Kulturforvaltningen, Aarhus Kommune
COWI A/S Jens Chr. Skous Vej 9 8000 Aarhus C
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus som Europæisk Kulturhovedstad 2017
Telefon 87 39 66 00 Telefax 87 39 66 60 www.cowi.dk
Notat
Indholdsfortegnelse 1
Indledning
1
2
Overordnet metode
2
3 3.1
Beregningsgrundlag Input i beregningerne
5 6
4 4.1 4.2 4.3
Resultater fra LINE modellen Samfundsøkonomiske effekter fordelt på geografi Omsætning fordelt på branche Investering vs. "afkast"
7 7 9 9
5
Konklusion og perspektivering
1
Indledning
12
Danmark har værtskabet for Europæisk Kulturhovedstad i 2017. Aarhus Byråd har besluttet, at Aarhus er kandidat til titlen, og Aarhus Kommune samarbejder med Region Midtjylland og kommunerne i regionen om den kommende ansøgning, der skal afleveres d. 30. september 2011. Som værtskommune må Aarhus Kommune forventes at påtage sig en betydelig andel af kulturhovedstadsprojektets finansiering. Aarhus Kommune har endnu ikke truffet beslutning om størrelsen af kommunens samlede økonomiske bidrag til projektet, men ifølge det forslag til finansiering, som Aarhus Byråd skal tage stilling til i april 2011 forventes Aarhus Kommune at stå for ca. 20 % af projektets finansiering.1 Derfor er det yderst relevant for Aarhus Kommune at belyse de samfunds- og kommunaløkonomiske konsekvenser forud for en ansøgning. Nærværende notat belyser det første trin i en samfundsøkonomisk analyse. Der foreligger tre scenarier for den økonomiske ramme for projektet: henholdsvis 300, 400 og 500 mio. kr. som skal placeres i en selvstændig fond, og som fonden skal videreinvestere i projektet. Dette notat belyser scenarierne med hhv. 300 og 500 mio. kr. i fonden.
Projektnr. Dokumentnr.
1
"Europæisk Kulturhovedstad 2017, Forslag til budget og finansiering for Aarhus2017" http://www.aarhus.dk/~/media/Dokumenter/Kultur-ogBorgerservice/Kulturforvaltningen/Publikationer/2011/K2017-rapport-LW8A6EXR.ashx
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
P-075151
Version
1
Udgivelsesdato
11.april 2011
Udarbejdet
SLAR, JETH
Kontrolleret
SHP, JPK
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
2 / 18
Dette notat beskriver de potentielle økonomiske turismeeffekter af projektet.
2
Overordnet metode
Den samfundsøkonomiske analyse baseres på 'LINE' modellen, som er den bedst kendte og mest beskrevne model til effektmåling af sports-, kultur- og erhvervsbegivenheder.2 LINE modellen er opbygget af AKF3 og Lektor Lise Lyck, CBS og anbefales af VisitDenmark. LINE modellen beregner den værdi, som skabes direkte og på kort sigt af gæster til forskellige typer events. Dette sker med udgangspunkt i den omsætning, som gæsterne generer, mens de er i byen i forbindelse med eventen. Modellen har sin styrke i, at den tager højde for både hvor deltagerne kommer fra, og hvor de genererer omsætning, fordelt på kommuner, region og landet som helhed. Som sådan matcher modellen ret godt interessenterne i dette projekt. Desuden er modellen nationalt anerkendt og afprøvet adskillige gange. Modellen er 0-scenariemodel - dvs. den beregner forskellen mellem at gennemføre Aarhus2017 eller lade være. Modellen har sin svaghed ved, at indirekte effekter ikke medregnes. Ved ikke at medregne disse effekter, må modellen siges at være konservativ - men derfor også ret troværdig. Der er yderligere konservative antagelser i modellen som f.eks. •
Der medregnes IKKE forbrug fra Region Midtjyllands egne borgere (dvs. den antager IKKE, at Region Midtjyllands borgere vil bruge flere penge i Region Midtjylland som følge af dette tiltag)
•
Modellen indregner IKKE et tab, der vil være ved, at Sønderborg alternativt vinder titlen (Sønderborg som Europæisk Kulturhovedstad vil formentlig betyde at mange Midtjyder vil besøge Sønderjylland og øge deres forbrug her på bekostning af forbruget i Midtjylland). Udregningen bygger altså alene på besøg udefra.
Bruges modellen før begivenheden, som her, er der desuden en meget væsentlig kilde til usikkerhed i modellens input, deltagernes sammensætning og antal. Men selvom der er usikkerhed om inputtet, er vi imidlertid ikke på bar bund, idet der findes empiriske data om deltagerantal og -sammensætning fra tidligere kulturhovedstæder. Selvom hver kulturhovedstad har sin egen strategi, sit eget program og sit eget budget, må vi tage udgangspunkt i empirien ud fra en tese om, at Aarhus kan tiltrække lige så mange deltagere, som en gennemsnitlig kulturhovedstad. Hvis forventningen er et væsentligt lavere budget, justeres deltagerantallet ned. For at illustrere både, hvad modellen belyser og ikke mindst, hvad den IKKE belyser, er Figur 2-1 udarbejdet.
2
Se "Effektmåling af Sports-, kultur- og erhvervsbegivenheder, september 2007 af Wonderful Copenhagen, Sport Event Danmark og VisitDenmark, pp. 2-3 3 AKF står for Anvendt Kommunal Forskning, http://www.akf.dk/
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
3 / 18
Figur 2-1 Finansiering og Samfundsøkonomi i Aarhus som Europæisk Kulturhovedstad 2017. Videreudvikling af figur 3.1 fra "Europæisk Kulturhovedstad 2017, Forslag til budget og finansiering for Aarhus 2017"
LINE modellen Kvalitativ udvikling af
Region Kommunen
kultur og kreative erhverv
Nationalt
Kortsigtede effekter af gæster • Omsætning • Bruttoværditilvækst • Beskæftigelseseffekt • Offentligt provenu
Offentlige tilskud
Kortsigtede effekter af ansættelser i Aarhus2017 fond og projekter
• • • •
Aarhus2017 fondens budget
Omsætning Bruttoværditilvækst Beskæftigelseseffekt Offentligt provenu
Programaktiviteter
Tilskud fra sponsorer og fonde
Varigt omsætningsløft, branding effekter, øget tiltrækningskraft o.l.
• • • •
Omsætning Bruttoværditilvækst Beskæftigelseseffekt Offentligt provenu
Tilskud fra fonde, sponsorer og offentlige myndigheder De projektansvarliges egne ressourcer
Anlægsprojekter
Kortsigtede effekter af ansatte i anlægsprojekter • Omsætning • Bruttoværditilvækst • Beskæftigelseseffekt • Offentligt provenu
Offentlige myndigheder
Værdi af anlæg • Salgsværdi • Brugsværdi • Oplevelsesværdi • Tidsbesparelser
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
4 / 18
Figur 2-1 viser, hvordan LINE modellen er afgrænset i forhold til de øvrige finansielle og samfundsøkonomiske forhold i projektet. Udover de effekter, som LINE-modellen beregner forventes et værtskab for Europæisk Kulturhovedstad også at have en lang række andre effekter • Aktivitet
•
•
•
•
•
-
Beskæftigelse i Aarhus2017 fond og Aarhus2017 projekter med væsentlig privat medfinansiering
-
Større aktivitet i kunst- og kultursektoren - et løft til kulturinstitutioner, museer m.v.
-
Flere kulturelle aktiviteter for borgerne
-
Tiltag, der viser sig selvbærende, bliver permanente og skaber permanent aktivitet
Turisme -
Flere besøgende fra og med 2019 pga. varig branding og permanente tiltag
-
Den økonomiske værdi af besøg internt i Region Midtjylland
Branding og tiltrækning -
Både kortvarige og varige brandingeffekter for Aarhus, Region Midtjylland og sponsorer
-
Bedre evne til at tiltrække og fastholde virksomheder
-
Bedre evne til at tiltrække fastholde ressourcestærke borgere
-
Bedre evne til at tiltrække nye studerende
-
Styrkelse og supplement af andre brandingstrategier som f.eks. Klimastrategi- CO2030, global capital of windpower (and clean tech)
Fysiske forbedringer -
Blivende forbedringer i byrum m.m. (gennem Aarhus2017 budget eller ej)
-
Blivende forbedringer af infrastruktur (typisk ikke gennem Aarhus2017 budget)
-
Beskæftigelseseffekter af infrastrukturprojekter (typisk ikke gennem Aarhus2017 budget)
Muligheder for innovation -
Mulighed for integration af kulturliv, erhvervsliv og studieliv.
-
Styrkelse af kreativitet og innovation i tråd med rethink-temaet
Kompetencer -
Forbedrede kompetencer hos arrangører og deltagere
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
•
-
Forbedrede muligheder for at tiltrække andre events
-
Øget professionalisering af kulturlivet i Region Midtjylland
5 / 18
Identitet -
Værdi af kultursamarbejder på tværs i Region Midtjylland
-
Én samlet region
-
Social inddragelse og positivt multikulturelt samfund
-
Fælles identifikation for borgere
Disse effekter belyses som nævnt ikke i denne rapport, men kan være de primære årsager til at søge kulturhovedstad 2017 værtskabet. Søges dette værtskab er det dog også yderst relevant for byens beslutningstagere, at kende de mere kortsigtede økonomiske konsekvenser. Tænkes der snævert på Aarhus Kommunes finansielle interesser, er det interessant at belyse, i hvor høj grad de investeringer Kommunen foretager matches af et øget provenu til Kommunen. Som figuren viser giver LINE modellen den første del af svaret. Modellen giver også svar på, i hvor høj grad de øvrige offentlige interessenter opnår dækning af deres investeringer. Og derudover giver modellen også bud på omsætning, bruttoværditilvækst og beskæftigelse. LINE modellen har veludviklede mekanismer, der beskriver netop forholdene mellem omsætning, bruttoværditilvækst og beskæftigelse og derudover også fordelingen mellem kommune, øvrige kommuner i regionen samt staten. Selvom selve LINE modellen ikke vil kunne anvendes direkte til vurdering af projektets øvrige samfundsøkonomiske effekter, vil mange af mekanismerne kunne genbruges og sikre, at projektets totale samfundsøkonomiske effekter kan vurderes på konsistent vis.
3
Beregningsgrundlag
De bedste empiriske data, der er tilgængelige vedrørende tidligere kulturhovedstæder, dækker budgetter, byernes indbyggertal, antal besøgende og overnatninger. Der er derfor taget udgangspunkt i disse historiske tal i udarbejdelsen af en prognose for Aarhus2017. Prognosen for Aarhus2017 er lavet, så besøgstal og overnatningstal er skaleret i forhold til det foreliggende talmateriale fra tidligere kulturhovedstæder. Der er redegjort herfor i bilaget "Redegørelse for scenariernes antagelser i forhold til empiri fra tidligere kulturhovedstæder" Til brug for LINE modellen er der genereret en lang række andre tal via dels "Aarhus2017 - Notat om strategisk sammenhæng, gæstepotentiale og kommunikation" og dels via andre indhentede statistikker.
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
6 / 18
3.1 Input i beregningerne Det historiske sammenligningsgrundlag er holdt op imod Måltal for Aarhus2017. Antagelserne bag Måltal-scenariet er dannet på baggrund af "Aarhus2017 - Notat om strategisk sammenhæng, gæstepotentiale og kommunikation". Derudover er der genereret to overslag for Aarhus2017 ud fra dels et højt budgetscenarie med 500 mio. kr. i Aarhus2017 fonden (heraf 100 mio. fra Aarhus Kommune) og dels et lavt budgetscenarie med 300 mio. kr. i Aarhus 2017 fonden (heraf 60 mio. fra Aarhus Kommune). Disse to prognoser er dannet ved at sammenholde budgetstørrelserne med empirien fra andre byer, og omtales i det følgende som henholdsvis Empiri 500 og Empiri 300. På baggrund af rapporten "Aarhus2017 - Notat om strategisk sammenhæng, gæstepotentiale og kommunikation", en række små statistiske analyser og nogle antagelser har COWI genereret input data til LINE modellen som vist i Tabel 3-1 Input til LINE-modellen. Tabel 3-1 Input til LINE-modellen
Måltal
Empiri 500
Empiri 300
Budget-ramme (mio. kr.)
500
500
300
# Besøgende i 2016 & 2017
5.000.000
3.787.646
2.314.782
# Besøgende i 2018
2.713.224
2.055.347
1.256.105
Andel danskere
86,0%
88,0%
88,0%
Andel tilrejsende danskere
30,7%
30,7%
30,7%
Andel med Kulturhovedstad Aarhus som destination
50,0%
50,0%
50,0%
Andel med overnatninger
21,1%
17,1%
15,8%
# Overnatninger per overnætter
2
2
2
Andel kommercielle overnatninger
0,0%
0,0%
0,0%
Døgnforbrug/overnatter
1.363
1.363
1.363
Døgnforbrug/endagsgæst
373
373
373
Andel udlændige
14,0%
12,0%
12,0%
Andel med Kulturhovedstad Aarhus som destination
50,0%
50,0%
50,0%
Andel med overnatninger
32,8%
38,3%
38,3%
# Overnatninger per overnætter
2
2
2
Andel kommercielle overnatninger
0,0%
0,0%
0,0%
Døgnforbrug/udenlandsk overnatter
1.233
1.233
1.233
Døgnforbrug/udenlandsk endagsgæst
521
521
521
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
4
7 / 18
Resultater fra LINE modellen
Resultaterne fra LINE modellen er omsætning, værditilvækst, beskæftigelse i årsværk, samt offentlige provenuer. (Begreberne er forklaret i bilag B.2.) Disse størrelser kan herefter fordeles hhv. på brancher, geografi og forskellige offentlige kasser.
4.1
Samfundsøkonomiske effekter fordelt på geografi
Det fremgår af Tabel 4-1, at gæsterne skaber væsentlige effekter på beskæftigelsen, det offentlige provenu og værditilvæksten. Disse effekter kan opgøres på kommuneniveau indenfor Region Midtjylland, aggregeret for Region Midtjylland samt på nationalt niveau. Af Tabel 4-1 ses det, at der er væsentlig forskel på de tre scenarier. Scenariet Måltal genererer over dobbelt så store samfundsøkonomiske effekter som scenariet Empiri 300. Empiri 500 ligger midt i mellem. Desuden fremgår det, at Aarhus tegner sig for ca. 70 % af de gevinster, der opstår i Region Midtjylland som helhed. Herudover ses det, at effekterne i Region Midtjylland målt i årsværk og værditilvækst er knap dobbelt så store som effekterne på landsplan. Eksempelvis er beskæftigelsen i Empiri 500 i Region Midtjylland 1.468 årsværk, men tallet på landsplan er 792. Dette skyldes, at LINE modellen antager, at gæster fra andre regioner flytter en del af deres forbrug fra deres hjemregion til Region Midtjylland. Således er effekterne for kommuner udenfor Region Midtjylland negative. Der vil således tilsvarende være negative økonomiske effekter for Region Midtjylland, hvis Sønderborg vinder titlen som kulturhovedstad. De provenumæssige konsekvenser for kommunerne er før indregning af udligning mellem kommunerne. Det samlede offentlige provenu på landsplan er dog knap fire gange så stort som det samlede offentlige provenu i Region Midtjylland, hvilket skyldes, at klart de største offentlige provenuer tilfalder staten i kraft af en stor andel af den samlede personskat, moms og afgifter.
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
8 / 18
Tabel 4-1 De af LINE-modellen beregnede samfundsøkonomiske effekter fordelt på geografi
Måltal Årsværk
Provenu (mio. kr.)
Empiri 500 Værditilvækst (mio. kr.)
Årsværk
Provenu (mio. kr.)
Empiri 300 Værditilvækst (mio. kr.)
Årsværk
Provenu (mio. kr.)
Værditilvækst (mio kr.)
National effekt
1.102
226
401
792
159
288
484
97
176
Region Midtjylland
2.117
60
729
1.468
42
506
872
25
300
Aarhus
1.469
42
506
1.019
29
351
605
17
208
Randers
90,8
2,6
31,3
63,0
1,8
21,7
37,4
1,1
12,9
Viborg
89,4
2,6
30,8
62,0
1,8
21,4
36,8
1,1
12,7
Silkeborg
84,8
2,4
29,2
58,8
1,7
20,3
34,9
1,0
12,0
Herning
81,9
2,3
28,2
56,9
1,6
19,6
33,8
1,0
11,6
Horsens
78,5
2,2
27,0
54,5
1,6
18,8
32,3
0,9
11,1
Holstebro
54,7
1,6
18,8
37,9
1,1
13,1
22,5
0,7
7,8
Skanderborg
27,4
0,8
9,5
19,0
0,5
6,6
11,3
0,3
3,9
Favrskov
22,3
0,6
7,7
15,5
0,4
5,3
9,2
0,3
3,2
Hedensted
22,0
0,6
7,6
15,3
0,4
5,3
9,1
0,3
3,1
Syddjurs
19,8
0,6
6,8
13,8
0,4
4,7
8,2
0,2
2,8
Norddjurs
18,3
0,5
6,3
12,7
0,4
4,4
7,5
0,2
2,6
RingkøbingSkjern
14,0
0,4
4,8
9,7
0,3
3,3
5,8
0,2
2,0
Skive
11,5
0,3
4,0
8,0
0,2
2,8
4,7
0,1
1,6
Odder
10,4
0,3
3,6
7,2
0,2
2,5
4,3
0,1
1,5
Ikast-Brande
9,7
0,3
3,3
6,7
0,2
2,3
4,0
0,1
1,4
Struer
5,4
0,2
1,9
3,7
0,1
1,3
2,2
0,1
0,8
Lemvig
5,2
0,1
1,8
3,6
0,1
1,2
2,1
0,1
0,7
Samsø
1,9
0,1
0,7
1,3
0,0
0,5
0,8
0,0
0,3
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
9 / 18
4.2 Omsætning fordelt på branche Den omsætning, der skabes af gæster til Aarhus 2017 kan fordeles relativt præcist på forskellige brancher på baggrund af en fordelingsnøgle tilknyttet LINE modellen. Denne fordelingsnøgle er dannet via undersøgelser af turisters forbrugsmønstre. Resultatet for Aarhus 2017 er vist i Tabel 4-2. Tabel 4-2 Den af LINE-modellen beregnede omsætning fordelt på brancher
Mio. kr.
Måltal Empiri 500 Empiri 300
Overnatning
427
422
252
Restaurant
392
296
176
Øvrige varer & tjenesteydelser
308
179
107
Varige forbrugsgoder (shopping)
115
74
44
Forlystelser
133
42
25
Dagligvarer
117
32
19
20
11
6
1.512
1.056
630
Lokal transport I alt
Ikke overraskende er det indenfor hotel og restaurationsbranchen, at den største stigning i omsætning finder sted. Øvrige varer og tjenesteydelser, som kan bestå af underleverancer til hotel og restaurationsbranchen, står ligeledes for en stor del af omsætningen sammen med detailhandelen. Underleverancerne kan være fødevarer, rengøring, vask, el, vand og varme mv. Yderligere kan der i denne kategori være tjenesteydelser købt af gæsterne eksempelvis wellnes, klipning ved frisør mv.
4.3 Investering vs. "afkast" I Tabel 4-3 sammenlignes de private investeringer i kulturhovedstadsprojektet med omsætningen i den private sektor. De private bidrag dækker dels sponsorater til Aarhus2017 fonden, dels sponsorater direkte til konkrete projekter. Det fremgår af scenariet Måltal og Empiri Høj, at det private erhvervsliv bidrager med i alt 228 mio. kr. i form af 40 mio. kr. til Aarhus2017 fonden og 188 mio. kr. til de enkelte projekter – men kulturhovedstadsprojektet skaber en samlet omsætning i den private sektor på 1½ mia. kroner i scenariet Måltal og 1 mia. kr. i scenariet Empiri Høj. I scenariet Empiri Lav bidrager det private erhvervsliv med hhv. 22 mio. kr. til Aarhus2017 fonden og 100 til projekterne. Omsætningen i de private erhversliv beregnes af LINE modellen til over 600 mio. kr. Det ses yderligere at størstedelen - ca. 2/3 af denne omsætning sker i den private sektor i Aarhus Kommune.
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
10 / 18
Tabel 4-3 Omsætning fordelt på geografi sammenholdt med private investeringer i Aarhus 2017
Måltal
Empiri 500
Empiri 300
Anslået privat bidrag til Aarhus2017 fond
40
40
22
Anslået privat bidrag til projekter
188
188
100
Omsætning privat sektor (mio. kr.)
Måltal
Empiri 500
Empiri 300
Aarhus
1.049
733
437
Randers
64,8
45,3
27,0
Viborg
63,9
44,6
26,6
Silkeborg
60,6
42,3
25,2
Herning
58,6
40,9
24,4
Horsens
56,1
39,2
23,4
Holstebro
39,1
27,3
16,3
Skanderborg
19,6
13,7
8,2
Favrskov
15,9
11,1
6,6
Hedensted
15,7
11,0
6,6
Syddjurs
14,2
9,9
5,9
Norddjurs
13,1
9,1
5,4
Ringkøbing-Skjern
10,0
7,0
4,2
Skive
8,2
5,8
3,4
Odder
7,4
5,2
3,1
Ikast-Brande
6,9
4,8
2,9
Struer
3,8
2,7
1,6
Lemvig
3,7
2,6
1,6
Samsø
1,4
1,0
0,6
Total
1.512
1.056
630
Private bidrag (mio. kr.)
Det ses, at den private sektor opnår en endog meget stor omsætning i forhold til de sponsorbidrag, der anslås. I Empiri 300 beregnes omsætningen til 630 mio.kr. i omsætning kontra 122 mio. kr. i bidrag. I Empiri 500 beregnes til omsætningen til 1.056 mio.kr. kontra 228 mio.kr. i bidrag. Begge
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
11 / 18
scenarier giver altså ca. en omsætning, der er fem gange så stor om bidraget. I scenariet Måltal er faktoren ca. 6,5. Derudover vil den private sektor også opnå positive branding-effekter og lignende, som ikke er beregnet her jf. opgavens afgrænsning. Tabel 4-4 - Indskud, provenu og værditilvækst fordelt på geografi og offentlige interessenter
Mio. kr.
Måltal
Region Midtjylland som institution
55
0
Offentlig sektor i Region Midtjylland
200
60
Staten
200
184
Offentlig sektor i DK
400
226
463
729 1.512
401
Omsætning
223
Værditilvækst
19
100
29
351
733
60
17
208
437
45
13
155
323
35
8
92
193
55
0
25
0
200
42
120
25
300
630
200
129
120
79
400
159
240
97
506 1.056
288
Provenu
45
Indskud
Øvrige kommuner i Region Midtjylland
Omsætning
506 1.049
Empiri 300
Værditilvækst
42
Provenu
100
Indskud
Omsætning
Værditilvækst
Provenu
Indskud
Aarhus Kommune
Empiri 500
176
Tabel 4-4 viser, at kommunerne kan få knap en tredjedel af deres investering igen som provenu på den korte bane (før kommunal udligning), mens staten har udsigt til at få over halvdelen tilbage umiddelbart, når man alene måler de direkte indtægter fra turisme. I Aarhus Kommune og Region Midtjylland skabes en værditilvækst, der langt overstiger den offentlige investering. Kommunerne i Region Midtjylland kan skabe en værditilvækst, der er ca. tre gange så stor som den kommunale investering. Billedet er et andet for landet som helhed. Dette skyldes, at gæster fra øvrige regioner i LINE modellen antages at reducere forbruget i deres hjemregion, med det samme beløb, som de bruger i Region Midtjylland. Det er således de udenlandske gæster, der skaber de positive effekter på landsplan. Øges andelen af udenlandske gæster med 15 procentpoints fra 12 % til 27 % (således at det totale antal gæster holdes konstant) øges værditilvæksten i Danmark i Empiri 500 scenariet fra 288 mio. kr. til 403 mio. kr. Statens provenu øges fra 129 mio. kr. til 209 mio. kr. og det samlede offentlige provenu fra 159 mio. kr. til 253 mio. kr. Aarhus Kommunes provenu øges fra 29 til 34 mio. kr. For Aarhus Kommune er effekten af at tiltrække større andel udlændinge altså forholdsvis mindre end for staten.
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
12 / 18
Fra statens side (og i kommunerne udenfor Region Midtjylland) er der således en markant interesse i at tiltrække så mange udenlandske gæster som muligt. Tænkes der snævert på Aarhus Kommunes og de øvrige kommuner i Region Midtjyllands interesser, så er det vigtigste at tiltrække gæster udefra - og gerne gæster der overnatter. Om de er fra København eller udlandet betyder mindre. Det kan dermed foreløbig konkluderes at den private sektor opnår en saltvandsindsprøjtning til omsætningen, der langt overgår det forudsatte private bidrag. Også værditilvæksten i Region Midtjylland, som tilfalder dels virksomhederne og dels arbejdsstyrken, er større end de private bidrag. Den offentlige sektor får en betydelig del af sin investering igen som øget provenu på kort sigt. For både den private og den offentlige sektor er der positive langsigtede effekter, som ikke er medregnet. Se listen på side 4.
5
Konklusion og perspektivering
De kortsigtede økonomiske gevinster ved at tiltrække gæster kan udgøre op imod en tredjedel af den kommunale investering. Gæsterne skaber således en stor økonomisk og beskæftigelsesmæssige gevinst i Aarhus Kommune og i RegionMidtjylland. Staten får en endnu større del af sin investering retur i provenu, da staten modtager den største andel af skatter og afgifter. Derudover vil der uden tvivl være en del effekter, der ikke indgår i denne analyse, der alene belyser de umiddelbare økonomiske effekter på baggrund af forsigtige, men samtidigt empirisk underbyggede antagelser. Blandt disse effekter kan nævnes en væsentlig men midlertidig delvist privat finansieret beskæftigelseseffekt, langsigtede turismeeffekter, værdien af yderligere professionalisering og internationalisering af kulturområdet og turismebranchen og værdien af investeringer i infrastruktur. Der er grund til at formode, at disse dynamiske effekter vil være større end de kortsigtede effekter, som den foreliggende analyse belyser. For at kunne vurdere størrelsen af de dynamiske effekter, er det dog nødvendigt at foretage en forprogrammering af initiativets aktiviteter i form af forskellige alternativer, der så kan sammenlignes med det formål at skabe et beslutningsgrundlag, hvor indhold og sammensætning af kulturaktiviteterne kan forenes med de økonomiske gevinster, som Aarhus ønsker at opnå via initiativet.
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
13 / 18
Bilag A: Redegørelse for scenariernes antagelser i forhold til empiri fra tidligere kulturhovedstæder Den anvendte historiske dataserier fra tidligere kulturhovedstæder, som danner baggrunden for de to empirisk baserede scenarier, er ikke komplette. Derfor vil der være forskellige byer, der indgår i forskellige sammenligninger, som det ses i det efterfølgende. Figur 5-1 - Sammenhængen mellem indbyggertal og besøgende 12
10
Liverpool
# besøgende (mio.)
Lille 8 København 6 Måltal 4
Empiri 500
Linz Stavanger
2
Salamanca
Graz
Rotterdam
Genoa
Empiri 300 Brügge
Thessaloniki
Cork
Porto
0 0
200.000
400.000
600.000
800.000
1.000.000
1.200.000
1.400.000
Indbyggertal
Det fremgår af Figur 5-1, at de forholdsvis små byer også typisk har besøgstal på under 3 mio. gæster. Aarhus ligger dog i den øvre ende af de små byer, hvorfor et besøgstal på op til 4 mio. vurderes at være realistisk med et budget på 500 mio. kr. Billedet er mere broget for de store byer. Det kan skyldes flere forhold, som for eksempel at Rotterdam benyttede projektet meget internt til at bekæmpe sociale problemer, mens de sydeuropæiske store byer typisk har haft små budgetter, hvilket fremgår af næste figur. Lille, København og Liverpool har opnået meget store besøgstal og således udnyttet det potentiale, de har haft i kraft af deres indbyggertal. Det skal bemærkes, at Aarhus2017 er et regionalt projekt, og at Region Midtjylland har 1,1 mio. indbyggere. Dette har dog også været tilfældet i andre af byerne. Der er lavet en sammenligning med indbyggertallet i "urban areas", da det synes at give de statistisk mest sammenlignelige resultater.
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
14 / 18
Figur 5-2 - Sammenhængen mellem Kulturhovedstadens budget og antallet af besøgende 12 Liverpool 10
# Besøgende (mio.)
Lille 8 København 6 Måltal 4
Graz Genoa Brügge
2
Cork 0 0
Stavanger Empiri 300
Linz Rotterdam Thessaloniki
Salamanca Porto Luxembourg 20
40
Empiri 500
60
80
100
120
140
160
Budget (mio. €)
Der ses af Figur 5-2 nogen sammenhæng mellem budget og antal besøgende. København, Lille og Liverpool har således alle haft forholdsvis store budgetter. En gruppe af byer, Thessaloniki, Linz, Rotterdam og Graz har dog ikke formået at få samme antal besøgende ud af budgettet. Empiri 500 ligger mellem København og den sidstnævnte gruppe, dog tættest på gruppen. Det lave budgetscenarie som er anvendt i Empiri 300 ligger nogenlunde på niveau med byer som Stavanger og Salamanca. Det afgørende for samfundsøkonomien er dog ikke kun besøgstallet men især antallet af tilrejsende besøgende og antal overnatninger. Figuren tydeliggør budgetstørrelsens afgørende betydning for tiltrækningseffekten overfor besøgende. Der er således ingen af byerne med små budgetter, der har tiltrukket mange besøgende. Men omvendt er der også stor variation i, hvor mange besøgende byer med budgetter omkring 60-70 mio. kr. har kunnet tiltrække. Antal overnatninger findes der udmærket empiri omkring. Dog er der et begrænset antal byer, for hvilke vi har både antal overnatninger og antal besøgende til kulturhovedstadsprojekterne.
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
15 / 18
# Overnatning genereret af Kulturby projektet
Figur 5-3 - Sammenhængen mellem antal besøgende og antal overnatninger
900.001 800.001 700.001 Porto 600.001 500.001 Liverpool 400.001
København Empiri 500
300.001
Thessaloniki
200.001
Empiri 300 Graz
Salamanca
Lille
100.001 Brügge 1 0
2
4
6
8
10
12
# Besøgende (mio.)
Det fremgår af Figur 5-3 at hvis man ser bort fra Porto og Lille, så er der en fin sammenhæng mellem antal besøgende og overnatninger. Lilles lave antal overnatninger kan være forklaret af Lilles centrale beliggenhed i et tætbefolket område samt særdeles gode togforbindelser til Lille - de besøgende har så at sige haft mulighed for at komme hjem igen. Det omvendte kan man sige om Porto, der ligger mere afsides i Europa. Empiri 500 kan synes at ligge højt i antal overnatninger, men ser man på indekstal for antal overnatninger i kulturhovedstæderne, virker antallet af overnatninger rimeligt.
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
16 / 18
Figur 5-4 Indekstal for antal overnatninger i byerne for kulturhovedstadsåret ift. året før 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0
Det ses af Figur 5-4, at relativt små byer kan ligge forholdsvis højt i indekstal for overnatninger. Af de fem byer, der ligger over indeks 120 er de fire forholdsvis små byer; nemlig Weimar, Salamanca, Graz og Sibiu. Den sidste er Liverpool, der havde det største budget af alle byer. Empiri 500 ligger på indeks 117 og Empiri 300 på 110. Som en interessant sidebemærkning kan det nævnes, at Weimar før kulturhovedstadsåret havde 367.000 overnatninger stigende til 574.000 i kulturhovedstadsåret 1999. Dette antal faldt derefter kortvarigt, men efterfølgende lykkedes det hurtigt at vende udviklingen igen til et overnatningsantal på 600.000 i dag. Weimar er således én af de byer med den bedste historik for vækst i antal overnatninger. Men også for de øvrige byer er det empirisk helt entydigt, at der også året efter et kulturhovedstadsåret er flere overnatninger end før kulturhovedstadsåret. Derfor er der i beregningerne medregnet to års øget besøgstal, hvor der dog ikke regnes med ligeså mange besøgende året efter, som i selve kulturhovedstadsåret. Øget besøgstal i år to, tre, fire osv. efter kulturhovedstadsåret er ikke medregnet, hvilket må siges at være en ret forsigtig tilgang - men også den eneste mulige tilgang, idet det er meget vanskeligt at finde empiri omkring de mere langvarige effekter.
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
17 / 18
Bilag B: Forkortelser og begreber B.1
Forkortelser
AKF
Anvendt Kommunal Forskning
CBS
Copenhagen Business School
B.2
Begreber
Provenu
Skatter og afgifter, som tilfalder kommuner og stat. Selskabsskat, indkomstskat, moms og andre afgifter.
Værditilvækst
Øget "dækningsbidrag" i virksomheder. Virksomhedernes dækningsbidrag går blandt andet til løn, andre faste omkostninger, skatter m.v. Som defineret af Danmarks Statistik: "Bruttoværditilvækkst er lig med bruttonationalproduktet i basispriser og opgøres for det enkelte erhverv som produktionen i basispriser minus forbrug i produktionen i køberpriser og er således også lig med summen af andre produktionsskatter, netto, aflønning af ansatte og overskud af produktionen og blandet indkomst. For samfundet som helhed kan bruttoværditilvæksten også opgøres som bruttonationalproduktet i markedspriser minus produktskatter, netto"
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.
Økonomisk Måling af de Kortsigtede Turismeeffekter ved Gennemførelse af Aarhus2017
18 / 18
Bilag C: Litteraturliste C.1
Rapporter
Aarhus Kommune (2010): "Europæisk Kulturhovedstad 2017. Økonomi og økonomiske effekter erfaringer fra tidligere kulturhovedstæder" Aarhus Kommune (2011): "Aarhus 2017 - Notat om strategisk sammenhæng, gæstepotentiale og kommunikation" Aarhus Kommune (2011): "Europæisk Kulturhovedstad 2017. Forslag til budget- og finansiering for Aarhus 2017" ECOTEC (2009): "Ex-Post Evaluation of 2007 and 2008 European Capitals of Culture. Final Report" Idrætsfonden Danmark (2007): "International Sportsevents i Danmark 2006. Hvad er de værd samfundsøkonomisk?" Palmer/Rae Associates (2004): "European Cities and Capitals of Culture - City Reports. Study Prepared for the European Commision PART I" Palmer/Rae Associates (2004): "European Cities and Capitals of Culture - City Reports. Study Prepared for the European Commision PART II" Palmer/Rae Associates (2007): "European Cultural Capital Report" Palmer/Rae Associates (2009): "European Cultural Capital Report 2" Region Midtjylland (2007): "Turisme i Region Midtjylland. - Uddrag fra analysegrundlaget for den regionale udviklingsplan" VisitDenmark (2007): "Effektmåling af sports-, kultur- og erhvervsbegivenheder"
C.2
Datakilder
3F - Fagligt Fælles Forbund: www.3f.dk CA a-kasse: www.ca.dk SKAT: www.skat.dk Statistikbanken: www.statistikbanken.dk VisitDenmark: www.visitdenmark.dk
C:\Documents and Settings\mkma\Local Settings\Temporary Internet Files\Content.Outlook\FT9RGU64\LINE model anvendt på Aarhus2017.docx
.