Dr. Ürge-Vorsatz Diana, Daniela Arena, Telegdy Álmos, Sergio Tirado-Herrero, Andrew Butcher, Kőpataki Éva energiahatékonysággal? Egy széleskörű, komplex, mély épületfelújítási program foglalkoztatásra gyakorolt hatásai Magyarországon Magyarországon, a hasonló gazdasági problémákkal küzdő és kevésbé gazdag országokhoz hasonlóan, az éghajlatváltozás elleni küzdelem, súlya ellenére sem kerülhet bele a legmagasabb prioritású politikai célkitűzések közé. Viszont az ügy fontossága, valamint Magyarország politikai környezete miatt, vagyis a klímavédelemben a világon élenjáró Európai Unió részeként, nekünk is ki kell vennünk a probléma ellen való küzdelemben a részünket. Ilyen körülmények között rendkívül fontos megtalálni azokat a klímavédelmi intézkedéseket, amelyek egyszerre több gazdasági, társadalmi, politikai cél elérését mozdítják elő, a klímavédelmi on kívül. Erre a célra talán a legalkalmasabb terület az energiahatékonyság növelése, hiszen ezek járulékos hasznai sokszor sokkal nagyobbak, mint magából a klímavédelemből származók. Kutatási módszertan és a modell főbb feltételezései Egy nagyszabású, mély épületfelújítási program három módon befolyásolhatja a foglalkoztatási mutatókat (Weber, 1998; Geller et al., 1998; Bailie et al., 2001): Közvetlenül az építőiparban, új munkahelyek teremtésén keresztül. Közvetetten a beszállítói szektorokban, ahol a kereslet növekszik az építőipar által használt termékek és szolgáltatások iránt (pl. szállítás, építési anyagok, pénzügyi szolgáltatások), vagy éppen csökken (pl. az energiaellátásban). Indukált on keresztül: a megemelkedett bevételek (a háztartások csökkent energia-fogyasztásából eredő megtakarítások, illetve az újonnan megteremtett munkahelyeken megkeresett jövedelem) vásárlóereje további foglalkoztatási hasznokat generál. Magyarország a második legalacsonyabb foglalkoztatási rátával rendelkező tagállam az EU- (Eurostat, 2010) és az OECD- (Cseres-Gergely et al., 2009) tagországok között, ezért a munkanélküliség csökkentése kiemelkedő fontosságú politikai cél, különösképpen a hátrányos helyzetű lakossági szegmensekben és térségekben. Ugyanakkor az épületek az éghajlatváltozás elleni küzdelem egyik kulcsszereplői. Jelentős klímavédelmi potenciált hordoznak magukban, hiszen az energiafelhasználáshoz kapcsolódó szén-dioxid- (CO 2 ) kibocsátás közel feléért felelősek, valamint európai öszszehasonlításban energia szempontjából a legpazarlóbbak közé tartoznak (Novikova, 2008; ODYSSEE, 2010). Tehát egy széleskörű, mély épület-felújítási program (ami az egyes épületek fűtési és hűtési energiafelhasználását 70-90%-kal képes lecsökkenteni, az ország kibocsátásának jelentős részét megtakaríthatná. A komplex, mély épület-felújítás másik jelentősége, hogy igen sok munkaerőt igényel. Ezek miatt egy nagyszabású épület-felújítási program nemcsak csökkenti a CO 2 -kibocsátást, de részben megoldást jelenthet a munkanélküliség problémájára is. Mennyire lehet jelentős egy komplex, kiterjedt épület-felújítás foglalkoztatásra gyakorolt hatása? Mennyi munkahelyet teremthet egy ilyen mély felújítási program, amely képes 85%-kal csökkenteni az energiafogyasztást? Az ilyen jellegű épület-felújítási programok nettó foglakoztatási hatásai és egyéb járulékos hasznai még nem kerültek vizsgálatra a közép-európai régióban, így Magyarországon sem, ezért a Közép-Európai Egyetem (CEU) Éghajlatváltozási és Fenntartható Energiapolitikai Központja (3CSEP) a European Climate Foundation (ECF) megbízásából célul tűzte ki ezen pontos felmérését annak érdekében, hogy a politikai döntéshozóknak számokkal alátámasztott támpontot biztosítson egy ilyen típusú program bevezetésével kapcsolatos döntésekhez. Ezen cikk célja, hogy a kutatás foglalkoztatásra vonatkozó eredményeit öszszefoglalja. A felújítással járó CO 2 kibocsátás-csökkentés, valamint az energia-megtakarításokkal kapcsolatos eredmények egy másik cikkben kerülnek publikálásra. Az összesített nettó foglalkoztatási felméréséhez nemcsak a program munkahelyteremtő hatásait, de az energiafogyasztás csökkenése miatt bekövetkező munkahelyvesztések közvetlen, közvetett és indukált hatásait is figyelembe kell venni. Az 1. ábra szemlélteti a javasolt intézkedések foglalkoztatásra gyakorolt hatásainak összefüggéseit. A szakirodalomban 4 olyan főbb módszer jelenik meg, amelyet a klímaberuházások foglalkoztatásra gyakorolt hatásának a vizsgálatára alkalmaznak. Ezek a közvetlen becslések esettanulmányok alapján, az Input-Output (I/O) analízis, az általános egyensúlyi modellek (Computable General Equilibrium Model, CGEM) alkalmazása, illetve más esetekre, országokra vonatkozó hasonló kutatások eredményeinek átültetése (Hoogwijk et al., 2010). A jelenleg ismertetett kutatás alapjául szolgáló modell kombináltan használta fel a fent említett módszereket, a GCEM-et kivéve. Az építőiparban jelentkező közvetlen vizsgálatához az ún. alulról felfelé ( bottom up ) módszert alkalmazta esettanulmányok, valamint más hasonló eredmények átültetésének segítségével, míg a közvetett és indukált elemzéséhez I/O analízist folytatott. A tanulmány 5 konkrét forgatókönyvet vizsgált: alapvonalként egy szokásos üzletmeneti, valamint szuboptimális és 3 mély felújítási programét, melyek a felújítás ütemében és mértékében különböznek. A programokat 2011-es kezdettel, hatásait pedig 2100-ig vizsgálja a modell, kiemelt figyelmet fordítva a 2020-as év értékelésére, amely számos európai uniós stratégia mérföldköve (különösen a klímaváltozás és a foglalkoztatás területein). Az Energia Klub adatai alapján (2010) Magyarországon a lakossági energiafogyasztás több mint 75%-át a fűtés teszi ki, ezért az elemzett forgatókönyvek az épületek komplex hőtechnikai korszerűsítésére fókuszáltak, nem terjedtek ki az egyéb energia-megtakarítási lehetőségek vizsgálatára, mint pl. a világításra vagy elektromos háztartási készülékekre. A kutatás középpontjában a lakossági és középületek álltak, tekintettel arra, hogy ebben a két szektorban a legnagyobb a politikai beavatkozás lehetősége, s a megtakarítási potenciál, valamint ezek fedik le a magyar épületállomány orosz- 2
SZAKMAPOLITIKA Épületkorszerűsítési program ENERGIAszektor További elkölthető bevétel HÁZTARTÁSOK ÉPÍTŐIPAR BESZÁLLÍTÓI szektor További kiadások és munkahelyvesztés KÖZVETLEN KÖZVETETT INDUKÁLT BESZÁLLÍTÓI szektor EGYÉB szektorok 1. ábra. A javasolt beruházás foglalkoztatásra gyakorolt hatásainak láncolata lánrészét. Az épületállományt a modell 6 osztályra bontotta, a kereskedelmi épületek (irodák, kiskereskedelmi üzletek stb.) nem kerültek elemzésre. Minden egyes épületosztályra és forgatókönyvre nézve belföldi (ha ez nem elérhető, külföldi) esettanulmányok, valamint a szakirodalom szolgáltattak adatokat a felújításhoz szükséges munkaerő (szaktudásszintenként lebontva), a beruházási költségek és az elért energia-megtakarítások tekintetében. Ugyan a kutatás nem terjedt ki a finanszírozás kérdésének vizsgálatára, de mivel az indukált értéke függ a finanszírozás struktúrájától, ezért szükséges volt egy konkrét finanszírozási modell bevezetése. Ez a szükséges bekerülési költésegeknek az energia-megtakarításokból való fedezésén, valamint kisebb részben a kamatok, valamint a beruházási költségek közforrásokból való támogatásán alapul, amelyben a beruházók a megspórolt összeg 80%-át a felvett Név kölcsön visszafizetésére fordítják, a maradék 20% pedig szabadon elkölthető jövedelemként jelentkezik. Amint a kölcsön teljes mértékben visszafizetésre került, minden további megtakarítás S-BASE a háztartások számára rendelkezésre álló jövedelmet képez. S- A modell figyelembe vette, hogy a mély felújítások új technológiának számítanak, tehát egy tanulási folyamat során DEEP1 a felgyülemlő tapasztalatok hatékonyabbá teszik a felújítási S- folyamatokat és alkalmazott technológiákat, és részben ennek eredményeképp, részben a növekvő kereslet-kínálatnak DEEP2 köszönhetően a költségek, valamint a munkaerő-igényesség S- DEEP3 csökkennek. A megfelelő szakembergárda kiképzéséhez, valamint gyártási kapacitások kiépítéséhez egy 5 éves bevezetési időszak került figyelembe vételre. A kutatás végén néhány S-SUB kulcsfontosságú paraméterre nézve érzékenység-elemzésre került sor, miáltal kimutathatóvá vált, hogy az egyes paraméterek bizonytalansága mennyiben befolyásolja a végeredményeket. A forgatókönyvek leírása A felújítási programok foglakoztatásra gyakorolt hatásait a felújítások mélysége és ütemezése határozza meg. Ahogy azt az 1. táblázat is mutatja, a forgatókönyvek az elvégzett felújítással elért energiahatékonyság mértékében, valamint a felújítási program dinamikájában különböznek. A forgatókönyv leírása Alapforgatókönyv: nincs többletfelújítás Komplex, mély felújítás gyors végrehajtási Komplex, mély felújítás közepes végrehajtási Komplex, mély felújítás mérsékelt végrehajtási Szuboptimális felújítás közepes végrehajtási 1. táblázat. A tanulmányban vizsgált forgatókönyvek összefoglalása Forrás: Ürge-Vorsatz, et. al (2010) Felújítási dinamika az összes alapterület %-ában 1,3% 4,5 millió m 2 vagy 60 000 lakás 5,4% 20 millió m 2 vagy 250 000 lakás 3,4% 12 millió m 2 vagy 150 000 lakás 2,3% 8 millió m 2 vagy 100 000 lakás 3,4% 12 millió m 2 vagy 150 000 lakás Épületenkénti energiamegtakarítás Az épületállomány felújításának időtartama 10% 75 77 év 80-90% 17 18 év 80-90% 26 28 év 80-90% 39 41 év 30-40% 26 28 év 3
A kutatás középpontjában a mély felújítások álltak (S-DEEP), melyek célja, hogy olyan közel hozzák az épületeket a passzívház energiafogyasztásához (vagyis kb. 15 kwh/m 2 /év fűtési energiafogyasztás a lakossági és 30 kwh m 2 /év a középületeknél), amennyire ez csak építészeti kivitelezhetőségi és gazdaságossági szempontból lehetséges. Az S-BASE forgatókönyv a szokásos üzletmenetet tükrözi, és összehasonlítási alapként szolgál. Az S-SUB forgatókönyvben a felújítás energia-megtakarítási mértéke alacsony de a mai állami támogatottságú programok (pl. Zöld Beruházási Rendszer ZBR, Panel, Környezet és Energia, valamint Környezetvédelem és Infrastruktúra Operatív Programok (KEOP, KIOP) átlagos megtakarítási arányához képest általánosságban magasabb, kb. 40%- os. Ez a forgatókönyv azért szerepel, hogy a mély és szuboptimális felújítások közötti különbségekből eredő ún. belakatolási ( lock-in ) kockázat számszerűsíthető legyen, ugyanis ha egy nagyszabású épületkorszerűsítési program csak szuboptimális felújítást támogat, az évtizedekre visszatartja a rendszerben az épületek fűtéshez kapcsolódó CO 2 -kibocsátását. Például 2050- re a 2010-es érték kb. 45%-át (2. ábra), ami a 2010- es teljes nemzeti kibocsátásnak majdnem 20%-a. Ezt a kibocsátást később csak rendkívül magas költségek mellett lehet csökkenteni, ami komolyan hátráltatja Magyarország hosszabb távú klímavédelmi célkitűzéseit. Eredmények S-BASE S-SUB S-DEEP1 S-DEEP2 S-DEEP3 Millió euró befektetés 2020-ban 224 1040 3506 2104 1402 Millió euró energia-megtakarítás 2020-ban -40 344 1,234 740 493 Közvetlen munkahelyteremtés Diplomások 0 3 27 16 11 Szakmunkások 5 24 43 26 17 Segédmunkások 2 4 21 13 8 Közvetlen (pozitív) a foglakoztatásban, 8 31 91 54 36 az építőiparban Közvetlen (negatív) a foglakoztatásban, 0-1 -3-2 -1 az energiaszektorban Közvetett munkahelyteremtés Az építőipari beruházások közvetett hatásai 2 9 29 18 12 Közvetett a csökkent energia iránti keresletből eredően Indukált munkahelyteremtés Az építőipari beruházások által teremtett új munkahelyek indukált hatásai Indukált energia-megtakarításból Az energiaszektorban létrejövő keresletcsökkenés okozta munkahelyvesztés indukált hatása Összes nettó foglalkozatási hatás 2020-ban 0-2 -6-4 -2 1 6 21 13 9 1 1 4 2 1 0-1 -5-3 -2 11 43 131 78 52 TMM/M 49 42 37 37 37 2. táblázat. Közvetlen, közvetett és indukált foglalkoztatási a vizsgált forgatókönyvekre 2020-ban, teljes munkaidejű foglalkoztatottsággal ekvivalens munkahely (TMM) egységben kifejezve (kerekített értékek) Forrás: Ürge-Vorsatz, et. al (2010) A teljes nettó foglalkoztatási hatás az építőiparban és az energiaszektorban bekövetkező közvetlen, valamint a közvetett és az indukált összegzésével kapható meg. Ezt a 2020-as évre vetítve a 2. táblázat szemlélteti TMM (teljes munkaidejű foglalkoztatottsággal ekvivalens munkahelyek) egységekben. Ahogy az várható volt, az S-DEEP felújítások beruházási költségei magasabbak, de a velük elérhető energiaköltség-megtakarítás is jelentősen nagyobb. Az össz-megtakarítás mértéke ezekben a forgatókönyvekben a felújítási dinamikától függ, tehát minél ambiciózusabb a forgatókönyv, annál hamarabb arathatók le ezek a megtakarítások. A közvetlen foglalkoztatási vizsgálatánál a kutatócsoport már elkészült. Hazai és külföldi felújítási projektek alapján, építőipari szaktekintélyek bevonásával az új munkahelyek betöltéséhez szükséges szaktudást (pl. diplomás, szakmunkás, segédmunkás) és az ebből adódó munkabérkülönbségeket is figyelembe vette, ezáltal a modell jól szemlélteti a létrejövő új munkahelyek néhány kvalitatív aspektusát is. A mélyfelújítások főként diplomásokat, de mindenekelőtt szakmunkásokat igényelnek. Az S-SUB forgatókönyv főként a szakmunkások számára teremt munkalehetőséget. A befektetési költségeket megemeli a diplomás szakemberek magasabb fizetési igénye, ami miatt az egymillió euróra eső teremtett munkahelyek száma alacsonyabb az S-DEEP beruházások esetén. A jelentkező pozitív foglalkoztatási mellett az energiaszektorban bekövetkező negatív at is számszerűsíti a modell. Az energia iránti kereslet csökkenését az energiaszektor munkaerő-intenzitásával megszorozva kiszámolható az ebben a szektorban elvesző munkahelyek száma. Ezek jóval kisebbek, mint az építőiparban jelentkező pozitív, ami részben a magyar energiaszektorra jellemző alacsony munkaerőintenzitásnak is köszönhető (2,66 TMM/millió euró). Az eredmények azt jelzik, hogy 2020-ra minden, az energiaszektorban megszűnt munkahelyet majdnem 30 új állás teremtése kompenzál az építőiparban, a mély felújítások esetén. Amennyiben a felújítási programok az I/O táblázatok által meghatározott makrogazdasági szektorokra kifejtett hatásait vizsgáljuk, az egyetlen kategória, ahol jelentős negatív hatás jelentkezik, az a fent említett energiaszektor. Számottevő munkahelyteremtés az építőipar mellett a munkaerő-igényes közösségi, társadalmi és személyi szolgáltatásoknál, valamint a gyártásnál jelenik meg, amelyre nagymértékben támaszkodnak az anyagellátáson keresztül a felújítási programok. Fontos kiemelni, hogy a foglalkozatási haszon majdnem 38%-a az építőipart ellátó egyéb szektorokban létrejött közvetett nak, valamint a magasabb foglalkoztatási szint által létrejött vásárlóerő növekedésének köszönhető, tehát csupán az építőipari közvetlen vizsgálata felszínes eredményt adna. A közvetlen mellett az I/O módszer segítségével a közvetett és indukált at összesítve megállapítható, hogy az összes nettó foglalkozási hatás minden forgatókönyvre nézve pozitív. Az S-BASE forgatókönyv nettó 11 ezer TMM-et generál 2020-ban, míg a S-SUB esetén ez az érték 43 ezer TMM. Ahogyan várható volt, a mély felújítások (S-DEEP) foglakoztatás szempontjából eredményesebbek, bár a szükséges befektetés is 4
SZAKMAPOLITIKA magasabb. A legambiciózusabb, S-DEEP1 forgatókönyv 131 ezer TMM-et hoz létre, az S-DEEP2 78 ezret, míg az S-DEEP3 52 ezret. Ha a teremtett munkahelyek számát befektetési egységenként vizsgáljuk, akkor 2020-ban az S-DEEP forgatókönyvek 37 TMM/millió eurót generálnak (ez az érték csökken a program előrehaladásával és a felújítás egységárának csökkenésével), míg az S-BASE és az S-SUB esetén 49 és 42 TMM jön létre egymillió befektetett euró révén. Ez a különbség annak köszönhető, hogy a mély felújítások nagyobb arányban vonnak be diplomás szakembert (pl. építészek és mérnökök), így a felújításokba bevont személyek összes száma befektetett pénzegységenként végül alacsonyabb. A munkahelyek időbeli tartóssága a felújítási arányoktól függ, minél alacsonyabb az arány, annál tovább tart a teljes épületállomány felújítása, és annál tovább van szükség a munkaerőre. A felújítási programok foglalkoztatásra gyakorolt hatása azonban közép- és hosszú távon az idő függvényében változik. A foglalkoztatás az 5 éves felzárkózási időszak alatt minden forgatókönyv esetében növekszik, 2015-ig, azonban ezután a tanulási tényező miatt az árak csökkennek, míg a termelékenység nő, lehetővé téve, hogy ugyanannyi lakás kerüljön felújításra, mint addig, csak egyre kevesebb bekerülési költséggel és munkaerővel, így a munkaerőigény csökken. Hosszú távon, a programok befejezése után az S-DEEP forgatókönyvek esetén a nettó közvetlen foglalkoztatási hatás negatívvá válik az energiaszektorban bekövetkező munkahely-vesztések miatt, amelyet a program befejezte után már nem kompenzálnak az építőipari pozitív foglalkoztatási. Azonban a modell eredményei azt mutatják, hogy ez némiképp ellensúlyozódik az indukált által: az energia-megtakarításból származó elkölthető jövedelem növekedéséből, főként, amikor a hitel már visszafizetésre került, a háztartások a megtakarítások 100%-át élvezhetik, ami munkahelyeket teremt. A modell a program befejezése utáni karbantartáshoz szükséges munkaerő számítására nem tért ki. Habár a cikk célja a kutatás foglalkoztatásra vonatkozó eredményeinek összefoglalása, nem szabad megfeledkeznünk az energiahatékony épület-felújítások klímavédelmi szerepéről sem. Ugyanis a programok a járulékos hasznok mellett halmozott energia-megtakarítással járnak, valamint közvetlenül a CO 2 -kibocsátást is csökkentik. A megtakarítások mértéke a felújítások mélységétől és dinamikájától függ. A 2. ábrán is jól látható, hogy egy széleskörű, komplex, mély felújítási program segítségével, amelyeket a DEEP forgatókönyvek reprezentálnak, a program végére a teljes magyar épületállomány 2010-es fűtésenergia fogyasztásának közel 85%-a megtakarítható. Ezzel ellentétben a szuboptimális felújítások csak kb. 40%-os energia-megtakarítást érnek el, ezáltal a maradék 45% belakatolódik, míg a szokásos üzletmenet szerinti felújításoknál ez a megtakarítás gyakorlatilag elhanyagolható, kb. 10%. Minél gyorsabb a felújítás üteme, annál gyorsabban realizálhatók az energiamegtakarításból származó hasznok. A CO 2 -megtakarítások az energiafelhasználás trendjét követik, ahogy azt a 2. ábra is szemlélteti. Ezen klímavédelmi részletes elemzése egy különálló cikkben kerül ismertetésre. Lényeges kiemelni, hogy a hosszú távú modellek nagyfokú bizonytalanságot hordoznak, mert számos tényezőt nem látnak előre pontosan: a technológia fejlődését, a szakpolitikai környezet változásait, a programok finanszírozásának hatásait, a globális és helyi gazdaság fluktuációit, az energiaárak változását, melyek mind befolyásolhatják a modell hoszszú távú eredményeit. Ezért néhány kulcsfontosságú tényezőre (földgáz árának változásai, munkaerőköltségek részaránya az összköltségből, a mélyfelújítások költségei, tanulási tényező) nézve érzékenység-analízis került elemzésre. Az analízis alapján a modell eredményei egyedül a tanulási tényező mértékére érzékenyek jelentős mértékben, a többi tényező változása az eredményeket elhanyagolható mértékben befolyásolja. Ha a tanulási tényező magasabb, a termelékenység gyorsan megnő, ezért ke- 2. ábra. A magyar épületállomány fűtésenergia-végfelhasználásának és CO 2-kibocsátásának alakulása a kutatásban szereplő forgatókönyvek esetén Forrás: Ürge-Vorsatz, et al. (2010) Weber, C. 1998. Employment effects of energy saving investments. A note in relation to the SAVE Employment Project. ESA-DP-98-2. Stuttgart. 70 16 60 14 50 12 Energia, TWh/év 40 30 20 85%-os megtakarítás 45%-os belakatolás 10 8 6 4 CO2, MTonna/év 10 2 0 0 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 Év S-BASE S-DEEP1 S-DEEP2 S-DEEP3 S-SUB 5
vesebb munkaerőre van szükség a felújításokhoz, ugyanakkor a költségek is alacsonyabbak, viszont ha a tényező alacsony, magas marad a munkaerőigény a felújítások elvégzésére. Összefoglalás Az itt összefoglalt kutatás a teljes magyar lakossági és középület-állomány komplex, nagy volumenű energetikai felújítási programjának nettó foglalkoztatási (közvetlen, közvetett és indukált) hatásait mérte fel, a szokásos üzletmenet és a szuboptimális felújítási forgatókönyvek összehasonlításával. A használt modell kombinálta az alulról felfelé módszert a közvetlen foglalkoztatási felbecsléséhez, illetve az I/O analízist a közvetett és indukált számszerűsítéséhez. Az eredmények megerősítették, hogy a magyar épületállományban nagy lehetőségek rejlenek az energia-megtakarítás és új munkahelyek teremtése szempontjából. A mély felújítások, melyek kb. a passzívház szintjére (az S-DEEP forgatókönyv szerint a vizsgált épületállomány fűtési energiafogyasztásának 85%-át takarítják meg a program végére) csökkentik az energiahasználatot, jelentősen több új munkahelyet teremtenek: 2020-ra 52-131 ezret a felújítási program dinamikájától függően. Ugyanakkor mivel a mély felújításokkal kapcsolatos technológia-ismeret és szakértelem még nem elterjedt, eleinte a felújítások beruházási költsége magasabb, mint a tanulási időszak után, amikorra a tapasztalat felhalmozódik, és egy érettebb piac, valamint egy versenyképesebb ellátói lánc alakul ki. Ennek következtében tehát a teljes bekerülési költséget tekintve egy lassabb ütemezésű (pl. az S-DEEP3 forgatókönyv: az épületállomány évi 2,3%-a, ami 8 millió m 2 - nek vagy 100 000 lakás-egyenértéknek felel meg) mély felújítási program kedvezőbb a jobban erőltetett dinamikájúval szemben. Ebben az esetben, bár az összes foglalkoztatás kevesebb lesz, a nemzetgazdasági beruházás-teher alacsonyabb, a beruházási költségek egyenletesebben oszlanak el időben, valamint kevesebb negatív hatással (munkahelyvesztéssel) jár a program teljes időtartamán keresztül. Továbbá a kivitelezéskor ajánlott az alacsonyabb fajlagos beruházási költségigényű épületegységek felújításával kezdeni, majd progresszíven belevenni a magasabb beruházást igénylő épülettípusokat. A felújítási programok hossza (18-41 év) garantálja, hogy a programok foglakoztatásra gyakorolt közvetlen, közvetett és indukált hatásai évtizedeken keresztül fennmaradjanak, és az energiaszektorban bekövetkező munkahelyveszteségeket jelentősen ellensúlyozzák. A kutatások azt mutatják, hogy a felújításokat általában helyi kis- és középvállalkozások (KKV) végzik majd, valamint a nagyszabású, előre bejelentett program miatt a szükséges gyártókapacitások itthon alakulnak ki a költségek csökkentése érdekében, ezért a közvetlen foglakoztatási inkább helyi szinten és decentralizáltan jelentkeznek, ami csökkentheti a jelenlegi regionális foglalkoztatottsági különbségeket. Amennyiben a program külön figyelmet szentel arra, hogy a szükséges csúcstechnológiák (pl. hőcserélős szellőztetők, magas teljesítményű ablakok) termelése itthon alakuljon ki, ezzel az ország akár jelentős verseny- és árelőnyre is szert tehet bizonyos termékekben és iparágakban. Különösen fontos kiemelni az energiahatékony felújítások indukált hatásait, mivel ezek időben tartósak, és foglalkoztatási szempontból reprezentálják az energiahatékonyság legnagyobb előnyét más klímavédelmi lehetőségekkel, pl. a CO 2 -elfogással és -tárolással (Carbon Capture and Storage, CCS) szemben. Azok a lakossági és állami jövedelmek, amelyek eddig az országból kiáramlottak a megvásárolt import földgáz miatt, az energia-megtakarításoknak köszönhetően ezentúl Magyarországon költhetők el, ezáltal növelve a belföldi termékek és szolgáltatások keresletét, és az ezzel összefüggő munkaerő-szükségletet. Hosszú távon pedig ezek az indukált kompenzálják az energiaszektorban elveszett munkahelyekből származó veszteségeket. Végül fontos még megemlíteni, hogy a magyar épületállomány energiahatékonyságának fejlesztése a foglalkoztatás növelésén kívül más alapvető társadalmi, politikai és gazdasági célterületen is jelentős előrelépést eredményez. Magyarország tekintetében talán a két másik legfontosabb ilyen terület az energiafüggőség és az energiaszegénység csökkentése, az utóbbinak esetleges teljes megszüntetése (Tirado Herrero és Ürge-Vorsatz, 2009). Mindemellett az energiahatékony felújítások növelik az össztársadalmi jólétet, számottevő új üzleti lehetőségeket teremtenek, emelik az ingatlanok piaci értékét, valamint hozzájárulnak a levegő, az életminőség és a lakosság egészségi állapotának javulásához. A kutatás sikerét bizonyítja, hogy nem sokkal az eredmények nyilvánosságra hozatala után, 2010 júniusában Bencsik János energiaügyi és otthonteremtési államtitkár bejelentette, hogy a kormány komplex lakásfelújítási programot indít Orbán Viktor 29 pontos gazdasági akcióterve nyomán, amely 100 000 lakás felújítását célozná, és átlagban 70%-os energia-megtakarítást eredményezne (Ember 2010). Irodalomjegyzék [1] Bailie, A., Bernow, S., Dougherty, W., Lazarus, M., Kartha, S., Goldberg, M. 2001. Clean Energy: Jobs for America s Future. A study for World Wildlife Fund. Tellus Institute / MRG & Associates. [2] Cseres-Gergely, Z., Fazekas, K., Bálint, M. 2009, Labour market activity and wages in 2007 2008. In: The Hungarian Labour Market. Review and Analysis 2009, Fazekas, K. and Köllő, J. (eds.). Institute of Economics and National Employment Foundation. [3] Ember, Z. 2010. Ingatlanmenedzser. Gazdaság. Orbán Viktor és az ingyenes lakásfelújítás programja. URL: http://ingatlanmenedzser.hu/hirek-gazdasag/20100629_ kormany_lakasfelujitasi_programja.aspx [2010. augusztus 13.] [4] Energia Klub 2010. Energiahatékonyság Magyarországi adatok, trendek. URL: http://www.energiaklub.hu/hu/energiahatekonysag/ alapinfo/magyaradat/#hazten [2010. május 24.] [5] EUROSTAT 2010. Labour markets in the EU-27 still in crisis. Latest Labour Market Trends 2009Q3 data. Population and Social Conditions. Statistics in Focus 12/2010. [6] Geller, H., DeCicco, J., Laitner, S. 1998. Energy Efficiency and Job Creation. ACEEE, ED922. [7] ODYSSEE (2010) Households unit consumption per m2 (kgoe m-2 year-1) scaled to EU average climate. ODYSSEE Database. URL: http://odyssee.enerdata.eu [2010. február 10.] [8] Hoogwijk, M de la Rue du Can, S. Novikova, A., Ürge-Vorsatz, D., Blomen, E., Blok, K. 2010. Assessment of bottom-up sectoral and regional mitigation potentials. Energy Policy 38(6): 3044-3057. [9] Novikova, A. 2008. Carbon dioxide mitigation potential in the Hungarian residential sector. Unpublished PhD dissertation, Department of Environmental Sciences and Policy. Central European University. Budapest. [10] Tirado Herrero, S. and Ürge-Vorsatz, D. 2010. Fuel poverty in Hungary. A first assessment. Center for Climate Change and Sustainable Energy Policy (3CSEP), Central European University, Budapest. [11] Weber, C. 1998. Employment effects of energy saving investments. A note in relation to the SAVE Employment Project. ESA-DP-98-2. Stuttgart. 6