nord- til Sør-Rogaland. Dette skyldes først og fremst at Bokn oppnår en posisjon som et dominerende tettsted, med gunstig beliggenhet i forhold til arbeidsmarkedet både i Sør- og Nord-Rogaland.

Særlig Rogfast, men også til dels T-forbindelsen, bidrar til å svekke Tysvær sin relative tilgjengelighet i arbeidsmarkedet. Kommuner representerer imidlertid en aggregert oppdeling av geografien i soner. Tysvær er for eksempel lokalisert ved kommunesenteret Aksdal, nord i kommunen. Søndre deler av Tysvær er i tilsvarende posisjon som Bokn. Prediksjonen for Bokn skal ikke tolkes helt bokstavelig og lokalt til det eksisterende kommunesenteret. Den predikerte tettstedsdannelsen i søndre del av regionen kan like gjerne komme innenfor de nåværende grensene til Tysvær kommune. Aksdal har hatt sterk vekst i senere år, delvis som følge av en mer sentral posisjon etter omleggingen av Kyststamvegen mellom Stavanger og Bergen. Dette kommunesenteret vil ikke ha en like gunstig posisjon i transportnettet etter realiseringen av Rogfast og T-forbindelsen.

Simuleringseksperimenter viser videre at Nord-Rogaland samlet sett ville kommet markert bedre ut dersom Rogfast og T-forbindelsen ble fulgt opp med investeringer som ga noe kortere reisetid fra Karmøy, Haugesund og Aksdal til Bokn. Dette indikerer at en region er tjent med bedre forbindelse til en annen region særlig dersom bosettingen er konsentrert til områder nær den nye forbindelsen.

Som et annet moment er det ikke sikkert at Nord-Rogaland ville bli predikert svekket dersom modellen tok hensyn til muligheten for bedre vegforbindelse nordover. I så fall kunne arbeidsmarkedet i Nord-Rogaland bli kjedet sammen med Bergen, via Stord/Os.

Virkningene av Rogfast gir til en viss grad mening til «the old idea of Launhardt that the best protection for the producers in the periphery is a bad road» (Walz 1996). Når denne investeringen først er gjort, er imidlertid Nord-Rogaland tjent med investeringer som skaper tettere integrerte tettsteder og økt tilgjengelighet til den nye forbindelsen. Dette utvider det reelle arbeidsmarkedet og gjør tettstedene mer attraktive som bostedsalternativer. I slike situasjoner representerer en topografisk hindring en betydelig missing link i transportnettet, og det kan være høy samfunnsøkonomisk avkastning på investeringene i bro/tunnel.

Lokaliseringsvirkninger og kostnad–nytte-beregninger

Som nevnt innledningsvis er det en åpenbar feilkilde i samfunnsøkonomiske lønnsomhetsberegninger når trafikkprognoser forutsetter gitt lokaliseringsmønster. Det er intuitivt rimelig å forvente at trafikkøkningen blir større når folk har tilpasset bosted og arbeidssted til nye mulighetene. Eksemplet knyttet til geografien i figur 6 gir støtte til en slik hypotese. Tabell 2 gir predikerte pendlestrømmer over Boknafjorden for følgende tre situasjoner:

  1. 1. lokaliseringslikevekt med dagens transportnett
  2. 2. lokaliseringslikevekt etter realiseringen av RogFast og T-forbindelsen
  3. 3. lokaliseringsmønster som i situasjon 1, men transportnett som i situasjon 2

«Tabell 2 Antall pendlere over Boknafjorden.» on page 81

Det følger av tabell 2 at indusert pendling underpredikeres kraftig dersom en ikke tar hensyn til lokaliseringsendringer. Estimert betalingsvillighet for investeringene er langt høyere når en korrigerer for individuelle muligheter til å tilpasse bosted og arbeidssted. Det er imidlertid lett å konstruere situasjoner, for eksempel basert på det enkle femnodenettverket i figur 2, der trafikkøkningen overpredikeres når lokaliseringsvirkningene ignoreres. Det kan generelt være helt avgjørende for konklusjonen om samfunnsøkonomisk lønnsomhet at en opererer med modellverktøy som korrigerer for lokaliseringsvirkninger.

Modellbegrensninger

De virkningene som er referert i tabell 1, er relativt dramatiske. Det er for det første viktig å huske at det er snakk om veldig trege virkninger. Det er også viktig å huske at dette er en antydning om bidragene fra transportnettet, snarere enn en samlet prediksjon for hvordan regionen vil utvikle seg i årene framover. Det kan for eksempel være at sentrale og/eller lokale myndigheter møter det de vurderer som uheldige virkninger med tiltak rettet for eksempel mot den geografiske fordelingen av basisarbeidsplasser.

Ifølge modellberegningene taper Nord-Rogaland på etableringen av Rogfast. Dette reflekterer virkninger gjennom tilpasninger i arbeidsmarkedet, shoppingmønstre og baseprosesser. Bildet ville nok være mer nyansert dersom en justerte for endringer i bolig- og tomtepriser og lønninger. Slike prisjusteringer vil bidra til en mer desentralisert vekstprosess. I tillegg kan tapet for Nord-Rogaland modifiseres av at Rogaland som helhet blir mer attraktivt med et tettere integrert, utvidet arbeidsmarkedsområde slik at det oppstår vekst og netto tilflytting fra andre land og regioner. For Haugesund ville nok prediksjonen også modifiseres dersom modellen tilordnet byen en sterkere senterfunksjon og en mer sentral posisjon som destinasjon for varehandel og andre lokalaktiviteter. Dette er et eksempel på forhold som det er vanskelig å predikere, blant annet fordi det også avhenger av andre beslutninger og tiltak enn de som er rettet mot transportnett og samferdsel.

Beregningene over tar heller ikke hensyn til at de aktuelle prosjektene i stor grad vil bompengefinansieres. Det er mange eksempler på prosjekter der denne formen for finansiering har forhindret eller i alle fall forsinket de virkningene prosjektene opprinnelig var ment for, se for eksempel McArthur mfl. (2012) for en studie av Trekantsambandet.

Standardbetraktninger fra den nye økonomiske geografien er også relevante i en helhetlig vurdering. Reduserte transportkostnader gir økte muligheter for å realisere klyngefordeler, slik at flere bedrifter kan velge lokalisering sentralt i området rundt Stavanger og transportere varer til markedene i andre områder. Klyngedannelser kan være kilde til økt innovasjon og økt basisaktivitet. Hensynet til lønnskostnader, tomtepriser og arealknapphet trekker lokaliseringsvalget i motsatt retning. En kan argumentere for at transportinnovasjonene setter i gang en prosess der kunnskapsintensiv virksomhet konsentreres klyngevis i Stavanger-området, mens næringsvirksomheten i Haugesund-området i sterkere grad konsentreres til mekanisk industriproduksjon.

De virkningene som predikeres av den generelle likevektsmodellen, vil altså modifiseres av forhold som modellen så langt ikke fanger opp. Det er likevel ingen tvil om at endringene i transportnettet i stor grad avgjør hvordan regionen ser ut om noen tiår, og modellberegningene gir klare indikasjoner om hvilke retninger en skal forvente for utviklingen framover.

Avsluttende merknader

Den modellen som er anvendt foran, fokuserer primært på endringer i det intraregionale lokaliseringsmønsteret og tar for eksempel ikke hensyn til en generell vekstimpuls som følge av et tettere integrert arbeidsmarked. I denne versjonen av modellen er det heller ikke tatt hensyn til virkninger gjennom tomte- og boligmarkedet, og det er ikke korrigert for effekten av justeringer i geografiske lønnsforskjeller. Næringsstrukturen opptrer sterkt aggregert, og det er ikke tatt hensyn til betydningen av et diversifisert arbeidsmarked med heterogen arbeidskraft. Alt dette er eksempler på relevante forhold når en skal vurdere virkninger av samferdselsinvesteringer. Vi har ambisjoner om å utvide modellapparatet i de skisserte retningene. Den modellen som er anvendt foran, representerer imidlertid et skritt i retning av å gi bedre analyse og mer presise prediksjoner for virkninger av transportinvesteringer. På tross av manglene fanger en slik kombinert transport- og lokaliseringsmodell opp perspektiver som vanligvis har manglet i vurderingen av store samferdselsprosjekter.

Det er viktig å erkjenne at det er avtagende utbytte av investeringer i transportnettet. Det er grunn til å forvente størst avkastning i regioner med et klart vekstpotensial og åpenbare mangler i transportnettet. Kanskje har norsk samferdselspolitikk slik sett lagt uforholdsmessig stor vekt på fordelingshensyn heller enn på effektivitet og avkastningen på investeringene. Rogfast er et eksempel som opphever en betydelig barriere mellom vekstkraftige regioner. Prosjektet kan bidra til å lette situasjonen med arealknapphet, høye boligpriser og høyt lønnsnivå i Stavanger-regionen, samtidig som bedre tilgjengelighet kan forløse et vekstpotensial nord for Boknafjorden.

De numeriske beregningene ga klare indikasjoner på store langsiktige endringer i lokaliseringsmønsteret. En skal være forsiktig med å tolke slike resultater som presise prediksjoner. For det første har en modellbegrensningene. For det andre vil det finne sted mange andre eksogene forstyrrelser i årene framover, delvis som følge av en bevisst politikk om en ønsket utvikling i tettstedsstrukturen. Resultatene av numeriske beregninger kan ses som bidraget, drakraften, fra endringene i transportvilkår og tilgjengelighet i arbeidsmarkedet. Slike krefter er viktige å være klar over i regional planlegging.

Litteratur

  • Alonso-Villar, O. og J.M. Chamorro-Rivas (2001). How do producer services affect the location of manufacturing firms? The role of information accessibility. Environment and Planning A, 33(9) : 1621–1642.
  • Aschauer, D.A. (1989). Is public expenditure productive? Journal of Monetary Economics, 23 : 177–200.
  • Bruinsma, F. og P. Rietveld (1998). Is transport infrastructure effective? Transport infrastructure and accessibility: impacts on the space economy. Advances in Spatial Science . Berlin, Heidelberg: Springer Verlag.
  • Crafts, N. (2009). Transport infrastructure investment: implications for growth and productivity. Oxford Review of Economic Policy, 25(3) : 327–343.
  • Gjestland, A., I. Thorsen og J. Ubøe (2006). Some aspects on the intraregional spatial distribution of local sector activities. Annals of Regional Science, 40 : 559–582.
  • Krugman, P. (1991). Geography and Trade . The MIT Press, Cambridge, Massachusetts.
  • Marston, S.T. (1985). Two views of the geographic distribution of unemployment. The Quarterly Journal of Economics, 399 : 57–79.
  • McArthur, D., I. Thorsen, og J. Ubøe (2012a). Employment, transport infrastructure and rural depopulation. Paper presented at NS-RSA Winter Conference, Oslo.
  • McArthur, D., G. Kleppe, I. Thorsen og J. Ubøe (2012b). The impact of pecuniary costs on commuting flows. Papers in Regional Science , in press.
  • Nævdal, G., I. Thorsen og J. Ubøe (1996). Modeling spatial structures through equilibrium states for transition matrices. Journal of Regional Science, 36(2) : 171–196.
  • Odeck, J. (1996). Ranking of regional road investment in Norway – does socioeconomic analysis matter? Transportation, 23(2) : 123–140.
  • Partridge, M. og D. Rickman (1997). The dispersion of US state unemployment rates: the role of market and non-market equilibrium factors. Regional Studies, 31(6) : 593–606.
  • Thorsen, I. og J.P. Gitlesen (1998). Empirical Evaluation of Alternative Model Specifications to Predict Commuting Flows. Journal of Regional Sciences, 38 : 273–292.
  • Thorsen, I. og J. Ubøe (2002). Modeling residential location choice in an area with spatial barriers. Annals of Regional Science, 36(4) : 613–644.
  • Venables, A.J. (1996). Equilibrium locations of vertically linked industries. International Economic Review, 37 : 341–359.
  • Waddell, P. (2002). UrbanSim: Modeling Urban Development for Land Use, Transportation and Environmental Planning. Journal of the American Planning Association, 68(3) : 297–314.
  • Walz, U. (1996). Transport costs, intermediate goods, and localized growth. Regional Science and Urban Economics, 26 : 671–695.

© Econas Informasjonsservice AS, Rosenkrantz' gate 22 Postboks 1869 Vika N-0124 OSLO
E-post: post@econa.no.  Telefon: 22 82 80 00.  Org. nr 937 747 187. ISSN 1500-0788.

RSS