Forord

Amternes Videncenter for Jordforurening har for Miljøstyrelsen gennemført en undersøgelse af, hvordan amterne og kommunerne anvender de offentlige investeringer inden for området undersøgelse og afværge af jord- og grundvandsforureninger. I samarbejde med CASA og Danmarks Statistik er der opstillet en model, som omregner disse investeringerne til beskæftigelse.

1. Indledning

Baggrund

Der investeres langt over 500 mio. kr. om året i projekter, der skal undersøge og afværge jord- og grundvandsforureninger. Danmarks Statistik har for 1996 opgjort investeringerne til 473 mio. kr. Heraf var 270 mio. kr. offentlige investeringer (Amterne, Værditabsoprydninger og Teknologipuljen). Resten fordeles på Oliebranchens Miljøpulje, Banestyrelsen og Forsvaret. Opgørelsen omfatter ikke private firmaers udgifter til undersøgelser og afværgeforanstaltninger, men skønnet ud fra det antal projekter, der årligt godkendes af amter og kommuner, er de private investeringer af samme størrelse som de offentlige, svarende til 250-300 mio. kr. om året.

Denne investering skaber arbejde i en række sektorer af dansk erhvervsliv, primært i brancherne rådgivende ingeniører, entreprenører, laboratorier og jordrensefirmaer. Miljøstyrelsen skal i forbindelse med den årlige status "Depotredegørelsen" opgøre indsatsen mod jord- og grundvandsforureninger, og hvilken beskæftigelseseffekt investeringen har haft.

Formål

Formålet med denne rapport er at opstille en model, der relaterer amternes investeringer til beskæftigelse. Det er hensigten, at der ved hjælp af modellen skal foretages en automatisk omregning fra de økonomiske og tekniske oplysninger amterne/kommunerne hvert år indberetter til Miljøstyrelsen, til beskæftigelse i de fire ovennævnte brancher.

Amternes Videncenter for Jordforurening har for Miljøstyrelsen gennemført en undersøgelse af, hvordan amterne og kommunerne anvender de offentlige investeringer. I samarbejde med CASA og Danmarks Statistik er der opstillet en model, som omregner investeringerne til beskæftigelse.

Dataindsamling

Det er ved indsamling af økonomiske og tekniske oplysninger fra 179 repræsentative sager undersøgt, hvorledes pengene fordeles på forskellige projektfaser som undersøgelser, projektering og afværgeforanstaltninger. Inden for hver projektfase er det undersøgt, hvilken erhvervsgruppe, der får omsætning af investeringen, og endelig hvor mange arbejdspladser denne omsætning skaber.

Sammenfatning

Baggrund

Der investeres samlet langt over 500 mio. kr. om året i projekter, der skal undersøge og afværge jord- og grundvandsforureninger. Danmarks Statistik har for 1996 opgjort investeringerne til 473 mio. kr. Opgørelsen omfatter ikke private firmaers udgifter til undersøgelser og afværgeforanstaltninger. De private investeringer skønnes at være af samme størrelsesorden som de offentlige, svarende til 250 - 300 mio. kr. om året. Den samlede offentlige investering er opgjort til 270 mio. kr.

Disse investeringer skaber arbejde i en række sektorer af dansk erhvervsliv, primært i brancherne rådgivende ingeniører, entreprenører, laboratorier og jordrensefirmaer.

Formål

Formålet med denne rapport er at opstille en model, der relaterer amternes investeringer til beskæftigelsen i de fire ovennævnte brancher. Ud fra modellen skal der fremover hvert år automatisk foretages en omregning fra de økonomiske og tekniske oplysninger amterne/kommunerne indberetter til Miljøstyrelsen, til beskæftigelse.

Dataindsamling

På baggrund af tilgængeligt datamateriale fra Danmarks Statistik er der fastlagt faktortal for hver af de fire brancher. Et faktortal for en branche angiver beskæftigelseseffekten af at investere 1 mio. kr. i den pågældende branche.

Amterne indberetter årligt økonomiske og tekniske data vedrørende arbejdet med affaldsdepoter til Miljøstyrelsens database ROKA. Ud fra ROKA er det beregnet, hvorledes udgifterne fordeler sig på de enkelte projektfaser.

Da ROKA databasen ikke indeholder oplysninger om, hvordan udgifterne fordeler sig på de fire brancher er denne fordeling skønnet ud fra indsamling af supplerende oplysninger fra amterne.

Model

De beregnede faktortal og udgiftsfordelinger er samlet i en model, der relaterer investeringerne på depotområdet til beskæftigelsen i de fire brancher.

Beskæftigelseseffekt

Amternes investering i undersøgelser og afværgeforanstaltninger var i 1996 på 112 mio. kr. Ud fra modellen er det beregnet, at denne investering skabte 257 fuldtidsstillinger. Flest hos entreprenørerne, i alt 126 stillinger, de rådgivende ingeniører har fået beskæftigelse til 70 medarbejdere, hos jordrensefirmaerne er der skabt 42 stillinger, og de laboratorier, der analyserer jord- og vandprøver, har fået 19 arbejdspladser.

English summary

Background

Annual total investments in projects to survey and remedy soil and groundwater pollutions, amount to far more than 500 million Danish kroner (mill. DKK). According to Statistics Denmark in 1996, investments amounted to 473 mill. DKK. This statement of expenses does not include the private sectors expenses or investments in surveys or counter measures. Private investments are assumed to equal the public sectors, i.e. approximately 250 - 300 mill. DKK a year. Total public investment amounts to 270 mill. DKK.

These investments will create employment in several trades within Danish business life, particularly in the trades: consulting engineers, contractors, laboratories, and soil clean-up firms.

Purpose

The purpose of this report is to set up a model relating the investments of the Danish Counties (= administrative districts) to employment in the four trades listed above. Based on this model an automatic calculation and conversion of the economical and technical data into employment will be performed every year. This information is reported by the Counties/local authorities to the Danish Environmental Protection Agency each year.

Collection of data

Based on available data from Statistics Denmark a factor figure for each of the four trades has been determined. A factor figure for a trade indicates effect on employment when investing one mill. DKK in the trade in question..

Once a year the Counties report economical and technical information concerning their work in the soil and groundwater pollution area to the data base ROKA at the Danish Environmental Protection Agency. Using data from ROKA, calculations are made as to how expenses are distributed among the individual stages of a project.

As the data base ROKA contains no information as to how the expenses are divided among the four trades, this distribution is estimated from data, retrieved from additional information from the Counties.

Model

The calculated factor figures and distribution of expenses have been collected into a model, relating the investment in the soil and groundwater pollution area to employment in the four trades.

Effect on employment

In 1996 the Counties invested 112 mill DKK in surveys and remedial treatment of soil and groundwater pollution. Based on the model it has been calculated that this investment has created 257 full-time jobs. The majority with contractors, a total of 126 jobs, consulting engineers have employed 70, soil clean-up firms have created 42 jobs, and laboratories analysing soil and groundwater samples have obtained 19 jobs.

1. Indledning

Baggrund

Der investeres langt over 500 mio. kr. om året i projekter, der skal undersøge og afværge jord- og grundvandsforureninger. Danmarks Statistik har for 1996 opgjort investeringerne til 473 mio. kr. Heraf var 270 mio. kr. offentlige investeringer (Amterne, Værditabsoprydninger og Teknologipuljen). Resten fordeles på Oliebranchens Miljøpulje, Banestyrelsen og Forsvaret. Opgørelsen omfatter ikke private firmaers udgifter til undersøgelser og afværgeforanstaltninger, men skønnet ud fra det antal projekter, der årligt godkendes af amter og kommuner, er de private investeringer af samme størrelse som de offentlige, svarende til 250-300 mio. kr. om året.

Denne investering skaber arbejde i en række sektorer af dansk erhvervsliv, primært i brancherne rådgivende ingeniører, entreprenører, laboratorier og jordrensefirmaer. Miljøstyrelsen skal i forbindelse med den årlige status "Depotredegørelsen" opgøre indsatsen mod jord- og grundvandsforureninger, og hvilken beskæftigelseseffekt investeringen har haft.

Formål

Formålet med denne rapport er at opstille en model, der relaterer amternes investeringer til beskæftigelse. Det er hensigten, at der ved hjælp af modellen skal foretages en automatisk omregning fra de økonomiske og tekniske oplysninger amterne/kommunerne hvert år indberetter til Miljøstyrelsen, til beskæftigelse i de fire ovennævnte brancher.

Amternes Videncenter for Jordforurening har for Miljøstyrelsen gennemført en undersøgelse af, hvordan amterne og kommunerne anvender de offentlige investeringer. I samarbejde med CASA og Danmarks Statistik er der opstillet en model, som omregner investeringerne til beskæftigelse.

Dataindsamling

Det er ved indsamling af økonomiske og tekniske oplysninger fra 179 repræsentative sager undersøgt, hvorledes pengene fordeles på forskellige projektfaser som undersøgelser, projektering og afværgeforanstaltninger. Inden for hver projektfase er det undersøgt, hvilken erhvervsgruppe, der får omsætning af investeringen, og endelig hvor mange arbejdspladser denne omsætning skaber.

2. Faktortal for beskæftigelse

Brancher

I forbindelse med undersøgelser og afværgeforanstaltninger overfor jord- og grundvandsforureninger opereres der i denne rapport med følgende fire brancher:

• Rådgivende ingeniører
• Laboratorier
• Entreprenører
• Jordrens

I et konkret afværgeprojekt trækkes der i hver enkelt fase på en eller flere af disse brancher. For at give en vurdering af den samlede beskæftigelse, som skabes ved gennemførelse af projektet, må der tages udgangspunkt i beskæftigelseseffekten i hver af brancherne.

Definition af faktortal

I dette kapitel gøres der nærmere rede for bestemmelsen af et faktortal for hver branche, som angiver beskæftigelseseffekten af at investere 1 mio. kr. i den pågældende branche. I bilag 1, er der givet en nærmere beskrivelse af den talbehandling og de forudsætninger der ligger bag beregningen af beskæftigelseseffekten.

2.1 Datagrundlag

Faktortal ud fra input-output tabeller

Fastlæggelsen af faktortallene baseres på Danmarks Statistiks input-output tabeller. Input-output tabellerne skabes ud fra en model af de danske erhvervs produktion og forbrug (Input-output modellen ). I input-output tabellerne er hele produktionen i den danske økonomi opgjort på 130 erhvervsgrupper.

For hver erhvervsgruppe opgøres produktion, indkøb, salg og samhandel med de andre erhvervsgrupper.

Eksempel

En input-output tabel kan hermed anvendes til at kortlægge effekten af en investering i et givet erhverv/branche. Når fx en entreprenør skal udføre en opgave, må han have leverancer fra en række fremstillings- og industrierhverv, afhængig af opgavens indhold, samt fra rådgivende ingeniører. Endvidere skal både entreprenøren samt de leverende erhverv bruge energileverancer for at kunne honorere efterspørgslen efter deres varer/tjenester. Energierhvervene skal ligeledes bruge input fra andre erhverv osv. Input-output modellen kan beregne samtlige leverancer, som foregår i hele produktionssystemet som følge af investeringen i - i dette eksempel - entreprenørbranchen.

Som eksemplet illustrerer, må et givet erhverv have tilført input fra andre erhverv. I disse erhverv skabes der hermed også beskæftigelse. Da de leverende erhverv igen må have leverancer fra andre erhverv, skabes også her beskæftigelse o.s.v..

Beskæftigelse

Sideløbende med input-output tabellerne opgør Danmarks Statistik erhvervenes beskæftigelse. Herved kan det bestemmes, hvor mange, der er beskæftiget i erhvervet pr. mio. kr. Input-output modellen kan hermed simultant beregne den samlede beskæftigelseseffekt i hele økonomien, når der investeres et bestemt beløb i et bestemt erhverv.

Beskæftigelseseffekt

Den samlede beskæftigelseseffekt kan opdeles i en direkte beskæftigelseseffekt, som direkte skabes i det erhverv der investeres i, samt en indirekte beskæftigelseseffekt, som dækker den beskæftigelse, der skabes i alle leverende erhverv som følge af investeringen.

2.2 Faktortal for hver branche

Tal fra 1992

Beskæftigelsen beskrives ved et faktortal for hver af de fire brancher. Danmarks Statistik har i forbindelse med denne rapport foretaget beregninger af faktortallene på baggrund af de nyeste tilgængelige tal. Den omfattende dataindsamling som ligger bag input-output tabellerne bevirker, at de nyeste tal som regel er 4-6 år gamle. Beregningerne i forbindelse med denne rapport er således fra 1992, idet tallene fra 1993 og 1994 først forventes at være klar senere i år.

For hver branche er der beregnet et faktortal for henholdsvis den direkte og den indirekte beskæftigelseseffekt af en investering på 1 mio. kr. Faktortallene er desuden opdelt på henholdsvis selvstændige og lønmodtagere.

Rådgivende ingeniører og laboratorier

Rådgivende ingeniører indgår i erhvervsgruppen "Rådgivende ingeniører, arkitekter mv". Denne gruppe indeholder desuden branchen "Kemiske og tekniske laboratorier". Da det specifikt er rådgivende ingeniører henholdsvis laboratorier, der optræder i denne rapport, opgøres faktortallene for begge brancher.

Når en sådan opdeling foretages, skyldes det, at en direkte anvendelse af Danmarks Statistiks faktortal ikke vil opfange den forskel, der er på beskæftigelseseffekten i de to brancher.

Tabel 2.1
Faktortal, rådgivende ingeniører. Enhed: Beskæftigede/mio. kr. Uoverensstemmelser ved summering skyldes afrunding. Beregninger fra Danmarks Statistik samt egne beregninger

Tabel 2.1 viser blandt andet, at 1 mio. kr. brugt på rådgivende ingeniører kræver 1,6 beskæftigede i selve branchen, mens der herudover i alt beskæftiges 0,8 i andre erhverv. Det fremgår endvidere, at 2,2 af den samlede beskæftigelseseffekt på i alt 2,4 udgøres af lønmodtagere, hvilket svarer til cirka 90%.

Tabel 2.2
Faktortal, laboratorier. Enhed: Beskæftigede/mio. kr. Uoverensstemmelser ved summering skyldes afrunding. Beregninger fra Danmarks Statistik samt egne beregninger

Sammenlignet med rådgivende ingeniører beskæftiges der 0,2 flere, når der anvendes 1 mio. kr. i laboratorie-branchen. Udtrykt i "hele personer" vil det sige, at en investering på knapt 5 mio. kr., som går til laboratoriearbejde, vil beskæftige en person mere, end hvis et tilsvarene beløb bruges på rådgivende ingeniører.

Entreprenører

Entreprenørerne tilhører erhvervsgruppen for anlægsvirksomhed. Erhvervet dækker bygge- og anlægsvirksomhed, men er renset for aktiviteter som nybyggeri og reparation og vedligeholdelse af bygninger.

Tabel 2.3
Faktortal, entreprenører. Enhed: Beskæftigede/mio. kr. Uoverensstemmelser ved summering skyldes afrunding. Beregninger fra Danmarks Statistik

Til forskel fra både rådgivende ingeniører og laboratorier er der i entreprenørbranchen større indirekte end direkte beskæftigelseseffekter. Dette vidner om, at branchen har et relativt større behov for input fra andre erhverv. At det i høj grad er industrierhvervene, der leverer til denne branche, medfører, at det samlede faktortal er lavere end for rådgivende ingeniører og laboratorier, som er mere arbejdskraftintensive.

Jordrens

Beskæftigelsen i forbindelse med jordrens er beregnet ud fra erhvervsgruppen, som omfatter behandling og destruktion af affald, herunder rensning af forurenet jord.

Tabel 2.4
Faktortal, jordrens. Enhed: Beskæftigede/mio. kr. Uoverensstemmelser ved summering skyldes afrunding. Beregninger fra Danmarks Statistik

Det samlede faktortal for jordrens er en smule højere end de øvrige branchers og er desuden kendetegnet ved, at næsten ¾ af den samlede beskæftigelseseffekt alene stammer fra den direkte beskæftigelse af lønmodtagere i selve branchen.

2.3 Faktortallenes nøjagtighed

Sektorer/erhvervsgrupper

Input-output modellen operere med mange sektorer/erhvervsgrupper. Det er imidlertid praktisk umuligt at inddrage samtlige sektorer/brancher i hele Danmark enkeltvis. Inddelingen af hele det danske produktionssystem i 130 erhvervsgrupper betyder, at mange af disse er sammensat af flere forskellige brancher.

Når man - som i denne rapport - ønsker at analysere ganske bestemte brancher, kan der være en mindre usikkerhed i resultaterne, afhængig af i hvor høj grad brancherne i det givne erhverv er homogene fx med hensyn til omsætning og beskæftigelse. Omfanget af data, som kræves indsamlet for at kunne foretage input-output beregninger, bevirker desuden, at de nyeste tilgængelige tal som regel er 4-6 år gamle.

Data fra 1992

Da det tilstræbes at gøre erhvervene så homogene som muligt, og da de enkelte branchers inputsammensætning sjældent ændrer sig radikalt over en periode på 4-6 år, medfører disse forhold næppe nogen væsentlig usikkerhed i resultaterne. Endelig vil det være særdeles tidskrævende - og svært - at forsøge selv at indsamle de data, som kræves for at kunne vurdere de ønskede beskæftigelseseffekter, ligesom det ikke vil være muligt at medtage alle underleverandører.

Følsomhedsberegning ud fra prisindekset

At de data, som anvendes til at bestemme faktortallene i denne rapport, er fra 1992, er altså en forsinkelse, som må betragtes som en usikkerhedsfaktor. En beregning af faktortallenes størrelse for de efterfølgende år vil kun kunne foretages med samme forsinkelse. Danmarks Statistik offentliggør dog skønnede produktionsværdier for en række hovederhverv, i hvilke de fire brancher i denne rapport er indeholdt. &Oslashnskes det at vurdere den usikkerhed, der er forbundet med, at data er fra 1992, kan der foretages en følsomhedsberegning, ved at bruge et implicit prisindeks, som kan bestemmes ud fra disse produktionsværdier.

Prisindekset udtrykker prisstigningen i de enkelte erhverv i årene 1993-96 i forhold til de i rapporten anvendte tal, dvs. 1992. De hovederhverv, som lægges til grund for prisindekserne er for rådgivende ingeniører samt laboratorier: "Forretningsservice mv", for entreprenører: "Bygge- og anlægsvirksomhed" og for jordrens: "Renovation mv".

Tabel 2.5
Prisindeks fordelt på brancher. Beregninger fra Danmarks Statistik samt egne beregninger

Prisindeksene skal bruges på følgende måde: Hvis den samlede beskæftigelseseffekt af en investering i branchen Jordrens på 5 mio. kr. beregnes ud fra tabel 2.4, fås: 2,6×5 = 13,0 personer. Er investeringen foretaget i 1995, kan denne udtrykkes i 1992-priser ved hjælp af prisindekset: 5/1,04 = 4,808. Hermed bliver den samlede beskæftigelseseffekt: 2,6×4,808 = 12,5. Prisindekset bruges altså til at dividere investeringen med, før beskæftigelseseffekten beregnes.

Da prisindeksene kun kan beregnes på hovederhverv og er baseret på skønnede værdier, er der også usikkerhed forbundet med at bruge disse. Derfor anbefales de kun anvendt som følsomhedsberegninger i forbindelse med brug af faktortallene fra tabel 2.1 - 2.4, men de udgør den bedste vurdering, der kan foretages "frem i tiden" i forhold til rapportens faktortal.

Makroøkonomiske effekter

Foruden de direkte og indirekte beskæftigelseseffekter, som følger af en investering, vil der være en række andre afledte beskæftigelseseffekter - de såkaldte makroøkonomiske effekter. Investeringen vil medføre en øget indkomstdannelse i økonomien, som igen vil afføde et øget forbrug og hermed øget produktion. Der vil hermed blive skabt beskæftigelse. Effekten er selvforstærkende, da den øgede produktion igen er med til at skabe øget indkomst i samfundet, hvilket igen øger investeringerne. Dette giver en yderligere stigning i forbrug og produktion osv.

I hvilket omfang denne indkomstmultiplikator virker, og hvor meget beskæftigelse den trækker med sig, varierer afhængigt af økonomiens aktuelle "tilstand". Da det desuden er en selvforstærkende effekt, er beskæftigelseseffekten pr. mio. kr. vidt forskellig, når der foretages en stor investering i forhold til en mindre investering. De afledte effekter af en investering på fx 1 mio. kr. vil hurtigt "dø ud", mens en langt større investering vil få multiplikatoreffekten til at virke i flere år efter og hele tiden give øget beskæftigelse. Endelig vil de makroøkonomiske effekter af en investering på et givent tidspunkt være forskellige år for år i en periode herefter, for til sidst helt at forsvinde.

Alle de nævnte forhold gør, at de afledte effekter vil være svære at udtrykke i et faktortal, som angiver en konstant effekt pr. mio. kr., uafhængigt af fx tidspunktet for og størrelsen af investeringen. Det betyder dog, at de resultater, som opnås ved brug af de ovenfor angivne faktortal, må formodes at ligge i underkanten af de reelle virkninger særligt ved større investeringer. &Oslashnskes der en beregning af de afledte effekter, vil det være nødvendigt på baggrund af en konkret investering at foretage en analyse ved hjælp af en makroøkonomisk model som fx Danmarks Statistiks ADAM-model.

3. Erfaringstal

Databasen ROKA

Den største samling af økonomiske og tekniske data vedrørende arbejdet med affaldsdepoter er Miljøstyrelsens database ROKA. Databasen opdateres hvert år med de indberetninger, der kommer fra amterne. I årene frem til og med 1996, har indberetningerne indeholdt muligheden for at indberette udgifterne til de enkelte projektfaser. Med den omstrukturering der er foretaget af ROKA i forbindelse med indberetningen for 1997, vil der for fremtiden kun blive indberettet et samlet årligt økonomi tal for hvert affaldsdepot, samt hvilken projektfase depotet aktuelt befinder sig i. I bilag 3 er det beskrevet hvordan beskæftigelses modellen kan anvendes i fremtiden.

3.1 ROKA oplysninger 1994 - 1996

Udgiftsfordeling på projektfaser

Ved at trække økonomiske oplysninger fra ROKA, kan det belyses hvorledes udgifterne fordeler sig på de enkelte projektfaser. Da der forgår en udvikling i både den administrative praksis, og i de teknikker der anvendes til undersøgelser og afværge, er det valgt at se på udgiftsfordelingen i de seneste 3 år.

Tal fra 1994-1996

I årene 94-96 blev der indberettet økonomiske oplysninger fra i alt 927 affaldsdepoter. En del af sagerne er startet langt tidligere, og har sandsynligvis haft udgifter før ´94. Tilsvarende vil en del af sagerne ikke være afsluttede ved udgangen af ´96, og for disse sager resterer der stadig udgifter. Ved at samle oplysninger om de seneste tre år er det tilsigtet, dels at udjævne den forskel der altid kan være mellem tilgang og afgang af depoter med aktivitet, dels at kompensere for tilfældige udsving.

I tabel 3.1 er der foretaget en sammenstilling af udgifterne til de enkelte projektfaser. I kolonnen "Antal sager" er det vist hvor mange af de 927 depoter der havde aktivitet i den pågældende projektfase. Det enkelte depot tæller kun en gang ud for hver projektfase, også selv om fasen har varet i flere år. Men det enkelte depot kan godt optræde ud for flere projektfaser, hvis det i perioden har gennemløbet flere faser. Summen af antal sager i kolonnen, er derfor langt over 927.

I kolonnen "Kr. i alt" er summen af alle udgifterne til den pågældende fase opgjort. Det er den sum myndighederne har udbetalt til rådgivere, entreprenører, laboratorier og jordrensefirmaer. Udgifter til administration er ikke indeholdt i denne opgørelse.

I kolonnen "Udgifter i %" er udgifterne til de enkelte fasers gjort op som procenter af den samlede investering.

I kolonne "Snitpris" er der foretaget en beregning af hvad det i gennemsnit har kostet at gennemføre de enkelte faser for det antal sager der er medtaget i opgørelsen. Som nævnt ovenfor, kan en del af sagerne være startet tidligere, og det gælder også de enkelte faser, og nogle sager er endnu ikke afsluttet. Det betyder at den beregnede gennemsnitspris er et minimum.

Af tabel 3.1 ses det, at langt hovedparten af udgifterne falder i gruppen afværge, og dernæst undersøgelser.

Tabel 3.1
Antal sager, samlet udgift og gennemsnitspriser for årene 1994-1996. Data fra ROKA.

3.2 Fordeling på brancher

Udgiftfordeling på brancher

ROKA databasen indeholder ikke oplysninger om, hvordan udgifterne fordeler sig på de fire brancher, disse oplysninger er indhentet fra amterne, som har ansvaret for sagerne.

Dataindsamling

Alle amter og Københavns og Frederiksberg Kommune er blevet anmodet om at besvare en række spørgsmål om udgiftsfordelingen på en række konkrete og repræsentative sager. Der er indsamlet oplysninger om 179 projekter fra årene 1995-1997. Fordelingen af udgifter på de enkelte projektfaser og erhvervsgrupper er vist i tabel 3.2. I bilag 2 er der mere detaljerede oplysninger om de 179 sager.

4. Model til beregning af beskæftigelse

Modelberegning

På baggrund af de økonomiske oplysninger, der er indberettet fra amterne og kommunerne til Miljøstyrelsen i 1996, og fordelingstallene i tabel 3.4 er der foretaget en modelberegning af beskæftigelsen i den private sektor.

4.1 Beregning af beskæftigelseseffekten

Trin 1

De nedenstående tabeller viser trinvist, hvordan beregningerne foretages.

4.2 Beregningernes nøjagtighed

Samlet usikkerhed

Usikkerhederne på modellens beregning af den samlede beskæftigelse vurderes at være mindre end 5%. I de foregående kapitler er der redegjort for, hvordan tallene er indsamlet, og i dette afsnit beskrives de usikkerheder der er knyttet til opgørelserne.

4.2.1 Valg af brancher

Usikkerhed på valg af brancher

Der er ikke tvivl om, at de fire brancher er aftagere af mindst 98 % af de investerede kroner. Den tilnærmelse der ligger i kun at beskrive fire brancher, og dermed undlade andre brancher, er derfor ubetydelig.

4.2.2 Faktortallenes betydning

Usikkerhed på faktortal

Usikkerheden på faktortallene for beskæftigelsen i de fire brancher er beskrevet i kapitel 2, og det vurderes, at tallene er robuste indenfor en margen af + 0,1 stilling pr. 1. mio. kr. Her ligger den største unøjagtighed i beregningerne. Skulle tallene konsekvent være 0,1 stilling forkert, vil det betyde at den beregnede beskæftigelse på 257, enten ville vokse til 270 stillinger, eller reduceres til 247. I begge tilfælde en fejl på ca. 5%.

4.2.3 Prisindeksets betydning

Som beskrevet i kapitel 2, er opgørelsen af faktortallene fra 1992. I den mellemliggende periode er alle priser steget, og det kan ud fra prisindekset beregnes hvilken betydning det har på den beregnede beskæftigelseseffekt. Anvendes de prisindeks der er vist i tabel 2.5, ses det i tabel 4.4 at den samlede beskæftigelse i 1996 falder fra 257 til 234.

Indeksregulering

Det er vigtigt at gøre sig formålet med denne undersøgelse klart. Ønskes det at foretage sammenligninger med andre offentlige investeringer og deres beskæftigelseseffekt, vil de sandsynligvis være baseret på input-output tabeller fra 1992, hvorfor der ikke skal foretages indeksregulering. Ønskes der et så nøjagtigt tal som muligt for det skabte antal arbejdspladser i 1996, bør de indeksregulerede tal anvendes.

Tabel 4.4
Prisindeksets betydning for beskæftigelseseffekten.

4.2.4 Fordelingstallenes betydning

Fordeling på faser

Fordelingen af udgifter på de enkelte faser er opgjort som et gennemsnit af alle de sager, i alt 927, som har været aktive i årene 1994 - 1996. Datagrundlaget vurderes derfor at være repræsentativt, og usikkerheden minimal.

Fordeling på brancher

Fordelingen af udgifter på de fire brancher, bygger på et mindre talmateriale, i alt 176 sager. En forkert opgørelse af fordelingen mellem erhvervene, vil have størst betydning hvis forholdet mellem udgifter til entreprenører og udgifter til jordrensefirmaer er vurderet forkert. De to brancher har dels den største forskel i beskæftiglsesfaktorer, fra 2,1 til 2,6, dels har de det største overlappende arbejdsfelt. Jordrensefirmaerne beskæftiger 32 personer, relateret til fasen etablering af afværgeprojekter med bortgravning af jord ( Afv. etabl., jord. ). Entreprenørerne beskæftiger i samme fase 37 personer. For at illustrere den absolut største, men også urealistiske, fejl der kan skyldes en forkert opgørelse af erhvervenes omsætning i de enkelte faser, beregnes beskæftigelsen for denne fase som om jordrensefirmaerne havde hele omsætningen. Investeringen er samlet på 29.7 mio. kr., og med en beskæftigelsesfaktor på 2,6, svarer det til 77 heltidsstillinger. Set i forhold til den i tabel 4.3 beregnede beskæftigelse på 69 heltidsstillinger, en "fejl" på 11,6%. Hertil kan indvendes at jordrensefirmaerne ikke ville kunne holde beskæftigelsesfaktoren oppe på 2,6, hvis de skulle udføre det entreprenør arbejde der under alle omstændigheder er nødvendigt for at grave jorden op og transportere den til rensning.

Eksemplet illustrerer tydeligt, at der skal foretages helt urealistiske omfordelinger mellem erhvervene for at ændre væsentligt på den beregnede beskæftigelse.

4.2.5 Repræsentative sager

Fordelingstal i relation til sagsstørrelse

Som det fremgår af tabel 3.5 er der i nogle projektfaser en betydelig forskel på gennemsnitspriserne, når ROKA og amternes tal sammenlignes. Sagernes størrelse, beskrevet ved deres gennemsnitspris, kan have betydning for fordelingen af udgifter/omsætning mellem erhvervene.

Projekter med afgravning af jord

For små sager vil rådgivernes honorar veje tungt, i de mellemstore sager vil entreprenørens andel gradvist vokse, og for de helt store projekter med afgravning af store mængder forurenet jord, vil jordrensningen udgøre en stigende andel af omkostningerne. De indsamlede data for projekter med afgravning af jord er vist på Figur 4.1.

Samlet set falder udgifterne til rådgivning mens udgifterne til entreprenørerne og jordrenserne stiger, når projekternes samlede pris stiger. Det ses, at entreprenørernes andel stiger hurtigt i starten, det dækker over de initialomkostninger, der altid er ved projektstart. Efterhånden som projektsummen stiger, aftager betydningen af initialomkostningerne, og udgifterne til jordrens stiger.

5. Konklusion

Amternes investering i undersøgelser og afværgeforanstaltninger var i 1996 på 112 mio. kr., det skabte 257 fuldtidsstillinger i det private erhvervsliv.

Model

På baggrund af de beregninger Danmarks Statistik laver over erhvervenes beskæftigelse, og opgørelser af amternes aktiviteter på depotområdet, er der lavet en model som relaterer investeringerne på depotområdet til den beskæftigelse det skaber hos private firmaer.

Beskæftigelseseffekt

For fire erhverv; rådgivende ingeniører, entreprenører, laboratorier og jordrensefirmaer, er det beregnet at arbejdet med at undersøge og afværge jord- og grundvandsforureninger har skabt 257 fuldtidsstillinger. Flest stillinger er skabt hos entreprenørerne, i alt 126 stillinger, de rådgivende ingeniører har fået beskæftigelse til 70 medarbejdere, hos jordrensefirmaerne er der skabt 42 stillinger, og de laboratorier der analyserer jord og vandprøver har fået 19 arbejdspladser.

Nøjagtighed

Det vurderes, at modellen kan beregne det samlede antal arbejdspladser med en nøjagtighed på ca. 5%. Fordelingen af fuldtidsstillinger mellem de fire brancher er mere usikker, men vurderes at have en nøjagtighed på 10%.

Bilag 1: Talbehandling og baggrund for input-output modellen

Brancher

I forbindelse med de forskellige indsatsområder ved undersøgelser og afværgeforanstaltninger overfor jord- og grundvandsforureninger opereres der i denne rapport med følgende fire brancher:

• Rådgivende ingeniører
• Laboratorier
• Entreprenører
• Jordrens

I et konkret afværgeprojekt trækkes der i hver enkelt fase på en eller flere af disse brancher. For at give en vurdering af den samlede beskæftigelse, som skabes ved gennemførelse af projektet, må der hermed tages udgangspunkt i beskæftigelseseffekten i hver af brancherne.

Definition af faktortal

I dette bilag gøres der nærmere rede for bestemmelsen af et faktortal for hver branche, som angiver beskæftigelseseffekten af at investere 1 mio. kr. i den pågældende branche.

1.1 Datagrundlag

Faktortal ud fra input-output tabeller

Fastlæggelsen af faktortallene baseres på Danmarks Statistiks input-output tabeller. Disse er baseret på en såkaldt input-output model for Danmark, som populært sagt er en "flersektormodel" til forskel fra andre makroøkonomiske modeller, i hvilke de danske erhvervs produktion og forbrug optræder som aggregerede størrelser. Som det vil fremgå herunder, giver input-output modellen en skematiseret beskrivelse af produktionsstrukturen i de danske erhverv.

Tilgangssiden I input-output tabellerne er hele produktionen i den danske økonomi opgjort på 130 erhverv. For hvert erhverv opgøres tilgang og anvendelse. På tilgangssiden angives, hvor meget det enkelte erhverv leverer til hvert af de 130 erhverv opgjort i kroner henholdsvis som andel af erhvervets samlede produktion. Udover at levere input til erhvervene går en del af det enkelte erhvervs produktion til at dække "endelig anvendelse", fx indenlandsk forbrug og eksport.

Anvendelsessiden

For hvert erhverv opgøres på anvendelsessiden, hvor meget hver af de 130 erhverv leverer til input i erhvervet. Foruden input fra andre erhverv anvender det enkelte erhverv en række "primære faktorer" i sin produktion, fx import.

Model

I input-output tabellerne opgøres således tilgang og anvendelse for alle erhvervene, og der haves hermed en model, som i princippet indeholder alle transaktioner i det danske produktionssystem, idet det - ved at inddrage de endelige anvendelser og primære faktorer - gælder for hvert erhverv, at samlet tilgang = samlet anvendelse.

Bagudrettede effekter

En input-output tabel kan hermed anvendes til at kortlægge de bagudrettede effekter af en investering i et givet erhverv/branche. Når fx en entreprenør skal udføre en opgave, må han bl.a. have leverancer fra en række fremstillings- og industrierhverv, afhængig af opgavens indhold, samt fra rådgivende ingeniører. Endvidere skal både entreprenøren samt de leverende erhverv bruge energileverancer for at kunne honorere efterspørgselen efter deres varer/tjenester. Energierhvervene skal ligeledes bruge input fra andre erhverv osv. Input-output modellen er i stand til at beregne samtlige leverancer, som foregår i hele produktionssystemet som følge af investeringen i - i dette eksempel - entrepenørbranchen.

Beskæftigelses effekten

Sideløbende med input-output tabellerne opgør Danmarks Statistik erhvervenes beskæftigelse. Ved at kombinere disse kan beskæftigelseseffekten i samtlige erhverv af at investere i et enkelt erhverv beregnes. Dette gøres ved at sammenholde hvert erhvervs samlede beskæftigelse med dets samlede omsætning. Herved kan det bestemmes, hvor mange der er beskæftiget i erhvervet pr. mio. kr.

Som eksemplet illustrerer, må et givet erhverv have tilført input fra andre erhverv (samt evt. erhvervet selv) for at kunne opfylde en efterspørgsel, hvilket - som nævnt - er opgjort i input-output tabellerne. I disse erhverv skabes der hermed også beskæftigelse, som kan fastlægges som hver leverances størrelse i kr. og øre gange det enkelte erhvervs tal for beskæftigelse pr. mio. kr. Da de leverende erhverv igen må have leverancer fra andre erhverv, skabes også her beskæftigelse. Input-output modellen kan hermed simultant beregne den samlede beskæftigelseseffekt i hele økonomien, når der investeres et bestemt beløb i et bestemt erhverv.

Den samlede effekt kan betragtes som en direkte beskæftigelseseffekt, nemlig den beskæftigelse, som direkte skabes i det erhverv, der investeres i samt en indirekte beskæftigelseseffekt, som dækker den beskæftigelse, der skabes i alle leverende erhverv som følge af investeringen.

1.2 Faktortal for hver branche

Nyeste tal fra 1992

De faktortal, som nedenfor er angivet for hver af de fire brancher, bygger på en input-output beregning af de såkaldte beskæftigelsesmultiplikatorer (direkte + indirekte beskæftigelseseffekter), som Danmarks Statistik i forbindelse med denne rapport har foretaget på de nyeste tilgængelige tal. Som omtalt senere i kapitlet, bevirker den omfattende dataindsamling fra i princippet alle private og offentlige virksomheder i Danmark, at de nyeste tal som regel er 4-6 år gamle. Beregningerne i forbindelse med denne rapport er således fra 1992, idet tallene fra 1993 og 1994 først forventes at være klar senere i år.

For hver branche vil der blive angivet et faktortal for henholdsvis den direkte og den indirekte beskæftigelseseffekt af en investering på 1 mio. kr. Faktortallene vil desuden blive opsplittet på henholdsvis selvstændige og lønmodtagere.

1.2.1 Rådgivende ingeniører og laboratorier

Fordelingsberegning

Rådgivende ingeniører indgår i input-output erhvervet "Rådgivende ingeniører, arkitekter mv". Dette erhverv indeholder desuden branchen "Kemiske og tekniske laboratorier". Da det specifikt er rådgivende ingeniører henholdsvis laboratorier, der optræder i denne rapport, udskilles disse to brancher fra input-output erhvervet.

Deres respektive andele af det samlede erhverv opgøres ved hjælp af Danmarks Statistiks tal for omsætningen i hver af de brancher, som indgår i input-output erhvervet. Herefter justeres det samlede erhvervsbeskæftigelsesmultiplikatorer. Dette gøres ved at foretage en vægtning, som er baseret på gennemsnitslønnen for ingeniører henholdsvis laboranter.

Når en sådan beregning foretages, skyldes det, at en direkte anvendelse af Danmarks Statistiks beskæftigelsesmultiplikatorer ikke vil opfange den forskel, der er på beskæftigelseseffekten i de to brancher, der ses på i denne rapport. En investering i disse brancher vil først og fremmest beskæftige ingeniører henholdsvis laboranter, hvorfor disses indbyrdes lønforhold er valgt som grundlag for vægtningen.

Tabel 1.1
Faktortal, rådgivende ingeniører. Enhed: Beskæftigede/mio. kr. Uoverensstemmelser ved summering skyldes afrunding. Beregninger fra Danmarks Statistik samt egne beregninger

Tabel 1.1 viser blandt andet, at 1 mio. kr. brugt på rådgivende ingeniører kræver 1,62 beskæftigede i selve branchen, mens der herudover i alt beskæftiges 0,78 i andre erhverv. Det fremgår endvidere, at 2,14 af den samlede beskæftigelseseffekt på i alt 2,4 udgøres af lønmodtagere, hvilket svarer til cirka 90%.

Tabel 1.2
Faktortal, laboratorier. Enhed: Beskæftigede/mio. kr. Uoverensstemmelser ved summering skyldes afrunding. Beregninger fra Danmarks Statistik samt egne beregninger

Sammenlignet med rådgivende ingeniører beskæftiges der 0,17 flere, når der anvendes 1 mio. kr. i laboratorie-branchen. Udtrykt i "hele personer" vil det sige, at en investering på knapt 6 mio. kr., som går til laboratoriearbejde, vil beskæftige en person mere, end hvis et tilsvarene beløb bruges på rådgivende ingeniører.1.2.2 Entreprenører

Denne branche modsvares af input-output erhvervet for anlægsvirksomhed. Erhvervet dækker bygge- og anlægsvirksomhed, men er renset for aktiviteter som nybyggeri og reparation og vedligeholdelse af bygninger.

Tabel 1.3
Faktortal, entreprenører. Enhed: Beskæftigede/mio. kr. Beregninger fra Danmarks Statistik

Til forskel fra både rådgivende ingeniører og laboratorier er der i entreprenørbranchen større indirekte end direkte beskæftigelseseffekter. Dette vidner om, at branchen har et relativt større behov for input fra andre erhverv. At det i høj grad er industrierhvervene, der leverer til denne branche, medfører, at det samlede faktortal er lavere end for rådgivende ingeniører og laboratorier, som er mere arbejdskraftintensive.

1.2.3 Jordrens

Beskæftigelsen i forbindelse med jordrens er beregnet ud fra det input-output erhverv, som indbefatter behandling og destruktion af affald, herunder rensning af forurenet jord.

Tabel 1.4
Faktortal, jordrens. Enhed: Beskæftigede/mio. kr. Uoverensstemmelser ved summering skyldes afrunding. Beregninger fra Danmarks Statistik

Det samlede faktortal for jordrens er en smule højere end de øvrige branchers og er desuden kendetegnet ved, at næsten ¾ af den samlede beskæftigelseseffekt alene stammer fra den direkte beskæftigelse af lønmodtagere i selve branchen.

1.3 Faktortallenes nøjagtighed

Sektor/erhvervsgrupper

Som nævnt i beskrivelsen af datagrundlaget ovenfor adskiller input-output modellen sig fra andre makroøkonomiske modeller ved at operere med mange sektorer i stedet for en eller ganske få. Det er imidlertid praktisk umuligt at inddrage samtlige sektorer/brancher i hele Danmark enkeltvis, og inddelingen af hele det danske produktionssystem i 130 erhverv betyder hermed, at mange af disse er sammensat af flere forskellige brancher.

Når man - som i denne rapport - ønsker at analysere ganske bestemte brancher, kan der være en mindre usikkerhed i resultaterne, afhængig af i hvor høj grad brancherne i det givne erhverv er homogene, fx. med hensyn til omsætning og beskæftigelse. Omfanget af data, som kræves indsamlet for at kunne foretage input-output beregninger, bevirker desuden, at de nyeste tilgængelige tal som regel er 4-6 år gamle.

Data fra 1992

Da det tilstræbes at gøre erhvervene så homogene som muligt, og da de enkelte branchers inputsammensætning sjældent ændrer sig radikalt over en periode på 4-6 år, medfører disse forhold næppe nogen væsentlig usikkerhed i resultaterne. Endelig vil det være særdeles tidskrævende og svært at forsøge selv at indsamle de data, som kræves for at kunne vurdere de ønskede beskæftigelseseffekter, ligesom det ikke vil være muligt at medtage alle underleverandører.

Følsomhedsberegning ud fra prisindekset

At de data, som anvendes til at bestemme faktortallene i denne rapport, er fra 1992, er altså en forsinkelse, som må betragtes som en usikkerhedsfaktor. En beregning af faktortallenes størrelse for de efterfølgende år vil kun kunne foretages med samme forsinkelse. Danmarks Statistik offentliggør dog skønnede produktionsværdier for en række hovederhverv, i hvilke de fire brancher i denne rapport er indeholdt. Ønskes det at vurdere den usikkerhed, der er forbundet med, at data er fra 1992, kan der foretages en følsomhedsberegning, ved at bruge et implicit prisindeks, som kan bestemmes ud fra disse produktionsværdier.

Prisindekset udtrykker prisstigningen i de enkelte erhverv i årene 1993-96 i forhold til de i rapporten anvendte tal, dvs. 1992. De hovederhverv, som lægges til grund for prisindekserne er for rådgivende ingeniører samt laboratorier: "Forretningsservice mv", for entreprenører: "Bygge- og anlægsvirksomhed" og for jordrens: "Renovation mv".

Tabel 1.5
Prisindeks fordelt på brancher. Fra Danmarks Statistik samt egne beregninger

Prisindeksene skal bruges på følgende måde: Hvis den samlede beskæftigelseseffekt af en investering i branchen Jordrens på 5 mio. kr. beregnes ud fra tabel 1.4, fås: 2,64×5 = 13,2 personer. Er investeringen foretaget i 1995, kan denne udtrykkes i 1992-priser ved hjælp af prisindekset: 5/1,04 = 4,808. Hermed bliver den samlede beskæftigelseseffekt: 2,64×4,808 = 12,7. Prisindekset bruges altså til at dividere investeringen med, før beskæftigelseseffekten beregnes.

Da prisindeksene kun kan beregnes på hovederhverv og er baseret på skønnede værdier, er der også usikkerhed forbundet med at bruge disse. Derfor anbefales de kun anvendt som følsomhedsberegninger i forbindelse med brug af faktortallene fra tabel 1.1 - 1.4, men de udgør den bedste vurdering, der kan foretages "frem i tiden" i forhold til rapportens faktortal.

Makroøkonomiske effekter

Foruden de direkte og indirekte beskæftigelseseffekter, som følger af en investering, vil der være en række andre afledte beskæftigelseseffekter - de såkaldte makroøkonomiske effekter. Investeringen vil medføre en øget indkomstdannelse i økonomien, som igen vil afføde et øget forbrug og hermed øget produktion. Der vil hermed blive skabt beskæftigelse. Effekten er selvforstærkende, da den øgede produktion igen er med til at skabe øget indkomst i samfundet, hvilket igen øger investeringerne. Dette giver en yderligere stigning i forbrug og produktion osv.

I hvilket omfang denne indkomstmultiplikator virker, og hvor meget beskæftigelse den trækker med sig, varierer afhængigt af økonomiens aktuelle "tilstand". Da det desuden er en selvforstærkende effekt, er beskæftigelseseffekten pr. mio. kr. vidt forskellig, når der foretages en stor investering i forhold til en mindre investering. De afledte effekter af en investering på fx 1 mio. kr. vil hurtigt "dø ud", mens en langt større investering vil få multiplikatoreffekten til at virke i flere år efter og hele tiden give øget beskæftigelse. Endelig vil de makroøkonomiske effekter af en investering på et givent tidspunkt være forskellige år for år i en periode herefter, for til sidst helt at forsvinde.

Alle de nævnte forhold gør, at de afledte effekter vil være svære at udtrykke i et faktortal, som angiver en konstant effekt pr. mio. kr., uafhængigt af fx tidspunktet for og størrelsen af investeringen. Det betyder dog, at de resultater, som opnås ved brug af de ovenfor angivne faktortal, må formodes at ligge i underkanten af de reelle virkninger særligt ved større investeringer. Ønskes der en beregning af de afledte effekter, vil det være nødvendigt på baggrund af en konkret investering at foretage en analyse ved hjælp af en makroøkonomisk model som fx Danmarks Statistiks ADAM-model.2

Bilag 2: Indsamlede data fra amterne

Bilag 3: Opdatering af modellen

Det kan forudses, at den ændring, der blev gennemført af indberetningen til ROKA i 1997, ikke bliver den sidste ændring af systemet. Det betyder, at der er behov for at kunne håndtere økonomiske oplysninger med varierede detajerigdom.

Problemløsning

Dette problem kan løses, hvis det antages, at forholdet mellem indsatsen i de forskellige faser er stabil, og at 1996 er et repræsentativ år. Det vurderes, at det vil være muligt at gennemføre beregninger på nedenstående 3 niveauer.

1. På det helt overordnede plan kan man anvende gennemsnittet på 2,3 arbejdspladser for hver investeret mio. kr., og derefter fordele arbejdspladserne på de fire erhverv i samme forhold, som var gældende i 1996.
2. Det kan forventes, at der ud fra amternes årlige indberetning kan udledes, hvor mange kroner de har investeret i undersøgelser, afværge og drift. Der kan enten bruges et træk fra ROKA-indberetningen, eller en optælling fra de skriftlige indberetninger. På det grundlag kan beskæftigelsen opgøres på erhverv ud fra den antagelse, at fordelingen i de 3 grupper er som i 1996.
3. I bedste tilfælde kendes investeringen på projektniveau, og derfor kan den model anvendes, der er udviklet i dette projekt, til en direkte og detaljeret beregning - stadig under forudsætning af, at de 4 erhverv arbejder på de enkelte delprojekter i det forhold, der er fundet i 1996.

Niveau 1

Niveau 1 kan naturligvis ikke bruges til at vurdere ændringer i beskæftigelsen i de 4 erhverv, omvendt er gennemsnittet meget robust en ændring i indsatsen, som medfører, at flere undersøgelser og færre afværgeprojekter vil resultere i lidt flere arbejdspladser, og mere monitering og drift vil også give mere beskæftigelse. Men det er marginaler, jævnfør vurderingerne af beregningernes nøjagtighed i afsnit 4.2

Niveau 2

Niveau 2 vil fange de ændringer, der kan forekomme ved en omlægning af indsatsen fra afværge til omlægning eller drift. Men ændringer i afværgemetoder vil ikke blive registreret i denne modelberegning.

De økonomiske oplysninger fra 1997, som er taget fra amternes skriftlige indberetninger viser, at der blev foretaget en samlet investering på 321.700.000 kr. Anvendes niveau 1 beregnes det, at der er skabt 529 arbejdspladser, anvendes niveau 2 beregnes det, at der er skabt 531 arbejdspladser. Forskellen opstår, fordi niveau 1 bruger udgiftsprofilen fra 1996, mens niveau 2 bruger den aktuelle udgiftsprofil, se tabel 3.1

Tabel 3.1
Udgiftsprofiler for 1996 og 1997.

Af tabel 3.1 fremgår det, at en stigning i andelen af undersøgelser resulterer i stigende beskæftigelse på 2 stillinger. Men det ses også, at fordoblingen af undersøgelsernes omfang fra 18 % til 30 % kun ændrer den totale beskæftigelse med de beskedne 2 arbejdspladser.

Niveau 3

Niveau 3 vil vise de ændringer, der kan forekomme som følge af ændringer i valg af afværgemetoder. De to store poster i regnskabet er afgravning af jord og etablering af afværgepumper. Forskydes indsatsen med flere pumper, vil beskæftigelsen falde. Men igen er det meget store ændringer, der skal gennemføres for at ændre væsentligt på den samlede beskæftigelse.

Fremtidige modelberegninger

Beregningsgrundlaget bør ændres, når det viser sig, at fordelingen mellem de tre indsatsområder, afværge og drift ændres radikalt, eller når der for alvor kommer alternative afværgemetoder i forhold til afgravning og afværgepumpning. Indtil da kan brugen af ovennævnte niveauer anvendes til beregningen af beskæftigelseseffekten ud fra den opstillede model.