NOU 2020: 2

Fremtidige kompetansebehov III — Læring og kompetanse i alle ledd

Til innholdsfortegnelse

4 Sentrale drivere for fremtidens kompetansebehov

Teknologiutviklingen, klimautfordringen og demografisk utvikling er tre av megatrendene som gjerne trekkes frem i analyser av fremtidige kompetansebehov (OECD 2019a, SØA 2018). Fremtiden er nå, for vi kjenner allerede en del konsekvenser som disse trendene medfører. Megatrendene vil påvirke arbeidsoppgavene våre og hvor, når og hvordan vi utfører dem. I dette kapitlet analyserer vi flere sider ved disse tre driverne.

I teksten som følger omtaler vi først teknologisk utvikling, så klimautfordringene og til slutt demografisk utvikling.

4.1 Teknologisk utvikling

Jeg er ikke imot automatiseringen, for utviklingen må gå sin gang, det må vi jo bare finne oss i. Men akkurat det at vi blir overflødige. (…) Det er akkurat det som er litt bittert.

Kilde: Ansatt i telefonsentralen (NRK 1980)

Arbeidslivet og samfunnet i Norge har endret seg mye de siste 150 årene, gjennom flere industrielle revolusjoner. Endringene vi nå står oppe i kalles ofte den fjerde industrielle revolusjon. Oppsummert i korte trekk kom den første industrielle revolusjonen til Norge i siste del av 1800-tallet med vann- og dampkraft, den andre i overgangen til 1900-tallet med elektrisitet, den tredje med elektronikk og særlig da bruk av den personlige datamaskinen spredte seg fra siste del av 1980-tallet og den fjerde nå med nye forretningsmodeller og automatisering (Frey 2019 og GSMA 2019).

Arbeidsformen har også endret seg kraftig, fra tekstil- og dampsagfabrikkene på slutten av 1800-tallet og første del av 1900-tallet til en arbeidsform stadig mer løsrevet fra tid og sted, ved hjelp av digitale løsninger. Tjenestene har endret seg mye, eksempelvis fra hestedrosje som fortsatt var vanlig tidlig på 1900-tallet til selvkjørende kollektivbusser som testes ut i vår tid. Samfunnslivet har vært gjennom store endringer, ikke minst gjennom kvinners økende yrkesdeltakelse, der den teknologiske utviklingen har hatt innvirkning blant annet gjennom effektivisering av arbeidsoppgaver i hjemmet, og gjennom opp- og nedturer i etterspørselen etter arbeidskraft, for eksempel til telefonsentralene og kontorarbeid, slik sitatet innledningsvis viser til. Store omveltninger i arbeidsform, tjenester og samfunnsliv er med andre ord ikke noe nytt.

Det skjer store endringer på arbeidsmarkedet hvert år. I kapittel 3 pekte vi på at tall fra SSB fra 3. kvartal 2019 viser en avgang av jobber siste år på 9 prosent, samtidig med en tilgang på nye jobber på 11 prosent, målt ved å summere netto endring i virksomhetene. De individuelle arbeidskraftsstrømmene, som i tillegg til strømmen mellom virksomhetene også fanger opp strømmer innad i virksomhetene, er enda større. Teknologisk utvikling er en av mange faktorer som virker inn på dynamikken i arbeidsmarkedet, sammen med blant annet endringer i etterspørselsforhold og handelsstrømmer.

I analyser av fremtidens arbeidsmarked blir omtalen av teknologisk utvikling ofte snevret inn til jobbautomatisering. Vi starter derfor med en diskusjon av forutsetningene som en mye sitert automatiseringsberegning bygger på, som utgangspunkt for en diskusjon om hva som driver eller demper etterspørselen etter ulike yrker. Deretter omtaler vi nye teknologiske trender, og hvordan noen av disse kan tenkes å virke inn på fremtidens kompetansebehov.

Boks 4.1 Begreper innen teknologisk utvikling

Digitalisering: Å ta i bruk digitale muliggjørende teknologier for å forbedre, fornye og skape nytt (Digital21). Digitalisering har bred innvirkning, i hverdagen og arbeidslivet.

Jobbautomatisering: Når utvikling og implementering av ny teknologi gjør at maskiner kan ta over arbeidsoppgaver tidligere utført av menneskelig arbeidskraft (se eksempelvis Acemoglu og Restrepo 209).

4.1.1 Jobbene forsvinner – eller…?

I 2013 beregnet Frey og Osborne at nær halvparten av jobbene i USA hadde høy risiko for maskinbasert automatisering (eng. computerisation), definert som over 70 prosent sannsynlighet for automatisering. Analysen ble senere publisert (Frey og Osborne 2017) og var i februar 2020 sitert over 5 100 ganger, ifølge Google Scholar. Analysen ble blant annet populær for å liste opp automatiseringssannsynlighetene for hundrevis av enkeltyrker.

Senere har automatiseringssannsynlighetene blitt koblet til nasjonal statistikk i flere land (Fölster 2014, Pajarinen og Rouvinen 2014 og Pajarinen mfl. 2015). For Norges del førte det til konklusjonen om at en tredjedel av jobbene i Norge hadde høy risiko for automatisering, som skapte overskrifter om robotenes inntog og at 1 av 3 jobber blir borte.

Frey har senere presisert at analysen fra 2013 ikke var et forsøk på å beregne hvor mange jobber som faktisk kommer til å automatiseres, siden dette avhenger av mange andre faktorer, som kostnader, reguleringer, politisk press og motstand i samfunnet. I stedet skulle resultatene bare vise hvilke yrker som er mest utsatte for automatisering (The Economist 2019). Tidshorisonten er upresis, og Frey (2019) understreker at analysen fra 2013 ikke var forsøk på å forutsi hastigheten på automatiseringen, snarere hva maskiner kan gjøre.

Det er betydelig uenighet blant forskere om hvor stor andel jobber som har høy risiko for automatisering. Arntz mfl. (2016) konkluderer med 10 prosent og Nedelkoska og Quintini (2018) med 6 prosent for Norge. Det er også uenighet om hva forskjellene skyldes. Frey (2019) forklarer forskjellen i resultater blant annet med at disse to studiene bruker mer aggregerte yrkesgrupper, og at verdifull informasjon som følge går tapt. For en nærmere omtale av Nedelkoska og Quintinis analyse, se NOU 2018: 2.

Flere forskere, som for eksempel Acemoglu og Restrepo (2019), fremhever at teknologisk utvikling ikke bare innebærer at gamle arbeidsoppgaver og yrker reduseres, men også at nye arbeidsoppgaver skapes der arbeidskraften har et komparativt fortrinn. Eksempelvis har yrker som puncheoperatører og hullkortmaskinoperatører forsvunnet i Norge, mens yrker som organisasjonspsykolog og personlig trener har kommet til (Arbeidsdirektoratet 1965 og SSB 2011).

I dette kapitlet omtaler vi først kort Frey og Osbornes (2013) automatiseringssannsynligheter for enkeltyrker, som er oversatt til norske yrkeskoder i Pajarinen mfl. (2015).

Vi kobler disse automatiseringssannsynlighetene til oppdatert sysselsettingsstatistikk fra 4. kvartal 2018, og aggregerer resultatene til ulike yrkesgrupper og etter kjønn, og grupperer etter lav, mellomhøy og høy risiko for automatisering . Selv om Frey og Osbornes analyse nå er noen år gammel, er den aktualisert blant annet ved at andre, nyere studier bygger videre på den (som Nedelkoska og Quintini 2018).

Kapitlet beskriver sysselsettingsutviklingen i Norge i senere år, for å belyse om utviklingen for enkeltyrker er i samsvar med Frey og Osbornes automatiseringssannsynligheter.

For yrker der den beregnede automatiseringsrisikoen virker særlig urimelig eller der sysselsettingsutviklingen i senere år avviker tydelig fra det automatiseringssannsynlighetene skulle tilsi, diskuterer vi andre mulige forklaringer på sysselsettingsutviklingen. Vi bruker på denne måten en kritisk vurdering av automatiseringssannsynlighetene til å diskutere utviklingen i sysselsettingen bredere, ikke begrenset til automatisering.

4.1.1.1 Beregnet automatiseringsrisiko og dagens yrkesstruktur i Norge

Frey og Osborne legger til grunn at yrker som krever finmotorikk, kreativitet eller sosiale ferdigheter er vanskeligere å automatisere. Hvor stor betydning den en ferdighet har for å hindre automatisering, kan avhenge av hvor fremtredende en annen ferdighet er (se boks 4.2). I gjennomgangen har vi valgt å bruke NAVs yrkesgrupper fremfor SSBs inndeling i yrkesfelt. Som forklart i rapportvedlegget, er NAVs yrkesinndeling mer løsrevet fra kompetansenivå og tettere koblet opp mot næring.

Boks 4.2 Frey og Osbornes metode

Frey og Osborne (2013) kategoriserte først i samarbeid med en gruppe maskinlæringsforskere 70 yrker som enten et fullt automatiserbart yrke (1) eller ikke automatiserbart (0), på grunnlag av skjønn. De tok da utgangspunkt i et arbeidsverksted ved Universitet i Oxford og yrkesspesifikk oppgave- og jobbeskrivelser i den amerikanske databasen O*NET (se Brandes og Wattenhofer (2016)).

Deretter utviklet Frey og Osborne en algoritme, der de utnyttet kjennetegn ved de første 70 yrkene til å predikere automatiseringssannsynligheten til de resterende 632 yrkene i yrkeslisten deres, som er basert på amerikanske Standard Occupational Classification (SOC). Kjennetegnene som utnyttes ved de første 70 yrkene måles ved hjelp av 9 variabler, som gjenspeiler Frey og Osbornes antatte flaskehalser (bottlenecks) for automatisering. Fritt oversatt knytter disse flaskehalsene seg til finmotorikk, kreativitet og sosiale ferdigheter. Algoritmen korrigerte også for eventuelle tilsynelatende feiletiketter fra de første 70 yrkene.

Metoden tillater komplekse interaksjoner mellom de 9 variablene, for eksempel ved at én variabel ikke gis betydning med mindre verdien til en annen variabel er tilstrekkelig høy.

Pajarinen mfl. (2015) konverterte Frey og Osbornes sannsynligheter til norske yrkeskoder, som gir automatiseringssannsynligheter for 374 yrker. For noen yrker i den norske oversikten er automatiseringssannsynligheten omregnet ved å ta et gjennomsnitt av sannsynligheten for flere ulike yrker fra den amerikanske listen.

Kilde: Frey og Osborne (2013).

KBUs kobling er gjort nedenfra og opp, det vil si at vi har koblet yrker på detaljert nivå (4-siffernivå) og deretter aggregert opp til yrkesgrupper. Dersom vi i stedet hadde koblet mer aggregerte yrkesgrupper fra de amerikanske dataene til norske aggregerte yrkesgrupper, kunne resultatet blitt noe annerledes. Fölster (2014) argumenterer i sin analyse av svenske data for å bruke et mer aggregert nivå enn enkeltyrker for å få et best mulig samsvar mellom amerikanske og svenske data. KBU bygger imidlertid på oversettelsen til norske yrkeskoder gjort av Pajarinen mfl. (2015) og har ikke selv gjort nye oversettelser av yrkeskoder.

Figur 4.1 viser fordelingen av lønnstakere i Norge etter lav, middels og høy automatiseringsrisiko innenfor NAVs yrkesgrupper. Frey og Osborne definerer lav risiko som under 30 prosent og høy risiko som over 70 prosent sannsynlighet for automatisering. Vi følger denne kategoriseringen her.

Figur 4.1 Andel lønnstakere i Norge (15–74 år) etter automatiseringsrisiko, innen ulike yrkesgrupper. 4. kvartal 2018

Figur 4.1 Andel lønnstakere i Norge (15–74 år) etter automatiseringsrisiko, innen ulike yrkesgrupper. 4. kvartal 2018

KBU har sortert lønnstakere etter NAVs yrkesgrupper, i tråd med NAVs «Om statistikken». Der det mangler beregnet automatiseringssannsynlighet i Parjarinen mfl. (2015), har KBU brukt oppgitt sannsynlighet for et nærliggende yrke. SSBs yrkesstatistikk fra register inkluderer ikke selvstendig næringsdrivende.

Kilde: Sannsynligheter oppgitt i Pajarinen mfl. (2015), som er basert på Frey og Osborne (2013), er anvendt av KBU på sysselsettingstall på 4-siffernivå for yrker, SSBs kildetabell 11411 4. kvartal 2018.

Undervisning er den tryggeste yrkesgruppen i figuren. Denne yrkesgruppen inkluderer barnehagelærere, lærere i skolen og undervisningspersonale i høyere utdanning, annet undervisningspersonale som eksempelvis kjøreskolelærere, og ledere innen undervisning og barnevern. En annen, relatert trygg yrkesgruppe er barne- og ungdomsarbeid, som er en yrkesgruppe bestående kun av to enkeltyrker, skoleassistenter og barnehage- og skolefritidsassistenter.

De akademiske yrkene og ledere er to andre trygge yrkesgrupper i figuren. Trygge enkeltyrker innenfor disse yrkesgruppene inkluderer eksempelvis psykologer, organisasjonsrådgivere og administrerende direktører. Blant de akademiske yrkene er det en liten andel mellomrisikoyrker, som bibliotekarer.

Helse, pleie og omsorg og serviceyrker har også en lav andel med høy automatiseringsrisiko, blant disse er reseptarer innen helse, pleie og omsorg og bud innen serviceyrker. Disse yrkesgruppene har imidlertid nokså store andeler i mellomrisikogruppen. Det samme har yrkesgruppen reiseliv og transport, der også andelen i høyrisikogruppen er høy. Vi går mer detaljert inn på enkeltyrker fra disse tre yrkesgruppene senere i kapitlet.

Serviceyrker med lav automatiseringsrisiko inkluderer blant annet dansere og klesdesignere og religiøse yrker. Dette reflekterer trolig forutsetningen om at yrker som krever kreativitet er blant yrkene som er vanskeligere å automatisere, for gitte nivå på de andre «flaskehalsene» (finmotorikk, sosiale ferdigheter).

Innen ingeniør- og IKT-fag er rundt 1 av 6 lønnstakere i høy risiko for automatisering. Det inkluderer blant annet driftsteknikere, og noen typer ingeniører.

Innen bygg og anlegg er det en nokså betydelig andel med høy risiko for automatisering, inkludert blant annet hjelpearbeidere innen bygg og anlegg, men overraskende også tømrere/snekkere, som vi kommer tilbake til. Elektrikere har lav risiko for automatisering, noe som er forventet, gitt jobbkravene til yrket. Industrien har omtrent like stor andel i høyrisikokategorien som bygg og anlegg, inkludert innbindere og yrket pakke-, tappe- og etikettmaskinoperatører.

Innen kontoryrkene har de fleste lønnstakerne en høyrisikojobb. Eksempler på slike yrker er postbud/-sorterere, arkivassistenter, sentralbordoperatører og skattefunksjonærer. Butikk- og salgsarbeid har også en stor andel i høy risiko for automatisering, inkludert telefon- og nettselgere og butikkmedarbeidere.

Det er store kjønnsforskjeller i arbeidsmarkedet, som illustrert i vedlegg 1. Figur 4.2 viser hvordan automatisering, som følge av et kjønnsdelt arbeidsmarked, har ulik betydning for menn og kvinner, når Frey og Osbornes sannsynligheter legges til grunn. Den høyere andelen menn i høyrisikoyrker henger sammen med at hjelpearbeidere og håndverkere innen bygg og anlegg, er mannsdominerte yrker, mens sykepleiere, barnehagelærere, grunnskolelærere eller høyere saksbehandlere, er kvinnedominerte yrker.

Figur 4.2 Andel lønnstakere i Norge (15–74 år) etter automatiseringsrisiko, etter kjønn. 4. kvartal 2018

Figur 4.2 Andel lønnstakere i Norge (15–74 år) etter automatiseringsrisiko, etter kjønn. 4. kvartal 2018

Der det mangler beregnet automatiseringssannsynlighet i Parjarinen mfl. (2015), har KBU brukt oppgitt sannsynlighet for et nærliggende yrke. SSBs yrkesstatistikk fra register inkluderer ikke selvstendig næringsdrivende.

Kilde: Sannsynligheter oppgitt i Pajarinen mfl. (2015), som er basert på Frey og Osborne (2013), er anvendt av KBU på sysselsettingstall på 4-siffernivå for yrker, SSBs kildetabell 11411 4. kvartal 2018.

Ofte er det innholdet i yrkene som endres, uten at yrket forsvinner. McKinsey (2018) finner at arbeidskraften i 2030 vil bruke en større andel av tiden på teknologiske, sosiale, emosjonelle og høyere kognitive ferdigheter.

Mens kvinner kan være mindre utsatt enn menn for at hele jobben erstattes av en maskin, kan kvinner i større grad enn menn komme til å oppleve grunnleggende endringer i jobben, ifølge McKinsey (2019). McKinseys analyse inkluderer ikke Norge. Argumentet deres kan imidlertid også komme til å gjelde Norge, siden særlig helseyrkene er kvinnedominerte og dette er yrker som kan forvente gjennomgående endringer som følge av digitaliseringen.

Yrkesstrukturen varierer på tvers av fylker, som vist i vedlegg 1. Oslo skiller seg fra andre fylker, med en lavere andel sysselsatte innen industriarbeid og bygg og anlegg, og en høyere andel sysselsatte innen yrkesgruppene ledere og akademiske yrker, og en høyere andel sivilingeniører (fanget opp av yrkesgruppen ingeniør- og IKT-fag) enn de øvrige fylkene. Dermed er det ikke overraskende at Oslo skiller seg ut med en større andel sysselsatte i lavrisikogruppen og en mindre andel i høyrisikogruppen for automatisering enn andre fylker (ikke illustrert).

Selv om yrkesstrukturen varierer mellom fylker, er inndelingen i lav-, mellom- og høyrisikogruppe for automatisering såpass aggregert, at det utenom Oslo er små forskjeller mellom fylkene i andel lønnstakere i de ulike kategoriene (ikke illustrert). OECD (2019c) finner at variasjonen i andel arbeidstakere med høyrisikojobb mellom ulike regioner er mindre i Norge enn i andre OECD-land.

4.1.1.2 Beregnet automatiseringsrisiko og faktisk sysselsettingsutvikling i Norge

I dette avsnittet ser vi på hvordan utviklingen i sysselsetting i Norge på yrkesnivå i perioden 2015–2018 samsvarer med Frey og Osbornes automatiseringssannsynligheter. Selv om perioden er relativt kort, ville man forvente at sysselsettingen over tid skulle falle for yrker som Frey og Osborne kategoriserer som mellom- eller høyrisikoyrker. Siden teknologisk fremgang også innebærer økt inntekt og vridning av etterspørselen, kunne man forvente økt sysselsetting i yrker med lav risiko for automatisering.

Vi bruker det mest detaljerte yrkesnivået som er tilgjengelig i SSBs statistikkbank, 4-siffernivået, fra 2015 til 2018. Det er brudd i de norske dataene før/etter 2015, som følge av SSBs overgang til nytt datagrunnlag, og derfor er perioden vi ser på avgrenset til sysselsettingsutvikling etter 2015. SSB publiserer sysselsettingsstatistikk fra 4. kvartal 2019 (få dager) etter publisering av denne rapporten, som forklarer hvorfor perioden vi ser på ikke strekker seg lengre enn 2018.

For det som virker som de mest opplagt tilfellene der sysselsettingen faller som følge av økt digitalisering, slik som postbud og kontormedarbeidere, er Frey og Osbornes analyse i samsvar med sysselsettingsutviklingen i Norge.

Sysselsettingen i Norge har økt for en rekke av yrkene som krever finmotorikk, kreativitet og/eller sosiale ferdigheter. Frey og Osborne legger til grunn at yrker som krever slike ferdigheter har lavere risiko for automatisering enn andre yrker (se boks 4.2). Eksempler på slike yrker med sysselsettingsvekst etter 2015 i Norge er programvareutviklere, sykepleiere, tannleger, barnehage- og grunnskolelærere, psykologer, logopeder, administrative direktører, organisasjonsrådgivere, regissører, fotografer, produkt- og klesdesignere og sivilarkitekter. Dette understøtter argumentet innledningsvis om at teknologisk fremgang også innebærer økt inntekt og vridning av etterspørselen.

Yrker der det er tydeligst at Frey og Osbornes analyse samsvarer dårlig med den faktiske sysselsettingsutviklingen i Norge er for helseyrker som i Norge krever utdanning på videregående nivå eller bachelorgrad, som helsefagarbeidere, helsesekretærer og tannpleiere (oversettelse fra Pajarinen mfl.). Her har sysselsettingen fra 2015 til 2018 økt, mens Frey og Osborne (se figur 4.1) vurderer dette som mellomrisikoyrker. Helsefagarbeidere er en stor yrkesgruppe i Norge, med nær 94 000 lønnstakere i 2018, og som NAVs bedriftsundersøkelse viser at det er stor mangel på (se kapittel 3). SSB fremskriver også stor fremtidig mangel på arbeidskraft med utdanning som helsefagarbeidere (se kapittel 4.3).

Videre vurderer Frey og Osborne både journalister og finans- og økonomisjefer som lavrisikoyrker. For disse yrkene har imidlertid sysselsettingen i Norge falt etter 2015, som tyder på at Frey og Osbornes analyse ikke treffer så godt for disse yrkene. Dette er imidlertid små yrkesgrupper i Norge, og derfor av mindre kvantitativ betydning enn avviket for helsefagarbeiderne.

Slik SSB (Bye og Næsheim 2016) understreker i en kritikk av analysen, ser Frey og Osborne utelukkende på automatisering, og tar ikke hensyn til en rekke andre forhold som vil spille inn. I yrker der etterspørselen er avhengig av verdensøkonomien eller konjunkturene, kan det være spesielt vanskelig å vurdere automatiseringens innvirkning. For disse yrkene er det vanskelig å vurdere om Frey og Osbornes analyse «treffer», særlig på så kort sikt som vi har data for her. Dette inkluderer for eksempel yrker innen havbruk, oljerelatert virksomhet og bygg og anlegg. Innen disse bransjene finner vi en rekke yrker der sysselsettingen i Norge har endret seg i en annen retning enn det automatiseringssannsynlighetene indikerer, som vi nevner eksempler på i de fire avsnittene som følger.

Norge er verdens syvende største oppdrettsnasjon, og verdens nest største fiskeeksportør. Oppdrettsnæringen er i dag en hovednæring for Kyst-Norge (SSB 2019b). Sysselsettingen i Norge har økt fra 2015 til 2018 for havbruksarbeidere, hjelpearbeidere innen havbruk, operatører innen næringsmiddelproduksjon og agroteknikere. Ifølge Frey og Osbornes analyse (oversatt av Pajarinen mfl.) har disse yrkene høy risiko for automatisering.

Det har i perioden fra 2015 til 2018 vært vekst i sysselsettingen i Norge for en lang rekke yrker knyttet til bygg og anlegg, inkludert tømrere/snekkere, desinfeksjonsarbeidere og skadedyrsbekjempere, eiendomsmeglere og -forvaltere, og takstmenn. Dette henger sammen med boligmarkedet og boliginvesteringene i Norge. Ifølge Frey og Osbornes analyse har disse yrkene mellomhøy/høy risiko for automatisering.

Sysselsettingen innen petroleumsrelatert virksomhet har falt fra 2015 til 2018 i Norge, også for ledere og sivilingeniører. Frey og Osborne beregner lave automatiseringssannsynligheter for disse lederne og sivilingeniørene.

Andre yrker som kan være konjunkturutsatte, i den forstand at de avhenger av den generelle økonomiske velstanden, er lokale tjenester. Dette inkluderer dyrepassere, skomakere, servitører, bartendere, hotellresepsjonister, kjøkkenassistenter, renholdere i private hjem, vinduspussere og gartnere og innen kollektivtransport, både buss/trikk, drosje/varebil og lokomotiv/t-bane. Disse yrkene inngår i yrkesgruppene serviceyrker og annet arbeid og reiseliv og transport i figur 4.1. Frey og Osborne vurderer slike yrker som mellom- eller høyrisikoyrker, men Frey (2019) har pekt på at teknologisk utvikling kan gi økt etterspørsel etter lokale tjenester. Sysselsettingen har økt for disse yrkene fra 2015 til 2018 i Norge.

4.1.2 Jobbpolarisering

OECD (2017a og 2018a) fant en tendens til jobbpolarisering i mange OECD-land målt i perioden 1995–2015, der sysselsettingsandelen har vokst for lav- og høykompetansejobber og falt for mellomkompetansejobber, se figur 4.3. OECD har definert kompetansenivå på bakgrunn av lønn på aggregert nivå for yrkesgruppen. I Norge har sysselsettingsandelen til mellomkompetansejobber, slik OECD definerer mellomkompetanse, falt med rundt 10 prosentpoeng i perioden.

Figur 4.3 Endring i sysselsettingsandel for henholdsvis lav-, mellom- og høykompetanseyrker (OECDs definisjoner), prosentpoeng. 1995–2015

Figur 4.3 Endring i sysselsettingsandel for henholdsvis lav-, mellom- og høykompetanseyrker (OECDs definisjoner), prosentpoeng. 1995–2015

Salgs- og serviceyrker og renholdere/hjelpearbeidere er definert som lavkompetanseyrker. Kontoryrker, håndverkere, bønder/fiskere mv., prosess- og maskinoperatører / transportarbeidere er definert som mellomkompetanseyrker. Ledere, akademiske yrker og høyskoleyrker er definert som høykompetanseyrker.

Kilde: OECD (2017a og 2018a), http://dx.doi.org/10.1787/888933881021.

Berglund mfl. (2019) peker på at dersom jobbpolarisering utvikler seg i de nordiske økonomiene, ville det utfordre noen av kjerneverdiene i den nordiske modellen, slik som en jevn fordeling av gode jobber og inntektsmuligheter.

Høykompetanseyrkene i figur 4.3 er ledere, akademiske yrker og høyskoleyrker. Den relativt lave gjennomsnittslønnen til salgs- og serviceyrker innebærer at denne yrkesgruppen i OECDs analyse er kategorisert sammen med renholdere og hjelpearbeidere som lavkompetanseyrker. Øvrige yrkesgrupper har gjennomsnittslønn på et mellomliggende nivå, og er dermed kategorisert som mellomkompetanseyrker i OECDs analyse.

OECDs kategorisering i ulike kompetansenivåer er ikke udiskutabel. Den kanskje mest diskutable kategoriseringen som følger av OECDs analyse gjelder helsefagarbeidere, som inngår i salgs- og serviceyrkene, og dermed i OECDs analyse av norske data er del av lavkompetanseyrkene. Man må ha autorisasjon for å kunne bruke yrkestittelen helsefagarbeider i Norge, og dette krever dokumentasjon av fagutdanning. Helsefagarbeiderutdanningen i Norge er en fireårig utdanning på videregående nivå, der de to første årene er teoretisk undervisning og de to siste er praksisopplæring. Helsefagarbeideryrket er, som påpekt tidligere i kapitlet, et stort yrke i Norge, med nær 94 000 lønnstakere i 2018. NAVs bedriftsundersøkelse viser stor mangel på helsefagarbeidere, og SSB fremskriver stor fremtidig mangel på utdanningsgruppen.

Blant yrkene som i OECDs analyse, men også ifølge den internasjonale standarden, kategoriseres som mellomkompetanseyrker, er kanskje det mest påfallende kontormedarbeidere. Dette er også et stort yrke i Norge, med over 63 000 lønnstakere i 2018, men er et yrke der sysselsettingen faller. NAVs bedriftsundersøkelse viser at ledig arbeidskraft overgår mangel på arbeidskraft med flere tusen personer for dette yrket. Yrket har også ifølge Frey og Osbornes analyse en svært høy automatiseringssannsynlighet, på bakgrunn av arbeidsoppgavene i yrket.

I motsetning til helsefagarbeideren, er det ikke krav om fagutdanning for å kunne jobbe som kontormedarbeider. Utdanningstilbudet i fag- og yrkesopplæringen har blitt gjennomgått i senere år, for å styrke kvaliteten og relevansen i utdanningen. Utdanningsdirektoratet opprettet fem yrkesfaglige utvalg for å delta i gjennomgangen. Det yrkesfaglige utvalget for kontor, handel og service (2016) påpekte at teknologi og endringer i arbeidsfeltet har ført til at flere av de «klassiske» kontoroppgavene forsvinner eller overføres til ansatte i fagstillinger, og at fagarbeidere innen kontor i tillegg møter sterk konkurranse fra personer med høyere utdanning i økonomi og administrasjon. I den nye tilbudsstrukturen som gjelder fra høsten 2020 skal kontor- og administrasjonsfaget og resepsjonsfaget erstattes. Nytt navn og innhold skal drøftes med faglig råd (Utdanningsdirektoratet 2020b).

Som en illustrasjon på hvor stor betydning definisjonen på kompetansebehov kan ha og på bakgrunn av forklaringene over, gjør vi to enkle yrkesbytter i OECDs kategorisering, ved å flytte kontormedarbeidere fra mellomkompetansenivå til lavkompetansenivå og helsefagarbeider fra lavkompetansenivå til mellomkompetansenivå. Dette enkle byttet fører til en betydelig reduksjon i hvor stor andel av yrkene på mellomkompetansenivå i Norge som har høy risiko for automatisering, se figur 4.4. Figuren viser også inndelingen etter risiko for automatisering med den internasjonale standarden for lav-, mellom- og høykompetansenivå, der kun yrkesgruppen renholdere mv. inngår i første gruppe.

Figur 4.4 Lønnstakere i Norge (15–74 år) fordelt etter risiko for automatisering, etter kompetansenivå, ifølge tre ulike inndelinger av lav- og mellomkompetansenivået. 4. kvartal 2018

Figur 4.4 Lønnstakere i Norge (15–74 år) fordelt etter risiko for automatisering, etter kompetansenivå, ifølge tre ulike inndelinger av lav- og mellomkompetansenivået. 4. kvartal 2018

Der det mangler beregnet automatiseringssannsynlighet i Pajarinen mfl. (2015), har KBU brukt beregnet automatiseringssannsynlighet for et nærliggende yrke. Uoppgitte og militære yrker er utelatt fra beregningen.

Kilde: Sannsynligheter oppgitt i Pajarinen mfl. (2015), som er basert på Frey og Osborne (2013), er anvendt av KBU på sysselsettingstall på 4-siffernivå for yrker, SSBs kildetabell 11411 4. kvartal 2018.

Frey (2019) peker på at de fleste jobbene med høy risiko for automatisering kjennetegnes ved at de er lavinntektsjobber som ikke krever lang utdanning. Figur 4.5 viser en viss negativ samvariasjon, mellom automatiseringssannsynlighet og månedslønn. En fordel med å bruke medianlønnen fremfor gjennomsnittlig lønn, som SSB (2017) trekker frem, er at enkeltobservasjoner med svært høy lønn vil påvirke gjennomsnittet, men ikke medianen. SSB peker på at det ofte er slik at en stor andel av observasjonene i en gruppe har nokså likt lønnsnivå, og at medianverdien dermed er blant disse.

Figur 4.5 Automatiseringssannsynlighet og median månedslønn heltid 2018 i Norge, der punktets størrelse gjenspeiler antall lønnstakere i Norge (15–74 år) i 4. kvartal 2018

Figur 4.5 Automatiseringssannsynlighet og median månedslønn heltid 2018 i Norge, der punktets størrelse gjenspeiler antall lønnstakere i Norge (15–74 år) i 4. kvartal 2018

Kilde: Sannsynligheter oppgitt i Pajarinen mfl. (2015), som er basert på Frey og Osborne (2013), er anvendt av KBU på sysselsettingstall på 4-siffernivå for yrker, SSBs kildetabell 11411 for 4. kvartal 2018.

Størrelsen på punktene i figuren gjenspeiler yrkets størrelse, målt i antall lønnstakere. Det store lavinntektsyrket med høy automatiseringssannsynlighet, nederst til høyre i figuren, er butikkmedarbeidere. Blant høyinntektsyrkene med veldig lav automatiseringssannsynlighet, høyt oppe til venstre i figuren, er eksempelvis legespesialistene. Et stort lavinntektsyrke i Norge, som ifølge Frey og Osborne har lav automatiseringssannsynlighet (nede til venstre i figuren), og som dermed gjør den negative samvariasjonen i figuren mindre tydelig, er barnehage- og skolefritidsassistenter. Illustrasjonen er ikke ment som en indikasjon på hvorvidt automatiseringsberegningen fra Frey og Osborne treffer eller ikke, men er snarere ment som en deskriptiv statistikk av yrkene.

Frey og Osbornes antagelse om en negativ sammenheng mellom automatiseringssannsynlighet og lønn, bygger på en analyse av amerikanske data. Vi har ikke undersøkt hvordan bildet ville endres dersom vi i figur 4.5 erstattet norske med amerikanske lønninger.

Berglund mfl. (2019) ser på utviklingen i sysselsettingen i 2000–2015 for ulike lønnsgrupper (kvintiler) i Norge, Sverige og Danmark. De konkluderer med at det i siste del av perioden (2011–2015) er økte kompetansekrav som er den observerte tendensen i Norge, mens det i første del av perioden (2000–2010) er tegn på en viss polarisering. Berglund mfl. (2019) finner et mer polarisert mønster i Danmark, særlig etter 2010. Utviklingen i Sverige er ikke like entydig, men det er noen tegn til polarisering, om ikke like tydelig som i Danmark.

Næsheim (2018a) forklarer økte kompetansekrav i det norske arbeidslivet med en kombinasjon av endringer i næringsstrukturen, endret produksjonsmåte og at varene/tjenestene som produseres krever høyere kompetanse å produsere.

Gjennomgangen vår viser at andel lønnstakere i ulike risikogrupper for automatisering etter kompetansenivå er veldig sensitiv for hvordan lav- og mellomkompetansenivået defineres. I tillegg vil resultatet naturligvis også avhenge av automatiseringsberegningene i seg selv. Vi har pekt på noen av svakhetene i Frey og Osbornes analyse, og fremtidige analyser av mulig jobbpolarisering fremover bør synliggjøre hvordan resultatene avhenger både av hvordan kompetansenivået defineres og hvordan risikoen for automatisering er beregnet.

4.1.3 Kompetansebehov som følge av nye teknologier

Mange omtaler perioden vi nå er inne i som den fjerde industrielle revolusjonen, som kjennetegnes av en rekke nye teknologier og trender (se boks 4.3) som endrer måten vi lever, arbeider, og forholder oss til hverandre på.

Boks 4.3 Nye teknologier og trender – begreper

Kunstig intelligens: Kunstig intelligente systemer utfører handlinger, fysisk eller digitalt, basert på tolkning og behandling av strukturerte eller ustrukturerte data, for å oppnå et gitt mål. Enkelte KI-systemer kan også tilpasse seg gjennom å analysere og ta hensyn til hvordan tidligere handlinger har påvirket omgivelsene. (EUs ekspertgruppe / Nasjonal strategi for KI)

5G: Neste generasjons trådløs internett-teknologi. Den lave ventetiden og høye hastigheten har betydning for eksempelvis ekstern støttet kirurgi og selvkjørende biler.

Tingenes internett (Internet of Things, IoT): Koordinering av maskiner, utstyr og apparater som kobles til internett gjennom flere typer nettverk. Eksempler på bruk er smarte hjem og smarte bygninger.

Blokkjede-teknologi: Delt database for registrering av overføringer, systematisert i digitale blokker som kjedes sammen. Brukes blant annet til kryptovaluta og pasientdata.

Kvanteberegning: Raskere og bruker mindre energi enn klassiske maskiner. Mulige bruksområder for kvanteberegning er blant annet maskinlæring og datahåndtering.

Additiv produksjonsteknikk: Tusenvis av små lag tilføres og skaper et produkt, som skrives ut (3D-printing) ved hjelp av en spesiell programvare. Brukes blant annet til å bygge broer.

Kilde: EUs ekspertgruppe (om kunstig intelligens), referert til i Nasjonal strategi for kunstig intelligens (Kommunal- og moderniseringsdepartementet 2020) og øvrige definisjoner er basert på GSMA (2019).

Evnen til å lære, gode samarbeidsferdigheter og IKT-kompetanse vil bli viktigere i fremtidens arbeidsmarked (se for eksempel McKinsey 2018). Kunstig intelligens byr på store muligheter, men også store utfordringer. Den teknologiske utviklingen øker behovet for etisk kompetanse og kritisk refleksjon, for å forebygge feil bruk av data. Eksempler på utfordringer er personvern, valgmanipulasjon i sosiale medier, «deep fakes», spredning av faktafeil og falske nyheter eller når maskiner lærer seg fordommene i de historiske dataene og algoritmen dermed gjentar fordommene i rekrutteringen av nye ansatte (Tepfers og Haugli 2019, Kommunal- og moderniseringsdepartementet 2020).

OECD (2019e) har utviklet anbefalinger om kunstig intelligens som inkluderer noen etiske prinsipper, som at aktører innen kunstig intelligens skal respektere rettsstaten, menneskerettighetene og demokratiske verdier. OECD understreker videre at myndighetene bør sikre arbeidstakere en god omstilling når kunstig intelligens tas i bruk, blant annet gjennom læring i arbeidslivet.

En rekke land har utviklet nasjonale strategier for kunstig intelligens (KI), med vektlegging av ulike områder, og Kina er blant landene som satser stort. Kinesiske myndigheter har uttalt at kunstig intelligens vil være ryggraden i landets økonomiske transformasjon (Saran mfl. 2018 og Tepfers 2019).

USA knytter sin KI-plan blant annet til økonomisk vekst og nasjonal sikkerhet. EU jobber blant annet for å gjøre deling av data enklere, og samtidig sikre felles regler for beskyttelse av data. Indias strategi bygger på konseptet «kunstig intelligens for alle», og at KI kan øke kvaliteten og tilgangen på offentlige og private tjenester. Japan har en aldrende befolkning, og vektlegger produktivitet, helse, medisinsk hjelp, velferd og mobilitet i sin KI-strategi (Saran mfl. 2018).

I desember 2019 startet arbeidet med en stortingsmelding i Norge om datadrevet økonomi og innovasjon. Blant temaene som skal drøftes, er hvilken spesialistkompetanse som trengs for å lykkes i en datadrevet økonomi, og utfordringer ved mer deling av data, som sikkerhet, personvern og etiske hensyn (Kommunal- og moderniseringsdepartementet 2019b).

I januar 2020 la daværende digitaliseringsminister Nikolai Astrup frem Norges nasjonale strategi for kunstig intelligens, for å gi retning for arbeidet med kunstig intelligens innen offentlig og privat sektor. Strategien inkluderer en liste prinsipper for etisk og ansvarlig utvikling av KI, blant annet at KI skal ta hensyn til personvernet. Strategien peker på en rekke fortrinn i Norge, som gjør at vi kan lykkes med kunstig intelligens, slik som gode registerdata, høy grad av tillit i befolkningen og at trepartssamarbeidet bidrar til at arbeidsgivere, arbeidstakere og myndigheter samarbeider om omstilling.

4.2 Det grønne skiftet

Norge har signert Parisavtalen og sluttet seg til FNs Agenda 2030 for bærekraftig utvikling. I 2018 tredde Klimaloven i kraft, som skal sikre gjennomføringen av Norges klimamål til å bli et lavutslippssamfunn innen 2050. For å oppnå dette må arbeidstakernes kompetanse tilpasses økonomisk aktivitet som resulterer i mindre samlet utslipp.

Omstillingen til et lavutslippssamfunn har blitt sammenlignet med andre gjennomgripende omstillinger, slik som digitaliseringen og globaliseringen (OECD 2012). En slik omstilling kan innebære omfattende endringer i vårt produksjons- og forbruksmønster. Samtidig er det vanskelig å forutsi hvor mange jobber som vil bli skapt og tapt som følge av det grønne skiftet. Flere forskere og eksperter ser ut til å anta at overgangen vil gi en nøytral eller svak positiv effekt på jobbskapingen samlet sett (OECD 2019d, ILO 2017 og 2018). Effektene på jobbskapingen kan riktignok bli ujevnt fordelt på tvers av land, regioner og sektorer.

I 2014 tok OECD og Cedefop initiativ til å samle politikere, forskere og eksperter fra internasjonale organisasjoner for å diskutere betydningen av kompetanse for overgangen til et lavutslippssamfunn. Samlingen resulterte i en rapport som konkluderte med at alle arbeidstakere vil bli berørt av overgangen til en grønn økonomi (OECD og Cedefop 2014). Endringene vil trolig være små for de fleste, men de kan bli betydelige for noen. De vurderte at implikasjonene for kompetanse og opplæring er tredelte:

  • i. Kompetansen må tilpasses og heves i næringer som opplever små justeringer.

  • ii. Utdanningsinstitusjoner og andre opplæringstilbydere må kunne tilby ny kompetanse for nye yrker og næringer som oppstår fra den grønne økonomien.

  • iii. Arbeidstakere som jobber i næringer som vil bli nedskalert som følge av overgangen, må kunne få nødvendig opplæring til å kunne jobbe i andre næringer i stedet.

Boks 4.4 Begreper

Lavutslippssamfunn: Et samfunn hvor klimagassutslippene, ut fra beste vitenskapelige grunnlag, utslippsutviklingen globalt og nasjonale omstendigheter, er redusert for å motvirke skadelige virkninger av global oppvarming som beskrevet i Parisavtalen 12. desember 2015, artikkel 2 nr. 1 bokstav a. (Lovdata 2019).

Det grønne skiftet: I denne rapporten definert som overgangen fra dagens situasjon til et lavutslippssamfunn, som er målet med Klimaloven og Parisavtalen. En videre definisjon: «Grønt skifte, eller grønn omstilling, betyr generelt forandring i mer miljøvennlig retning. Begrepet har foreløpig ingen presis definisjon, men har fått fotfeste i språket og er mye brukt både i politisk retorikk og i mediene. […] Begrepet brukes både overordnet om omlegging av samfunnet og mer avgrenset om forandring på spesifikke saksområder og i enkeltsaker. I det første tilfellet betyr det grønne skiftet omstilling til et samfunn hvor vekst og utvikling skjer innen naturens tålegrenser. I det andre tilfellet handler det om en overgang til produkter og tjenester som gir mindre negative konsekvenser for klima og miljø enn i dag» (SNL 2019).

Bærekraftig utvikling: Begrepet ble først brukt i FN-rapporten «Vår felles fremtid» fra 1987 og ble da definert som utvikling «som imøtekommer dagens behov uten å ødelegge mulighetene for at kommende generasjoner skal få dekket sine behov». Bærekraftig utvikling består av tre dimensjoner: økonomi, miljø og sosiale forhold (FN-sambandet 2019).

Definisjoner av grønn kompetanse

Det finnes mange definisjoner av grønn kompetanse og grønne jobber. FNs miljøprogram UNEP, den internasjonale arbeidsorganisasjonen ILO og EUs statistikkmyndighet Eurostat definerer dette alle ulikt. I noen tilfeller er grønn kompetanse knyttet til spesifikke yrker og næringer, i andre tilfeller forstås det som uavhengig av yrke og næring. OECD og Cedefop (2014) definerer grønn kompetanse som kompetansen som kreves for å tilpasse produkter, tjenester og prosesser til klimaendringer og tilhørende miljøkrav- og reguleringer. De hevder at grønn kompetanse vil kreves av hele arbeidsstyrken, i alle sektorer og på alle nivåer.

4.2.1 Kompetansebehov for grønn omstilling

Per i dag finnes det lite empirisk forskning på hva overgangen til et lavutslippssamfunn vil bety for kompetansebehovene i arbeidslivet. Det finnes også lite historisk erfaring med lavutslippsvekst som man kan hente erfaringer fra (OECD 2012). Mange eksperter, næringer og interesseorganisasjoner har imidlertid signalisert behov for kompetanse som de hevder vil være nødvendig for å nå lavutslippsmålet. Under beskriver vi noen av disse kompetansebehovene.

Generiske ferdigheter

Eksempler på generiske ferdigheter er selvrefleksjon, kritisk tenkning og samfunnsbevissthet, som omtalt i kapittel 5. Gjennom å intervjue miljøansvarlige i et utvalg av Virkes medlemsbedrifter og ved å gjennomgå aktuell litteratur på feltet, konkluderte Kårstein (2013) med at fremtiden er så usikker at den strategiske responsen må være å utvikle et bredt spekter av ressurser og handlingsberedskap for å kunne møte de uforutsette kravene til endring.

I en håndbok til ungdom har FNs miljøprogram sammen med FNs organisasjon for utdanning, vitenskap og kultur (UNESCO og UNEP 2016) fremhevet at ferdigheter de vil trenge i en grønn økonomi, er evne til kritisk tenkning, risikoevaluering, samarbeidsevner, tilpasningsdyktighet og miljøbevissthet. Mye av dette er også vektlagt i en rapport om kompetanse for en grønnere fremtid, utgitt av ILO (2019). Slike ferdigheter er også beskrevet i litteraturen om kompetanse for det 21. århundre (se for eksempel Martin 2018).

Ved å kategorisere yrker i USA som grønne og ikke-grønne, har forskere funnet at grønne yrker er kjennetegnet av mer intensiv bruk av avanserte kognitive og relasjonelle ferdigheter enn det ikke-grønne yrker er (Consoli mfl. 2016).

Fagarbeider-, teknologi- og realfagskompetanse

I forbindelse med utredningen til regjeringens ekspertutvalg for grønn konkurransekraft (se boks 4.5), ble det utviklet veikart for grønn konkurransekraft for 11 store bransjer i Norge (gronnkonkurransekraft.no). Mange av bransjene har skrevet om kompetansebehovene sine knyttet til grønn konkurransekraft. Skog- og trenæringen har skrevet at næringen trenger kompetanse på foredling og bruk av tre, treteknologi og trebyggeri. Prosessindustrien har skrevet at deres næring er avhengig av kompetanse innen prosessteknikk, kjemi, materialteknikk og metallurgi, bygg, energi og elektronikk. Andre næringer, som fornybarindustrien og vannbransjen, har skrevet om kompetansebehov i sine respektive næringer. Felles for næringene er at de signaliserer kompetansebehov innen teknologi og realfag på alle nivåer. De trenger fagarbeidere, teknologer, naturvitere og forskere.

Boks 4.5 Ekspertutvalget for grønn konkurransekraft

Regjeringens ekspertutvalg for grønn konkurransekraft (2016: 43) anbefalte at offentlig sektors innkjøpsmakt bør brukes til å akselerere det grønne skiftet og stimulere innovasjon og teknologiadopsjon: «Dette innebærer at det offentlige, samt virksomheter som er omfattet av loven om offentlige anskaffelser, aktivt skal fremme innovative og klimavennlige produkter og tjenester og stimulere grønn innovasjon gjennom sine innkjøp».

Ekspertutvalget anbefalte også å opprette et nasjonalt senter for innkjøpskompetanse. Frykten for å ta risiko kan føre til at innkjøper fortsetter praksisen med passive innkjøp, hevdet de, og viste til at ansvaret for offentlige innkjøp i Norge er svært desentralisert og at det ikke er rimelig å forvente at alle innkjøpere lokalt besitter den nødvendige kunnskapen og erfaringen. Ekspertutvalget antar at en effektiv måte å løse dette problemet på, vil være å etablere et nasjonalt kompetansesenter som betjener lokale innkjøpsansvarlige.

Forvaltnings- og klimarisikokompetanse

Ekspertutvalget for grønn konkurransekraft overleverte sin rapport til statsminister Erna Solberg i 2016. Under fremleggelsen deltok en rekke samfunnsaktører i en debatt om hva som skulle til for å få til grønn konkurransekraft i næringslivet. Flere vektla tverrgående og sektorovergripende kompetanse, klimarisikokompetanse og etiske vurderinger. De vektla også at det offentlige gjennom sin innkjøpsmakt kan bidra til å vri markedet i en grønnere retning.

Som det kommer frem, er det ikke én type kompetanse som etterspørres for å få til det grønne skiftet. Det er behov for både generell kompetanse og spesialistkompetanse knyttet til miljøbevissthet.

Lederkompetanse

Fra intervjuer med miljøansvarlige i Virkes medlemsbedrifter kom det frem at mer miljøvennlige rutiner og praksiser i virksomhetene fordrer en solid forankring i hele organisasjonen, ikke minst hos ledelsen (Kårstein 2013). Dette samsvarer med det arbeidsgiverorganisasjonen Abelia har skrevet i sitt veikart for smart omstilling, som de overleverte til Ekspertutvalget for grønn konkurransekraft i 2016 (gronnkonkurransekraft.no).

4.2.2 Scenarioer for grønn omstilling

Scenariometodikk er en analysemetode som brukes for å håndtere usikkerheter som samfunnet står overfor, på en strukturert måte. Målet med scenarioanalyser er ikke å forutsi fremtiden, men å lage konsistente fortellinger om mulige fremtider og utviklingstrekk.

Scenariofortellinger om Norge

Samfunnsøkonomisk analyse har laget tre scenarioanalyser som vurderer endringer i kompetansebehov som følger av ulike og usikre sider knyttet til klima og miljø (SØA 2015, 2016 og 2018).

I to scenariofortellinger skjer omstillingen fra en petroleumsøkonomi innenfor tilgrensende næringer. Sysselsettingen innen maritim sektor og ingeniørteknologi øker, og kompetansen fra petroleumsnæringen anvendes i ny infrastruktur, sjøtransport og fornybarsektoren. I to scenariofortellinger der omstillingen skjer utenfor de etablerte petroleumsnære miljøene, oppstår nye eksportrettede næringer innen blant annet IKT, marine næringer og finans (SØA 2015).

I en scenariofortelling der verdens ledere har klart å bli enige om en forpliktende klimaavtale, men der den norske arbeidslivsmodellen er svekket, øker sysselsettingen i vind- og bølgeenergi og innen næringer basert på lavkompetent arbeidskraft. I en scenariofortelling der verdens ledere har klart å enes om en forpliktende klimaavtale og den norske arbeidslivsmodellen styrkes, øker etterspørselen etter høyt utdannede, særlig innen miljøteknologi (SØA 2016).

I en scenariofortelling der befolkningens preferanser for klima- og miljøvennlige løsninger innebærer økt satsing på klimavennlig, eksportrettet teknologi, øker etterspørselen etter teknologer. Preferansene for klima- og miljøvennlige løsninger kan også realiseres gjennom redusert forbruk, og i den scenariofortellingen øker sysselsettingen i primærnæringene (SØA 2018).

I alle scenarioanalysene påvirker også andre drivere, som grad av globalisering og automatisering, samfunnsutviklingen og kompetansebehovene.

Boks 4.6 Klimatilpasning i kommunal og fylkeskommunal planlegging

Tilpasninger til klimaendringer krever kunnskap om fortidens og dagens klima og hvordan dette påvirker hensyn og interesser som skal ivaretas. For å kunne vurdere omfanget av klimaendringene må forvaltningen anvende relevante og oppdaterte data om klima (Miljødirektoratet 2019).

Norsk klimaservicesenter har utarbeidet fylkesvise klimaprofiler, som gir et kortfattet sammendrag av dagens klima, forventede klimaendringer og klimautfordringer. Klimaprofilene er ment som kunnskapsgrunnlag og hjelpemiddel for beslutningstakere og planleggere. Det er store variasjoner i hvordan konsekvensene av klimaendringene slår ut, og kunnskap om lokale forhold er derfor viktig, ifølge Miljødirektoratet (2019). Et utgangspunkt kan være å ta hensyn til historiske ekstreme hendelser som kommunene har registrert og opplevd. Også kunnskap om tidligere uønskede naturhendelser og konsekvensene dette har fått for bygg, anlegg, infrastruktur og natur og miljø kan gi viktig informasjon til planleggingen (Miljødirektoratet 2019).

Klimaprofilene til de fleste fylkene viser at klimaendringene vil føre til kraftig nedbør, økte problemer med overvann og skred. På Miljødirektoratets nettsider om klimatilpasning (klimatilpasning.no) gis det konkrete eksempler på hvordan landbruk, bygg og anlegg, vann og avløp, infrastruktur og samferdsel, næringsliv og mer vil bli berørt av kraftig nedbør, svingninger i temperatur, flom- og skredfare, og det gis eksempler på hva som gjøres for å forebygge og håndtere skader.

Scenarioer for eksportrettet næringsliv

Menon Economics (Winje mfl. 2019) har utarbeidet scenarioer for norsk eksportrettet næringsliv. De viser til at samtlige internasjonale lavutslippsscenarioer forventer en kraftig økning i andelen energi som er fornybar, og at alle legger til grunn en fallende etterspørsel etter olje etter 2030. Lavere etterspørsel etter fossile energikilder og en forventet nedgang i produksjonen fra norsk sokkel vil derfor kunne redusere Norges eksportinntekter. Analytikerne har vurdert at økt eksport fra særlig fire næringer har potensial til å tette handelsgapet, opprettholde et høyt norsk velferdsnivå og samtidig bidra til å redusere klimagassutslipp. Dette gjelder fornybarnæringen, maritim næring, havbruk og fiskeri og prosessindustrien. Dette er områder hvor Norge fra før har høy kompetanse (Winje mfl. 2019). Ved en eventuell videre utvikling, vil det innebære å videreutvikle kompetansen innenfor disse næringene. Analytikerne presiserer samtidig at innovative og produktive bedrifter med lav utslippsintensitet innen øvrige næringer samlet sett også kan bidra betydelig til eksportinntekter.

4.2.3 Kompetanseoverføring fra ikke-grønne til grønne næringer – muligheter og barrierer

I et felles innspill til ny norsk klimaforpliktelse mot 2030, har LO og NHO (2015) vist til flere vellykkede erfaringer på overføring av kompetanse mellom næringer. Oljenæringen ble i sin tid bygget på kompetanse fra sjøfart, prosessindustri, gruvedrift og vannkraft, og fornybar energi bygger videre på kompetanse fra oljeteknologiindustrien. Kompetanse fra petroleumsnæringen og en kontinentalsokkel egnet for lagring, kan gi Norge konkurransemessige fortrinn i utviklingen av virksomhet knyttet til karbonfangst, ifølge Multiconsult (2019).

Fagarbeiderkompetanse kan også overføres fra ikke-bærekraftige til bærekraftige næringer, ifølge USAs Council on Competitiveness (2008). Kompetansen som kreves for å operere en turbin er ikke avhengig av om det er vind eller olje som beveger bladene. Rådet peker på at det ikke nødvendigvis er behov for veldig mye ny kompetanse, men at utfordringene heller er knyttet til et tilstrekkelig antall kompetente fagarbeidere.

Oppbyggingen av havvindindustrien i Norge har hittil skjedd ved at etablerte bedrifter i næringer som olje og gass har gått inn i havvind (Hanson og Normann 2019). Utfordringene for en videre utbygging ligger ikke i kompetanse, men i markedsforhold. Flertallet av de undersøkte bedriftene har mindre enn fem prosent av omsetningen fra havvind, og når det er gode tider i oljebransjen, nedprioriteres derfor ofte havvind. Forskerne konkluderer med at det er behov for sterkere politisk retning og prioritering dersom havvindindustrien skal bygges ut videre.

Boks 4.7 Kompetansebehov i en sirkulærøkonomi – resirkulering av plast

Plast er et anvendelig og resirkulerbart produkt. Figur 4.6 viser ulike faser i en sirkulærøkonomi, med plast som eksempel. Figur 4.7 beskriver hvilken kompetanse som kreves i de ulike fasene, hvem som har ansvaret for de ulike delene av resirkuleringen og hvem som er de viktigste aktørene. Figur 4.6 og figur 4.7 er utarbeidet av Virke i 2019.

Figur 4.6 

Figur 4.6

Figur 4.7 

Figur 4.7

Kilde: Utarbeidet av Virke i 2019.

4.2.4 Klima, miljø og bærekraft i grunnopplæringen og høyere utdanning

Grunnopplæringen

Fra høsten 2020 skal nye læreplaner tas i bruk. Skolene skal prioritere tre tverrfaglige temaer, der bærekraftig utvikling er ett av dem. De tverrfaglige temaene skal prioriteres i alle fag der det er relevant.

I samfunnsfag skal temaet «bærekraftige samfunn» bli et eget kjerneelement, og i naturfag er bærekraft eksplisitt nevnt i beskrivelsene av to kjerneelementer. Bærekraftige matvaner og forbruk er ett av kjerneelementene i faget mat og helse. Bærekraftig utvikling er implisitt tenkt inn i andre fag, for eksempel i kunst og håndverk, der gjenbruk av materialer er en sentral del av opplæringen (Utdanningsdirektoratet 2019e).

Høyere utdanning

Alle UH-institusjoner har nå en strategi for bærekraft (Diku 2019). Måten bærekraft inkluderes i undervisning- og forskningsaktiviteter, varierer.

Ved NMBU må førsteårsstudenter i økonomi ta et kurs om globale utfordringer. UiT har ansatt bærekraftspiloter, som er studenter i deltidsstillinger som skal jobbe med å sette FNs bærekraftsmål på dagsorden hos UiT-studenter. Ved NTNU er helse og bærekraft et prioritert tverrgående satsingsområde. Universitetet i Agder har stiftet et kunnskaps- og innovasjonsnettverk der bykommunene i Agder deltar, og håndtering av ekstremvær er ett av temaene de jobber med (Diku 2019). Eksemplene illustrerer at det er stor variasjon i måten bærekraft er tenkt inn i strategiene.

4.3 Sentralisering og aldring

Et sentralt trekk ved befolkningsutviklingen i Norge og mange andre land, er at befolkningen blir stadig eldre og at en høyere andel av befolkningen bor i byer. Unge flytter oftere på seg enn eldre, og mange unge som flytter fra distriktene til sentrale strøk, blir værende der. Det er mindre vanlig å flytte andre veien.

I dette delkapitlet ser vi nærmere på hva befolkningsfremskrivningene viser om fremtidig aldersstruktur i sentrale og mindre sentrale strøk og hvilken betydning det kan få for kompetansebehovene innen helse- og omsorgstjenestene.

Norges kommuner er delt inn i seks sentralitetsklasser, som illustrert i figur 4.8. Beregningen av sentralitet er basert på reisetid til arbeidsplasser og servicefunksjoner fra alle bebodde grunnkretser Høyerdahl (2017). Sentrale kommuner er ofte kjennetegnet ved at de omfatter eller ligger nær en stor by, og tjenestenæringer utgjør en stor del av sysselsettingen. Usentrale kommuner er ofte preget av lavt folketall og spredt bosetting, og primærnæringene og industrien utgjør en større del av sysselsettingen enn i mindre sentrale kommuner.

Figur 4.8 Sentralitetsklasser 2018

Figur 4.8 Sentralitetsklasser 2018

Kilde: Levert fra SSB.

I perioden mellom 1994 og 2019 økte Norges befolkning med 23 prosent. De mest sentrale kommunene, som er Oslo og noen omegnskommuner, økte med 41 prosent. Veksten var også høy i de nest mest sentrale kommunene, som inkluderer Bergen, Stavanger og Trondheim. De minst sentrale kommunene har hatt befolkningsnedgang, som vist i figur 4.9.

Figur 4.9 Befolkningsvekst i sentralitetsklasser og landet som helhet, indeksert. 1994–2019

Figur 4.9 Befolkningsvekst i sentralitetsklasser og landet som helhet, indeksert. 1994–2019

Folkemengden i 1994 er satt lik 100, og folkemengden i senere år er indeksert etter det.

Kilde: SSBs kildetabell 07459.

Sverige og Finland har hatt en sterkere sentralisering av befolkningen enn Norge de siste tretti årene (Gassen og Heleniak 2019). Distriktspolitikken har vært sterkere i Norge enn i Sverige (Langørgen 2007). En aktiv distriktspolitikk som legger til rette for bosetting i hele landet kan ha bidratt til å dempe sentraliseringen i Norge. Til tross for mange distriktspolitiske virkemidler for å opprettholde spredt bosetting, er det ifølge Langørgen lite som tyder på at sentraliseringen i Norge ikke vil fortsette fremover.

4.3.1 Forventet endring i alderssammensetning

SSBs hovedalternativ for befolkningsfremskrivningene viser at befolkningen forventes å øke frem mot 2040 i alle sentralitetsklassene bortsett fra i de aller minst sentrale kommunene. I alle sentralitetsklassene forventes andelen personer i alderen der det er vanlig å arbeide (20–66 år) å bli redusert, mens andelen personer som er 67 år eller eldre forventes å øke. Andelen personer under 20 år vil minske noe i alle sentralitetsklasser, men i mindre omfang enn aldersgruppen 20–66, se figur 4.10.

Figur 4.10 Antall og andel personer i tre ulike alderskategorier i sentralitetsklassene. 2019–2040

Figur 4.10 Antall og andel personer i tre ulike alderskategorier i sentralitetsklassene. 2019–2040

Antallet personer vises på venstre akse, mens andelen vises på høyre akse. Anslagene for 2020–2040 er basert på SSBs fremskrivninger, hovedalternativet.

Kilde: SSBs kildetabell 11668.

Selv om det ikke skjer store endringer fra ett år til et annet, vil det over en 20 års periode bli betydelige endringer i aldersstrukturen, og det er de minst sentrale kommunene som vil oppleve den største endringen.

Mens antallet eldre vil øke mest i de sentrale kommunene, vil andelen eldre vil øke mest i de usentrale. Utviklingen i antall og andel eldre fordelt etter sentralitetsklasser nasjonalt gjelder i stor grad også innad i hvert fylke (SSBs kildetabell 11668).

Boks 4.8 SSBs befolkningsfremskrivninger – hovedalternativet

SSBs befolkningsfremskrivninger er en beregning av befolkningens fremtidige størrelse og sammensetning. Fremskrivningene er basert på forutsetninger om fremtidig fruktbarhet, dødelighet, innenlandske flyttinger og inn- og utvandringer. Hovedalternativet er det alternativet der man har forutsatt en utvikling i de fire demografiske komponentene som vurderes som mest rimelig ut fra senere års utvikling.

Det vil alltid være stor usikkerhet knyttet til fremskrivninger, og usikkerheten øker jo lengre frem i tid man ser og jo mindre grupper man framskriver. Derfor er det betydelig større usikkerhet knyttet til regionale enn nasjonale fremskrivninger. Til tross for mange usikkerhetsmomenter, er noen forhold ganske forutsigbare.

Kilde: Leknes mfl. (2018).

Innenlands flytting, fødselsoverskudd og innvandring

Det som i størst grad har bidratt til svak befolkningsvekst i distriktene siden tusenårsskiftet, er innenlands fraflytting, slik vi kan se av figur 4.11. De tre minst sentrale klassene av kommuner har vært preget av innenlands fraflytting i hele perioden vi ser på. Det betyr at flere personer har flyttet fra lite sentrale til sentrale strøk enn motsatt vei.

Figur 4.11 Årlig befolkningsutvikling i prosent etter fødselsoverskudd, innenlands flytting og nettoinnvandring, fordelt på sentralitetsklasser. 1998–2018

Figur 4.11 Årlig befolkningsutvikling i prosent etter fødselsoverskudd, innenlands flytting og nettoinnvandring, fordelt på sentralitetsklasser. 1998–2018

Fødselsoverskudd er fødsler minus dødsfall i en gitt periode, her per år. Data mangler for sentralitetsklasse 4 (middels sentrale kommuner) i 4. kvartal 2011 og 2012.

Kilde: SSBs kildetabell 01222.

Mens det er flere fødsler enn dødsfall per år i sentrale strøk, er det motsatte tilfelle i distriktene, spesielt i de aller minst sentrale kommunene.

Det er innvandring og fødselsoverskudd som bidrar mest til befolkningsveksten i de mest sentrale områdene. Innenlands tilflytting bidrar relativt lite.

Det har vært positiv nettoinnvandring hvert år siden 1998 i alle sentralitetsklassene. I de nest minst og minst sentrale kommunene har innvandringen til dels kompensert for innenlands fraflytting. Også de middels sentrale kommunene ville hatt befolkningsnedgang i senere år hvis det ikke var for innvandringen.

Innvandringen har variert mye over tid, og den påvirkes av faktorer i Norge og i utlandet som kan være vanskelig å forutse og påvirke.

4.3.2 Eldrebrøk og andre mål på betydningen av endret aldersstruktur

Aldersstrukturen i befolkningen har betydning for hvor mange personer som gjennom arbeid og skatteinntekter kan forsørge personer som ikke jobber. Når en større andel av befolkningen går av med pensjon, reduseres vanligvis andelen sysselsatte. De fleste personer i slutten av 60- og begynnelsen av 70-årene er ganske friske, og har derfor ikke behov for mye pleie- og omsorgstjenester (Rogne og Syse 2017). Når de kommer opp i 80-årene, øker imidlertid behovet for pleie- og omsorgstjenester. Økt aldring betyr derfor ofte at behovet for pleie- og omsorgstjenester øker, samtidig som andelen som kan forsørge de eldre gjennom arbeid og skatteinntekter, reduseres.

Eldrebrøk

Et mye brukt mål på aldringen er forholdet mellom antallet personer som er 65 år eller eldre og antallet personer mellom 20 og 64 år, det vil si forholdet mellom en aldersgruppe som typisk ikke jobber og en aldersgruppe der det er vanlig å jobbe. Dette forholdstallet blir ofte omtalt som omsorgsbyrden for eldre. Vi bruker det mer nøytrale begrepet eldrebrøk. Vi bruker et tilsvarende begrep, barnebrøk, om forholdet mellom antall personer under 20 år og antall personer i aldersgruppen 20–64.

Barnebrøken er relativt lik mellom sentralitetsklassene og er forventet å være det også i 2040. Det er rundt 35–43 barn per hundre personer i aldersgruppen 20–64, uansett hvor i landet man bor, både i 2019 og i 2040. Eldrebrøken er imidlertid betydelig høyere i de mindre sentrale kommunene, og er også forventet å øke mer der fremover. I 2019 var det 45 eldre per 100 personer i alderen det er vanlig å arbeide i de minst sentrale kommunene. I 2040 vil det være nesten 70 slik det går frem av figur 4.12.

Hedmark, Oppland, Sogn og Fjordane, Telemark og Nordland er fylkene som forventer å få den sterkeste økningen i eldrebrøk frem mot 2040 (Rogne og Syse 2017). Eldrebrøken forventes å øke i alle de nordiske landene, og mer i distriktene enn i byene. Eldrebrøken er i dag lavere i Norge enn i Sverige, Danmark og Finland og vil ifølge fremskrivningene fortsette å være det i 2040 (Gassen og Heleniak 2019). Dette vil gi oss mulighet til å se og lære av hvordan våre naboland har håndtert nasjonale og regionale endringer i aldersstrukturen.

Figur 4.12 Eldrebrøker i sentralitetsklassene. 2019 og fremskrevet i 2040

Figur 4.12 Eldrebrøker i sentralitetsklassene. 2019 og fremskrevet i 2040

Eldrebrøk 1 er beregnet som antall personer 65 år og eldre som andel av antall personer i alderen 20–64 år. Eldrebrøk 2 er beregnet som antall personer 80 år og eldre som andel av antall personer i alderen 25–64 år.

Kilde: SSBs kildetabell 11668 (SSBs hovedalternativ).

Alternative mål på betydningen av endret aldersstruktur

Begrepet omsorgsbyrde for eldre (som vi omtaler som eldrebrøk) og måten det er brukt på, har fått økt kritikk i senere år. En utbredt kritikk er at omsorgsbyrde ikke er det mest passende verktøyet til å fange opp de mangesidige økonomiske og sosiale utfordringene som er assosiert med økt aldring av befolkningen. Økende omsorgsbyrde tolkes ofte som at færre i arbeidsfør alder per eldre setter press på offentlige tjenester. Denne tolkningen kan være feil av minst to grunner. For det første jobber ikke alle mellom 20 og 64 år. Sykdom, uførhet, arbeidsledighet, omsorgsansvar for andre eller deltakelse i utdanning er noen av mange grunner til at personer i arbeidsfør alder ikke er i jobb. For det andre er ikke alle over 65 år pensjonert, økonomisk avhengige eller trenger pleie- og omsorgstjenester. Personer som er 65 år i dag, er i snitt mer aktive, sunnere og har flere leveår igjen enn tidligere generasjoner hadde. Noen over 65 år fortsetter å jobbe eller bidrar til samfunnet gjennom frivillighet eller omsorg for familien. Det kan derfor være misvisende å hevde at personer mellom 20 og 64 år forsørger de som er 65 år og eldre. For å bøte på disse svakhetene er det foreslått en rekke alternative indikatorer som kan gi et riktigere inntrykk av omfanget og effekten av økt aldring i befolkningen (Gassen og Heleniak 2019).

Ett alternativ er å beregne hvor mange som har 15 år eller mindre forventet levetid igjen delt på antallet som har mer enn 15 års levetid igjen (og som er minst 15 eller 20 år). Det viser seg at det ofte er personer med 15 år eller mindre levetid igjen som har størst behov for pleie- og omsorgstjenester. Et annet forslag er å lage en «omsorgsbrøk» for voksne, regnet som forholdet mellom antallet som trenger pleie og de som ikke gjør det, uavhengig av alder. Også for denne indikatoren er det vanlig å se på personer over 15 eller 20 år. Et tredje forslag er å bruke antallet personer med 15 år eller mindre gjenstående forventet levetid delt på antallet personer som er i jobb, uavhengig av alder (Gassen og Helenaik 2019). Disse alternative målene er anvendt på et utvalg nordiske kommuner med høye eldrebrøker (omsorgsbyrder), og det kommer frem at mens eldrebrøken har økt i alle kommunene mellom 2007 og 2016, har de alternative målene økt saktere, holdt seg konstant eller sunket (Gassen og Heleniak 2019). Eldrebrøk er altså et mål det er enkelt å finne gode data for, men det er ikke tilstrekkelig for å beregne og vurdere utfordringene aldringen av befolkningen medfører.

Et annet enkelt mål kunne være å dele antall personer som er 80 år og eldre på antall personer i aldersgruppen 20–65 eller 25–65. Dette målet holder en gruppe eldre som det er relativt lite pleie- og omsorgsbehov for, utenfor. I figur 4.12 har vi sammenlignet eldrebrøken presentert over med en slik alternativ brøk. Den alternative eldrebrøken er betydelig lavere, men den innbyrdes rangeringen mellom sentralitetsklassene består. I 2019 var det 14 personer som er 80 år og eldre per 100 personer i aldersgruppen 25–64 år i de minst sentrale kommunene. Antallet er fremskrevet til å bli dobbelt så stort i 2040.

4.3.3 Regionale fremskrivninger av etterspørsel etter årsverk i helse- og omsorgstjenester

SSB har fremskrevet etterspørselen etter årsverk i helse- og omsorgstjenestene på regionalt nivå frem mot 2035 (Leknes mfl. 2019). Opptaksområdene til helseforetakene er brukt som geografisk inndeling. Fremskrivningene må ikke forstås som prognoser for faktisk fremtidig sysselsetting, men som beregnede endringer hvis befolkningsutviklingen følger de regionale fremskrivningene og gjennomsnittlig tjenestebruk i helse- og omsorgstjenestene etter kjønn og alder fortsetter som i 2017.

SSB har delt helse- og omsorgstjenestene inn i tre kategorier: Spesialisthelsetjenesten, kommunale omsorgstjenester og kommunale helsetjenester. De kommunale omsorgstjenestene inkluderer helse- og omsorgstjenester til hjemmeboende, omsorgstjenester i institusjon og aktiviserings- og servicetjenester. De kommunale helsetjenestene inkluderer tannhelsetjenesten, fastleger, helsestasjons- og skolehelsetjenesten, fysioterapi i kommunene og annen kommunal helse- og omsorgstjeneste.

Fremskrivningene viser at antall årsverk i helse- og omsorgstjenestene vil øke med 33 prosent på nasjonalt nivå, fra drøye 310 000 i 2017 til drøye 411 000 i 2035. Veksten vil være størst i de kommunale omsorgstjenestene, som venter en økning på 46 prosent, slik det kommer frem av tabell 4.1.

Tabell 4.1 Årsverk i helse- og omsorgstjenestene

2017

2035, fremskrevet

Endring, antall

Endring, prosent

Kommunale omsorgstjenester

142 935

208 333

65 398

46 %

Spesialisthelsetjenesten

124 570

154 409

29 839

24 %

Kommunale helsetjenester

42 911

48 751

5 840

14 %

Helse- og omsorgstjenesten totalt

310 416

411 495

101 079

33 %

Kilde: Leknes mfl. (2019), tabellene 5.1 og 5.3–5.5.

Etterspørselen etter antall årsverk øker mest i Helse Sør-Øst, etterfulgt av Helse Vest. Ulikhetene i etterspørselen henger sammen med nåværende befolkningsstørrelse i regionene, fremskrevet befolkningsvekst og en generell aldring av befolkningen. I alle helseregionene øker etterspørselen etter årsverk i kommunale omsorgstjenester med mer enn 40 prosent, slik figur 4.13 viser.

Figur 4.13 Fremskrevet økning i etterspørsel etter årsverk i helse- og omsorgstjenesten fra 2017 til 2035

Figur 4.13 Fremskrevet økning i etterspørsel etter årsverk i helse- og omsorgstjenesten fra 2017 til 2035

Kilde: Leknes mfl. (2019), tabellene 5.1 og 5.3–5.5.

Områder i sentrale strøk får en sterkere økning i fremskrevne årsverk enn mindre sentrale strøk, både absolutt og relativ utvikling fra dagens nivå. Samtidig er det de minst sentrale strøkene som får sterkest behov for årsverk i helse- og omsorgstjenestene i forhold til antall personer i yrkesaktiv alder.

Distriktene har også andre utfordringer som kan få konsekvenser for behovet for pleie- og omsorgstjenestene fra det offentlige. Siden de unge ofte flytter til sentrale strøk og blir værende der, er det mange eldre i distriktene som blir igjen alene. Mindre tilgang på uformell omsorg fra familie kan få konsekvenser for behovet for pleie- og omsorgstjenester (Rogne og Syse 2017). Samtidig er det ikke alle eldre med familie boende nær seg som får omsorg fra sin familie. Også i sentrale strøk er det mange som bor langt unna familie og venner. Utdanningsnivået er lavere i distriktene enn i sentrale strøk, og dette kan virke inn på de eldres helse og dermed omsorgsbehov (Rogne og Syse 2017). Spredt bosetting og store avstander bidrar trolig til at distriktene ikke i samme grad som sentrale strøk kan dra nytte av stordriftsfordeler innen pleie- og omsorgstjenestene.

Innvandring og annet næringsliv

Arbeidsinnvandring har bidratt til å dempe sysselsettingsnedgangen i de minst sentrale kommunene i senere år (NOU 2019: 2). KBU har ønsket å vite mer om omfanget av arbeidsinnvandringen innen helse- og sosialtjenestene i distriktene, og har derfor bestilt data fra SSB for slike analyser. Dataene viser at innvandrere per i dag ikke utgjør en spesielt høy andel av sysselsettingen innen helse- og sosialtjenester i de minst sentrale kommunene.

Når det gjelder øvrig næringsliv, hevder ManpowerGroup (2019) at utfordringene i arbeidsmarkedene i distriktene ikke er for få arbeidsplasser, men at det er vanskelig å fylle dem. En relativt lav andel personer i alderen der det er vanlig å arbeide kombinert med økt behov for bemanning i helse- og omsorgstjenestene, kan redusere tilgjengeligheten av arbeidskraft til andre næringer.

I teksten som følger, går vi over til å beskrive behovet for helsepersonell på nasjonalt nivå belyst gjennom nye fremskrivninger fra SSB.

4.3.4 Fremskrivninger av behov for helsepersonell

Demografien har stor betydning for etterspørselen etter helsepersonell. I SSBs nyeste fremskrivninger for helsepersonell (HELSEMOD), beregnes mangelen på årsverk i 2035 til 18 000 for helsefagarbeidere og over 28 000 for sykepleiere (Hjemås mfl. 2019). Det er stor usikkerhet rundt disse tallene, og SSB beregner derfor alternative baner for etterspørselen. I lavalternativet for etterspørselen beregnes det en mangel på rundt 5 000 årsverk helsefagarbeidere og nær 13 500 årsverk sykepleiere i 2035, se figur 4.14 og 4.15.

I kapittel 3 pekte vi på noen forklaringer til mangelen på helsefagarbeidere og sykepleiere i dag. Blant faktorene vi trakk frem var for svak rekruttering til helsefagarbeiderutdanningen og for høyt frafall fra utdanningen, og for lav utdanningskapasitet og/eller for liten rekruttering for sykepleiere. Dersom utviklingen i søkertall, elevplasser og studieplasser avviker fra forutsetningene i fremskrivningene, vil også mangelen på arbeidskraft bli annerledes enn fremskrevet.

Boks 4.9 Fremskrivninger og faktisk utvikling

SSB har siden 1994 fremskrevet tilbud og etterspørsel for ulike typer arbeidskraft (Drzwi mfl. 1994). Slike fremskrivninger tar utgangspunkt i tilgjengelig statistikk og informasjon om arbeidsmarkedet. Fremskrivningene i 1994 beregnet utviklingen frem mot 2010, men kunne for eksempel ikke ta innover seg betydningen av internett, som fremdeles var fremmed for mange da (Aftenposten 1995), EU-utvidelsen østover i 2004 eller finanskrisen rundt 2008.

SSB har gjort noen sammenligninger av faktisk utvikling mot tidligere framskrivinger, både for helsepersonell (Stølen mfl. 2016), lærere (Gunnes 2017) og arbeidstilbudet mer generelt (Gjefsen 2019). Disse analysene viser at det ikke bare er eksogene sjokk som internett, EU-utvidelsen østover eller finanskrisen som er vanskelig å ta høyde for.

SSB konkluderer med at tilbudsveksten for helsefagarbeidere og sykepleiere frem mot 2015 ble overvurdert i fremskrivningene fra 2002, og at hvis det ikke hadde vært for innvandringen (som ikke var tatt høyde for), ville den faktiske mangelen på disse utdanningsgruppene vært langt større i dag (Stølen mfl. 2002 og 2016).

Usikkerheten i fremskrivningene av læreretterspørselen påvirkes blant annet av usikkerheten om fremtidig antall barn per kvinne (Gunnes 2017), se vedlegg 3 for nærmere omtale.

SSB har også vurdert treffsikkerheten til fremskrivningene av arbeidstilbudet mer generelt, og da sett på en tidligere fremskrivning (Gjefsen 2013) opp mot observerte data 2010–2018. SSB konkluderer at en enkel trendforlengelse justert til den samlete veksten i arbeidsstyrken treffer bedre enn de komplekse modellfremskrivningene for denne korte perioden. De komplekse fremskrivningene er imidlertid bedre i stand til å ta innover seg utskiftningen av arbeidskraft etter utdanning på lengre sikt. Treffsikkerheten på lengre sikt er ikke målt siden Gjefsen (2019) kun har observert data til 2018.

Figur 4.14 Fremskrevet utvikling i tilbud og etterspørsel for helsefagarbeidere frem til 2035. Normalårsverk

Figur 4.14 Fremskrevet utvikling i tilbud og etterspørsel for helsefagarbeidere frem til 2035. Normalårsverk

Kilde: SSBs fremskrivninger med modellen HELSEMOD (Hjemås mfl. 2019).

Figur 4.15 Fremskrevet utvikling i tilbud og etterspørsel for sykepleiere frem til 2035. Normalårsverk

Figur 4.15 Fremskrevet utvikling i tilbud og etterspørsel for sykepleiere frem til 2035. Normalårsverk

Kilde: SSBs fremskrivninger med modellen HELSEMOD (Hjemås mfl. 2019).

4.4 Drøfting og oppsummering

Dette kapitlet handler om tre megatrender vi påvirkes av og som vil få konsekvenser for kompetansebehovene i arbeidsmarkedet. De tre sentrale driverne vi går inn på, påvirker oss allerede, i varierende grad. På mange måter er allerede arbeidsmarkedet i ferd med å tilpasse seg dem. Nedenfor oppsummerer vi hver av de tre trendene enkeltvis.

Teknologisk utvikling

Teknologisk utvikling har allerede påvirket samfunnet i Norge i lang tid. Utviklingen vi nå er inne i omtales ofte som den fjerde industrielle revolusjonen, som kjennetegnes av en rekke nye teknologier og trender som endrer måten vi lever, arbeider, og forholder oss til hverandre på.

Vi har brukt Frey og Osbornes mye siterte analyse fra 2013 til å gruppere yrker i Norge etter risiko for automatisering (lav, mellomhøy og høy). Vi har en praktisk tilnærming, der vi har koblet automatiseringssannsynlighetene for enkeltyrker fra Frey og Osborne til oppdatert sysselsettingsstatistikk. Vi har sett på yrkesgrupper der automatiseringsrisikoen virker særlig urimelig eller der utviklingen i sysselsettingen avviker tydelig fra automatiseringssannsynlighetene skulle tilsi, slik som for helsefagarbeidere, og tømrere/snekkere. Vi bruker dermed automatiseringsberegningene til å diskutere utviklingen i sysselsettingen bredere enn om den hadde vært begrenset til automatisering.

Mens menn i større grad enn kvinner jobber i yrker der sysselsettingen kan falle betydelig som følge av automatisering, har kvinner yrker der den teknologiske utviklingen i større grad vil føre til gjennomgripende endringer i arbeidsoppgaver og arbeidsform, slik som innen helse.

En diskusjon relatert til studier av automatisering er jobbpolarisering. Hvilke konklusjoner vi kan trekke om polarisering, avhenger av hvordan vi definerer ulike yrkesgrupper som lav-, mellom- og høykompetanseyrker. Jevnt over ser arbeidslivet i Norge ut til å være preget av kompetanseoppgradering, ikke jobbpolarisering. Eventuell polarisering skjer ikke av seg selv. Den fremtidige utviklingen avhenger av politiske prioriteringer, og arbeidsgivernes vurdering knyttet til om ny teknologi skal erstatte menneskelig arbeidskraft.

Grønt skifte

Klimaendringene er gjennomgripende og vil kreve politiske og organisatoriske endringer på mange plan. Norge har forpliktet seg til å redusere klimagassutslippene, og det får konsekvenser for hva vi kan produsere og hvordan.

Klimaprofilene til de fleste fylkene viser at klimaendringene vil føre til kraftig nedbør, økte problemer med overvann og skred. Dette vil kreve økt kapasitet i håndtering og forebygging av skade.

Næringer og organisasjoner har signalisert hvilken kompetanse de vil trenge for å lykkes med grønn omstilling. Mange aktører fremhever generiske ferdigheter som viktig for å kunne møte uforutsette hendelser som følge av klimaendringene. Eksempler på generiske ferdigheter er selvrefleksjon, kritisk tenkning og samfunnsbevissthet, omtalt i kapittel 5.

Mange næringer har også meldt behov for teknologi- og realfagskompetanse på alle nivåer. De trenger fagarbeidere, ingeniører, realister og forskere. Det vil derfor være hensiktsmessig å fortsatt satse på teknologi og realfag i skolen og i høyere utdanning.

Veien mot et lavutslippssamfunn kan ikke sees uavhengig av energien vi produserer og konsumerer. Befolkningen kommer trolig til å fortsette å etterspørre energi på minst det nivået vi bruker i dag. Kompetanse i forståelse av energi vil derfor være nødvendig for å få til en grønn omstilling.

Gjennom sin innkjøpsmakt kan det offentlige styre markedet i en grønnere retning. Det vil kreve kompetanse om klimarisiko, juridisk kompetanse og forvaltningskompetanse.

For de fleste arbeidstakere vil det grønne skiftet trolig innebære små justeringer med hensyn til kompetanse, men for noen vil det innebære bytte av bransje og kanskje fagfelt. Historisk sett har vi flere eksempler med vellykket overføring av kompetanse mellom næringer i Norge, men i de tilfellene der den eksisterende kompetansen ikke kan anvendes i nye, mer miljøvennlige næringer, vil det bli nødvendig med ny opplæring.

Endringer i aldersstruktur

Aldringen av befolkningen på nasjonalt nivå vil ta til for alvor først rundt årene 2030–2035, som innebærer at det enda er tid til nødvendig planlegging. Siden aldringen skjer raskere i våre naboland, har vi mulighet til å se og lære av hvordan de har håndtert et aldrende samfunn og en økende andel eldre i distriktene.

Distriktskommunene kan få større utfordringer enn sentrale strøk med å dekke sine kompetansebehov innen pleie og omsorg, fordi andelen eldre er høyere, samtidig som det vil være færre unge tilgjengelige for slike jobber.

Det er usikkert hvordan helsen til fremtidens eldre vil bli. Teknologisk utvikling, nye kommunikasjonsformer og medisinsk utvikling kan bidra til at fremtidens eldre vil ha flere år som velfungerende og være mindre avhengig av pleie- og omsorgstjenester. Dette vil også virke inn på hvilke kompetansebehov fremtiden vil kreve.

I SSBs nyeste fremskrivninger for helsepersonell (HELSEMOD), beregnes mangelen på årsverk i 2035 til 18 000 for helsefagarbeidere og over 28 000 for sykepleiere. Det er stor usikkerhet rundt disse tallene, illustrert ved alternative fremskrivningsbaner. Selv i lavalternativet for etterspørselen beregnes det en mangel på rundt 5 000 årsverk helsefagarbeidere og nær 13 500 årsverk sykepleiere i 2035.

Til dokumentets forside