VISTA ANALYSE
Nyheter
Nyheter
Vista i Media
Tjenester
Samfunnsøkonomisk analyse
Statistikk og empirisk analyse
Evalueringer
Kurs og foredrag
Lokal- og regionalanalyse
Modeller og databaser
NOREG 2
Vista Analyses Ringvirkningsmodell
Strategi og prosessrådgivning
Kvalitetssikring, tvister og ekspertuttalelser
Utviklingssamarbeid
Bransjer
Kraft og energi
Miljø
Samferdsel
Velferd
Eiendom, bygg og anlegg
Fiskeri og havbruk
Service og handel
IKT og digitalisering
Klima og det grønne skiftet
Kultur og kreative næringer
Landbruk
Olje og gass
Lokal og regional utvikling
Reguleringer og konkurranseøkonomi
Skatter og offentlig økonomi
Publikasjoner
Medarbeidere
Orvika Rosnes
Daglig leder
Dag Morten Dalen
Styreleder
Michael Hoel
Partner
Rasmus Bøgh Holmen
Partner
Tor Homleid
Partner
Ingeborg Rasmussen
Partner
John Magne Skjelvik
Partner
Steinar Strøm
Partner
Sidsel Sverdrup
Partner
Eivind Tandberg
Partner
Hanne Toftdahl
Partner
Åsmund Sunde Valseth
Partner
Haakon Vennemo
Partner
Eivind Bjørkås
Sarah Eidsmo
Anita Einarsdottir
Leif Grandum
Andreas Stranden Hoel-Holt
Mari Brekke Holden
Jonas Jønsberg Lie
Haakon Riekeles
Herman Ringdal
Kristian Roksvaag
Andreas Skulstad
Veronica Strøm
Martin Ørbeck
Siri Bråten Øye
Øyvind Rørslett
Philip Swanson
Forskning
Blogg
Om oss
Vistas historie
Masteroppgave
Jobb i Vista Analyse?
Kvalitetssikring
Rolleforståelse
Miljøhandlingsplan
Etiske retningslinjer
Kontakt
Kart
search
no
no
en
power_settings_new
VISTA ANALYSE
Nyheter
Nyheter
Vista i Media
Tjenester
Samfunnsøkonomisk analyse
Statistikk og empirisk analyse
Evalueringer
Kurs og foredrag
Lokal- og regionalanalyse
Modeller og databaser
NOREG 2
Vista Analyses Ringvirkningsmodell
Strategi og prosessrådgivning
Kvalitetssikring, tvister og ekspertuttalelser
Utviklingssamarbeid
Bransjer
Kraft og energi
Miljø
Samferdsel
Velferd
Eiendom, bygg og anlegg
Fiskeri og havbruk
Service og handel
IKT og digitalisering
Klima og det grønne skiftet
Kultur og kreative næringer
Landbruk
Olje og gass
Lokal og regional utvikling
Reguleringer og konkurranseøkonomi
Skatter og offentlig økonomi
Publikasjoner
Medarbeidere
Orvika Rosnes
Daglig leder
Dag Morten Dalen
Styreleder
Michael Hoel
Partner
Rasmus Bøgh Holmen
Partner
Tor Homleid
Partner
Ingeborg Rasmussen
Partner
John Magne Skjelvik
Partner
Steinar Strøm
Partner
Sidsel Sverdrup
Partner
Eivind Tandberg
Partner
Hanne Toftdahl
Partner
Åsmund Sunde Valseth
Partner
Haakon Vennemo
Partner
Eivind Bjørkås
Sarah Eidsmo
Anita Einarsdottir
Leif Grandum
Andreas Stranden Hoel-Holt
Mari Brekke Holden
Jonas Jønsberg Lie
Haakon Riekeles
Herman Ringdal
Kristian Roksvaag
Andreas Skulstad
Veronica Strøm
Martin Ørbeck
Siri Bråten Øye
Øyvind Rørslett
Philip Swanson
Forskning
Blogg
Om oss
Vistas historie
Masteroppgave
Jobb i Vista Analyse?
Kvalitetssikring
Rolleforståelse
Miljøhandlingsplan
Etiske retningslinjer
Kontakt
Kart
Vista Analyse AS © 2023
Meltzers gate 4, 0257 Oslo
Org.nr.: 968 236 342 MVA
+47 455 14 396
post@vista-analyse.no
www.vista-analyse.no
Rapport 2019/12
Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid
Michael Hoel, Orvika Rosnes, Magnus Aagaard Skeie og Haakon Vennemo
Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid
Kategori
Rapporter
Underkategori(er)
Kraft og energi
Samfunnsøkonomisk analyse
Statistikk og empirisk analyse
År
2019
Rapportnummer
12
Forfatter(e)
Michael Hoel
Orvika Rosnes
Magnus Aagaard Skeie
Haakon Vennemo
Last ned
file_download
(1.1 MB)
Les i nettleser
find_in_page
Rapport 2019/ 12 | For Statnett Hvordan a vbruddskostnader utvikler seg over tid Delprosjekt 3 i FOU -prosjektet Mot en bedre forståelse av kostnad og ulempe av strømbrudd Michael Hoel, Orvika Rosnes, Magnus Skeie og Haakon Vennemo Hvordan avbruddsko stnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 2 Dokumentdetaljer Tittel Hvordan a vbruddskostnader utvikler seg over tid Rapportnummer 2019/12 ISBN 978 -82 -8126 -408 -3 Forfattere Michael Hoel, Orvika Rosnes, Magnus Skeie og Haakon Vennemo Prosjektleder Haakon Vennemo Kvalitetssikrer John Magne Skjelvik Oppdragsgiver Statnett Dato for ferdigstilling 5. juni 2019 Kilde forsidefoto Foto Chr. Hansen, Tromsø/Perspektivet Museum Tilgjengelighet Offentlig Nøkkelord KILE, avbruddskostnader , samfunnsøkonomisk metode Om Vista Analyse Vista Analyse AS er et samfunnsfaglig analyseselskap med hovedvekt på økonomisk utredning, evaluering , råd- givning og forskning . Vi utfører oppdrag med høy faglig kvalitet, uavhengighet og in tegritet. Våre sentrale te- maområder omfatter klima, energi, samferdsel, næringsutvikling, byutvikling og velferd. Våre medarbeidere har meget høy akademisk kompetanse og bred erfaring innenfor konsulentvirksomhet. Ved behov benytter vi et velutviklet nettv erk med selskaper og ressurspersoner nasjonalt og internasjonalt. Selskapet er i sin helhet eiet av medarbeiderne. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 3 Foror d Denne rapporten er en leveranse fra forskningsprosjektet Mot en bedre forståelse av kostnad og ulempe ved strømbrudd , som Vista Analys e gjennomfører for Statnett. Rolf Korneliussen har vært kontaktperson hos Stat- nett. Vi takker ham og andre ressurspersoner i Statnett for mange givende diskusjoner om problemstillingene. 5. juni 2019 Haakon Vennemo Partner Vista Analyse AS Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 5 Innhold Sammendrag og konklusjoner ................................ ................................ ................................ .................... 7 1 Innledning ................................ ................................ ................................ ................................ ......... 11 1.1 Hovedtrekk i mandatet 11 1.2 Kommentar til mandatet 12 1.3 Disposisjon av rapporten 12 2 Prinsipielt om avbruddskostnader ................................ ................................ ................................ .... 13 2.1 Etterspørsel, konsumentoverskudd og avbruddskostnader 13 2.2 Endringer i konsumentoverskudd over tid 15 2.3 Alternative metoder for å anslå avbruddskostnader 20 2.4 Avbruddskostnader for næringslivet 21 2.5 Etterspørsels - og tilbudskurver i sammenheng 25 2.6 Usikkerhet om utviklin gen i avbruddskostnader 26 3 Etterspørselselastisiteter på kort og lang sikt ................................ ................................ .................. 28 3.1 Hva finner forskningslitteraturen om elastisiteter? 29 4 Avbruddskostnader over tid i tidligere norsk arbeid ................................ ................................ ........ 33 4.1 SINTEF og Pöyry (2012) 33 4.2 Vista Analyse (2017) 34 4.3 Anbefalinger i SINTEF og Pöyry (2012) 35 5 Internasjonal fo rskning og praksis ................................ ................................ ................................ .... 37 5.1 Internasjonal forskning 37 5.2 Internasjonal praksis 39 6 Anbefa linger til Statnett ................................ ................................ ................................ ................... 43 Referanser ................................ ................................ ................................ ................................ ................ 46 Vedlegg ................................ ................................ ................................ ................................ ..................... 48 A Utregninger og bevis 48 Figurer Figur 2.1 Etterspørsel, pris og konsumentoverskudd i elmarkedet ................................ ........ 14 Figur 2.2 Et parallelt skift utover av etterspørselskurven ................................ ....................... 17 Figur 2.3 Et proporsjonalt skift utover i etterspørselen ................................ .......................... 18 Figur 2.4 Et proporsjonalt skift oppover i ett erspørselskurven ................................ .............. 19 Figur 2.5 Etterspørsel etter elektrisitet fra en enkelt bedrift under forutsetninger forklart i teksten ................................ ................................ ................................ ..................... 23 Figur 2.6 Etterspørselen etter elektrisitet fra fire bedrifter under forutsetninger forklart i teksten ................................ ................................ ................................ ..................... 24 Figur 2.7 Tilbud og etterspørsel etter elektrisitet over tid ................................ ...................... 25 Figur 3.1 Fordeling av priselastisiteter i studiene i Zhu m.fl. (2018) ................................ ....... 29 Figur 3.2 Fordeling av inntektselasitet i studiene i Zhu m.fl. (2018) ................................ ....... 31 Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 6 Tabeller Tabell 3.1 Priselastisitet i utvalgte studier ................................ ................................ ................ 30 Tabell 3.2 Inntektselastisitet i utvalgte studier ................................ ................................ ........ 31 Tabell 4.1 Resultater fra regresjonsanalyse av mulige forklaringsfaktorer for normalisert avbruddskostnad ................................ ................................ ................................ ..... 34 Tabell 4.2 Res ultater fra regresjonsanalyse av mulige forklaringsfaktorer for oppgitt betalingsvillighet. Prosentvis endring i betalingsvillighet ved utslag i dummyvariable og ved én prosent økning i kontinuerlige variable ................................ ................... 35 Tabell 4.3 Anbefalinger for justering av KILE -satser over tid i SINTEF og Pöyry (2012b) .......... 35 Fant ingen figurlisteoppføringer. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 7 Sammendrag og konklusjoner Vi har vurdert hvordan de n samfunnsøkonomiske kostnaden ved avbrudd i strømforsyningen utvikler seg over tid. Det er mye som taler for at avbruddskostnaden per kWh er konstant i reelle termer , og den samlede avbruddskostnaden utvikler seg i takt med forbruksveksten. Dette gjelder både for hus- holdninger og andre sluttbrukere. Vi bygger vår konklusjon på en omfattende prinsipell analyse, men den er også i tråd med praksis i andre land og i tråd med anbefalingen i tidligere forskning på områ- det. I mange av nettselskapenes investeringer er færre og kortere strømbrudd en del av forventet nytte , som vi gjerne kaller avbruddskostnad . Investeringsprosjekter har ofte en langsiktig horisont og av- bruddene vil d a spre seg ut i tid. I denne sammenhengen opp står spørsmålet om hvordan avbrudds- kostnaden b ør fremskrives over tid. Rapporten prøver å besvare dette spørsmålet. Dette er ikke bare nyttig kunnskap for samfunnnsøkonomiske analyser, men også for regulatoren NVE, som i forskrift bestemmer hvordan de såka lte KILE -satsene skal fremskrives. I utgangspunktet er det uklart hvordan avbruddskostnaden bør fremskrives . Samfunnet blir stadig mer avhengig av strøm, og det kunne tale for at kostnaden ved å være uten strøm, øker over tid. Men samfunnet er også minst like dyktig som før til å sløse med strømmen, som kunne tale for at kostnaden ved å være uten strøm, kanskje er konstant eller til og med fallende ove r tid. For å rydde i de ulike argumentene gjennomfører vi en diskusjon der vi går systematisk og prinsipielt gjennom drivere som k an påvirke avbruddskostnaden . Den prinsipielle diskusjonen støttes av en gjennomgang av forskningslitteratur på området , og praksis i andre land. Vi skiller mellom to former for avbruddskostnad : Samlet avbruddss kostnad er benevnt i kroner. Sam- funnsøkonomisk sett er den lik samlet konsumentoverskudd som går tapt ved strømbrudd. Praktisk sett er den sammenliknbar med størrelsen kostnaden ved et avbrudd som inngår i KILE -ordningen. Avbruddskostnad per kWh er benevnt i krone r per kWh . Samfunnsøkonomisk sett er den lik samlet konsumentoverskudd dividert på energiforbruk i strømbruddsperioden. Praktisk sett tilsvarer den det som ifølge EU og andre kalles value of lost load (VoLL) . Vi kaller konsumentoverskuddet V og konsumentoverskudd per kWh for v. Med x som indikator for forbruket, gjelder det at = Analysen tyder på at konsumentoverskudd per kWh er konstant over tid i reelle termer En eventuell endring i konsumentoverskudd per kWh må skyldes at noe skjer på tilbuds - eller etter- spørselssiden av markedet . Dersom prisen i markedet endres, enten på grunn av at tilbudskurven skifter, eller etterspørselskurven skifter og tilbudskurven er stigende, viser vi at endringen i konsu- mentoverskudd per kWh er innrammet av de to størrelsene p/v , og ϵ. Her er p/v forholdet mellom pris og konsumentoverskudd per kWh. Størrelsen ϵ er priselastistiteten for strøm. Om forholdet p/v vet vi fra empiriske undersøkelser at v for et times avbrudd ligger rundt 20 kroner. Hvis vi for enkelhets skyld antar at prisen per kWh 1 krone, blir p/v anslagsvis 0,05. Om ϵ sier empi- Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 8 riske undersøkelser at 0,5 kan være et fornuftig anslag for en elastisitet som inkluderer såkalt last- flytting. Alt i alt betyr dette at 10 prosent økt pris endrer konsumentoverskudd per kWh med mellom minus 0,5 og pluss 5 prosent. Vi har også sett på den situasjonen at prisen er konstant, men etterspørselen av ulike grunner flytter seg proporsjonalt utover i markedsdiagrammet. Her viser vi at endringen i konsumento verskudd per kWh alltid er null. Endelig har vi sett på den situasjonen at prisen er konstant, men etterspørselen flytter seg propor- sjonalt oppover i markedsdiagrammet. Da får vi at endringen i konsumentoverskudd per kWh er innrammet av ϵ og p/v som over , men nå i motsatt orden: endringen spenner fra minus ϵ til pluss p/v og ti prosent høyere etterspørsel til enhver pris en drer konsumentoverskudd per kWh med mel- lom minus 5 og pluss 0,5 prosent. Den prinsipielle diskusjonen omfatter også produsenter og produsentoverskudd. Produsenter kan tenkes å ha enda høyere v i forhold til p, og lavere ϵ siden lastflytting ofte er mindre aktuelt, slik at rammen for endring i produsentoverskudd per kWh er enda mindre enn for konsumentoverskudd. Setter vi de ulike resultatene sammen , er vår vurdering at konsumentoverskudd per kWh for prak- tiske forhold kan betraktes som en konstant størrelse i reelle termer. Denne konklusjonen støttes av forskningslitteratur som har beregnet konsumentoverskudd per kWh på indirekte måter . Den støttes også av å se på andre lands praksis på området. Blant land det er naturlig å sammenlikne seg med, har vi ikke funnet noen som justerer den reelle verdien av konsumentoverskudd per kWh over tid. Samlet konsumentoverskudd bør fr emskrives med forbruket av elektrisitet Siden mye taler for at størrelsen v, konsumentoverskudd per kWh er konstant over tid, så følger det av likningen = at samlet konsumentoverskudd, V i likningen, vokser over tid i takt med veksten i elektrisitetsforbruket x. Denne konklusjonen gir intuisjon til det tidligere resultatet at v er konstant over tid. Mange kan være overrasket over at v er konstant over tid. Er ikke elektrisitet et gode vi har stadig mer bruk for? Blir vi ikke dessuten sta dig mer velstående? Vil vi ikke dermed se høyere betalingsvilje over tid? Proble- met med dette resonnementet er at det bare handler om telleren i uttrykket for konsumentover- skudd per kWh. Det kan være telleren stiger over tid, som følge av for eksempel inn tektsvekst, men det gjør også nevneren . Vår analyse har vist at under rimelige forutsetninger vil forbruket stige om- trent likt med konsumentoverskuddet i kroner, og konsumentoverskudd per kWh vil være uendret i realverdi. Derimot vil samlet konsumentoversk udd stige i takt med forbruksveksten. Konsumentoverskudd per kWh bør fremskrives med konsumprisindeksen Vi samler våre konklusjoner i form av anbefalinger til Statnett . Vår analyse peker klart på at konsumentoverskudd per KWh, altså v, er konstant i rell e termer. I en verden med prisstigning må vi fremskrive konsumentoverskudd per kWh med prisindeksen, men ikke noe mer. Hvis vi hovedsakelig er opptatt av husholdningers konsumentoverskudd per kWh, er kon- sumprisindeksen den beste prisindeksen. Ofte brukes k onsumprisindeksen også for å fremskrive Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 9 prisstigning for andre aktører, og vi gjør neppe stor feil om vi bruker konsumprisindeksen som indi- kator for alle kundegruppers konsumentoverskudd per kWh. Vi har gjennomgått praksis for fremskrivning av avbruddskost nad i land det er naturlig å sammenlikne seg me d, og finner at alle land som har regler om fremskrivning, fremskriver med prisindeks. Dette støtter vårt råd. Vi vil anbefale at anslag for konsumentoverskudd per kWh fremskrives med konsumprisindeksen . Konsu mentoverskudd i kroner bør fremskrives med forbruksveksten og konsumprisindek- sen Det følger av konklusjonen vi nettopp trakk om konsumentoverskudd per kWh, og likningen = , at samlet konsumentoverskudd over tid er proporsjonal med forbruket x og derme d bør fremskrives med forbruksveksten. I hvert år må man i tillegg multiplisere med konsumpris indeksen relativt til utgangsåret . Hvilken indikator for forbruksvekst å bruke, avhenger av hvilken informasjon man har og hva man er interessert i. Ideelt sett bør man ha tilgjengelig data for konsumentoverskudd for hver kundegruppe. Disse bør multipliseres med forbruksvekst for vedkommend e kundegruppe, og man summerer til slutt. Vi vil anbefale at anslag for samlet konsumentoverskudd som går tapt ved strømbrudd, fremskrives med anslag for forbruksveksten og konsumprisindeksen . Tilgjengelige data taler for at forbruksveksten er lavere enn inntektsveksten Det er ulike ting som driver forbruksvekst, blant annet priser, teknologiske muligheter, demografi, og inntekt. I enkelte sammenhenger vil en vurdere å bruke inntektsvekst som indikator for forbruks- vekst. Denne indikatoren fanger opp inntekt per befolkning, og befolkningsvekst. I rapporten gjen- nomgår vi et utvalg internasjonale og nasjonale studier av inntektselastisiteten for elektrisitet. Alle får til resultat at inntektselastisiten er lavere enn 1. Resultaten e spriker, men et midtpunkt som virker å være et gjennomsnitt er den norske studien til Bye m.fl. (2008), som fant en inntektselastistet nær 0,5. By e m.fl. (2008) er imidlertid en gammel studie. Dette leder oss til følgende anbefaling: Skal man bruke innte kt som indikator for forbruk, anbefaler vi inntil videre å legge til grunn at forbruks- veksten er halvparten av inntektsveksten . Inntektselastisiteten for elektrisitet for ulike forbrukergrup- per bør beregnes (estimeres ) på nytt. Kostnaden i KILE -ordningen bør fremskrives med konsumprisindeks og forbruk Kostnaden i KILE -ordningen består av en rekke kompliserte ledd, men essensen er en størrelse kalt kP,ref for samlet konsumentoverskudd per kilowatt, og en størrelse Pref for antall kilowatt. Kostnaden er bene vnt i kroner. De n har formen = med x benevnt i effekt (kW). Samtidig brukes kostnaden om strømbrudd av endelig varighet og for våre formål er det ikke avgjørende at x i KILE -ordningen er benevnt i kW og ikke kWh. Hv ordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 10 Størrelsen P ref oppdateres minst en gang i kvartalet slik at den til enhver t id gjenspeiler faktisk forbruk, se f.eks. Vista Analyse (2019). Størrelsen k P,ref skal oppdateres med konsumprisindeksen. Det betyr at KILE -kostnaden per i dag holdes løpende oppdatert på en måte som er i samsvar med vår anbefa- ling for oppdatering av samle t konsumentoverskudd. Vi vil i tillegg gi følgende anbefaling: Dersom kostnaden i KILE -ordningen brukes som grunnlag for fremskrivning av avbruddskostnader, bør størrelsen Pref fremskrives med forbruksveksten og størrelsen kP,ref bør fremskrives med konsum prisin- deksen. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg ove r tid Vista Analyse | 2019/12 11 1 Innledning Denne rapporten er en del av FoU -prosjektet Mot en bedre forståelse av kostnad og ulempe av strømbrudd, som Vista Analyse utfører for Statnett. 1.1 Hovedtrekk i mandatet Mandatet for rapporten pekte på I denne delen skal det avklares om avbruddssatsene skal j usteres gjennom analyseperioden. Dette omfatter en vurdering om satsene skal justeres, med hva, og hvor mye. En drøfting av hva som påvirker størrelsen på usikkerheten i dagens satser og hvordan denne skal handteres vil inngå. Basert på denne vil det bli u tformet konkrete anbefalinger for hvordan avbrudds- satsene skal handteres i de fremtidige kontantstrømmene. Mandatet pekte også på at I dag justeres KILE for husholdninger med inflasjon. Det tas sikte på avklare om og hvilke andre faktorer som burde inngå i en slik justering over tid i kontantstrømmene. Det er en generell estimatusikkerhet i satsen og det er mulig å tenke at denne vil variere over tid spe- sielt siden samfunnet blir mer avhengig av at strømmen er tilgjengelig i fremtiden. Det vil bli diskute rt hva som er usikkerheten i satsen og hvordan denne vil utvikle seg over tid. En viktig avklaring er om det er tilstrekkelig, og korrekt, og realprisjustere satsene basert på dagens metoder. I dette inngår det en drøfting av om det er rimelig å anta en øk ende betalingsvilje for tilgjengeligheten av kraft og om og hvordan denne skal hensyntas gjennom analyseperio- den/kontantstrømmen. Delprosjektet skulle ifølge mandatet ha følgende innhold: • Prinsipiell drøfting med tilhørende konklusjoner av problemstillingen av hvordan handtere de fremtidige kontantstrømmene av avbruddskostnader. En gjennomgang av hva det er som påvir- ker nivået og usikkerheten i disse. • En utbygging av punktene over, der vi også setter oss inn i hva som er skrevet av Econ Poyry i forskningsprosjektet 2012, og annen forskningslitteratur. • En oversikt over hva vi vet om inntektselastisiteten for strøm. • Resonnementer rundt tilbudskurven for effekt. Kort sikt, lang sikt. • En gjennomgang av hvordan utenlandske utredninger og regulering forholder seg til «Value of lost load» og dens endring over tid. Her samlet vi en del stoff i Vista Analyse (2016a) som man kan bygge på. • Et eksempel der vi demonstrerer forskjellen for samfunnsøkonomisk lønnsomhet av nettforsterk- ningstiltak dersom a) konstant realpris, b) realpris som stiger med inntekt for eksempel som spesifisert i perspektivmeldingen 2017. • Konklusjoner og anbefalinger. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 12 1.2 Kommentar til mandatet I lys av de konklusjonene vi kom fram til i den prinsipielle delen av arbeidet, har vi ikke f ulgt opp punktet om et eksempel der vi demonstrerer forskjellen i samfunnsøkonomisk lønnsomhet av nett- forsterkningstiltak ders om a) konstant realpris, b) realpris som stiger med inntekt for eksempel som spesifisert i perspektivmeldingen. Som de følgende kapitlene vil gjøre klart, så stiger ikke realprisen definert som «value of lost load» med inntekt. 1.3 Disposisjon av rapporten Ka pittel 2 inneholder vår prinsipielle drøfting og utgjør hoveddelen av rapporten. Kapittel 3 gir en oversikt over etterspørselselastisiteter på kort og lang sikt, som er relevant for den empiriske bruken av de prinsipielle resultatene. Kapittel 4 refererer fra avbruddskostnader over tid i tidligere norsk arbeid, mens kapittel 5 viser til internasjonal forskning og praksis. Vi avslutter i kapittel 6 med å gi anbefalinger til Statnett. Disse anbefalingene finnes og så i sammendragskapitlet som innledet rapp- orten. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 13 2 Prin sipielt om avbruddskostnader 2.1 Etterspørsel, konsumentoverskudd og avbruddskostnader 2.1.1 Etterspørsel og konsumentoverskudd For å forstå hvordan avbruddskostnader kan tenkes å utvikle seg over tid gjennom analyseperioden, må vi først se nærmere på faktorer som bestemmer størrelsen på avbruddskostnadene. Et naturlig utgangspunkt for å analysere dette er etterspørselsfunksjonen etter elektrisitet. Denne er en funk- sjon som gir en sammenheng mellom el -pris og kvantum etterspurt, gitt alle andre faktorer som påvirker etterspørselen. Bakgrunnen for at noen etterspør elektrisitet er at bruken av elektrisitet har en verdi for brukeren. Denne verdien kan i prinsippet måles i penger, og vi lar verdien av et forbruk x være lik u(x). Brukeren maksimerer forskjellen mellom ve rdien u(x), som altså er en bruttoverdi av å bruke mengden x, og kostnaden av å kjøpe x. Kost naden er px dersom el -prisen er p. Maksimering av u(x) -px gir u’(x)=p. Det er denne sammenhengen mellom x og p som utgjør etterspørselsfunksjo- nen. Den maksimerte verdien av u(x) -px, som vil avhenge av prisen p og funksjonsformen u, kaller vi konsumentoverskuddet, og betegner denne med V(p), dvs (2.1) En etterspørselsfunksjon er inntegnet i Figur 2.1. Etterspørselsfunksjonen er fallende, øvrige egen- skaper drøftes senere i rapporten . Som forklart over er det funksjonen u(x) for bruttoverdien av x som er grunnlaget for etterspørselsfunksjonen. Og motsatt, dersom en kjenner etterspørselsfunk- sjonen kan en utlede funksjonen u(x). I Figur 2.1 er u(x) gitt ved arealet OxQBO. Konsumentoverskud- det er dette arealet minus kostnaden av elektrisitet, som i figuren er gitt ved OxQpO; konsument- overskuddet er alts å gitt ved arealet pQBp. Egenskapene til etterspørselsfunksjonen vil avhenge av tidsperspektivet en har. En langsiktig etter- spørselsfunksjon forteller oss hvordan etterspørselen vil endre seg på lang sikt (for eksempel mer enn et år ) ved permanent økning i kraftprisen. Over en slik langsiktig periode vil brukerne av elektri- sitet ha tid til å gjøre langsiktige tilpasninger til prisendringer, som gå over til andre energibærere, installere styringssystemer for varme, bytte til mer energieffektivt uts tyr, isol ere boligen mm. En kortsiktig etterspørsels funksjon forteller oss hvordan etterspørselen vil endre seg på kort sikt (f eks en uke eller en måned) ved en permanent økning i kraftprisen. Denne etterspørselsfunksjonen er mindre prisfølsom enn en langsiktig etterspørselsfunksjon, da det tar tid å tilpasse seg endrede priser. Det er også et premiss for den kortsiktige etterspørselsfunksjonen at prisøkningen er uventet. Hvis ikke, kunne man jo tilpasset seg i tide og det ville ikke vært forskjell på den kortsiktige og lang- siktige funksjonen. Det kan også være relevant å se på hvordan forb rukere responderer på forbigående høyere timepri- ser, og hvor enkelt det er å flytte forbruket fra en time til en annen (lastflytting). Sammenliknet med en respons på varig prisendring gir lastflytting en ekstra margin å tilpasse seg på. ( ) max [ ( ) ] x V p u x px =− Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 14 På samme måte som i tilfellet med varig høyere pris kan man tenke seg langsiktige og kortsiktige vari anter av en etterspørselskurve som inkluderer lastflytting . Den langsiktige varianten gir sammen- hengen mellom etterspørsel og pris når brukerne har vent seg til et prismønster. Den kortsiktige gir sammenhengen før brukerne har vent seg til et slikt prismøn ster. Vi drøfter priselastisitetene (den prosentvise endringen i etterspørsel ved én prosents endring i pri- sen) for ulike etterspørselsfunksjoner nærmere i kapittel 3. Figur 2.1 Etterspørsel, pris og konsumentoverskudd i elmarkedet 2.1.2 Konsumentoverskudd og avbruddskostnader Konsumentoverskuddet måler brukerens nettoverdi (dvs fratrukket kostnaden ved kjøp av el) av å konsumere den elektrisiteten brukeren velger. Konsumentoverskuddet er dermed i prinsippet også et mål på avbruddskostnaden; kostnaden ved avbrudd er jo per definisjon tapet av verdien en har av elektrisitetsforbruket. I praksis må konsumentoverskuddet relateres til en etterspørselsfunksjon, og et interessant spørsmål fra et empirisk synspunkt er: Hvilken etterspørselsfunksjon? Et strømavbrudd kan sees på som en avgrenset periode med uendelig høye priser. Det trekker i ret- ning av at en variant av en etterspørselskurve for midlertidige priser (timespriser) kan være aktuell. Men en slik etterspørselskurve tillater lastflytting til senere og tidligere tidspunkter. Ved et u varslet avbrudd er det ikke m ulig med lastflytting til et tidligere tidspunkt. Dessuten har avbruddet uviss lengde så lenge det varer. Slik sett minner et uvarslet avbrudd om situasjonen rundt den kortsiktige etterspørselsfunksjonen ved varig prisendring , men ikke helt: hvis avbruddet viser seg å vare en kort periode, kan man på tross av tidligere uvisshet foreta lastflytting som reparerer deler av nyttetapet Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 15 og vi er alt i alt nærmest den midlertidige etterspørselsfunksjonen med lastflytting . Empirisk viser det seg at mange av de spur te angir null i betalingsvillighet for å unngå et kortvarig avbrudd, noe som støtter denne tolkningen (Vista Analyse, 2017). Hvis strømbruddet viser seg å vare lenge, finnes færre reparasjonsmuligheter og situasjonen blir forholdsvis lik den kortsiktige et terspørselsfunksjo- nen. Hvis strømbruddet varer ekstremt lenge, eller det er vanlig med strømbrudd , kan brukerne ha gjort tilpasninger som gjør den langsiktige etterspørselskurven mest relevant. Et varslet avbrudd av en viss lengde virker det forholdsvis uk ontroversielt å assosiere med etterspør- selskurven for priser samme lengde . Anta nå at vi er gitt en etterspørselskurve som enten kan være kortsiktig, langsiktig eller midlertidig og tillate lastflytting. Da kan det hende at avbruddskostnaden avviker fr a konsumentoverskuddet i den etterspørselskurven vi er gitt. Men s elv om det oppgitte konsumentoverskuddet kan gi et for lavt (eller for høyt) anslag på avbruddskostnader, kan de samme faktorene som påvirker konsument- overskuddet være aktuelle for avbruddsk ostnadene . Mer presist: La K(p) være avbruddskostnaden for et avbrudd av et bestemt varighet når prisen er p. Konsumentoverskuddet for samme periode og pris er V(p). Anta videre at K(p)=hV(p), hvor h kan være større eller mindre enn 1 som forklart over. De rsom vi ikke har noen grunn til å tro at h vil endre seg over tid, vil K(p) endre seg over tid på samme måte som V(p). På bakgrunn av drøftingen over skal vi i de neste avsnittene se nærmere på hvordan verdien av V(p) regnet totalt og per forbruksenhet kan tenkes å utvikle seg over tid. 2.2 Endringer i konsumentoverskudd over tid Vi er interessert i to størrelser, nemlig samlet konsumentoverskudd V(p) og konsumentoverskudd per kWh, dvs v(p)=V(p)/x(p) . Samlede avbruddskostnader og avbruddskostnader per kWh antas propor- sjonale med disse to størrelsene, jfr. drøftingen over. Som forklart i avsnitt 2.1.1 er konsume ntover- skuddet bestemt av etterspørselskurvens form og beliggenhet , samt el -prisen. Det kan være verdt å merke seg at x(p) i nevneren for konsumentoverskudd per kWh er faktisk elek trisitetsetterspørsel knyttet til konsumentoverskuddet ved samme pris. Dermed skiller størrel- sen v(p) seg fra f.eks. uttrykket som inngår i KILE -satsene for norske husholdninger. I KILE -satsene er nev neren en konstant og KILE er dermed proporsjonal med samlet konsumentoverskudd V(p). Etterspørselen etter strøm avhenger av strømprisen som brukeren betaler, men også av en rekke andre faktorer. Eksempel på andre fa ktorer kan være demografiske endringer, endringer i størrelse og kvalitet på boligmas sen, og økning i andel el -biler. Dersom disse andre faktorene endrer seg over tid, vil også etterspørselskurven illustrert i Figur 2.1 endre seg. Den mest nærliggende faktoren som bestemmer husholdningers etterspørsel etter strøm er husholdningenes inntekt. Når inntekten øker over tid vil også etterspørselen øke, vi får altså et skift utover i etterspørselskurven i Figur 2.1. Vi skal drøfte hvordan et slikt skift påvirker konsumentoverskuddet og dermed avbruddskostnadene, men vil først se på hvilken betyding elektrisitetsprisen kan ha for konsumentov erskudd et. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 16 2.2.1 Endret pris Over tid kan prisen endres. En slik endring kan skyldes at etterspørselen gradvis flytter seg utover samtidig som den langsiktige tilbudsfunksjonen for elektrisitet er stigende. Prisen kan også endres over tid selv om etterspørselsku rven ligger fast. Dette kan skyldes endrede kostnader, endrede uten- landske el -priser, eller endrede avgifter til brukeren. Det er derfor nyttig å se på den isolerte virk- ningen av en prisendring. I tillegg til at etterspørselskurven er fallende skal vi ant a følgende om priselastisiteten: Denne elasti- siteten (målt positivt og betegnet med ε) er mindre enn 1 for lave priser, og er større jo større prisen er. For tilstrekkelig høy pris er elastisiteten større enn 1. Uten den siste antagelsen ville konsument- ove rskuddet vært uendelig stort, dvs brukerne ville være villig til å betale hva som helst for å unngå strømavbrudd. Denne egenskapen ved etterspørselskurven (altså at priselastisiteten er større enn 1 for høye priser) er gyldig for en lineær etterspørselskur ve, og også for alle etterspørselskurver som er tilstrekkelig like med en lineær kurve. I kapittel 3 viser vi til en studie av Inglesi -Lotz (2011) som støtter denne antagelsen. Samlet k onsumentoverskudd V(p) er gitt ved arealet pQBp i Figur 2.1, og vi ser umiddelbart at dette arealet er mindre jo høyere prisen p er. Etterspurt kvantum x(p) er også lavere jo høyere prisen er, så det er ikke opplagt hvordan brøken for konsumentoverskudd per kWh, v(p)= V(p)/x(p) endr er seg når p øker. I Appendiks 1 viser vi at v(p) vil øke eller avta avhengig av om ε i opprinnelig likevektspunkt er større eller mindre enn px/V . Størrelsen px/V uttrykker forholdet mellom budsjettet brukt på vare x, altså px, og samlet konsu- mentoversku dd V. Ved å dele på x får vi px/V = p/v. I appendiks 1 viser vi at v(p) helt sikkert avtar med økt pris for en etters pø rselskurve som er lineær eller krummet konkavt. Vi viser også at uansett etterspørselskurvens form vil økt pris på 1% gi en endring i v(p) mellom –p/v og ε. Verdien på –p/v og ε vil avhenge av etterspørselskurven s form, og dermed også av tidspunkt og var ighet for strømavbruddet. Dersom vi antar at både p/v og ε er mindre enn 0,5 i t allverdi, vil 10% prisøkning gi en endring i v(p) på mellom -5% og +5%. En gjør derfor ikke noen stor feil om en antar at v(p) er konstant for moderate prisendringer . I kapit tel 3 drøfter vi litteraturens anslag for ε nærmere og viser at 0,5 kan være et rimelig estimat når en inkluderer mulighet for lastflytting . Det andre kravet er at p/v er mindre enn 0,5 . Husk i denne sammenheng at p/v er lik forholdet mellom faktisk pris og verdien av -, eller betalingsviljen for å unngå avbrudd regnet per kWh. Empiriske undersøkelser, blant annet i Vista Analyse (2017, 2018) tyder på at forhold mellom pr is og betalingsvilje er klart mindre enn 0,5. 2.2.2 Et parallelt skift utover av etterspørselskurven til gitt pris Inntektsend ringer og andre faktorer vil over tid typisk føre til økt etterspørsel eller strøm for en gitt pris. Vi får altså et skift til høyre i etterspørselsfunksjonen. For en lineær etterspørselskurve er den enkleste formen for skift en parallellforskyving til høyre, som illustrert i Figur 2.2. Det er ikke opplagt hvordan en kan gene ralisere et slikt skift til en ikke -lineær etterspørselskurve. Skiftet i Figur 2.2 er ikke et konstant påslag i etterspurt kvantum for enhver pris: For priser opp til B 0 i Figur 2.2 er etter- sp ørselsøkningen lik x 1-x0 uansett pris. Men for priser høyere enn B 0 er etterspørselsøkningen mindre, siden etterspørsel en opprinnelig er null for så høye priser. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 17 Hva hvis man tenkte seg at etterspørselsøkningen er konstant også for priser høyere enn B 0? D et ville bety at den nye etterspørselsfunksjonen aldri krysset y -aksen. Minste etterspurte kvantum ville være nettopp det konstante etterspørselstillegget fra null og utover. For denne etterspørsel sfunk- sjonen vil derfor konsumentoverskuddet være uendelig s tort. Figur 2.2 Et parallelt skift utover av etterspørselskurven Siden et konstant skift til høyre ikke er meningsfylt skal vi i stedet først se på to typer skift hvor den relative skift -størrelsen er konstant. 2.2.3 Et proporsjonalt skift utover i etterspørselskurven til gitt pris Vi ser på et proporsjonalt skift til høyre som illustrert i Figur 2.3. For å konkretisere kan vi tenke oss at til enhver pris er den nye etterspørselen 10% høyere enn den g amle. For et slikt skift viser vi føl- gende i vedlegget : For uendret pris vil • Etterspørselselastisiteten ε være den samme som før • x(p) øker med 10% • V(p) øker med 10% • v(p) forblir uendret Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 18 Figur 2.3 Et proporsjon alt skift utover i etterspørselen 2.2.4 Et proporsjonalt skift oppover i etterspørselskurven til gitt pris Det er ikke opplagt at endringer i inntekt eller annet skifter etterspørselen proporsjonalt utover. Spesielt kan første kulepunkt over virke urimelig: En ville kanskje vente at med økt inntekt blir etter- spørselen etter elektrisitet mindre prisfølsom. En alternativ type skift i etterspørselskurven er et pro- porsjonalt skift oppover som illustrert i Figur 2.4. Her vil den marginale betalingsviljen for ethvert kvantum øke prosentvis like mye for alle kvanta. En tolkning av et slikt skift er at bruttonytten u ikke bare avh enger av mengden elektrisitet , men også av inntekt y. Mer presist, anta at nytten av el -bruken er gitt ved g(y)h(x) hvor både g og h er økende i sine argumenter. x er som før kvantum elektrisitet. 1 Bruttonytten av et gitt el -forbruk målt i kroner er altså høyere jo høyere inntekten e r, og den prosentvise økningen i bruttonytte for en gitt økning i inntekt er uavhengig av hva den gitte el -bruken er. Vi viser i vedlegget at en økning i y i så fall skifter etterspørselskurven som illustrert i Figur 2.4. 1 Det kan være verdt å minne om at x vil være en funksjon av y (og andre parametre, som p) gjennom etterspørselsfunk- sjonen. Nyttefunksjonen vi har skrevet opp, er en blanding av direkte og indirekte nyttefunksjon som er hensiktsmessig for formålet. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 19 Figur 2.4 Et proporsjonalt skift oppover i etterspørselskurven For et slikt skift viser vi følgende i vedlegget: For uendret pris vil • Priselastisiteten ε avt a • x(p) øke • V(p) øke • v(p) øke eller avta avhengig av om ε er mindre eller større enn p/v(p) • et skift oppover i etterspørselskurven på 1% vil gi en endring i v(p) mellom –ε og p/v 2 Vi har sett på to typer skift i etterspørselsfunksjonen. I virkeligheten vil et skift utover neppe være nøyaktig lik noen av disse to typene. Men trolig vil de fleste faktiske skift kunne approksimeres med en passe kombinasjon av et proporsjonalt horisonta lt og et proporsjonalt vertikalt skift. Spesielt vil en bestemt kombinasjon av disse to skift -typene gi oss det parallelle skiftet i en lineær etterspørsels- kurve som ble illustrert i Figur 2.2. Hvis et faktisk skift utover i etterspørselskurven kan karakteriseres ved en kombinasjon av de to spe- sifikke skiftene vi har sett på , følger det at v(p) ikke påvirkes i betydelig grad av skift av rimelig størrelse . Årsaken er at den ho risontalt proporsjonale delen av skiftet innebærer uendret v(p), mens den ver- tikalt proporsjonale delen av skiftet gir en endring i v(p) mellom –ε og p/v for hver prosent skift oppover i denne komponenten av det totale skiftet. 2 Hvis b egge disse er under 0,5 i tallverdi, vil et skift oppover på 10% gi en endring i v(p) mellom -5% og 5%, nøyaktig som i avsnitt 2.2.1 . Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 20 2.3 Alternative metoder for å anslå avbruddskostnader Etter vår oppfatning er analyser med utgangspunkt i etterspørsel og konsumentoverskudd (dvs som over) den prinsipielt beste måten å anslå avbruddskostnader på. I tillegg til denne metoden drøfter Sanghvi (1982) to andre metoder; redusert verdi av fritid og direkte spørreundersøkelser. Vi skal kort drøfte disse, og spesielt hvordan de kan hjelpe oss til å si noe om utviklingen av avbruddskost nader over tid. 2.3.1 Redusert verdi av fritid Når en husholdning rammes av et strømavbrudd vil ulike former for husarbeid og fritidsaktiviteter bli rammet. I verste fall vil et 3 timers bortfall av strøm en ettermi ddag eller kveld bety totalt tap av verdien av fritid disse 3 timene. Verdien av en time fritid blir ut fra økonomisk teori ofte satt lik en times disponibel lønnsinntekt. Hvis sistnevnte er f.eks. 200 kroner, tilsier dette at et strømavbrudd på 3 timer ha r en kostnad lik 600 kroner. Avbruddskostnaden i illustrasjonen over (600 kroner for 3 timer) er trolig for høy, siden verdien av fritid sjelden vil falle til null der som strømmen blir borte. Har en f eks planlagt å se på TV i perioden strømmen blir borte , kan en i stedet lese bok eller spille sjakk (kanskje med stearinlys). Det er likevel et tap, siden en i utgangspunktet hadde TV som førstevalg og dermed verdsatt høy ere enn bok eller sjakk. Et problem med denne måten å anslå avbruddskostnader er at det er vanskelig å ans lå hvor stor reduksjonen i verdien av fritid er. Et annet problem med denne metoden er at det i en husholdning som rammes av strømbrudd i mange tilfeller er personer som ikke er knyttet til arbeidsmarkedet. En har derfor ikke noe utgangs- punkt for å anslå verdien av fritid for disse personene, og dermed reduksjonen i denne som følge av strømbrudd. Endelig kan det pekes på at ulike former for reguleringer av arbeidsmarkedet innebærer at det teo- retiske grunnlaget for å sette verdien a v fritid lik disponibel lønn ikke er helt ut oppfylt. Vårt anliggende her er ikke å beregne avbruddskostnaden, men å si noe om hvordan den kostnaden en har beregnet, kan tenkes å utvikle seg over tid. Anta følgen de forutsetninger gjelder: • verdien av fritid er proporsjonal med disponibel lønn, med konstant proporsjonalitetsfaktor over tid • den prosentvise reduksjonen av verdien på fritid som følge av strømbrudd er konstant over tid • verdien av fritid for personer som ikke er tilknyttet arbeidsmarkedet relativt til de som er i ar- beidsmarkedet er kon stant over tid Hvis disse forutsetningene holder, vil totale avbruddskostnade r V(p) for et bestemt strømbrudd (tids- punkt og varighet) øke over tid med en rate lik veksten i disponibel lønn. Et grovt anslag for sistne vnte er veksten i BNP per capita. Hvis forbruket også øker med BNP per capita, vl avbruddskostnad per kWh, størrelsen v(p) over, være konstant over tid. Hvordan forbruket øker i inntekt måles gjerne ved inntektselastisiteter. Avsnitt 3.1.3 gjengir forskning om dette. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 21 Det er vanskelig å spekuler e i hvor rimelig forutsetningene i de tre kulepunktene er. Muligens er den andre mest tvilsom: Hvis over tid fritidsaktiviteter bl ir mer og mer elektrisitetsavhengige, tilsier dette at den prosentvise reduksjonen av verdien på fritid som følg e av et strømbrudd vil øke over tid. I så fall vil totale avbruddskostnade r (gitt de to andre forutsetningene) øke raskere over tid enn disponi- bel lønn. Veksten i BNP per capita kan i så fall underestimere veksten i de totale avbruddskostnadene. Men dersom el -forbruket av samme grunn øker mer enn proporsjonalt med BNP per capita, er vi tilbake til at avbruddskostnader per kWh kan være konstante eller nær konstante over tid. 2.3.2 Spørreundersøkelser En opplagt måte å ans lå kostnaden av strømbrudd på er gjennom spørreundersøkelser. Et eksempel på en omfattende spørreundersøkelse er Vista Analyse (2017 , 2018) . London Economics (2013) er et annet eksempel . Det er velkjent fra teorien om verdsettelser at slike spørreundersøkelser ikke er uproblematiske. Spesielt er det velkjent at detaljer i hvordan spørreundersøkelsen er utført kan ha stor betydning for svarene. Anta for nå at en har greid å utføre en «go d» spørreundersøkelse, slik at en får at godt anslag på avbruddskostnader. Anta videre at spørreundersøkelsen omfatter såpass mange husholdninger at en kan anslå avbruddskostnadene (for e t nærmere definert strømbrudd) ikke bare som et gjennom- snitt over hus holdningene, men også anslag fordelt på inntekt, husholdningstype, boligtype, etc. I kapittel 4 omtaler vi et par slike undersøkelser, blant annet vår egen Vista Analyse (2017). Med slike data kan en ber egne utviklingen av gjennomsnittlige avbruddsko stnader per husholdning basert på framskrivinger over tid over inntekt, husholdningssammensetninger, boligtyper etc. Dersom en spørreundersøkelse skulle gi feilaktige anslag på faktiske avbruddskostnader, kan meto- den over likevel brukes til å fremskrive avbrudd skostnadene over tid. Dersom feilene er usystema- tiske, i den forstand at avbruddskostnadene bli r feilrapportert med samme prosent på tvers av hus- holdningenes kjennetegn (inntekt og andre faktorer nevnt over), vil fordelingen av svar fra hushold- ninger kunne brukes til å fremskrive avbruddskostnader over tid. Anta f.eks. at undersøkelsen viser at en h usholdninger med inntekt 40% over gjennomsnittet (og alt annet likt) har 20 % større rappor- tert avbruddskostnad enn den rapporterte avbruddskostnaden for gjennomsnittshusholdningen. Selv om begge de rapporterte kostnadene er misvisende i forhold til faktis ke kostnader, kan denne informasjonen brukes dersom vi tør forutsette at den relative feilen er (omtrent) den samme i begge rapporteringene. I så fall tilsier undersø kelsen at hver prosent økning i husholdningsinntekt over tid vil øke avbruddskostnaden med 0,5%. Hvis inntektselastisiteten for strøm er 0,5 vil også el -forb ruke t over tid øke med 0,5% for hver prosent inntekten øker med. I så fall er dette en konkl usjon som stemmer overens med hva vår analyse baser t på konsumentoverskudd ga, nemlig at konsume nt- overskudd per k Wh er omtrent konstant over tid. 2.4 Avbruddskostnader for næringslivet Avbruddskost nader for næringslivet kan i prinsippet analyseres tilsvarende som for husholdninger. Utgangspunktet for avbruddskostnader for husholdninger var deres konsument overskudd gitt ved likning (2.1). I dette uttrykket inngikk bruttoverdien av strømbruken u(x). For en produksjonssektor er u(x) denne sektorens produksjonsverdi fratrukket kost nader til faktorer som kan justeres på kort Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 22 sikt. Kostnader som er gitt på kort sikt er irrelevante; de løper uansett. Eksempler på gitte kost nader er kapitalkostnader og kost nader til leie av lokaler. Lønn til arbeidstagere kan ikke reduseres som følge av kortsiktige produksjonsavbrudd forårsaket av strømbrudd, det er derfor rimelig at også lønnskostnader er en del av kost nadene som er gitt på kort sikt. I noen tilfeller vil de ansatte kunne gjøre andre arbeidsoppgaver enn vanlig under en periode med strømbrudd, i så fall skal verdien av dette alternative arbeidet trekkes fra tapt bru tto produksjonsverdi for å komme frem til verdien u(x). Verdien av vareinnsats som unngås ved strømbrudd , er et typisk eksempel på kostnader som trekkes fra tapt brutto produksjonsverdi for å komme frem til verdien u(x). I en norsk undersøkelse av slike forhold, Sintef &Poyry (2012c), er lønnskostnader for « uvirksomme» inkludert i avbruddskostnadene på en måte som så vidt vi kan se, samsvarer med vårt resonnement her. Med definisjonen av u(x) gitt over er produsentoverskuddet gitt ved ligning (2.1 ). Som for hushold- ninger vil det typisk være en forskjell mellom avbrudds kostnader og et på forhånd målt produsent- overskudd. Dersom vi kan anta at forholdet mellom disse to størrelsene er konstant (som vi gjorde i avsnitt 2.2) er hele analysen i avsnitt 2.1 og 2.2 gyldig også for strømavbrudd for næringslivet. I de neste underavsnittene skal vi drøfte egenskaper ved produsentoverskuddet V(p) nærmere for å se hva som kan forventes om utviklingen i denne over tid. 2.4.1 Etterspørselsfunksjonens form De fleste anslag på avbruddskostnader for næringslivet gir en betydelig høyere verdi (per kWh , dvs v(p) i vår notasjon) enn for avbruddskostnader for husholdninger. Fra Figur 2.1 vet vi at v(p) er gitt ved arealet pQB dividert med avstanden pQ. Hvis denne skal være større for næringslivet en n for husholdninger må dette bety at etterspørsel skurven er brattere for noen eller all e priser over p. For en enkelt bedrift eller produksjonsenhet kan vi veldig stilisert anta at etterspørselsfunksjonen har følgen de egenskaper: Så lenge el -prisen ligger under en terskel b, er produksjonsverdi minus strømkostnader px positiv, og produksjonen går som normalt. Hvis det på helt kort sikt ikke er mulig å gjøre tilpasninger som reduserer strømbruken uten av produksjonen reduseres, er etterspørselen helt uelastisk så lenge prisen ligger under terskelen b . Ko mmer el -prisen over terskelen b, antas pro- duksjonsinntekten (definer t ved u som forklart over) å bli negativ. Da vil produksjonen bli (midlertidig) stanset, og el -etterspørselen faller til null. En slik etterspørselskurve er illustrert i Figur 2.5. I dette tilfellet er altså produsentoverskuddet per kWh lik v(p)=b -p (som også antatt i Joskow og Tirole (2007) når de drøfter uforutsette strømavbrudd). Hvordan av bruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 23 Figur 2.5 Etterspørsel etter elektrisitet fra en enkelt bedrift under forutsetninger forklart i teksten Etterspørselskurven gitt ved Figur 2.5 er svært stilisert. For det første vil en bedrift muligens ha visse muligheter til å redusere strømforbruk som følge av høyere strømpris uten at produksjonen kuttes. Langt viktigere er det at fo r en sektor som helhet, eventuelt all næringsvirksomhet i et geografisk område, vil etterspørselskurven være et horisontalt aggregat av etterspørselskurver av typen illus- trert i Figur 2.5. Hvis vi aggregerer slik at bedriftene er lengre til venstre jo høyere b -verdi de har , får vi en aggregert etterspørselsfunksjon som vist i Figur 2.6 (der a ntatt fire bedrifter). Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 24 Figur 2.6 Etterspørselen etter elektrisitet fra fire bedrifter under forutsetninger forklart i teks- ten Med mange bedrifter vil denne se ut som en «vanlig» glatt etterspørselsfunksjon med etterspørsel høyere jo lavere el -prisen er. Også for en slik aggregert etterspørselsfunksjoner er det grunn til å tro at etterspørselen er tilnærmet uelastisk for priser næ r normalprisen p. Grunnen til dette er at be- driftene har tilpasset seg til normalprisen, og da er produksjonsverdien u -px stor nok til å dekke alle kostnader som er gitt på kort sikt. En moderat prisøkning på strøm ut fra en slik situasjon vi l derfor ikke føre til at noen bedrifter innstiller sin produksjon. 2.4.2 Virkning av prisendring Virkningen av en prisøkning langs den kortsiktige etterspørselskurven ble analysert i avsnitt 2.2.1 . Vi fant der at elastisiteten av v(p) m.h.p. p lå mellom –p/v og ε . Som forklart over er trolig ε nær null for næringslivet, og v betydelig større enn for husho ldninger, dvs p/v betydelig mindre. En gjør derfor neppe noen stor feil om en antar at e las tisiteten av v (p) m.h.p . p er lik null for næringslivet. 2.4.3 Skift i etterspørselskurven Anta at produksjonen i sektoren vi ser på har konstant utbytte m.h.p skalaen på lang sikt og anta først at etterspørselen etter produktene bestemmer produksjonsomfange t. Hvis etterspørselen et- ter produktene øker over tid, og alle faktorpriser er uendret, skiftes etterspørselen etter alle faktorer proporsjonalt utover. Dette vil spesielt gi et proporsjonalt skift utover i den kortsiktige etterspørsels- funksjonen etter str øm, som illustrert i Figur 2.3. Som vist i avsnitt 2.2.3 vil et slikt skift i etterspør- selskurven gi en økning i produsentoverskuddet, mens produsentoverskuddet per kWh blir uendret. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 25 Økningen i produksjon over tid er typisk kjennetegnet med en produktivitetsøkning, dvs at produk- sjonen øker raskere over tid enn bruken av innsatsfaktorer. I vedlegget rendyrker vi dette ved å se på en situasjon hvor all produksjonsvekst kommer fra produktivitetsvekst, dvs hvor bruken av alle innsatsfaktorer utenom elektrisk kraft er uendret , men hvor produksjonen likevel øker. Vi v iser at under rimelige forutsetninger vil dette skifte etterspørselsfunksjonen etter strøm oppover. For en spesiell type nøytral teknologisk endring (som ofte forutsettes i litteraturen) blir skiftet proporsjonalt vertikalt, som illustrert i Figur 2.4. For et slikt skift fant vi i avsnitt 2.2.4 at endringen i v(p) vil avgren- ses av den korts iktige priselastisiteten på den ene siden, og forholdstallet p/v på den andre siden. Dette er to små, og kanskje meget små størrelser. Produktivitetsvekst vil derfor ikke påvirke v(p) i særlig grad. 2.5 Etterspørsels - og tilbudskurver i sammenheng I Figur 2.7 har vi skissert hvordan kvantum og pris på strøm kan tenkes å utvikle seg over tid. Den langsiktige etterspørselskurven E 0 er summen av etterspørselen fra husholdninger o g næringsliv. Til- budskurven er gitt ved T 0, og likevektspunktet er (x 0,p0). Figur 2.7 Tilbud og etterspørsel etter elektrisitet over tid Over tid antas etterspørselskurven å skifte utover/oppover som følge av økt inntekt og produktivitet til den nye kurven E 1. Tilbudskurven kan også tenkes å skifte oppover som følge av økte kostnader (bl a økt alternativkostnad på eksportert kraft som følge av høyere karbonpriser), til T 1 i Figur 2.7. Det nye likevektspunktet er (x 1,p1). Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 26 For begge de to likevektspunktene i Figur 2.7 er d et en tilhørende avbruddskost nad. I analysen over har vi lagt særlig vekt på hva en kan si om endringen i avbruddskostnader basert på etterspørsels- funksjonene tilhørende de to likevektspunktene. Vår konklusjon var at skiftet utover i etterspørsels- kurven (x 1>x 0) kan bidra til økt avbruddskostnad per kWh , mens prisøkningen (p 1>p 0) kan ha motsatt effekt. Imidlertid er begge virkningene beskjedne , så en gjør neppe noen stor feil om en antar at avbruddskostnaden per kWh er upåvirket av skiftet fra (x 0,p0) til (x 1,p1). Dette tilsier at totale av- bruddskostnader (for et strømbrudd av bestemt varighet, tidspunkt og geografisk utstrekning) øker proporsj onalt med bruken av elektrisitet. For husholdninger drøftet vi også to andre tilnærminger til hvordan avbruddskostnader kan bli be- stemt. Den ene metoden tilsier at samlede avbruddskostnader utvikler seg proporsjonalt med hus- holdningenes disponible lønn, so m igjen kan antas å utvikle seg noenlunde i takt med økonomiens produktivitetsvekst. Dersom lønns - og produktivitetsvek sten i prosent er omtrent lik veksten i el - forbruk i prosent , tilsier dette uendrede nivå på avbruddskostnader per kWh, i likhet med anal ysen basert på konsument - og produsentoverskudd. Den siste tilnærmingen vi drøftet var resultater fra ulike spørreundersøkelser om betalingsvilje for å unngå strømavbrudd. Her har vi lite empiri, men undersøkelsen til Vista Analyse (2017) antyder en modera t positiv sammenheng mellom inntekt og betalingsvilje for å unngå strømavbrudd. Andre har funnet enda svakere sammenheng (London Economics, 2013), se også kapittel 4. Det te tilsier i så fall trolig en noe lavere vekst i totale avbruddskostnader enn den som følger av analysen basert på kon- sument - og produsentoverskudd. 2.6 Usikkerhet om utviklingen i avbruddskostnader Det er stor usikkerhet knyttet til anslag for avbruddskost nader; både hva de er i dag og hvordan de vil utvikle seg over tid. Det er særlig utviklingen over tid som er aktuell i denne rapporten. I drøftingen under deler vi denne usikkerheten i to, og omtaler dem hver for seg. Vi antar i drøftingen at det skal vurd eres et investering sprosjekt der færre og kortere avbrudd utgjør en verdi, og at denne verdien strekker seg ut i tid. 2.6.1 Usikkerhet om økonomiske variabler Anta hypotetisk at vi med stor grad av sikkerhet visste hvordan avbruddskostnader avhenger av øko- nomis ke størrelser som inntekt, produktivitet, el -forbruk, produksjonskostnader og eksportpriser for strøm og lignende. Den fremtidige utviklingen av disse økonomiske størrelsene er usikker, og med voksende usikkerhet over tid. Dermed blir også utviklingen av a vbruddskostnader over tid usikker, med økende usikkerhet jo lenger frem i tid vi ser. Det er ikke urimelig å anta at fremtidige samlede avbruddskostnader vil være positivt korrelert med inntekt og produktivitet. I så fall har vi et typisk tilfelle av syste matisk usikkerhet. Denne kan ivaretas på «standard» måte ved å bruke beregnede forventede fremtidige verdier av avbruddskostnadene, og neddiskontere til i dag gjennom et risiko- påslag i kalkulasjonsrenten. Det er ikke noe grunnlag for å tro at denne typen s ystematisk usikkerhet er større enn for de fleste offentlig investeringsprosjekter, og en bør derfor legge til grunn en vanlig risikojustert kalkulasjonsrente på 4%. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 27 2.6.2 Modellusikkerhet Modellusikkerhet betyr at vi har manglende kunnskap både om hva avbruddsk ostnadene er i dag og om hva som påvirker deres utvikling fremover i tid. Trolig er denne typen usikkerhet – som altså skyldes mangelfulle kunnskaper – betydelig større enn usikkerheten drøftet i avsnitt 2.6.1 . Modell- usikkerheten er imidlertid helt uavhengig av fremtidige økonomiske størrelser som inntekt og pro- duktivitet. Vi har derfor i dette tilfelle ikke systematisk usikkerhet. Selv om denne typen usikkerhet er temmelig stor, gir den derfor ikke grunnlag for noe ekstra påslag i risikoelementet i kalkulasjons- renten. Modellusikkerhet innebærer at det for alle fremtidige verdier av avbruddskostnader er et betydelig spenn av mulige verdier. For å gjennomføre en nytte -kostnadsanalyse bør en for hvert fremtidige år velge forventningsverdien til avbruddskostnaden, og deretter gjennomføre analysen som om denne forventningsverdien er sikker (forutsatt en samfunnsøkonomisk analyse slik at usikkerheten er liten i forhold til samfunnets totale fremtidige inntekt). Det kan tenkes at en er så usikker på fremtidig verdi på avbruddskostnader at en ikke er i stand til å angi noen forventningsverdi, men bare et plausibelt intervall [K L, K H] for den sanne verdien K for avbruddskostnaden. Da bør en i prinsippet gjennomføre en nytte -kostnadsanalyse for alle verdiene av K i intervallet [K L, K H] . Hvis en finner at et investeringsprosjekt er enten lønnsomt eller ulønnsomt for alle verdiene av K i intervallet [K L, K H] bør ik ke usikkerheten om K bety noe for investeringsbe- slutningen. Det vanskelige tilfelle t er når en investering er lønnsom for noen verdier av K i interval- let[K L, K H], men ulønnsom for andre. I slike tilfeller må en enten erkjenne at vi ikke kan si sikkert om en investering bør gjennomføres eller ikke, eller en må forsøke å innhente kunnskap som kan snevre inn intervallet for rimelige anslag på K. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 28 3 Etterspørselselastisiteter på kort og lang sikt Elastisiteter viser hvor følsom etterspørselen er for endringer i underliggende drivere ( som pris eller inntekt , men også temperaturer osv. ). Priselastisiteten måler den prosentvise endringen i kraftetter- spørselen når kraftprisen øker med 1%. Inntektelastisitet en viser den prosentvise endringen i kraft- etterspørselen når inntekten øker med 1%. Kraftetterspørsel kan imidlertid være et ganske vagt begrep: Det kan være snakk om etterspørselen på kort eller lang sikt, etterspørselen til en enkeltkunde eller til alle forbrukere innenfor en forbru- kerkategori , jf drøftingen av ulike etterspørselsfunksjoner i kapittel 2. Tilsvarende kan priselastisite- ter betegne ulike ting. Ofte snakker man om kortsiktige og langsiktige elastisiteter. Kort sikt kan noe løselig defineres som så kort tidsperiode at tilpasningen til de nye prisene må skje innenfor eksiste- rende rammer, noe som ofte er ensbetydende med en forbruksreduksjon. På lang sikt har forbrukere mulighet til å investere i nytt utstyr (f.eks. ny e elektriske apparater, alternative oppvarmingskilder, osv.) som respons til prisendringen. Når inntekten øker, kjøper man gjerne flere husholdningsartikler. Et avbrudd kan sees som en periode med uendelig høye priser. Da kan det være relevant å se på hv ordan forbrukere responderer på timepriser og ikke minst hvor lett det er å flytte forbruket fra en time til en annen (lastflytting). Dessuten er de høye prisene forbigående, i motsetning til prisend- ringer på kort og lang sikt . Det finnes etter hvert flere studier som tallfester hvordan forbrukere responderer på elprisendringer, og det har kommet en del nye studier de siste årene. Det er likevel et stort mylder og mange av dem er vanskelig sammenlignbare. • For det første vil forbrukernes respons variere avh engig av tidsperspektivet, som nevnt tidli- gere . Men hvordan d e løselige definisjonene av kort og lang sikt er implementert i studiene va- rierer (og det er ikke alltid klart heller). Grovt sagt kan man si at kort sikt er mindre enn ett år. Det finnes veldig få studier som bruker timepriser eller dag -/nattpriser, og enda færre som ser på flytting av last mellom ulike perioder . • For det andre er den grunnleggende forutsetningen at elastisitetene representerer forbruker- adferd som ikke endres over tid. Det kan vær e grunn til å tro at adferden i praksis har endret seg, rett og slett fordi rammebetingelser har endret seg etter liberaliseringen av kraftmarke- de ne . De fleste forbrukere (både husholdninger og små og mellomstore bedrifter) var ikke eks- ponert for løpende e ndringer i kraftpriser tidligere – de verken så eller kunne respondere på faktiske timepriser. • For det tredje bruker ulike studier data fra ulike land, ulike metoder, ulike tidsperioder, osv. Forbruksstrukturen er forskjellig i forskjellige land, og derme d bør man være varsom med å overføre resultater fra andre land til Norge. For eksempel kan el -oppvarming ha mye å si for hvordan forbrukere reagerer på prisendringer. Også valg av metode er viktig: Alberini & Filip- pini (2011) viser at bare valg av estimeri ngsmetode , brukt på samme datasett, kan gi resultater som avviker 70% –88%. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 29 3.1 Hva finner forskningslitteraturen om elastisiteter? 3.1.1 Priselastisiteter på kort og lang sikt Generelt finner man at de kortsiktige pris elastisitetene er ganske nær null, mens de la ngsiktige er noe høyere. Zhu m.fl. (2018) gjennomgår 103 studier av priselastisitet er i husholdninger , og konkluderer med at på kort sikt er elektrisitetsetterspørselen nesten fullstendig uelastisk. Gjennomsnittsverdien for kort- siktig priselastisitet er i disse 103 studiene er -0,028 . Den langsiktige elastisiten er betydelig høyere, men også uelastisk , den er -0,577. 3 Sagt på en annen måte: når elprisen øker varig med 1% vil etter- spørselen gå ned med 0,028% på kort sikt, og 0,577% på lengre sikt. Det er imidlertid stor variasjon i elastisitetene (til og med noen positive verdier), og gjennomsnitts- tallene er selvsagt påvirket av det. Figur 3.1 viser variasjonen i elastisitetene i de tre kategoriene i utvalget. Forfatterne konkluderer med at estimatene avhenger av modellspesifikasjon, data, «miljø- variable» (inntekt, i -land/u -land og forbruksstrukturen («living habits»)) og tidsperioden som blir brukt til estimering. Figur 3.1 Fordeling av pris elastisiteter i studiene i Zhu m.fl. ( 2018) Zhu m.fl. (2018) finner også at etterspørselen har blitt mer elastisk etter år 2000. Dette kan henge sammen med både organisering av markedet (liberalisering av elektrisitetsmarkeder og at forbru- kere møter faktiske priser) og større fokus på energiforbruk og energipriser (f.eks. fokus på energi- effekti visering og klimapolitikk). Cialani & Mortazavi (2018) estimerer elastisiteter på grunnlag av paneldata for 29 land i Europa (EU - 28 pluss Norge) i perioden 1995 -2015. Denne studien er relevant fordi den bruker relativt ferske data sammenlignet med mange a ndre studier, fra perioden etter at kraftmarkedene har blitt liberalisert. Selv om liberaliseringsprosessen har skjedd gradvis, i alle fall for husholdninger, er de n likevel med i datagrunnlaget. Tabell 3.1 viser deres estimater på elastisiteter sammen med resutat er fra andre studier . Vi ser at på kort sikt er elastisiteten deres ganske nær null , dvs -0,04. På lang sikt er de n noe høyere , rundt 0,1 -0,3 . 3 I tillegg har de kategorien «ukj ent» med et gjennomsnitt på -0,450. Det er antakelig studier som ikke sier klart hva de estimerer. I økonomisk faglitteratur er alle etterspørselsfunksjoner med elastistisitet mindre enn -1 i tallverdi, uelas- tiske. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 30 Tabell 3.1 Priselastisitet i utvalgte studier Sektor Kort sikt* Lang sikt* Zhu m.fl. (2018) Husholdninger -0,028 -0,577 Cialani & Mortazavi (2018) Husholdninger -0,041 til -0,044 -0,189 til -0,302 Cialani & Mortazavi (2018) Industri -0,029 til -0,052 -0,118 til -0,198 Bye m. fl. (2008) Husholdninger -0,29 Studier med timepriser eller peak/off -peak -priser : Lijesen (2007) Hele markedet -0,029 Patrick & Wolak (2001) Industri 0 til -0,05 ** Filippini (2011) Husholdninger: -0,652 til -0,835 -1,273 til -2,266 * Intervallene viser spennet i elastisiteter som er estimert vha. ulike metoder. ** Unntaket er vannforsyning ( -0,27). De langsiktige elastisitetene i Cialani & Mortazavi (2018) stemmer ganske godt med hva vi vet om norske forhold. Bye m. fl. (2008) har elastisiteter for husholdninger i Norge til bruk i MSG -modellen. De finner en priselastisitet for elektrisitet totalt på -0,29 . Kraftetterspørsel relatert til husholdnings- artikler er litt mindre følsomt (-0,25) , mens oppvarming er litt mer følsom t (-0,3) . Dette er langsiktige elastisiteter. 3.1.2 Forbrukeres r espons på timepriser De t mest relevante når det gjelder kortere avbrudd er forbruker nes respons på veldig kort sikt: på timepris er eller priser som varierer over døgnet . Der finnes det noen få relativt nye studier som bru- ker real -time prices eller time -of-use prices , se nedre del av tabell 3.1 . Lijesen (2007) estimerer pris- elastisiteten for topplastpriser 4 ved å se på responsen på spotpriser i Nederland. Resultatet er pris- elastisitet på -0,029. Patrick & Wolak (2001) ser på response n til industr i og tjenes teytende sektorer i Storbritannia. Også der er konklusjonen at i fire av fem sektorer er elastisiteten mellom og 0,05 (unntaket er vannforsyning , med -0,27 ). Boisvert m. fl. (2004) (ikke i tabellen) estimerer substitu- sjonselastisitet er for prisforskjellen mellom priser i høylast/topplast og lavlast for industri og næ- ringsliv i Canada, og konkluderer med at 75 % av responsen kan ti lskrives lastflytting (ikke energispa- ring). Elastisitene er høyere jo kortere topplastperioden er. Filippini (2011) estimerer elastisiteter for time -of-use priser for husholdninger i Sveits. Hans estima- ter er ganske mye høyere enn de fleste andre: kortsi ktige priselastisiteter er mindre enn 1 (i abso- luttverdi), mens langsiktige er større enn 1 (i absoluttverdi) , se Tabell 3.1.5 Disse estimatene kan skyl- des både metoden og datautvalget han bruker. Det interessante ved studien til Filippini (2011) er at han også estimerer krysspriselastisiteter mellom høylastpriser og lavlastpriser, altså hvor lett er det å flytte forbruket over døgnet. 6 Resultatene viser ganske høye krysspriselastisiteter (mellom 0,363 og 0,917 på kort sikt og 0,684 til 2,311 på lang sikt). Med andre ord tyder resultatene på at forbruket til en viss grad er fleksibelt mellom dag og natt. 4 «Peak hours » er definert i studien som timene mellom kl. 9.00 og 18.00 – altså ikke helt topplast, men høylastperiode. 5 Han definerer lang sikt som lang nok tid til at det er mulig å kjøpe mer effektive husholdningsartikler. 6 «Peak hours» er definert ganske «romslig»: virkedager kl. 7.00 –21.00 (dette henger antakelig sammen med hvilke kon- trakter var tilgjengelige for husholdninger). Lang sikt er definert som lang nok tid til å kjøpe nye elektriske apparater. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 31 Denne muligheten til å fl ytte forbruket over døgnet er relevant for et varslet avbrudd. Med ikke - varslet avbrudd kommer behovet for å flytte forbruket uplanlagt, og det kan være vanskeligere. 3.1.3 Inntektselastisiteter Inntektselastisitet en er positiv for normale goder : Jo rikere mennesker blir, desto mer bruker de på en vare. Dersom inntektselastisiteten er høyere enn 1, så øker godets budsjettandel med inntekt. Er den lavere enn 1 , så minker godets budsjettandel med inntekt. Zhu m.fl. (2018) finner også stor spredning i inntektselastisitet (se Figur 3.2). Gjennomsnittet for kortsiktig inntektelastisitet er 0,239 og for langsiktig inntektselastisitet er det 0,96. Den langsiktige inntektselastisiteten er en god del høyere enn den langsiktige priselasti siteten, noe som tyder på at på lang sikt har inntektsutviklingen mer å si for kraftetterspørselen enn pri sutviklingen (hvis ikke pri- sen øker svært mye) . Av bakenforliggende faktorer finner de at inntektselastisiteten er høyere i u - land enn i i -land, altså at kraftetterspørselen i utviklingsland er mer følsom for endringer i inntekt. Dette kan også implisere a t jo rikere mennesker er, desto lavere er inntektselastisiteten. Figur 3.2 Fordeling av inntektselasitet i studiene i Zhu m.fl. ( 2018) Cialani & Mortazavi (2018) finner, basert på data fra Europa, at inntek tselastisiteten er ganske lav, rundt 0,1 –0,2 både for husholdninger og industri (se Tabell 3.2). Den tidligere nevnte studien til Fi- lippini (2011) gir et stort spenn, fra 0,058 til 0,622. For norske forhold bruker Bye m.fl. (2008) en inntektselas tis itet for elektrisitet 0,47 . Etterspørselen etter husholdningsapparater er mer følsom for inntektsendringer (0,57) enn etterspørsel etter opp- varmin g (0,42), noe som virker rimelig a priori . Tabell 3.2 Inntektselastisitet i utvalgte studier Sektor Kort sikt* Lang sikt* Zhu m.fl. (2018) Husholdninger 0,239 0,96 Cialani & Mortazavi (2018) Husholdninger 0,133 til 0,186 Cialani & Mortazavi (2018) Industri 0,167 til 0,180 Bye m. fl. (2008) Husholdninger 0,47 Filippini (2011) Husholdninger 0,058 til 0,622 * Intervallene viser spennet i elastisiteter som er estimert vha. ulike metoder. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 32 3.1.4 Andre interessante resultater Andre interessante resultater fra litteraturen er at energipriselastisiteter varierer mellom hushold- ningstypene, og rike husholdninger er mer følsomme for både pris endringer o g for inntektsendringer enn fattige husholdninger (se Schulte & Heindl (2017) , som estimerer elastisiteter for hele konsum- systemet i Tyskland). Priselastisiteten spenner fra -0,179 for de n fattigste fjerdedelen av hushold- ninger til -0,676 for de n rikeste fjerdedelen . Tilsvarende for inntektselastisitet en , som spenner fra 0,253 for de fattigste til 0,485 for de rikeste. Inglesi -Lotz (2011) ser på sammenhengen mellom priselastisitet og prisnivå. Hun finner at prisføl- somheten er høyere jo høyere prisnivået e r. Hennes studie er basert på data fra Sør -Afrika i 1980 - 2005, i en periode da elprisene var fallende. Konkret finner hun at priselastisiteten falt fra rundt -1 på 1980 -tallet til -0,045 i 2005. Men i samme periode har inntektselastisiteten økt fra rundt 0 ,2 til rundt 1, så betydningen av inntekt for kraftetterspørselen har økt. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 33 4 Avbruddskostnader over tid i tid- ligere norsk arbeid I Norge er avbruddskostnader beregnet i tre omganger. I 2002 gjennomførte SINTEF det vi vil kalle 2002 -undersøkelsen 7. I 2010 gjennomførte SINTEF og Pöyry det vi kaller 2010 -undersøkelsen , og i 2016 gjennomførte Vista Analyse en undersøkelse av husholdningers avbruddskostnader. I 2010 - undersøkelsen ble det gjennomført et delprosjekt som analyserte driv krefter bak endringer i norma- liserte avbruddskostnader over tid (SINTEF og Pöyry, 2012a) . Med normaliserte avbruddskostnader menes kostnader for ikke -levert energi per time over avbruddsperiodens varighet, som har benev- nelsen k roner per kWh/h. Sistnevnte kan forkortes med h i teller og nevner, og man får kr/kW ( kroner per avbrutt effekt på avbruddstidspunktet ), slik KILE -satsene er innrettet i dag. Resultatene brukes så for å kaste lys over observerte endringer i estimatene mel lom 2002 -undersøkelsen og 2010 -un- dersøkelsen. I det følgende trekker vi frem de viktigste konklusjonene SINTEF og Pöyry (2012a) . 4.1 SINTEF og Pöyry (2012) I 2010 -undersøkelsen er det gjennomført regresjonsanalyser for å vurdere hvilke faktorer som på- virker normalisert avbruddskostnad. For husholdninger har man brukt forklaringsfaktorer som inn- tektsnivå, primær oppvarmingskilde, forekomst av back -up utstyr, fylke/region, bostedstype (i eller utenfor by) , boligtype (enebolig, tomannsbolig, leilighet), boligens byggeår, samt årlig strømforbruk. For industri og an dre virksomheter oppgis at omtrent de samme forklaringsfaktorer er benyttet, i tillegg til el -intensitet (strømforbruk per ansatt ). Få av faktorene hadde signifikant betydning for av- bruddskostnadene og gjengis ikke her . Signifikante r esultate r fra regresjonsanalysene er gjengitt i Tabell 4.1 und er.8 7 Arbeidet er dokumentert i tre rapporter; SINTEF (2003a) , (2003b) og (2004) . 8 Regresjonene innebærer log -transformasjon, slik at regresjonskoeffisientene burde kunne tolkes som elastisiteter (pro- sentvise endringer) , men det oppgis at koeffisienten i tabellen knyttet til husholdningsinntekt gjelder en 15 prosent økning. Koeffisiente ne knyttet til el-intensitet gjelder en 10 prosent økning. Koeffisienten knyttet til årlig elforbruk gjel- der en 6 prosent økning. Det er ikke oppgitt noe om de andre koeffisientene, som da formodentlig refererer til 1 pro- sent økning . Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 34 Tabell 4.1 Resultater fra regresjonsanalyse av mulige forklaringsfaktorer for normalisert av- bruddskostnad Kundegruppe Forklaringsfaktor Prosentvis endring i normali- sert avbruddskostnad Husholdning Lokalisert i by -50 Husholdning Byggeår senere enn 2000 -28 Husholdning Husholdningsinntekt 4 Husholdning Årlig strømforbruk (kWh) -15 Industri Under 20 ansatte 168 Industri El-intensitet -2 Handel og (private) tjenester El-intensitet -3 Offentlig virksomhet El-intensitet -1 Kilde: Vista Analyse/SINTEF & Pöyry (2012 a) Av tabellen ser vi at en typisk husholdning i by kun har halvparten så store avbruddskostnade r som en typisk husholdning utenfor bystrøk. Videre har de som bor i nyere hus i gjennomsnitt lavere av- bruddskostnader enn de som bor i eldre hus. Avbruddskostnadene øker i husholdningsinntekt, men synker i strømforbruket. For industribedrifter med færre enn 20 ansatte er avbruddskostnadene mye høyere enn for en typisk bedrift med flere enn 20 ansatte (over to og en halv gang høyere). For alle typer virksomheter kan vi av tabellen slutte at avbruddskostnadene øker med redusert el -intensitet. Rapporten konkludere r med at betydningen av disse forklaringsfaktorene for endringene i kostnads- anslagene over tid (fra 2002 - til 2010 -undersøkelsen) må være liten, siden man mener endringen i disse faktorene har vært liten i løpet av 2000 -tallet. Hvor små endringene faktisk har vært kan nok diskuteres , særlig for husholdninger. Det vil antakeligvis være en ikke ubetydelig endring i antall bo- liger med byggeår senere enn år 2000 mellom de to undersøkelsene (2002 og 2010) , og det har vært en sterk reallønnsvekst i Norge gjennom 2000 -tallet. 9 Man har ikke hatt data på bruken av elektrisk utstyr i husholdningene, som også kan ha betydning for endring i avbruddskostnader over tid . 4.2 Vista Analyse (2017) Vista Analyse utarbeidet nye KILE -funksjoner for husholdninger i 2017, på oppdrag fra NVE. I forbin- delse med dette arbeidet ble det gjennomført regresjonsanalyser for oppgitt betalingsvilighet 10. Til grunn for resultatene ligger et nettoutvalg på drøyt 1300 respondenter (etter at protestsvar og ekst- reme observasjoner er utelukket). For nærmere redegjørelser for utvalget, benyttet metodikk og 9 Kilde: SSB. https://www.ssb.no/arbeid -og-lonn/statistikker/lonnansatt/aar/2017 -02-01?fane=arkiv . På den annen side ser vi at selv 15 prosent økning gir lite utslag, ifølge den ne analysen. 10 I SINTEF og Pöyrys regresjonsanalyser er utfallsvariabelen normalisert avbruddskostnad (kr/kW), som er utledet fra respondentenes oppgitte betalingsvillighet. Hos Vista Analyse er utfallsvariabelen oppgitt betalingsvillighet direkte. Dette h ar ingen praktisk betydning for forskjeller i regresjonsanalysene mellom de to studiene. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 35 annet, se Vista Analyse (2017) . Tabell 4.2 viser resultatene fra regresjonsanalyse av forklaringsfakto- rer for oppgitt betalingsvillighet. Vi har kun gjengitt de signifikante regresjonskoeffisientene .11 Tabell 4.2 Resultater fra regresjonsanalyse av mulige forklaringsfaktorer for oppgitt betalings- villighet. Prosentvis endring i betalingsvillighet ved utslag i dummyvariable og ved én prosent økning i kontinuerlige variable Kundegruppe Forklarin gsfaktor Prosentvis endring i oppgitt betalingsvillighet Husholdning Husholdningsinntekt 0,22 Mannlig respondent 0,34 Små eller ingen konsekvenser ved strømbrudd -0,61 Note: Oppgitte endringer er gjennomsnittet over de ulike avbruddsvarighetene for hvilke effekten er signifikant. Av- bruddsvarighetene i undersøkelsen er ett min., to timer, seks timer, 24 timer og 72 timer. Kilde: Vista Analyse Det er kun husholdningsinntekt so m er felles forklaringsvariabel (blant de signifikante) mellom stu- diene ( Tabell 4.1 og Tabell 4.2). Det fremgår at husholdningsinntekt har omtrent samme effekt på avbruddskostnader i begge studier. 12 Videre ser vi av Tabell 4.2 at mannlige respondenter i gje nnom- snitt oppgir høyere betalingsvillighet for å unngå avbrudd enn kvinner, og at respondenter som ikke opplever særlige konsekvenser av et strømbrud d, i gjennomsnitt oppgir lavere betalingsvillighet enn de som opplever større konse kvenser. 4.3 Anbefalinger i SINTEF og Pöyry (2012) Anbefalingene for oppdateringer av KILE -satsene over tid i SINTEF og Pöyrys arbeid er hentet fra SINTEF og Pöyry (2012b) , og gjengitt i kortform i Tabell 4.3. Tabell 4.3 Anbefalinger for justering av KILE -satser over tid i SINTEF og Pöyry (2012b) Kundegruppe Type justering Kommentar Husholdning er Tilsvarende endringen i konsumprisindeksen (KPI) Signifikante effekter fra analysen vurderes som av liten betydning. Høyere inntekt gir både høyere av- bruddskostnader og strømforbruk, og endringen i avbruddskostnader per kW er derfor usikker. 11 Avbruddsvarighetene i undersøkelsen er ett min., to timer, seks timer, 24 timer og 72 timer. Vi har her gjengitt koeffisi- enter som er signifikante i minst to av de fem scenariene. Boligareal som forklaringsvariabel får signifikante koeffisien- ter i to av fem scenarier, i omtrent lik størrelse, men med motsatt fortegn av hverandre. Den er derfor utelatt her. 12 15 pst. økning fra utvalgsgjennomsnitt gir 4 pst. økning i avbruddskostnad i SINTEF og Pöyry (2012a) . Tilsvarende økning i Vista Analyse (2017) gir 0,22 pst. * 15 = 3,3 pst. økning i oppgitt betalingsvillighet. Hvordan avbruddsko stnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 36 Industri Tilsvarende endring i pris- indeksen for bruttopro- duk tet 13 I perioden 2000 -2010 har produkt- prisene angivelig økt 40 prosent mer enn konsumprisene (KPI) , som antas å øke industriens normaliserte av- bruddskostnader tilsvarende Handel og tjenester Tilsvarende endring i pris- indeksen for bruttopro- duktet 14 El-intensitet er eneste signifikante effekt på normalisert avbruddskost- nad, og vurders som neglisjerbar for justeringer over tid. Offentlig virksomhet Tilsvarende veksten i lønns- kostnadene per timeverk for offentlig ansatte Avbruddskost nadene for denne kunde- gruppen er basert på verdien av tapt arbeidstid ved avbrudd. Industri med eldrevne prosesser Tilsvarende endring i prisin- deksen for bruttoproduk- tet 15 Sterk vekst i prisindeksen gjennom 2000 -tallet. Grunnet store årlige prissvingninge r anbefales en «glat- ting» ved at man tar hensyn til pris- endringen over flere år. Jordbruk Tilsvarende endring i prisin- deksen for bruttoproduk- tet 16 I den grad prisindeksen er kjennetegnet av store, årlige svingninger åpnes det for å benytte et gjennomsnitt for de siste årene. Kilde: Vista Analyse/SINTEF & Pöyry (2012 b) 13 Ytterligere definisjon eller referanse ikke oppgitt. Vi antar at det menes vareprisindeks for industrinæringene , som SSB fra og med oktober 2015 fører i Produsentprisindeks for olje og gass, industri, bergverk og kraftforsyning («produsent- prisindeksen»). 14 Vi antar at det menes henh oldsvis Prisindeks for engroshandel og Produsentprisindekser for tjenester , levert av SSB. 15 Vi antar at det menes Produsentprisindeks for olje og gass, industri, bergverk og kraftforsyning («produsentprisindek- sen») , med blant annet metallindustri og maskinindustri som egne grupper. 16 Vi antar at det menes Prisindeks for engroshandel , med jordbruksråvarer (og levende dyr) som egen gruppe. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019 /12 37 5 Internasjonal forskning og praksis I dette kapitlet redegjør vi for våre funn etter en gjennomgang av internasjonal forskning og andre lands praksis vedrørende justering av avbruddskostnader over tid. 5.1 Internasjonal forskning Det er et omfattende internasjonalt forskningsmateriale for estim ering av avbruddskostnader og metodiske tilnærminger til dette, men gjennom våre søk etter teoretisk e arbeid er vedrørende juste- ring av avbruddskostnader over tid erfarer vi at dette feltet er relativt begrenset. 17 Det beste eksempelet vi kan finne er fra o ppdragsforskning utført for den australske systemopera- tøren AEMO (the Australian Energy Market Operator). I Australia er Victoria den eneste jurisdiksjo- nen som bruker eksplisitte verdier for avbruddskostnader i beslutningsprosesser for nettinveste- ringer. A vbruddskostnader ble estimert i 2002 og i 2007 for seks kundegrupper og delstaten som helhet. Verdier for årene mellom 2002 og 2007 ble utledet ved hjelp av en indekseringsmetode ut- arbeidet av NERA Economic Consulting (VENCorp, 2009) 18. I ettertid ønsket AEMO å fortsette med årlig justering av avbruddskostnadene og utarbeidelse av avbruddskostnader for de øvrige NEM -regionene 19 basert på den metodiske tilnærmingen i Victoria. Det ble utført et nytt arbeid i 2011 for å gjennomgå m etodiske tilnærminger for estimering av av- bruddskostnader og utarbeide disse for øvrige NEM -regioner ved bruk av verdioverføring med Vic- toria -estimatene («benefit transfer») (Oakley Greenwood, 2011) . I det følgende redegjør vi for de ulike metodiske tilnærmingene til indeksering av avbruddskostnader som har vært lansert i dette arbeidets ulike faser. Indeksering med vektet snitt av sektorvise indekser Følgende indeksering ble anbefalt av NERA Economic Consulting i 2009. Hovedin deksen («headline index») som skal benyttes til justering av avbruddskostnader fremkommer som et gjennomsnitt av tre sektorspesifikke indekser, vektet med sektorens andel av delstatens totale strømforbruk. = ∗,+ ∗,+ ∗, hvor =«Headline index» = ( 2007 )∗100 (“Residential index”) 17 Et omfattende forskningsprosjekt ledet av SINTEF Energi, ved navn GARPUR, t ar for seg alternative tilnærminger til sty- ring av forsyningssikkerhet – men berører ikke eksplisitt problemstillingen med indeksering av avbruddskostnader over tid. 18 Rapporten er ikke offentlig tilgjengelig, men anbefalt metode er gjengitt i Oakley Gre enwood (2011) . 19 The National Electricity Market (NEM) består av fem fysisk forbund ede regioner på østkysten av Australia: Queensland, New South Wales, Victoria, Tasmania og South Australia. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 38 = ( 2007 )∗100 (“Agricultural index”) = ( 2007 )∗100 (“Commercial and industrial index”) = samlet brutto husholdningsinntekt i år t (for aktuell delstat) = bruttoproduktet i jordbruksnæringen til produsentpriser i år t (for aktuell delstat) = brutto delstatsprodukt i år t ,= husholdningssektorens andel av delstatens totale strømforbruk i år t ,= jordbrukssektorens andel av delstatens totale strømforbruk i år t ,= kommersiell og industriell sektors andel av delstatens totale strømforbruk i år t Indeksering med vektet snitt av sektorvise indekser korrigert for endringer i strømforbruk Oakley Greenwood (2011) påpeker at en hovedindeks beregnet på ovennevnte måte ikke bare vokser med priser og husholdningsinntekt, men også ved b efolkningsøkning. Dette fordi indeksen baseres på samlet brutto husholdningsinntekt, som vil øke med befolkningen selv om (den gjennom- snittlige) husholdningsinntekten ikke øker. Videre tar ikke indeksen hensyn til endringer i forbruks- mønster, eller «el -int ensitet». Det gis et eksempel hvor en industribedrift bytter ut en el -drevet pro- duksjonsprosess med en gass -drevet produksjonsprosess, slik at strømforbruket reduseres. Produk- sjonsnivået og verdien av produksjonen er likevel uendret. Ved et strømbrudd vil all produksjon stoppe opp, og siden bedriften forbruker færre kWh strøm enn tidligere , vil den økonomiske skaden per kWh være høyere enn tidligere. Dette vil presse sektorens avbruddskostnader per kWh oppover, proporsjonalt med antall bedrifter som på likn ende måter bytter ut strømdrevne produksjonspro- sesser. For å bøte på slike problemer foreslås en modifisert beregning av de sektorvise indekser, hvor inn- tektsmålene normaliseres på samlet strømforbruk på følgende måte: ´= ( / 2007 / 2007 )∗100 ´= ( / 2007 / 2007 )∗100 ´= ( / 2007 / 2007 )∗100 hvor = samlet strømforbruk i husholdningssektoren i år t (for aktuell delstat) = samlet strømforbruk i jordbrukssektoren i år t (for aktuell delstat) = samlet strømforbruk i komersiell og industriell sektor i år t (for aktuell delstat) Med en slik normalisering fremholdes det at man eliminerer befolkningsvekst som driver av sektor- indeksene (og derfor hovedindeksen), når det antas at man har en «befolkningseffekt» i både teller Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 39 og nevner i uttrykkene over og under den store brøkstreken i hver av sektorindeksene, som da går mot hverandre. Grunnet manglende datagrunnlag kunne Oakley Greenwood imidlertid ikke beregne indekser med sin foretrukne metode på daværende tidspunkt, og benyttet heller en alternativ beregningsmetode for de sektorvise indeksene, med unntak for jordbruksindeksen (som er den samme som i NERAs tilnærming skis sert tidligere i kapitlet) ´´= ( 2007 )∗100 = ( / 2007 / 2007 )∗100 ´´= ( / 2007 / 2007 )∗100 hvor = samlet brutto husholdningsinntekt per capita i år t (for a ktuell delstat) = bruttoproduktet i jordbruksnæringen til produsentpriser i år t (for aktuell delstat) = brutto delstatsprodukt per capita i år t Det påpekes to svakheter ved en slik tilnærming. For det første tar den ikke hensyn til en dringer i strømforbruk i husholdninger og bedrifter, og for det andre tar den ikke hensyn til at jordbruksin- deksen ikke kan korrigeres for per capita endringer, da det ikke finnes et tilsvarende mål på brutto- produktet, målt i produsentpriser, per jordbruks virksomhet. Selv med disse svakhetene mener Oak- ley Greenwood at denne tilnærmingen er bedre enn det som er blitt brukt av AEMO årene før (på NERAs anbefaling). AEMO har imidlertid nå avvist både NERAs og Oakley Greenwoods tilnærming, og dagens praksis i Australia er redegjort for i avsnitt 5.2 . 5.2 Internasjonal praksis Sverige I Sverige ble avbruddskostnader beregnet i 1994 av Svensk Energi (tilsvarende organisasjonen Energi Norge). Avbruddskostnadene ble oppdatert i 2003 gjennom en ordinær justering tilsvarende end- ringene i konsumprisindeksen. Energimarknadsinspektionen (EI) 20 er av den oppfatning at en KPI - justering fra 2003 til det nærmeste aktuelle prisnivået for det respektive avregningsår for nettselsk- apenes inntektsramme må anses å gi «kostnadsriktiga» aktuelle verdier for avbruddskostnadene (Energimarknadsinspektionen, 2010) . Kostnadsriktighet er et prinsipp som hovedsak elig opptrer i el- markedsreguleringen, som innebærer at hver strømkunde skal betale en avgift som står i forhold til den kostnad han/hun påfører nettkonsesjonshaveren. 21 Hva gjelder avbruddskostnader er det mot- satt, da strømkunden påfør es kostnader av nettoperatøren (grunnet dennes manglende evne til å 20 Tilsynsmyndighet, underla gt Miljö - och energidepartementet . 21 Kilde: https://lagen.nu/prop/2001/02:56 Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 40 opprettholde strømforsyningen). Vi tolker Energimarknadsinspektionen slik at en KPI -justering av av- bruddskostnader, opprinnelig basert på kundeundersøkelser, over tid bevarer forholdet mel lom kostnader som påføres strømkunden ved et avbrudd og den reduksjon i inntektsramme som påføres nettselskapet. Det er imidlertid nylig beregnet nye avbruddskostnader som skal benyttes fra og med tilsynsperioden 2020 -2023, på bakgrunn av erkjennelsen av at disse kostnadene kan endres over tid med endringer i samfunnets bruk av strøm (Energimarknadsinspektionen, 2018) . Det er rimelig å forvente at årlig KPI -justering av avbruddskostnaden vil fortsette i årene etter innføring av nye grunnlagsestimater, slik praksis har vært det siste tiåret, til det eventuelt utføres en ny verdsettingsstudie. I praktisk veiledning for nytte -kostanalyse før nettinvesteringer finner vi ingen omtale av justering av avbruddskostnader over analyseper ioden, utover den alminnelige neddiskonteringen av nytte - og kostnadsvirkninger (se Nordling, et al. (2018) , vedrørende smartgrid -investeringer) Danmark Den danske systemoperatøren (Energinet) har ikke besvart vår henven delse, men slik vi leser den danske lovgivningen på området 22 og dokumentasjon hos Forsyningstilsynet (Forsyningstilsynet, 2018) , er behandlingen av avbruddskostnader relativt ulik den i Norge og Sverige. Nettselskapenes inntektsramme reguleres med en rekke tillegg og fradrag, hvorav et av disse er fra- drag av et beløp for «utilstrækkelig leveringskvalitet". Inntektsrammen fastsett es med henblikk på å dekke nettvirksomhetens omkostninger ved effektiv drift. Fradraget for utilstrekkelig leveringskvali- tet bestemmes som en prosentvis reduksjon av et omkostningsgrunnlag som fastsettes av Forsy- ningstilsynet, med hensyn til hvilke kostnad er nettvirksomheten forventes å kunne påvirke. En slik reduksjon i omkostningsgrunnlaget gir da i sin tur en reduksjon i inntekt srammen. Målene for leve- ringskvalitet fastsettes av Forsyningstilsynet i forkant av hver femårige reguleringsperiode. Disse ba- seres på tall for hyppighet og varighet for avbrudd per kunde per år, og skiller ikke mellom ulike kundegrupper (Forsyningstilsynet, 2018) . Ifølge lovgivningen skal omkostningsgrunnlaget justeres for prisutvikling til og med utg angen av pe- rioden omkostningsgrunnlaget beregnes for (foregående reguleringsperiode). Dette gir i praksis samme prisjustering for utilstrekkelig leveringskvalitet, da verdien av denne gis som en andel av om- kostningsgrunnlaget. Indeksen som skal benyttes er gjennomsnittet av lønnsindeksen 23 og prisindek- sen for innenlandsk vareforsyning 24. 22 Bekendtgørelse om indtægtsrammer for netvirksomheder . https://www.retsinformation.dk/Forms/R0710.aspx?id=202321#id4d0ea231 -e131 -45c0 -a0d4 -a3574b625d6e 23 Danmarks Statistiks lønindeks for virksomheder og organisationer for ansatte i industrien (ILON12) 24 Danmarks Statistiks prisindeks for indenlandsk vareforsyning (PRIS11) Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 41 Finland Energimarknadsverket pålegger nettoperatørene å beregne årlige avbruddskostnader i sine respek- tive nett for syv forbrukstyper/kundegrupper. 25 Avbruddskostnadene beregnes etter en formel som minner om KILE -funksjonen i norsk sammenheng 26: ,= ∑ [(+ ∗)∗∗, ∗, ]∗( −1 2009 ) =1 I denne sammenheng er vi opptatt av prisjusteringer over tid, og går derfor ikke nærmere inn på den øvrige innretningen av formelen. Prisjusteringen forekommer i siste faktor, hvor KHI er konsumpris- indeksen, k er be regningsåret og 2009 er baseåret. Irland og Nord -Irland Irland og Nord -Irland benytter felles estimater for avbruddskostnader . Satsen ble i 2007 satt til €10/kWh (SEM committee, 2007) . Kostnadene er ikke avledet fra verdsettings undersøkelser, og det differensieres ikke mellom kundegrupper. Estimatet er basert på en metode hvor avbruddskostna- dene kan avledes implisitt. Metoden baserer seg på «samfunnsøkonomisk effektive avbruddstimer» i et sentralstyrt kraftsystem, hvor antallet s like timer er lik det antall timer der produksjonskostnaden ved å møte den gitte kraftetterspørselen overstiger avbruddskostnadene. Metoden er nærmere be- skrevet i Curtin og Doherty (2007) . Avbruddskostnaden justeres årli g med en vektet faktor bestående av the Irish Harmonised Index of Consumer Prices (HICP) og UK HICP, med henholdvis to tredjedeler og en tredjedels vekt. EU The Council of European Energy Regulators (CEER) påpeker viktigheten av at det optimale nivået for forsyn ingssikkerhet vil endres over tid, som følge av endringer i sluttbrukeres utstyr og krav til forsy- ningen, samt nettinvesteringskostnader (Brekke, Vailati, Torstensson, Steiner, & Falcao, 2011) . Vi har imidlertid ikke klart å op pdrive dokumenterte retningslinjer som spesifikt omhandler endring i av- bruddskostnader over tid. Systemoperatørene i Frankrike (RTE) og Storbritan nia (National Grid) har ikke besvart våre henvendelser. Australia Den australske systemoperatøren AEMO (the A ustralian Energy Market Operator) har utført et rela- tivt grundig teoretisk arbeid vedrørende justering av avbruddskostnader over tid, som beskrevet i avsnitt 5.1 . I ettertid har AEMO vært bekymret for at de foreslåtte metodiske tilnærmingene over tid vil gi indekserte avbruddskostnader som vil skille seg fra resultatene i nye, fremtidige verdsettings- undersøkelser. Dette fordi man har erfart at bruk av indekseringsme todene i for liten grad har klart 25 Disse inkluderer mineralindustri, papirindustri, kjemisk industri, metallindustri, transport, samt distribusjonsnettet i hen- holdsvis urbane og landlige strøk (husholdninger). 26 I norsk sammenheng inngår ikke prisjustering i selve kostnadsfunksjonene, men totale avbruddskostnader skal KPI - justeres årlig, ifølge forskrift om økonomisk og teknisk rapportering, inntektsramme for nettvirksomheten og tariffer. https://lovdata.no/dokument/SF/forskrift/1999 -03-11-302/KAPITTEL_4 -3#%C2%A79 -2 Hv ordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 42 å predikere endringen i avbruddskostnader mellom verdsettingsstudier over tid. Man har ikke funnet gode argumenter, eller fått innspill fra berørte parter, for en særskilt måte å indeksere avbrudds- kostnader over tid (AEMO, 2011) . På denne bakgrunn benyttes nå en alminnelig KPI -justering for å opprettholde realverdien på avbruddskostnadene: = −1∗( −1 −2) hvor = Avbruddskostnad i år t for gitt kundegruppe (VCR = v alue of customer reliability) = Konsumprisindeks fra mars i år t-1 til mars i år t, alle vare - og tjenestegrupper (vektet gjen- nomsnitt av åtte hovedsteder). AEMO erkjenner at det med en KPI -justering også kan bli forskjeller mellom indekserte verdier og resultater fra nye verdsettingsstudier. For nærmere drøfting av denne problemstillingen, se AEMO (2014) . Hvordan avbruddskostnader utvikler seg ove r tid Vista Analyse | 2019/12 43 6 Anbefalinger til S tatnett Problemstilllingen i denne rapporten har vært om «kostnaden ved avbrudd» i samfunnsøkonomiske analyser bør fremskrives med prisindeksen, eller en indeks for inntektsvekst (for eksempel bnp/ca- pita, eller lønnsvekst) eller noe annet. Dette er nyttig kunnskap for en som skal gjøre samfunnsøko- nomiske investeringsanalyser der færre og kortere avbrudd er en av gevinstene. Det kan også være nyttig kunnskap for regulator en NVE , som i forskrift bestemmer hvordan de såkalte KILE -satsene skal fremskrives. KILE -satsene fremover i tid er i neste omgang ment å påvirke nettselskapenes investe- ringsbeslutnigner. Vi har presisert problemstillingen til å omfatte samlet konsumentoverskudd ved (manglende) strøm- brudd, og konsumentoverskudd per kWh. Konsumentoverskudd per kWh er benevnt i kroner per kWh og tilsvarer det som i EUs elmarkedsdirektiv 27 kalles value of lost load ( VoLL ). Konsumentover- skudd er benevnt i kroner. Konsumentoverskudd i kroner er så vidt vi kan se samme størrelse som i forskriften for KILE -satsene kalles kostnaden ved et avbrudd (benevnt K j i forskriften) .28 Vi har altså • Konsumentoverskudd per kWh er relevant for VoLL • Konsumentoverskudd i kroner er relevant for kostnanden ved et avbrudd i KILE -ordningen. Vi kaller ko nsumentoverskuddet V og konsumentoverskudd per kWh for v. Med x som indikator for forbruket, har vi = Konsumentoverskudd per kWh bør fremskrives med konsumprisindeksen Vår analyse peker klart på at konsumentoverskudd per KWh , altså v, i investeringsanalyser bør væ’re konstant i realverdi . Intuitivt kan dette virke overraskende: Er ikke elektrisitet e t gode vi har stadig mer bruk for? Blir vi ikke dessuten stadig mer velstående? Vil ikke dette føre til høyere betalingsvilje over tid ? Problemet med dette resonnementet er at det bare handler om telleren i uttrykket for konsumentoverskudd per kWh . Det kan være telleren stiger over tid, som følge av for eksempel inn- tektsvekst, men det gjør også nevneren . Vår analys e har vist at under rimelige forutsetninger vil for- bruket stige omtrent likt med konsumentoverskuddet i kroner , og konsumentoverskudd per kWh vil være uendret i realverdi. I en verden med prisstigning må vi fremskrive konsumentoverskudd per kWh med prisin deksen, men ikke noe mer. Hvis vi hove dsakelig er opptatt av husholdningers konsumentoverskudd per kWh, er konsumprisindeksen den beste prisindeksen. Ofte brukes konsumprisindeksen også for å fremskrive prisstigning for andre aktører, og vi gjør neppe stor feil om vi bruker konsumprisindeksen som indi- kator for all e kundegruppers konsumentoverskudd per kWh. 27 https://www.emissions -euets.com/internal -electricity -market -glossary/966 -value -of-lost -load -voll 28 https://lovdata.no/dokument/SF/forskrift/1 999 -03-11-302/KAPITTEL_4 -3#%C2%A79 -1 Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 44 Vi har gjennomgått praksis for fremskrivning av avbruddskostnad i land det er naturlig å sammen- likne seg meg, og finner at alle land som har regler om f remskrivning, fremskriver med prisindeks. Dette støtter vårt råd. Vi vil altså anbefale at anslag for konsumentoverskudd per kWh fremskrives med konsumprisindek- sen. Konsumentoverskudd i kroner bør fremskrives med forbruk sveksten og konsumprisindek- sen Det f ølger av konklusjonen vi nettopp trakk om konsumentoverskudd per kWh, og likningen = , at samlet konsumentoverskudd over tid er proporsjonal med forbruket x og dermed bør fremskrives med forbruk sveksten. Det kronetallet man da får må multipliser es opp til ønsket prisnivå ved hjelp av konsumprisindeksen. Hvilken indikator for forbruksvekst å bruke, avhenger av hvilken informasjon man har og hva man er interessert i. Ideelt sett bør man ha tilgjengelig data for konsumentoverskudd for hve r kundegruppe. Disse bør multipliseres med forbruksvekst for vedkommende kundegruppe, og man summerer til slutt. Vi vil altså anbefale at anslag for samlet konsumentoverskudd som går tapt ved strømbrudd, frem- skrives med anslag for forbruksveksten . Tallet man da får, multipliseres opp til ønsket prisnivå ved hjelp av konsumprisindeksen . Tilgjengelige data taler for at forbruksveksten er lavere enn inntektsveksten Det er ulike ting som driver forbruksvekst, blant annet priser , teknologi ske muligheter, demog rafi, og inntekt. I enkelte sammenhenger vil en vurdere å bruke inntektsvekst som indikator for forbruks- vekst. Denne indikatoren fanger opp inntekt per befolkning, og befolkningsvekst. I avsnitt 3.1.3 gjen- nomgår vi et utvalg internasjonale og nasjonale studier av inntektselastisiteten for elektrisitet. Alle får til resultat at inntektselastisiten er lavere enn 1. Resultatene spriker, men et midtpunkt som virker å være et gjennomsnitt er den norske studien til Bye m.fl. (2008), som fant en inntektselastistet nær 0,5. Bye m.fl. (2008) er nå noen år gammel. Dette leder oss til følgende anbefaling: Skal man bruke inntekt som indikator for forbruk, anbefaler vi å legge til grun n at inntil videre for- bruksveksten er halvparten av inntektsveksten. Inntektselastisiteten for strøm, for ulike brukergrup- per, bør estimeres på nytt. Kostnaden i KILE -ordningen bør fremskrives med konsumprisindeks og forbruk Kostnaden i KILE -ordningen består av en rekke kompliserte ledd, men essensen er en størrelse kalt kP,ref for samlet konsumentoverskudd per kilowatt, og en størrelse P ref for antall kilowatt. Kostnaden har formen = med x benevnt i effekt (kW) . Samtidi g brukes kostnaden om strømbrudd av en- delig varighet og for våre formål er det ikke avgjørende at x i KILE -ordningen er benevnt i kW og ikke kWh. Størrelsen P ref oppdateres minst en gang i kvartalet slik at den til enhver tid gjenspeiler faktisk forbruk , se f.eks. Vista Analyse (2019). Størrelsen k P,ref skal oppdateres med konsumprisindeksen. Det betyr Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 45 at KILE -kostnaden per i dag holdes løpende oppdatert på en måte som er i samsvar med vår anbefa- ling for oppdatering av samlet konsumentoverskudd. Vi vil i tillegg gi følgende anbefaling: Dersom kostnaden i KILE -ordningen brukes som grunnlag for fremskrivning av avbruddskostnader, bør størrelsen P ref fremskrives med forbruksveksten og størrelsen k P,ref bør fremskrives med konsum- prisindeksen. Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 46 Referanser AEMO. (2011). Value of Customer Reliability Issues Paper. Melbourne: Australian Energy Market Operator. AEMO. (2014). Value of Customer Reliability - Application Guide - Final Report. Melbourne: Australian Energy Market Operator. Alberini, A, M. Filippini (2011) . Response of residential electricity demand to price: The effect of measurement error. Energy Economics 33 , 889 –895 Boisvert , R., P. Cappers, B . Neenan, B. Scott (2004) . Industrial and Commercial Customer Response to Real Time Electricity Prices. Ne enan Associates (tilgjengelig på www.bneenan.com ) Brekke, K., Vailati, R., Torstensson, D., Steiner, M., & Falcao, A. (2011). CEER Recommendations on Estimation of Costs due to Electricity Interruptions and Voltage Disturbances. CIRED Conference. Bye, B., T. Gunnes, B.M. Larsen (2008): Konsummodellen i MSG6 ved økonomisk vekst. En analyse av utviklingen i energiforbruket og teknologisk endring . SSB Rapporter 2008/30 Cialani, C., R. Mortazavi (2018): Househol d and industrial electricity demand in Europe. Energy Policy 122 (2018) , 592 –600 Curtin, J., & Doherty, T. (2007). The Value of Lost Load, the Market Price Cap and the Market Price Floor - A Consultation Paper . Tallaght: SEM committee. Energimarknadsinspe ktionen. (2010). Kvalitetsbedömning av elnät vid förhandsreglering. Eskilstuna: Energimarknadsinspektionen. Energimarknadsinspektionen. (2018). Leveranssäkerhet i Sveriges elnät 2017. Eskilstuna: Energimarknadsinspektionen. Filippini, M. (2011): Short - and long -run time -of-use price elasticities in Swiss residential electricity demand. Energy Policy 39 (2011), 5811 –5817 Forsyningstilsynet. (2018). Afgørelse om mål for netvirksomheders leveringskvalitet 2018 -2022. Valby: Forsyningstilsynet. Inglesi -Lotz, R. (2011): The evolution of price elasticity of electricity demand in South Africa: A Kalman filter application. Energy Policy 39 (2011) , 3690 –3696 . Joskow, P. og Tirole, J. (2007), Reliability and competitive electricity markets. RAND Journa l of Eco- nomics 38, 60 -84. Lijesen, M.G. (2007): The real -time price elasticity of electricity. Energy Economics 29 (2007) , 249 – 258 . London Economics (2013), The Value of Lost Load (VoLL) for Electricity in Great Britain - Final report for OFGEM and DECC. https://www.ofgem.gov.uk/ofgem -publications/82293/london - economics -value -lost -load -electricity -gbpdf Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid Vista Analyse | 2019/12 47 Nordling, A., Pädam, S., af Burén, C., & Jörgensen, P. (2018). Social costs and benefits of smart grid technologies. ISGAN. Oakley Greenwood. (2011). Valuing Reliability in the National Electricity Market - Final Report. Melbourne: Oakley Greenwood. Patrick, R.H, F.A. Wolak (2001): Estimating t he customer -level demand for electricity under real -time market prices. NBER Working Paper 8213. Sangvi , A.P. (1982), Economic costs of electricity supply interruptions – US and foreign experience. Energy Economics , July 1982, 180 -198 Schulte, I., P. Heindl (2017): Price and income elasticities of residential energy demand in Germany. Energy Policy 102 (20 17) , 512 –528 SEM committee. (2007). The Value of Lost Load, the Market Price Cap and the Market Price floor - A Response and Decision Paper. Tallaght: SEM committee. SINTEF. (2003a). Sluttbrukeres kostnader forbundet med avbrudd og spenningsforstyrrelser. Del 1 av 3: Spørreundersøkelse - Metodeunderlag. Trondheim: SINTEF Energi AS. SINTEF. (2003b). Sluttbrukeres kostnader forbundet med avbrudd og spenningsforstyrrelser. Del 2 av 3: Spørreundersøkelse - Resultater. Trondheim: SINTEF Energi AS. SINTEF. (2004) . Sluttbrukeres kostnader forbundet med avbrudd og spenningsforstyrrelser. Del 3 av 3: Spørreundersøkelse - Utfyllende analyser. Trondheim: SINTEF Energi AS. SINTEF og Pöyry. (2012a). Samfunnsøkonomiske kostnader ved avbrudd og spenningsforstyrrelser - Dri vkrefter bak endring. Oslo: Energi Norge AS. SINTEF og Pöyry. (2012b). Samfunnsøkonomiske kostnader ved avbrudd og spenningsforstyrrelser - Implikasjoner for regulering. Oslo: Energi Norge AS. SINTEF & Pöyry. (2012c). Samfunnsøkonomiske kostnader ved avbrudd og spenningsforstyrrelser - Private bedrifter og offentlige tjenester. Oslo: Energi Norge AS. VENCorp. (2009). The value of customer reliability for the electricity transmission network: Methodology for extrapolating VCR between surveys. VENCorp Vista Analyse. (2017). Nye KILE -funksjoner for husholdninger . Rapport 2017/32. Av Skjeflo, S., Magnussen, K., Navrud, S., Tennbak, B. og Vennemo, H. Oslo: Vista Analyse Vista Analyse (2018). KILE -funksjoner for husholdninger bygget på erfaringer me d lange avbrudd . Rapport 2018/ 05. Av Skeie, M.A, B. Tennbakk og H. Vennemo. Oslo: Vista Analyse. Vista Analyse (2019). Alternative måter å regne KILE -kostnaden på. Rapport 2019/26. Av O. Rosnes . Oslo : Vis ta Analyse. Zhu, X., L. Li, K. Zhou, X. Zhang, S. Yang (2018): A meta -analysis on the price elasticity and income elasticity of residential electricity demand. Journal of Cleaner Production 201 (2018), 169 – 177 Vedlegg A: Utregninger og bevis Konsumentoverskudd og pris Etterspørselsfunksjonen er gitt ved x(p ). Da er konsumentoverskuddet, dvs arealet pQBp i Figur 2.1, gitt ved V(p ) = 1 Z p x (s )ds (1) Fra dette uttrykket følger det at V0 ( p ) = x(p ) < (2) Konsumentoverskuddet per kWh er v(p ) = V (p ) x (p ) Derivasjon med hensyn på pgir v 0 = 1 x 2 [ xV 0 V x 0 ] (3) Priselastisiteten for elektrisitet (målt positivt) er de…nert ved "= x0 ( p ) p x som gir x0 = "x=p . Vi setter dette samt V0 = x (fra (2) inn i (3) og får v 0 ( p ) = "V px 1 = "v p 1 (4) eller på elastisitetsform E l[v (p )] = v0 p v = " p v (5) Vi har altså at 48 v 0 ( p ) R 0avhengig om "R p v Brøken p=v=px=V er forholdet mellom kostnader til kjøpt strøm og kon- sumentoverskuddet. For " <1går pxog dermed p=vmot null når pgår mot null, slik at for tilstrekkelig lav per helt sikkert v0 ( p ) > 0(med mindre " også går mot null når pgår mot null). For verdier av pnær faktiske priser er fortegnet på v0 ( p ) usikkert. Fra (5) ser vi også at elastisiteten til funksjonen v(p ) må ligge i inter- valler [ p=v; " ]: Hvis både "og p=v er små, blir også tallverdien av denne elastisiteten liten, uansett fortegn. Et proporsjonalt skift utover av etterspørselskurven Anta nå at etterspørselen er gitt ved f(p ), hvor er en skiftparameter. Priselastisiteten er gitt ved "= f 0 ( p ) p f (p ) = f0 ( p ) p f (p ) som er uavhengig av . Konsumentoverskuddet er gitt ved V(p ) = 1 Z p f (s )ds som øker proporsjonalt med når per gitt. Videre er v (p ) = 1 Z p f (s )ds f (p ) =1 Z p f (s )ds f (p ) uavhengig av . 49 Et proporsjonalt skift oppover av etterspørselskurven Anta nå at etterspørselen er gitt ved x= f(p ) hvor er en skiftparameter og f0 > 0. For en gitt pris er xhøyere jo større er. Den inverse etterspørslsfunksjonen, som gir marginal betalingsvilje for hvert kvantum, er p= f 1 (x ) Denne marginale betalingsviljen øker proporsjonalt med , økt gir altså et proporsjonalt skift oppover i etterspørselskurven. Siden det bare er forholdstallet p=som påvirker etterspørselen, er det bare dette forholdstallet som påvirker størrelsene ", V og v. Virkningen på disse størrelsene av en økning i er derfor nøyaktig den samme som virkningen av en reduksjon i prisen p. Et proporsjonalt skift oppover i etter- spørselskurven gir derfor lavere priselastisitet og økt samlet avbruddskostnad. Virkningen på avbruddskostnad per kWh er usikker, men denne vil gå opp dersom " < p=v . Merk imidlertid at hvis E l[v (p )] er liten i absolutt verdi, er også endringen i v(p ) for et skift på f eks 10% uansett liten. Hvis vi for eksempel antar at både "og p=v er mindre enn 0,1, vil et 10% skift oppover i etterspørselskurven gi en endring i v(p ) som er under 1% . Lineær etterspørselskurve Ved passe valg av måleenheter kan en lineær etterspørselsfunksjon skrives som x= 1 p (6) som gir priselastisitet (målt positivt) lik "= dx dp p x = p x = p 1 p (7) 50 Konsumentoverskuddet Ver gitt ved arealet pQBp i Figur 2.1 som med etterspørselsfunksjon over gir V= 1 2 (1 p)2 (8) og v= V x = 1 2 (1 p)2 1 p = 1 2 (1 p) (9) Ligning (7) gir p= " 1 + " (10) som innsatt i (8) gir v= 1 2 (1 " 1 + ") = 1 2(1 + ") (11) Fra de to siste ligningene følger det at p v = 2 " For en lineær etterspørselsfunksjon følger det altså at "