Hoe Maak Je Een Omgevingsverkenning Effectief Kvw

23
1 Hoe maak je een toekomstverkenning effectief? Ervaringen met toekomst- en omgevingsverkenningen in Verkeer en Vervoer Wim Korver 17 augustus 2010

description

Tien lessen om een effectieve toekomstverkenning uit te voeren

Transcript of Hoe Maak Je Een Omgevingsverkenning Effectief Kvw

  • 1. Hoe maak je eentoekomstverkenning effectief? Ervaringen met toekomst- en omgevingsverkenningen in Verkeer en Vervoer Wim Korver 17 augustus 2010

2. Waar gaat het heen? 3. INHOUD

  • Wat zijn mijn ervaringen?
  • Was gibt es noch mehr?
  • Type toekomstverkenningen
  • Tien leerpunten
  • Advies aan Kim aangaande Duurzame transportsystemen 2050

4. Persoonlijke ervaringen -1

  • V&V in de 21e eeuw
    • Eind jaren negentig
    • SEP: moet er een elektriciteitscentrale bij komen?
    • Systeemaanpak, alles hangt met alles samen
    • Onderzoekskosten: >1 mnl Dfl
    • TNO Inro, TNO Automotive, CE, ECN, KEMA en UT
    • Vier scenarios
    • Toekomstjaar 2050
    • Kwantitatief uitgewerkt
    • Advies: geen nieuwe elektriciteitscentrale nodig

5. Organisatie 6. Persoonlijke ervaringen -2

  • FANTASIE: Technology Assessment and Forecasting
    • In opdracht van EU
    • Vraag: identificeren van kansrijke technologien om beleidsdoelen te ondersteunen & ontwikkeling van beleidsopties om de meest gewenste technologie te stimuleren
    • Systeemaanpak: alles hangt met alles samen
    • Onderzoekskosten: 2 mln Euro
    • IABG, DITS, AEAT, TNO, AVV, FOA
    • Vier scenarios
    • Kwantitatief uitgewerkt
    • Advies: effective interactive processes on a European scale in which stakeholders and users

7. Persoonlijke ervaringen -3

  • Technologiemonitoring:Vinden, Vertalen, Verspreiden (VVV)
    • Doel: methodologie om per technologiebundel kennis weer te geven en aan stakeholders over te dragen
    • Toepassingsgebied: elektrische en hybride voertuigen
    • Systeemaanpak
    • Twee scenarios
    • TNO Inro en TNO Automotive
    • Onderzoekskosten: 45.000 Euro
    • Multi-criteria aanpak ter beoordeling van combinaties aandrijfconcept, toekomstbeeld en vervoerkundige inpassing

8. Persoonlijke ervaringen -4

  • Questa scenarios
  • Chipcard scenarios
  • Urban Car
  • Technologieverkenningen voor VW beleidsdirecties
  • Advisering aan KPN voor hun scenariomodel
  • Advisering van VROM-Raad
  • Advisering van Raad voor Verkeer & Waterstaat
  • NSL (gaat tot 2020)
  • Advisering Cie M.E.R hoe om te gaan met Cie Elverding

9. Andere toekomst- en omgevingsverkenningen

  • CPB scenarios
  • Milieuverkenningen (PBL)
  • SHELL Scenarios
  • CREOPS Scenarios
  • Ruim Pad (RPD)
  • OECD (Environmentally Sustainable Transport)
  • EU (Lange termijn modellen: TREMOVE, TRANSTOOLS)
  • UK: in het kader van Klimaatbeleid, bijv Londen
  • USA: nog veel meer
  • Zie ook overzichtstudies, bijv TML, 2007

10. Type omgevingsverkenningen V&V in de 21e eeuw (SEP) NSL Investeringsvraagstuk/ beleidskeuzes CPB Scenarios, VVV, Technologiemonitoring, SHELL Scenarios Beleidsvoorbereiding Questa-scenarios, Fantasie, Scenariomodel KPN Beleidsorintatie Voorbeelden Type 11. Leerpunt 1: Maatschappelijke context bepaalt toekomstbeeld 12. Niet goed ingeschat zijn:

  • Onderschatting van de ontwikkeling van het aantal huishoudens
  • Energieprijs (soms te hoog soms te laag)
  • Arbeidsproductiviteit OV: verbetert niet
  • Comfort van de auto
  • Arbeidsparticipatie vrouwen

13. Leerpunt 2: Veel is al bedacht 14. Leerpunt 3: Vervoersystemen veranderen niet snel. En keer in de vijftig jaar een nieuw systeem

  • Het vliegtuig was de laatste systeemsprong: wat wordt de nieuwe?
  • Concurrentie: automatische voertuiggeleiding, nieuw collectief vervoer (Maglev, HST+), loskoppeling bezit en gebruik van de auto en mogelijke andere systemen

15. Technologieontwikkeling vindt gestaag plaats met slechts af en toe een systeemsprong

  • Weinig grote vernieuwingen: meeste incrementele veranderingen
  • Systeemveranderingen zijn zeldzaam, maar als ze optreden is de impact enorm
  • Onzekerheid over uitkomsten

16. Leerpunt 4: Toekomstverkenningen doen, is erg leuk

  • Het doen van een toekomstverkenning is vaak interactief en enthousiasmerend
  • Gevaar is dat dit beperkt blijft tot een kleine kring
    • Eigen jargon
    • Onderbouwing van eindbeelden niet eenvoudig
  • Hoe te voorkomen?
    • Doorlooptijd beperken
    • Klankbordgroep/Gebruikersgroep organiseren
    • Betrek opdrachtgever/belanghebbende erbij

17. Leerpunt 5: Focusering in een toekomstverkenning is erg lastig

  • Maak het kwantitatief
    • Maakt het makkelijker om keuzes helder te krijgen.
    • Voorkomt denkfouten
  • Tracht een ouputvariabele c.q. keuze te benoemen
    • Voorbeelden: wel of geen elektriciteitscentrale, shareholders value, moet V&W budget vrij maken om ..
    • Structureert denkproces

18. Leerpunt 6: Werk met verschillende toekomstbeelden

  • DE toekomst bestaat niet
  • Meestal worden hierbij scenarios gebruikt
    • Essentieel hierbij is een passende keuze van de ontwerpdimensies
    • Waar liggen de onzekerheden
    • Hoge/lage economische groei zijn niet altijd de meest relevante
  • Ook bij technologiemonitoring zijn meerdere toekomsten relevant

19. Leerpunt 7: Overheidsbeleid kan nooit een uitgangspunt zijn

  • Nieuwe maatschappelijke ontwikkelingen zijn niet het gevolg van beleid
  • Economische principes bepalen technologieontwikkelingen
    • Transitiemanagement dient te anticiperen op wat er al mogelijk is en niet het onmogelijke te stimuleren
  • Beleidsdoelstellingen zijn vaak tegenstrijdig
    • Economische groei versus beter milieu
  • Het is een toekomstverkenning en geen beleidsnota!
  • Durf een heilig huisje om te gooien: bijv. De trein bestaat niet meer in 2050

20. Leerpunt 8: Bepaal een vastomlijnde doelgroep van de toekomstverkenning

  • Probeer een terugvertaling te maken naar de betrokken organisatie
    • Bijv. aantal werknemers, soort producten die aangeboden worden, locatie van werken
  • Denk na over commitment van de doelgroep. Waarom zouden zij moeten meedoen? Actualiteitsvraag
  • Probeer een beeld te schetsen wat het voor het individu betekent
    • Geen Truus en Miep verhalen
    • Gericht op relevante aspecten
  • Beperk je in de informatie. Beter n aspect goed uiteenzetten dan tien tegelijkertijd

21. Leerpunt 9: Visualisering is belangrijk en beeldbepalend

  • Plaatjes zeggen meer dan 1.000 woorden
    • Voordeel is dat er minder toegelicht hoeft te worden
    • Nadeel dat de nuance verdwijnt
  • Ook tijdens het proces al gebruiken
    • Positieve ervaringen met tekenaars tijdens workshops
    • Bespaart tijd

22.

  • Leerpunt 10: Maak een onderscheid in vervoersysteem en voertuigconcept
  • Elektrische autos lossen de bereikbaarheids- en ruimte problematiek niet op
  • Individueel vervoer, collectief vervoer zijn vervoersystemen
  • De conventionele auto, de urban car, autodelen en AVG zijn vervoerconcepten
  • All purpose car en Dedicated car zijn voertuigconcepten
  • EV, ICE, CNG zijn aandrijfconcepten

23. Advies aan Kim

  • Leer van het voorgaande
  • Kijk goed om je heen:
    • Hoe doen grote bedrijven het?
    • Hoe vinden toekomstverkenningen plaats in andere sectoren
  • Stel de vraag: voor wie is het bedoeld en laat die personen in het proces participeren!
  • Benoem wat voor soort omgevingsverkenning hetbetreft (beleidsorintatie)