Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet

Report 2021/49

Andreas Skulstad, Orvika Rosnes, Haakon Vennemo og Anne Maren Erlandsen

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet

Category	Reports
Sub-Categories	Statistics and Empirical AnalysisPower and energy
Year	2021
Report Number	49
Author(s)	Andreas Skulstad Orvika Rosnes Haakon Vennemo Anne Maren Erlandsen
Download	file_download (4.1 MB)
Read in browser	PDF

Rapport 2021/4	9 | For Statnett	 SF	 	
 	
 	
 	
Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og 
utenfor hjemmet	 	
 
Andreas Skulstad, Orvika Rosnes	, Haakon Vennemo	 og Anne Maren Erlandsen

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	2 	
 
Dokumentdetaljer	 	
Tittel	 	Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
Rapportnummer 	 	2021/4	9 	
ISBN	 	978	-82	-8126	-553	-0 	
Prosjektnummer	 	19	-HVE	-17	 	
Forfattere	 	Andreas Skulstad, Orvika Rosnes, Haakon Vennemo og Anne Maren Erlandsen	 	
Prosjektleder	 	Haakon 	Vennemo	 	
Kvalitetssikrer	 	Henning Wahlquist	 	
Oppdragsgiver	 	Statnett	 	
Dato for ferdigstilling	 	17.12.21	 	
Kilde forsidefoto	 	Pixabay.com	 	
Tilgjengelighet	 	Offentlig	 	
Nøkkelord	 	Empirisk analyse, 	kraft og energi	, betalingsvillighet	, spørre	undersøkelse, 	 	
contingent valuatio	n, tredjepartskostnader	, forsyningssikkerhet 	 	
 
 
 
 
 
 
Om Vista Analyse	 	
Vista Analyse AS er et samfunnsfaglig analyseselskap med hovedvekt på økonomisk utredning, evalue-
ring, rådgivning og forskning. Vi utfører oppdrag med høy faglig kvalitet, 	uavhengighet og integritet. 	
Våre sentrale temaområder er klima, energi, samferdsel, næringsutvikling, byutvikling og velferd. Vista 
Analyse er vinner av Evalueringsprisen 2018.	 	
Våre medarbeidere har meget høy akademisk kompetanse og bred erfaring innenfor 	konsulentvirksom-	
het. Ved behov benytter vi et velutviklet nettverk med selskaper og ressurspersoner nasjonalt og inter-
nasjonalt. Selskapet er i sin helhet eiet av medarbeiderne.

Husholdningenes kos	tnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	3 	
 
Forord 	 	
Dette er hovedleveransen fra prosjektet 	Samfunnsøkonomiske kostnader ved 	avbrudd	 i kritisk infra-	
struktur	, som 	er et forskningsprosjekt 	som utføres	 på vegne av Statnett.	 Sentralt i prosjektet står en 	
spørre	undersøkelse rett	et mot 	5000 norske husholdninger	. Undersøkelsen dokumenteres i rapporten	. 	
Rolf Korneliussen og Matt	hias Hofman	n har vært kontaktpersoner i Statnett	, og fungert som en refe-	
ransegruppe sammen med 	Bente Halvorsen	 (SSB	). Ulrikke We	thal 	ved UiO Senter for utvikling og miljø	 	
har vært sparringsp	artner	. Foruten forfatterne og kvalitetssikrer har 	Maria Amundsen	, Leonid Andreev 	
og Mari Brekke Holden	 i Vista Analyse 	bidratt til prosjektet	. Vi vil takke for mange gode og stimulerende 	
faglige diskusjoner, som både har gjort undersøkelsen og rapporten b	edre, og som har bidratt til givende 	
arbeidsdager. 	Sist, men ikke minst ville ikke prosjektet og rapporten vært mulig uten samvittighetsfulle 	
og gode svar fra 	deltagerne i undersøkelsen. 	En stor takk til dem.	 	
 
17. desember 2021	 	
Haakon Vennemo	 	
Partner	 	
Vista Analyse AS

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	4

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	5 	
 
Innhold	 	
Sammendrag og konklusjoner	 ................................	................................	................................	.........	 9 	
1 	Innledning	 ................................	................................	................................	...............................	 13	 	
1.1	 	Landsdekkende betinget verdsettingsundersøkelse	 	14	 	
1.2	 	Prosjektet hviler på tidligere arbeid	 	14	 	
1.3	 	Fra forprosjekt 2019 til ferdigstillelse 2022	 	15	 	
1.4	 	Innh	oldet i rapporten	 	17	 	
2 	Metode: spørreskjema	 ................................	................................	................................	...........	 18	 	
2.1	 	Utforming av spørreskjemaet	 	18	 	
3 	Fra brutto	- til nettoutvalg	................................	................................	................................	.......	 26	 	
3.1	 	Utvalget, representativi	tet og svarprosent	 	26	 	
3.2	 	Datarensing og frafall fra utvalget	 	27	 	
3.3	 	Midtpunktestimering	 	31	 	
3.4	 	Kontrolle	re for observerbare karakteristika	 	32	 	
4 	Regresjonsanalyser: betalingsvillighet for å unngå strømbrudd	 ................................	............	 36	 	
4.1	 	Betalingsvillighet for å unngå et stort strømbrudd som rammer hele samfunnet	 	37	 	
4.2	 	Marginal betalingsvillighet for de individuelle samfunnsfunksjonene	 	39	 	
5 	Betydnin	gen for Statnetts økonomiske analyser	 ................................	................................	... 45	 	
5.1	 	Betalingsvilligheten for et stort strømbrudd er 50 prosent høyere enn for et strømbrudd 
hjemme	 	45	 	
5.2	 	Justeringsfaktoren kan tilpasses hvilke samfunnsfunksjoner som faller ut	 	46	 	
5.3	 	Strømb	rudd i enda flere samfunnsfunksjoner	 	47	 	
5.4	 	Andre varigheter, sesonger og ukedager	 	48	 	
5.5	 	Husholdningenes betalingsvillighet telles ikke to ganger	 	49	 	
5.6	 	Oppsummert om våre råd til Statnett	 	50	 	
Referanser	 ................................	................................	................................	................................	......	 51	 	
Vedlegg	 ................................	................................	................................	................................	...........	 53	 	
A 	Datarensing og overordnede metodevalg	 	53	 	
B 	Har 	rekkefølgen av samfunnsfunksjoner noe å si for betalingsvilligheten?	 	58	 	
C 	Deskriptiv statistikk for respondentkarakteristika	 	60	 	
D 	Spørreskjema	 	64	 	 
Figurer	 	
Figur 1.1	 	Husholdninger bruker strøm direkte hjemme og indirekte gjennom 
samfunnsfunksjoner	 ................................	................................	......................	 13	 	
Figur 1.2	 	Scenarier for strømbrudd i husholdninger og i kritiske samfunnsfunksjoner	 14	 	
Figur 1.3	 	Prosjektets tidslinje	 ................................	................................	.......................	 15	 	
Figur 1.4	 	Gjennomføringstidspunkt	 for spørreunde	rsøkelsen (antall respondenter langs 	
y-aksen)	 ................................	................................	................................	.........	 16	 	
Figur 2.1	 	Utgifter knyttet til strømbrudd	 ................................	................................	.....	 20	 	
Figur 2.2	 	Scenarier i undersøkelsen (basisversjonen V1)	 ................................	.............	 21

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	6 	
 
Figur 2.3	 	Spørsmål om betalingsvillighet ved strømbrudd hjemme og 	i butikker og 	
spisesteder (basisversjonen V1)	 ................................	................................	....	 22	 	
Figur 2.4	 	Spørsmål om betalingsvillighet ved utfall av alle fem 	samfunnsfunksjoner 	
(basisversjonen V1)	 ................................	................................	.......................	 22	 	
Figur 2.5	 	Justeringssiden i spørreskjemaet: respondentene får mulighet til å endre 
svarene	 sine.	 ................................	................................	................................	. 23	 	
Figur 2.6	 	Spørsmål om husholdningens samlede bruttoinntekt	 ................................	.. 24	 	
Figur 2.7	 	Rekkefølgen av scenarier i ulike versjoner (V1	-V3)	 ................................	.......	 25 	
Figur 3.1	 	Begrunnelser for nullsvar (som andel av alle nullsvar)	 ................................	.. 29	 	
Figur 3.2	 	Glideskala for å oppgi maksimal betalingsvillighet i spørreundersøkelsen	 ....	 32	 	
Figur 4.1	 	Rekk	efølgen av scenarier i ulike versjoner (V1	-V3)	 ................................	.......	 36	 	
Figur 4.2	 	Marginal, relativ betalingsvillighet for ulike samfunnsfunksjoner 
(gjenn	omsnitt og 95 prosent konfidensintervall)	 ................................	..........	 42	 	
Figur 4.3	 	Marginal betalingsvillighet for ulike samfunnsfunksjoner, fordelt på urbane og 
ikke	-urbane kommuner	 ................................	................................	.................	 44	 	
Figur 5.1	 	Marginal betalingsvillighet for ulike samfunnsfunksjoner, fordelt på urbane og 
ikke	-urbane kommuner	 ................................	................................	.................	 47	 	
Figur A.2	 	Tetthetskurver for betalingsvillighet for å unngå scenariene	 ........................	 54	 	
Figur C.1	 	Spredningsdiagrammer betalingsvillighet for å unngå scenario 1 mot 
karakteristika	 ................................	................................	................................	. 61	 	 
Tabeller	 	
Tabell S.1	 	Betalingsvillighet for å unngå strømbrudd hjemme og strømbrudd i 
samfunnsfunksj	onene	 ................................	................................	...................	 10	 	
Tabell S.2	 	Marginal betalingsvillighet for ulike samfunnsfunksjoner	 .............................	 11	 	
Tabell 3.1 	 	Svarprosent i undersøkelsen	 ................................	................................	.........	 26	 	
Tabell 3.2 	 	Representativiteten til bruttoutvalget: bosted, alder og utdanning	 .............	 27	 	
Tabell 3.3	 	Fordeling av respondenter på ulik	e versjoner	 ................................	...............	 27	 	
Tabell 3.4	 	Antall «vet ikke» i scenariene	 ................................	................................	........	 28	 	
Tabell 3.5	 	Antall og andel med protestsvar, inkonsistente svar og svært høy 
betalingsvillighet	 ................................	................................	...........................	 30	 	
Tabell 3.6	 	Antall og andel	 gjenværende respondenter i scenariene etter de ulike 	
eksklusjonskriteriene	 ................................	................................	.....................	 31	 	
Tabell 3.7	 	Klasser i SSBs sentralitetsindeks	 ................................	................................	....	 33	 	
Tabell 3.8	 	Deskriptiv statistikk respondentkarakteristika, standardavvik i parentes	 .....	 34	 	
Tabell 3.9	 	Deskriptiv statistikk betalingsvillighet strømbruddscenarioene, standardavvik 
i parentes	 ................................	................................	................................	......	 34	 	
Tabell 3.10	 	Deskriptiv statistikk betalingsvillighet individuelle samfunnsfunksjonene, 
standardavvik i parentes	 ................................	................................	...............	 35	 	
Tabell 4.1	 	Betalingsvillighet for å unngå strømbrudd hjemme (scenario 1) og et stort 
strømbrudd (scenario 5)	................................	................................	................	 38	 	
Tabell 4.2	 	Marginal betalingsvillighet for ulike samfunnsfunksjoner	 .............................	 41	 	
Tabell 4.3	 	Marginal betalingsvillighet for ulike samfunnsfunksjoner	 .............................	 43	 	
Tabell 5.1	 	Betalingsvillighe	t for strømbrudd i hjemmet og stort strømbrudd	 ...............	 46	 	
Tabell 5.2	 	Betalingsvillighet for strømbrudd hjemme og ulike 	samfunnsfunksjoner	 .....	 46	 	
Tabell A.1	 	Svarfordeling i scenariene (alle svarene), antall	 ................................	............	 53	 	
Tabell A.2	 	Gjennomsnittlig betalingsvillighet for å unngå strømbrudd, basert på 
eksklusjonskriterier	 ................................	................................	.......................	 55

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	7 	
 
Tabell A.3	 	Betalingsvillighet for å unngå scenariene: alternative eksklusjonskriterier 
knyttet til inntekt	 ................................	................................	...........................	 56	 	
Tabell A.4	 	Regresjonstabell: betalingsvillighet i ulike scenarioer	 ................................	... 57	 	
Tabell B.1	 	Test om rekkefølgever	sjon påvirker den marginale betalingsvilligheten for 	
samfunnsfunksjonene	 ................................	................................	...................	 59	 	
Tabell C.1	 	Deskriptiv statistikk forklaringsvariablene	 ................................	.....................	 60

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	9 	
 
Sammendrag og konklusjoner 	 	
Vi undersøker betydningen for husholdninger av et stort strømbrudd 	der	 viktige samfunnsfunksjoner 	
som 	transport, 	nettjenester 	og betalingsterminaler	 kobles ut. 	Vi finner at betalingsviljen for å unngå et 	
strømbrudd 	som rammer fire viktige samfunnsfunksjone	r, og hjemme	, er ca	. 50 prosent høyere enn 	
betalingsviljen for å unngå strømbrudd	 kun	 hjemme. 	Statnett bør ta hensyn til dette i sin planlegging 	
av forsyningssikkerhet. 	 	
Et stort strømbrudd 	kan sette viktige samfunnsfunksjoner ut av spill	 	
Husholdningenes betalingsvilje for å unngå strømbrudd er en viktig størrelse 	i beslutninger om investe-	
ringer i forsyningssikkerhet	. Ifølge samfunnsøkonomisk teori er d	et riktige nivået på investeringer i for-	
syningssikkerhet 	kjennetegnet ved at 	den marginal	e nytten av bedre sikkerhet akkurat er lik 	den margi-	
nale 	kostnaden. Nytten av bedre sikkerhet 	er lik endringen i den nyttevektede sannsynligheten for 	
strømbrudd (vekten tar hensyn til risikoaversjon)	 multiplisert med 	betalingsviljen for å unngå strøm-	
brudd	. Slik 	bidrar	 betalingsviljen 	til å sette 	rikti	g inve	steringsnivå.	 	
Tidligere undersøkelser 	har estimert husholdningenes betalingsvilje 	for å unngå strømbrudd i eget hjem, 	
og resultatene er implementert	 i KILE	-satsene	.1 Men 	dersom et stort strømbrudd er lan	gvarig, og særlig 	
hvis det skjer om vinteren, vil husholdningenes situasjon kunne bli langt vanskeligere enn 	om det bare 	
rammer hjemme	: Man må avbryte jobb for å hente barn	 på skole eller i barnehage	, men kollektivtrafik-	
ken står, det går ikke an å få gitt 	beskjeder 	med mobilen	 eller andre kommunikasjonskanaler	, man får 	
ikke handlet når butikkene er stengt	 osv. 	 	
Hypotesen i dette prosjektet har vært at husholdningenes betalingsvilje for 	å unngå et stort og langvarig 	
strømbrudd 	som rammer 	slike kritiske 	samfu	nnsfunksjoner 	er signifikant høyere enn betalingsviljen for 	
å unngå strømbrudd 	kun 	hjemme. 	 	
Vi gjennomfører en spørreundersøkelse rettet mot 	nesten 	5 000 husholdninger	 	
For å teste hypotesen har vi gjennomført en spørreundersøkelser 	av typen betinget ver	dsetting (con-	
tingent valuation) 	rettet mot et repres	entativt utvalg 	norske husholdninger. 	Over 11	 000 fikk henven-	
delsen og 	4 926 	personer besvarte undersøkelsen. 	Etter å 	ha fjernet vet	-ikke svar og useriøse svar, satt 	
vi igjen med ca	. 2 100 svar vi kunne bruke.	 Dette var et stort nok utvalg til å 	kunne 	trekke statistisk 	
signifikante konklusjoner	, såkalt intern valid	itet	. Utvalget 	på 11	 000	 ble trukket tilfeldig 	i grupper	 (kalt 	
strataer	) i et 	representativt utvalg av befolkningen	, hvilket 	trekker i retning av	 at resultatene også har 	
såkalt ekstern validitet	. Samtidig 	kan det skape utfordringer 	ekstern validitet 	hvis det 	ikke er tilfeldig 	
hvem som faktisk svarer	 på 	spø	rres	kjemaet. 	 	
Kjernen i undersøkelsen var å sammenlikne 	husholdningenes betalingsvilje for å unngå et strømbrudd 	i 	
hjemme	t med betalingsviljen for	 å unngå et strømbrudd 	der følgende samfunnsfunksjoner også ble 	
rammet: 	 	
 	
1 KILE: 	kvalitetsjusterte inn	tektsrammer ved ikke	-levert energi	 er avgiftssatser som ilegges nettselskapene ved strømbrudd.	 Be-	
løpet	 representerer nettkundenes ulempe ved avbrudd	 og avhenger av hvem som blir berørt, når på året og når på døgnet 	
avbruddet inntreffer, og hvor lenge det varer.	 KILE	-satsene skal 	gi nettselskapene 	insentiver til å gjennomføre samfunns-	
økonomisk	 lønnsomme inv	esteringer i forsyningssikkerheten.

Husholdningenes kostnader og ulempe	r ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	10	 	
 
• 	Butikker og spisesteder 	 	
• 	Kollektivtranspo	rt 	
• 	Elektronisk kommunikasjon (telefon og internett)	 	
• 	Barnehage, skole og SFO (omsorgs	- og undervisningstjenester for barn)	 	
Strømbruddet er uvarslet og begynner kl	. 15 en hverdag i januar	, og	 varer i et døgn. 	 	
Betalingsviljen for et stort strømbrudd er 	omt	rent	 50 prosent høyere	 	
Tabell	 S.1 gir vårt hovedresultat: 	Betalingsviljen for å unngå et stort strømbrudd som tar ned elektronisk 	
kommunikasjon, betalingsterminaler, mo	bil	- og internett, og stenger skole og barnehage er signifikant 	
høyere enn betalingsviljen for strømbrudd kun hjemme. 	Den gjennomsnittlige betalingsvilligheten for å 	
unngå et stort strømbrudd 	er 48 	prosent 	større enn betalingsvilligheten for å unngå strømbrudd 	
hjemme. 	 	
Tabell	 S.1 	Betalingsvillighet for å unngå strømbrudd hjemme og	 strømbrudd i samfunnsfunk-	
sjonene	 	
 	Relativ betalings	villighet	 	
Strømbrudd hjemme 	 	1,00	 	
Stort 	strømbrudd	 	1,48	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Avrundet	 kommer	 vi til at betalingsviljen for å unngå et stort strømbrudd er 50 prosent høyere enn 	om 	
strømbruddet bare rammer hjemme. 	Forskjellen er signifikant på 	99	 prosent	-nivå. 	Det er med andre 	
ord et svært 	ster	kt resultat.	 Selv om 	betalingsviljen	 er 	klart 	signifikant	 høyere	, er det verdt å merke seg 	
at den ikke er mer enn 50 prosent	 høyere	. A priori kunne man kanskje ventet 	en	 enda større forskjell	 	
ved	 et så stort 	strømbrudd	. 	
Resultatene 	fremkommer i en såkalt Tobit	-modell med log	-transformerte variable	 og 	forklaringsvariable 	
som korrigerer 	betalingsvilligheten 	for inntekt, 	alder	, boligareal og hvorvidt den 	som svarer bor i et ur-	
bant område. 	 	
Elektronisk kommunikasjon betyr mest	 	
I undersø	kelsen har vi introdusert 	én og én samfunnsfunksjon	 av gangen	. Dermed kan vi estimere 	be-	
tydningen av 	samfunnsfunksjon	ene 	hver 	for seg	, dvs. 	den marginale betalingsvilligheten for samfunns-	
funksjoner	. Resultatet av d	isse beregningene er gjengitt i 	Tabell S.	2. 	
Tabell S.	2 viser at	 et strømbrudd som rammer elektronisk kommunikasjon	 (dvs. mobil	- og internett)	 i 	
tillegg til hjemme oppleves som mest problematisk for husholdningene. 	Den 	marginale betalingsvillig-	
hete	n for 	å unngå strømbrudd som rammer 	elektronisk kommunikasjon er 	34 prosent høyere enn 	om 	
strømbruddet rammer hjemme.	 Deretter følger et strømbrudd som rammer butikker	 (12 prosent	); sko-	
ler og barnehager (	ni prosent	) og til sist kollektivtrafikk (	fire prose	nt). Alle koeffisienter 	unntatt kollek-	
tivtrafikk 	er sikre på 99 prosent	-nivå. 	Koeffisienten for kollektivtrafikk er sikker på 9	0 prosent	-nivå.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	11	 	
 
Tabell S.	2 	Marginal betalingsvillighet for ulike samfunnsfunksjoner 	 	
 	Relativ betal	ingsvillighet	 	
Strømbrudd hjemme 	 	1 	
Elektronisk kommunikasjon	 	1,34	 	
Butikker	 	1,12 	
Skoler/barnehager	 	1,09	 	
Kollektivtrafikk	 	1,04 	
Sum av de individuelle funksjonene	 	1,58	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Rekkefølgen 	samfunn	sfunksjonen	 presenteres i og omfanget av forklarende informasjon ser 	
ikke ut til å bety noe 	 	
Spørreskjemaet forelå i forskjellige utgaver 	der rekkefølgen på samfunnsfunksjonene ble variert. Rekke-	
følgen viste seg 	i det store og hele	 ikke å ha signifikant betydning, so	m også peker på at det er de konk-	
rete samfunnsfunksjonene det knyttes betalingsvilje til. 	Unntaket er elektronisk kommunikasjon	 som 	
respondentene oppga høyere betalingsvillighet for dersom funksjonen 	ble introdusert først sammenlig-	
net med om den ble introd	usert senere.	 Dette kan være en spuriøs korrelasjon. 	Noen respondenter fikk 	
mer informasjon og motivasjon enn andre. Det hadde heller ingen signifikant betydning. 	 	
Vi har testet om antallet samfunnsfunksjoner har selvstendig betydning for betalingsvilje. 	Hvis antallet 	
har positiv betydning, foreligger det synergistiske effekter	. For eksempel kan det være vanskeligere å 	
håndtere et 	strømbrudd i kollektivtrafikken hvis skole	 og barnehage 	står uten strøm og man må hente 	
sine barn. Vi finner ingen 	positiv	 effek	t, men 	en signifikant	 negativ 	effekt av antall.	 Effekten er imidlertid 	
så svak at 	den vanskelig kan brukes i planlegging. Dessuten 	øker 	koeffisientene knyttet til hver 	sam-	
funnsfunksjon	 når man legger til antall, og 	økningen	 er 	samlet sett sterkere enn 	reduksjonen knyttet til 	
antall	 slik at summen blir høyere enn 1,58. 	 	
Statnett bør 	legge	 50	 prosent 	til husholdningenes KILE	-sats ved 	lange 	strømbrudd som ram-	
mer vitale samfunnsfunksjoner	 	
I et tidligere arbeid har vi 	slått fast	 at husholdningenes kostnad	er ved at samfunnsfunksjoner bortfaller	, 	
ikke er inkludert i	 KILE	-satsene for 	disse 	andre samfunns	funksjonene.	 Etter vår vurdering gir undersø-	
kelsen 	derfor 	grunnlag for å legge 50 prosent til husholdningens betalingsvillighet for strømbrudd 	
hjemme dersom s	trømbruddet er på minst et døgns varighet, og rammer de fire samfunnsfunksjonene 	
vi har undersøkt. 	 	
Slik vi ser det, er det ikke empirisk grunnlag for å gjøre det samme for strømbrudd som varer kortere 
enn 24 timer. Det skyldes 	en blanding av to forhold: F	or det ene vil 	kortvarige 	avbrudd 	i samfunnsfunk-	
sjonene være enkl	e å takle for husholdningene	. For det andre 	vil også relativt langvarige avbrudd være 	
enkle å takle dersom de rammer om kvelden og natten. Istedenfor å spile ut alle muligheter, 	synes vi 	
det 	er ryddig	 legge til grunn at tillegget slår inn ved strømbrudd på 24 timer eller mer.	 	
Vi kjenner ikke betydningen av å miste samfunnsfunksjoner andre tider på året enn om vinteren. Vi 
synes da det er 	rimelig	 å anta at det prosentvise tillegget er det samme	 gjennom hele året. 	Målt i kroner 	
vil tillegget være noe lavere om sommeren, noe vi også synes er 	fornuftig.

Hus	holdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	12	 	
 
Det kan være grunner til å anta at det prosentvise tillegget er lavere i helgen enn ukedagene. 	For ek-	
sempel er skole og barnehage stengt, og 	folk flest er ikke på jobb. 	Man kunne trukket ut 	skole, barne-	
hage og kollektiv fra estimatet ifølge 	Tabell S.	2, men 	støter da på det problemet at summen i 	Tabell S.	2 	
er større enn totalen i 	Tabell	 S.1. Inntil videre	 foreslår 	vi å bruke samme prosentvise tillegget i helgene 	
som 	ukedager.	 	
Dersom det 	kun er	 enkeltfunksjoner 	som 	blir berørt av strømbrudd, bør man bru	ke 	tallene i 	Tabell S.	2 	
for disse. Men hvis mange funksjoner blir berørt, kan man ikke uten videre legge sammen tallene i 	Tabell 	
S.2. Grunnen er	 at 	summen overstiger 1,48. Tallene i 	Tabell S.	2 bør 	derfor brukes med varsomhet.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	13	 	
 	
1	 	Innledni	ng	 	
Forsyningssikkerhet i kraftnettet er et gode som ikke omsettes i 	markedet	, og det kan derfor være vans-	
kelig å vite hva verdien er for kundene. Forsyningssikkerheten er viktig, og den må finansieres via nett-
leien kundene betaler. Nivået på betalingen, og	 dermed investeringsnivået i forsyningssikkerhet, bør 	i 	
henhold til økonomisk teori 	settes slik at den best mulig reflekterer kundenes betalingsvillighet for for-	
syningssikkerhet. Settes betalingen (og investeringen) 	for lavt	, vil det bli flere strømbrudd e	nn ønsket 	
og kundene ville kommet bedre ut av det hvis de 	hadde	 betalt litt mer og oppnådd færre og mindre 	
strømbrudd. Settes derimot betalingen (og investeringen) for høyt, vil vi få færre strømbrudd, men pris-
lappen vil være høyere enn kundene egentlig er	 villige til å betale. 	 	
Betalingsvilligheten for å unngå strømbrudd i Norge er studert i detalj tidligere, både for husholdninger 
og for andre kundegrupper. I norsk kontekst har det blitt gjennomført flere betalingsvillighetsundersø-
kelser, bl.a. i forbinde	lse med utarbeidelsen og oppdateringen av KILE	-satsene (Samdal m.fl.	 (2002)	; 	
Pöyry og SINTEF 	(2012)	 og Vista Analyse 	(2017)	). De to første av disse	 studiene inkluderte alle kunde-	
grupper, mens 	Vista Analyse (2017) 	omhandler husholdninger. 	Vista Analyse 	(2017)	 gir for øvrig også en 	
helhetlig oversikt over de tidligere norske studiene. Disse betalingsvillighetsstudiene har gitt oss estima-
ter på de 	direkte 	kostnadene	 og ulempene til de forskjellige kundegruppene. 	 	
Vista Analyse (2019	d) har imidlertid vist at bortfall av kritiske samfunnsfunksjoner kan 	gi aktørene en 	
ind	irekte	 kostnad	, som kan føre til at dagens KILE	-satser undervurderer samfunnets ko	stnader ved 	
strømbrudd. 	 	
Den kundegruppen som trolig har 	indirekte	 kostnader ved at andre enn en selv rammes av strømbrudd	, 	
er husholdninger. Husholdninger er sluttbrukere av mange av de kritiske samfunnsfunksjonene som kan 
bli borte ved strømbrudd, som elektronisk kommunikasjon eller kollektivtransport	 (Figur 	1.1). For ek-	
sempel vil det kunne medføre ekstra store kostnader hvis husholdningen mister kommunikasjons	- og 	
informasjonskanaler i tillegg til å miste strømmen hjemme.	 	
Figur 	1.1 	Husholdninger bruker strøm 	direkte 	hjemme og 	indirekte gjennom samfunnsfunk-	
sjoner

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	14	 	
 	
1.1	 	Landsdekkende betinget verdsettingsundersøkelse	 	
I dette prosjektet undersøker vi	 husholdningenes betalingsvillighet for å unngå et stort strømbrudd. Et 	
«stort strømbrudd»	 er definert som et strømbrudd som varer i 24 timer og rammer flere kritiske sam-	
funnsfunksjoner, i tillegg til husholdningen.	 Vi har valgt ut følgende kritiske samfunnsfunksjoner:	2 	
• 	Butikker og spisesteder 	 	
• 	Kollektivtransport	 	
• 	Elektronisk kommunikasjon (te	lefon og internett)	 	
• 	Barnehage, skole og SFO (omsorgs	- og undervisningstjenester for barn)	 	
Vi 	gjennomfører en betinget verdsettingsundersøkelse (Contingent Valuation). 	 	
Undersøkelsen 	tallfester	 husholdningenes betalingsvillighet for ulike scenarier (strømbr	udd hjemme; 	
strømbrudd hjemme 	samtidig med strømbrudd	 i butikker/spisesteder/kiosker; strømbrudd hjemme 	
samtidig som butikker og kollektivtransport	 rammes;	 osv.)	, se 	Figur 	1.2. 	
Figur 	1.2 	Scenarier for strømbrudd i husholdninger og i kritiske samfunnsfunksjoner 	 	
 	
1.2	 	Prosjektet hviler på tidligere arbeid	 	
Prosjektet 	Samfunnsøkonomiske 	kostnader ved 	avbrudd	 i kritisk infrastruktur	 har til formål å	 gi tallmes-	
sige anslag på 	kostnader og ulemper for befolkningen dersom det inntreffer et større strømbrudd som 	
slår ut flere samfunnsfunksjoner samtidig. 	Det er en hel rekke av prosjekter i Vista Analyse som sammen 	
med annen forskning leder fram til arbeidet som 	dokumenteres	 i denne rapporten. 	Prosjektet 	ble inn-	
ledet med et 	forprosjekt i 2019. 	 	
• 	Forprosjektet ble dokumentert i Vista Analyse (2019	d). 	
• 	Hovedprosjektet dokumenteres her og er gjennomført i 	2020	-2021.	 	
Hovedprosjekt og forprosjekt	 bygger på 	det tidligere 	prosjektet	 Mot en bedre forståelse av kostnad og 	
ulempe ved strømbrudd	 fra	 20	18	-2019. 	Det tidligere 	prosjektet	 diskuterte	: 	
 	
2 Disse kritiske samfunnsfunksjonene ble valgt i forprosjektet, se 	Vista Analyse (2019	d).

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	15	 	
 
• 	Beslutningsregler når en står overfor hendelser med lav sannsynlighe	t, men 	stor	 konsekvens (Vista 	
Analyse, 2018	c), 	
• 	Hvordan 	avbruddskostnader utvikler seg over tid (Vista Analyse, 2019	a), 	
• 	Tidligere analytisk arbeid med	 kostnad og ulempe av strømbrudd i Norge (Vista Analyse, 2019	b) 	
• 	Alternative måter å regne KILE	-kostnaden på (Vista Analyse	, 2019	c) 	
Disse prosjektene og rapportene må ses i sammenheng med våre undersøkelser av 	husholdningenes 	
kostnader og ulemper av strømbrudd av forskjellig lengde, som ble gjennomført	 sammen med Thema	 i 	
201	6-2018. 	Sentrale arbeider herfra er 	 	
• 	Forprosjektet KILE for hu	sholdninger (Vista Analyse, 2016)	 	
• 	Nye KILE	-funksjoner for husholdninger (Vista Analyse, 2017)	 	
• 	KILE	-funksjoner for husholdninger bygget på erfaringer med lange avbrudd (Vista Analyse	, 2018a)	 	
• 	Sensitivitetsanalyse for KILE Tilleggsundersøkelsen (Vista Analyse	, 2018b)	 	
1.3	 	Fra forprosjekt 2019 til ferdigstillelse 2022	 	
Forprosjektet ble gjennomført høsten 2019 og 	konkluderte med en plan for hovedprosjektet	, dokumen-	
tert	 i Vista Analyse (2019	d). 	
Hovedprosjektet 	startet opp	 tidlig i 	2020 med de første utkastene til spørreskjema, se 	Figur 	1.3 for over-	
sikt over prosjektet	s tidslinje	. Spørre	skjemaet 	skulle i utgangspunktet bli testet i tre fokusgruppe	r, men 	
covid	-pandemien	 i 2020	-21	 gjorde det	te vanskelig	. Vi rakk 	å avholde ett	 fokusgruppemøte før nedsteng-	
ningen i mars	, men de øvrige ble	 erstattet med	 en utvidet	 dybde	intervju	prosess. Vi gjennomførte til 	
sammen 	12	 dybdeintervjuer	. Fokusgrupper og en	-til-en 	intervjuer ble gjennomført i samarbeid med 	
Norstat	. D	eltakere 	ble 	rekruttert fra Norstats panel	. Mellom intervjuene ble spørreskjemaet stadig for-	
andret og forbedret.	 Blant annet prøvde vi ut ulike formuleringer for å 	utforske hva s	om skapte minst 	
protestfølelser hos de ulike respondentene.	 	
Figur 	1.3 	Prosjektets tidslinje	 	
 	
Fra høsten 2020 innledet vi e	t samarbeid med Kantar 	AS	 om 	å kode og sende ut spørreskjemaet til 	et 	
større antall respondenter.	 Kantar er kjent for å ha Norges beste aksesspanel.	 Deres aksesspan	el er et 	
befolkningsrepresentativt panel på ca	. 40	 000 personer som regelmessig svarer å spørreundersøkelser 	
på internett	. Det tok noe tid å 	forene krav til innhold fra vår side med krav til form som Kantar satte. For 2020
Jan	Feb	M ar	Apr	M ai	Jun	Jul	Aug	Sep	Ok t	Nov	Des	
WP1 Spør r es k jema	1.1 Utar beide s pør r es k jema
1.2 Kv alitativ tes ting 	
WP2 Pilots tudie	2.1 Kode og s ende pilots tudie
2.2 Analy s e av pilotdata
2.3 B ear beiding av s k jema	
2021
Jan	Feb	M ar	Apr	M ai	Jun	Jul	Aug	Sep	Ok t	Nov	Des	
2.3 B ear beiding av s k jema	
WP3 H ov eds tudie	3.1 Sende ut hov eds tudie
3.2 Analy s e av data
3.3 Dok umentas jons r appor t	
WP4 Publik as jon	4.1 Sk r iv e "wor k ing paper " 	
2022
Jan	Feb	M ar	Apr	M ai	Jun	Jul	Aug	Sep	Ok t	Nov	Des	
4.2 Pr es enter e på k onf er ans e 	
WP4 ( f or ts .)	4.3 Publis er e i f agf ellev ur der t tids s k r if t

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	16	 	
 
eksempel brukte	 vi en del energi på å 	tilpasse undersøkelsen til mobiltelefonskjerm	. I kodingen oppstod 	
det også noen 	korrekturfeil som tok tid å rette. 	 	
Vi gj	ennomførte	 en pilot	undersøkelse før hovedundersøkelsen ble sendt ut. Pilotundersøkelsen ble 	
sendt 	ut 	siste uken 	før jul	 2020 	og var rettet mot et befolkningsrepresentativt utvalg på 300 	responden-	
ter	 fra	 Kantars aksesspanel	. Pilotundersøkelsen ga flere vet	 ikke	-svar enn vi forventet basert på tidligere 	
undersøkelser vi har gjennomført	 (bl.a. Vista Analyse, 2017)	. Det var også en litt skjev aldersfordeling	 	
og vi så at det var en sammenheng mellom høy alder og høy vet	 ikke	-frekvens	. Vi så også at mange av 	
vet 	ikke	-respondentene hadde gjennomført undersøkelsen i romjulen. Vi tror en kombinasjon av tids-	
punktet piloten ble sendt ut på og en skjev aldersfordeling bidro til den høye vet ikke	-frekvensen, og 	
besluttet dermed å 	gjen	nomføre en ny pilot 	i begynnelsen av 	januar	 med	 et utvalg	 på	 80	 unge	 respon-	
denter.	 	
Vi opplevde fortsatt at det var mange vet ikke	-svar	, og besluttet dermed å revidere skjemaet 	før utsen-	
delse av hovedundersøkelse	. Skjemaet 	ble gjort	 enklere, kortere og	 vi forsøkte å	 øke respondentenes 	
motivas	jon til å delta i undersøkelsen	 gjennom å fremheve at Statnett stod ansvarlig for undersøkelsen 	
og å tydeliggjøre at svarene i undersøkelsen skulle brukes i investeringsbeslutninger	. Innrammingen ble 	
også	 lagt nærmere undersøkelsen som ble gjennomført i 20	17.	 Hovedundersøkelsen ble sendt ut 	ultimo	 	
februar	. En gjennomgang av 	de første 77 besvarelsene	 avdekket 	en programmeringsfeil	 og innsam-	
lingen ble stanset. Ny innsamling startet	 i slutten av februar og ble gjennomført til 16 april 2021.	 De 	
fleste svarte i løpet av de to første ukene	, dvs. de to første ukene av mars, 	se 	Figur 	1.4. 	
Figur 	1.4 	Gjennomføringstidspunkt	 for spørreundersøkelsen (antall respondenter	 langs y	-ak-	
sen	) 	
 	
Kilde: Vista Analyse, Kantar 	 	
Vi nevner at månedstemperaturen for hele landet vinteren 2020	–21 (desember 	– februar) lå 	2,0 grader 	
under normalen	 (Grinde m.fl., 2021	a). I mars var temperaturen 1,7 grader over normalen	 (Grinde m.fl., 	
2021b)	. I april lå den 0,8 grader under normalen	 (Grinde m.fl., 2021c)	. I den grad betalingsvilje påvirkes 	
av temperatur og klima på gjennomfør	ingstidspunktet, påvirker årets klima i retning høyere oppgitt be-	
talingsvilje.	 0	
200
400
600	
Mar 01	Mar 15	Apr 01	Apr 15	
 	
Antall	
Hvilk	en dato respondenten fullf	ørte skjemaet.	
Tetthetskur	ve gjennomf	øringstidspunkt.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd	 i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	17	 	
 	
1.4	 	Innholdet i rapporten	 	
Rapporten fortsetter på følgende måte: Kapittel 	2 forklarer 	hvor	dan undersøkelsen er bygget opp	 og gir 	
grunnleggende 	informasjon om 	spørreskjemaet og 	gjennomføringen	. Kapittel 	3 går gjennom 	dataren-	
singen og overordnede metodiske valg	 for analysene	. Dette inkluderer 	gjennomgang 	av frafall	 på grunn 	
av vet ikke	-svar, protestsvar og inkonsistente svar	, og håndtering av utvalgsskjevhet og	 at betalingsvil-	
lighetsdataen	e kommer i form av intervall	er. Kapittel 4	 viser	 resultatene fra estimeringene. 	Det gjen-	
nomføres tre estimeringer	: F	ørst en estim	ering av tredjepartskostnadene totalt sett, deretter 	estime-	
ringer av de marginale betalingsvillighetene for hver enkelt samfunnsfunksjon, og deretter estimeringer	 	
av disse for respondenter som bor i henholdsvis urbane og ikke	-urbane kommuner.	 Kapittel 	5 trekker 	
implikasjoner og drøfter 	betydningen av resultatene for Statnetts 	økonomiske analyser. 	 	
Utdypende informasjon om utvalget	 og ulike metodiske valg som ligger bak resulta	tene finnes i vedleg-	
gene. 	Vedlegg 	A går grundigere gjennom datarensingen og metodespesifikasjonene	 som ligger til grun	n. 	
Vedlegg 	B drøfter om rekkefølgen 	på spørsmål har betydning for svarene. V	edlegg 	C inneholder beskri-	
vende statistikk over 	respondentkarakteristika. Vedlegg 	D gjengir spørreskjemaet.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	18	 	
 	
2	 	Metode: 	spørreskjema 	 	
I dette prosjektet bruker vi såkalt 	betinget verdsetting	-metodikk	 (contingent valuation	, CV	). Prosjektet 	
bygger 	på	 undersøkelsen som ble gjennomført i 2017 for å fastsette KILE	-satsene	 (Vista Analyse, 2017)	, 	
og det har vært et mål å sikre metodisk konformi	tet	. I betinget verdsetting 	bes	 aktørene	 om å	 oppgi sin 	
betalingsvillighet direkte. 	En viktig styrke ved betinget verdsetting er at man får	 anledning til	 å formulere 	
godene man estimerer priser for helt presist. I vårt tilfelle innebærer dette at vi 	for ek	sempel en	kelt 	kan 	
skille ut	 tredjepartskostnader fra de direkte kostnadene, noe som v	anskelig ville latt seg gjøre ved andre 	
metoder, som for eksempel hedonisk prising	 eller kompenserende utlegg	 i denne sammenhengen	. 	
Samtidig	 bringer spørreskjema	- og selvrapporteringsmetodikk med seg egne	 utfordringer.	 Kvaliteten i 	
svarene på betalingsvillighetsspørsmålene avhenger av at man klarer å tegne et godt bilde av den hypo-
tetiske situasjonen, så respondentene kan svare mest mulig oppr	iktig og presist. 	I tillegg må man være 	
oppmerksom på at	 noen respondenter kan g	i svar som ikke er r	eelle, enten fordi	 de gir 	protest	- eller 	
strategiske svar, eller fordi	 de ikke	 forstår spørsmålsstillingen fullt ut når de svarer. Metodisk gode spør-	
reskjem	aer	 er utformet på en måte som senker andelen ikke	-reelle	 svar, og som gjør det mulig å fange 	
opp ikke	-reelle svar i etterkant.	 Det ligger et stort arbeid bak	 å utforme skjemaet 	slik at språket både er 	
forståelig, men presist, og 	formulert 	på en måte at de	t ikke vekker protestfølelser, for eksempel ved å 	
ikke bruke verdiladde uttrykk.	 	
Prosessen rundt utarbeidelsen av spørreskjemaet er beskrevet i kapittel 	1.3	. Nedenfor gir 	vi en oversikt 	
over spørreskjemaet	 som ble brukt i studien	. I praksis var det tre skjemautforminger som s	kilte seg på 	
hvor mye forhåndsinformasjon de ga 	respondentene	. Vi beskriver det mest omfattende skjemaet	 og 	
omtaler de andre i avsnitt 	2.1.6	. De ulike skjemaversjonene A,B,C er	 gjengitt i Vedlegg D. 	 	
2.1	 	Utforming av spørreskjema	et	 	
Spørreundersøkelsen er beregnet å ta omtrent ni minutter å besvare. 	Skjerm	bilder av	 maksversjonen 	
ligger vedlagt i	 vedlegg	 D. Den er strukturert	 som følger:	 	
1. Innled	ende spørsmål	 	
a. Velkomst 	 	
b. «Framing»	. Her gjøres respondenten 	oppmerksom på	 at 	samfunnets 	ressurser er knappe, og 	
må fordeles mellom gode formål	, og 	i tillegg til	 om de har kjennskap til tidligere	 uværsperio-	
der	 som har ført til lengre strømbrudd	. 	
2. Konsekvenser av s	trømbrudd i hjemmet	 	
a. Viktigheten av å ha strøm, og e	gen	opplevde strømbrudd fra tidligere	 	
b. Utgifter 	og ulemper	 ved strømbrudd	 i hjemme	t 	
3. Scenarier og	 spørsmål om	 betalingsvillighet	 	
a. Presentasjon av scenarier, med verdsettingsspørsmål for hver	t enkelt	 av dem	 	
4. Kontroll av oppgitt 	betalingsvillighet	 	
5. Bakgrunnsspørsmål	 (karakteristika ved respondenten som ikke	 allerede er lagret i aksesspanelet	) 	
Vi stiller 	oppfølgingsspørsmål	 til visse typer svar, som for eksempel svært høye beløp for betalingsvillig-	
het eller ingen betalingsvillighet.	 Til alle spørsmål er det mulig å oppgi ‘vet ikke’.

Husholdningenes kos	tnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	19	 	
 	
2.1.1	 	Innledende	 spørsmål	 	
Innledningsvis blir respondenten	e gjort oppmerksom	me	 på at 	samfunnet 	bruker penger på mange opp-	
gaver i dag, og	 bedt om å 	vurdere om de synes samf	unnet burde bruke mer, mindre eller li	ke mye 	på 	
følgende 	oppgaver:	 	
• 	sikre trygg van	nforsynin	g for alle husholdninger	 	
• 	sikre bredbåndsutbygging	 for alle husholdninger	 	
• 	sikre strømforsyningen og unngå strømbrudd	 for alle husholdninger	 	
• 	sikre 	mobilnett	 for alle husholdninger	. 	
Deretter blir 	de	 bedt om de har 	hørt om ulike	 uværsperioder som har gitt lan	ge strømbrudd: 	Frank 	
(Nord	-Norge	, januar 2021), 	Elsa (Sør	-, Vest	- og Midt	-Norge	, februar 202	0), og Knud 	(Sør	- og Øst	-Norge	, 	
september 2018)	. 	
2.1.2	 	Konsekvenser av s	trømbrudd i hjemmet	 	
Respondenten	e blir	 spurt 	hvor viktig det er å 	ha strøm i hjemmet på en vanlig hverdag, med svaralter-	
nativer fra ‘svært viktig’ til 	‘helt uviktig’. 	Respondenten	e blir også spurt om de noen gang har opplevd 	
strømbru	dd	, og i så fall hvor lenge strømmen var borte.	 	
Deretter blir 	de	 bedt om å krysse av 	for hvilke utgifter et strømbrudd på 24 timer vinterstid 	vil medføre	 	
husholdningen under og etter 	strømbruddet	. Det e	r mulig å 	krysse av for	 én eller flere av	 følgende al-	
ternativer:	 	
• 	Ved, stea	rinlys, mobilbatterier, nødproviant o.l., og etter	fylling av lagre	 	
• 	Restaurant eller take	-away	 	
• 	Hotell	 	
• 	Reise til venner eller familie for å overnatte	 	
• 	Taxi	 	
• 	Erstatning av ødelagt mat i k	jøleskapet eller fr	yseren	 	
• 	Kjøp av strømaggregat	, e	.l. 	
• 	Drivstoff til strømaggregatet	 	
Respondenten	e kan også 	spesifisere eventuelle andre utgifter, eller	 krysse av for ‘ingen utgifter’. 	 	
I neste spørsmål 	blir 	de	 bedt om å tenke seg et strømbrudd hjemme i husholdningen 	en vanlig hverdag 	
i januar kl. 	15	, som	 skjer	 plutselig 	og varer i ett døgn	, og 	markere hvor store 	utgifter strømbruddet vil 	
medføre for husholdningen, 	på en 	glide	skala fra 	‘0’ til ‘mer enn 10	 000	’, som vist i	 Figur 	2.1. 	
Respondenter som oppgir ’10	 000’ eller ‘mer enn 10 000’ blir 	bedt om å oppgi viktigste grunn til at de 	
har oppgitt et høyt beløp	. I tillegg kan 	de som svarer ‘mer enn 10	 000’ oppgi beløpet de tenker på.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	20	 	
 
Figur 	2.1 	Utgifter knyttet til strømbrudd	 	
 	
 	
 	
 
I tillegg	 til utgifter	 kan det være ulemper ved et lengre strømbrudd, som for eksempel at en ikke kan se 	
på TV eller at det blir kaldt inne. Respondenten	e blir spurt om å krysse av alle ulemper som passer fra 	
følgende liste:	 	
• 	Kan ikke se på TV eller høre på radio	 	
• 	Kan ikke bruke 	mobil, nettbrett eller PC	 	
• 	Kan ikke lese eller drive med hobbyer	 	
• 	Kan ikke vaske tøy	 	
• 	Kan ikke bruke oppvaskmaskin	 	
• 	Varmtvannet tar slutt	 	
• 	Vannpumpen virker ikke	 	
• 	Ubehagelig når det blir kaldt inne	 	
• 	Kan ikke lade elbil	 	
• 	Alarmen eller låsen virker ikke	 	
Respondenten	e kan også spesifisere eventuelle andre ulemper, eller krysse av for ‘ingen ulemper’. 	 	
I denne undersøkelsen ble spørsmålene om utgifter brukt for å minne de spurte om at 	strømbrudd 	
medfører ulemper. I senere arbeid ønsker vi å	 analysere eventuelle forskje	ller mellom svar på spørsmål 	
om utgifter og svar på spørsmål om betalingsvillighet	.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	21	 	
 	
2.1.3	 	Scenarier og s	pørsmål om betalingsvillighet 	 	
Vi er interessert i den maksimale betalingsvilligheten respondenten har for å unngå strømbrudd	 av ulik 	
størrelse	. Vi begynner 	med 	spørsmål om 	betalingsvilligheten for å unngå 	strømbrudd hjemme	 og 	utvider 	
strømbruddet til å treffe 	ulike kritiske samfunnsfunksjoner	 (i butikker og spisesteder, 	kollektivtransport, 	
elektronisk kommunikasjon og skoler og barnehager	), se 	Figur	 2.2. 	
Figur	 2.2 	Scenarier i undersøkelsen 	(basisversjonen V1)	 
 	
Hvert 	scenario 	blir innledet med 	spørsmål om hvorvidt respondenten bruker denne samfunnsfunk	sjo-	
nen	, hvor viktig 	samfunnsfunksjonen er for respondenten	, og om de noen gang har opplevd at sam-	
funnsfunksjonen ikke var tilgjengelig eller stengt	. Deretter gir vi e	n beskrive	lse	 av situasjonen (situasjo-	
nen inntreffer kl. 15 	en	 hverdag i januar) og mulige konsekvenser av dette	, før vi spør om den maksimale 	
betalingsvilligheten respondenten har f	or å unngå strømbruddet	 (se 	Figur 	2.3 og 	Figur 	2.4 for eksemp-	
ler)	. 	
Respondenten	e oppgir 	svar på en glideskala fra 	‘0’ til ‘mer enn 10	 000’	 (se f.eks. 	Figur 	2.3). Intervallene 	
på skalaen	 blir	 gradvis 	større	 desto nærmere svarene er	 høyeste 	punkt på skalaen	. Markøren	 står uten-	
for skalaen	 i utgangspunktet, og respondenten må flytte markøren	 til et beløp	, eller klikke «vet ikke»	 for 	
å komme 	videre. 	Dette inkluderer også null, 	dersom en respondent ønsker å svare null må de	 selv	 dra 	
markøren 	dit	. Flyttbare markører blir ofte brukt	 i digitale be	tinget verdsettingsstudier 	fordi 	de	t har vist 	
seg å være en god 	måte å	 minimere	 vet ikke	-raten 	uten	 å påvirke hvilke beløp respondentene svarer. 	
For eksempel observeres det at ved helt åpne spørsmål, 	design 	der respondentene selv må skrive inn 	
et beløp	, medfører	 høye vet ikke	-andeler. 	 	
På samme måte som for 	spørsmålet om utgifter ved strømbrudd, blir respondenter som oppgir beta-	
lingsvillighet på ’10	 000’ eller ‘mer enn 10 000’ bedt om å oppgi viktigste grunn til det. I tillegg kan de 	
som svarer ‘mer enn 10	 000’ oppgi beløpet de tenker på.	 	
Dersom en respondent	 har oppgitt høyere utgifter enn betalingsvillighet 	ved	 strømbrudd	, blir det stilt 	
oppfølgingsspørsmål om grunnen til det. 	Det	 samme 	gjelder	 dersom respondente	r svarer at de i	kke er 	
villige til å betale noe for å unngå strømbrudd, eller svarer ‘vet ikke’.	 Spørreskjemaet 	gir	 noen 	svar	alter-	
nativer, men respondentene kan også beskrive grunnen selv	.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	22	 	
 
Figur 	2.3 	Spørsmål om betalingsvillighet ved 	strømbrudd hjemme 	og i butikker og spisesteder 	
(basisversjonen V1)	 	
 	
 
Figur 	2.4 	Spørsmål om betalingsvillighet ved utfall av 	alle	 fem 	samfunnsfunksjoner	 (basisver-	
sjonen V1)

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	23	 	
 
Til slutt, e	tter spørsmålene om betalingsvillighet	 i alle scenarier	, får respondenten mulighet til å 	se og 	
ev. 	korrigere svarene sine. 	Respondenten 	får se hva det er den har oppgitt i de ulike sce	nariene, og får 	
mulighet til å gjøre endringer 	(se 	Figur 	2.5). Hensikten med 	denne 	justerings	siden er å gi respondenten 	
en mulighet til å sjekke konsistensen i sine svar, siden vi er opptatt av å avdekke	 den 	veloverveide	 beta-	
lingsvilligheten til respondenten, ikke bare første innskytelsen	. 	
Figur 	2.5 	Justeringssiden i spørreskjemaet	: respondentene får mulighet til å endre svarene 	
sine.	 	
 	
2.1.4	 	Spørsmål om respondenten 	 	
Sp	ørreundersøkelsen 	innhenter følgende informasjon 	om	 respondentens husholdning	: 	
• 	Bosted (	større by	, område med 	spredt befolkning, eller noe 	derimellom	), 	
• 	Boligtype	 	
• 	Boligstørrelse (	m2 primæ	rrom)	 	
• 	Strømregning	 i fjor	 (strøm og nettleie)	 	
• 	Strømforbruk i fjor (k	Wh)	 	
• 	Høyeste fullførte utdanning

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hj	emmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	24	 	
 
• 	Inntekt (antall voksne personer i husholdningen som har inntekt, 	og husholdningens samlede brut-	
toinntekt	) 	
• 	Antall 	personer i husholdningen	 	
Informasjon	 om	 boligstørrelse	, strømregning, 	strømforbruk, 	utdanning	, og inntekt blir oppgitt i interval-	
ler. 	Som eksemp	el viser	 Figur 	2.6 svaralternativene til spørsmålet om 	husholdningens samlede brutto-	
inntekt.	 	
Figur 	2.6 	Spørsmål om husholdningens 	samlede 	bruttoinntekt	 	
 	
2.1.5	 	Versjon 	V1,	 V2,	 V3: ulik rekkefølge 	av strømbrudd hos kritiske samfunnsfunk-	
sjoner 	 	
Vi har	 videre vært oppmerksomme på at rekkefølgen respondentene blir introdusert for de ulike sam-	
funnsfunksjonene kan påvirke	 betalingsvilligheten, 	det som kalles for	 forankringseffekten.	 Derfor har en 	
del av utvalget fått 	et 	spørreskjema der scenariene kommer i en annen rekkefølge 	enn i basisversjonen 	
(kalt	 «versjoner» V1	–V3), se 	Figur 	2.7. 	
Respondentene fordeles tilfeldig på versjon 1, 2 og 3, med 	omtrent 	like mange respondenter hver, det 	
vil si en tredjedel 	i hver.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	25	 	
 
Figur 	2.7 	Rekkefølgen 	av scenarier 	i ulike versjoner 	(V1	-V3)	 	
V1	 	V2	 	V3	 	
 	 	 	
 	
2.1.6	 	Versjoner A, B, C	: varierende 	grad av 	informasjon 	til respondenten 	 	
I tillegg har det blitt sendt ut tre versjoner av spørreskjemaet for å teste ut hypotesen om at bevisstgjø-
ring og informasjon om 	kostnader ved strømbrudd påvirker betalingsvillighetsnivået: versjon A, B og C.	 	
• 	A – respondenten 	får alle spørsmålene	 i spørreskjemaet	 (max	-versjon	). Dette inkluderer	 en 	side 	
med 	mulige konsekvenser av et strømbrudd	, der respondentene krysser av for kostna	dene de har 	
ved strømbrudd	 (avkrysningsliste). Deretter blir respondenten bedt 	om å tallfeste kostnadene sine 	
i kroner.	 Hensikten med disse sidene/spørsmålene er å 	gi respondentene mest mulig relevant in-	
formasjon og bevisstgjøre dem om egne kostnader. 	 	
• 	B – respondenten 	får verken avkrysningslister	 («informasjon»	) eller 	blir bedt om å 	tallfest	e egne 	
utgifter	 («bevisstgjøring»	). Dette er 	minimum	-versjon	 av spørreskjemaet. 	 	
• 	C – respondenten 	får 	mindre	 «informasjon» (ikke avkrysningslister, men kort info om utgifter og 	
ulemper),	 men	 får «bevisstgjøring» (tallfest egne utgifter)	. Dette er en mellomversjon mellom A og 	
B. 	 	
Siden versjon A er vår «hovedversjon», med 	mest mulig informasjon og 	bevisstgjøring, skal de fleste 	
respondentene 	få 	denne	 versjonen	. Omtrent 	60 % 	av respondentene	 skal ha versjon A	, mens versjon B 	
og C skal ha omtrent 	20 % 	hver. 	Det viste seg imidlertid å være små og ikke	-signifikante forskjeller i svar	 	
mellom alternativen	e, og vi har slått sammen svar fra alle versjoner i resultatene vi beskriver under.

Husholdningenes kostnader og ulempe	r ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	26	 	
 	
3	 	Fra brutto	- til nettoutvalg	 	
Dette kapittelet gir en oversikt over utvalget 	og 	de	 metodiske valg	ene	 som 	ligger til grunn for	 estime-	
ringen av betalingsvillighet. 	Kapittel	 3.1	 beskriver	 utvalget	 som svarte på spørreundersøkelsen	, dets	 re-	
presentativitet og	 svarprosent. 	Kapittel 	3.2	 viser veien fra brutto	- til nettoutvalg. Det inkluderer oversikt 	
over frafallet som sk	jer på grunn av avgitt «vet ikke», og 	utelatelse av respondenter som avslører at de 	
ikke oppgir 	sine 	reell	e betalingsvilligheter	 som svar	. Kapittel 	3.3	 og 	3.4	 drøfter 	metodiske valg	 som ligger 	
til grunn for beregningene av betalingsvillighet.	 Utvalget og konsekvensene av datarensingen	 og 	de me-	
todiske sp	esifikasjonene	 gjennomgås i større detalj i v	edlegg 	A. 	
3.1	 	Utvalget	, representativitet	 og svarprosent	 	
Undersøkelsen ble gjennomført av Kantar. 	Undersøkelsen ble sendt ut til 11 588 respondenter 	i Kantars 	
panel, 	og ble åpnet av 	5 236	 respondenter. Av	 disse besvarte 	4 926	 respondenter hele undersøkelsen	 	
(se 	Tabell 	3.1). Vi kaller i det følgende 	respondentene som gjennomførte en fullstendig 	besvarelse	, altså 	
de 	4 926,	 for 	bruttoutvalget.	 	
Tabell 	3.1 	Svarprosent	 i undersøkelsen 	 	
 	Antall respondenter	 	Andel	 	
Utsendt	 	11 588	 	100 %	 	
Åpnet	 	5 236	 	45 %	 	
Fullstendig besvarelse	 (bruttoutvalg)	 	 4 926	 	43 %	 	
Kilde: Vista 	Analyse	, Kantar 	 	
Utvalget som undersøkelsen ble sendt ut til	, er forhåndsstratifisert	3 etter alder, kjønn og bosted. 	Brut-	
toutvalget på 4 926 respondenter følger	 ganske nøyaktig	 befolkningen 	ellers 	etter kjønn	 (50/50)	 og re-	
gion	 (se 	Tabell 	3.2). Utvalget	 skiller seg litt fra befolkningen når det gjelder alder og utdanningsnivå	: 	
yngre under 30 år er 	underrepresentert 	i brutto	utvalget	. Mens andelen un	der 29 år 	utgjør	 20 prosent 	
av	 befolkningen, er andelen 16 prosent i 	brutto	utvalget. Tilsvarende er særlig de eldste 	(over 60 år	) 	
overrepresenterte med 31 prosent i utvalget mot 28	 prosent	 i befolkningen.	 Vi har 	også 	et høyere ut-	
danningsnivå i 	vårt brutto	utvalg enn	 i befolkningen 	ellers	. Dette henger dels sammen med at 	panelet 	
utvalget er trukket fra har et høyere utdanningsnivå	, som blant annet skyldes at internettpopulasjonen 	
har et noe høyere utdanningsnivå e	nn befo	lkningen ellers.	 Ettersom	 utvalget er 	forholdsvis stort	, var 	
det vanskelig å forhåndsstratifisere fullt ut. 	Det er	 også	 en tendens til at respondentene overrapporterer 	
eget utdanningsnivå	. 	
 	
3 Den tilfeldige trekningen skjer innenfor forhåndsdefinerte	 grupper (strataer) basert på 	karakteristikkene kjønn, alde	r og 	bo-	
sted	. Dette sikrer	 et mest mulig representativt utvalg.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	27	 	
 
Tabell 	3.2 	Represe	ntativiteten til bruttoutvalget: bosted, alder	 og	 utdanning 	 	
 	Befolkning	 	Bruttou	tvalg 	 	
(fullstendige besvarelser, n = 4926)	 	
Oslo/	Akershus	 	24,5 %	 	24,5 %	 	
Øvrige Østlandet	 	26,4 %	 	27,4 %	 	
Sør	- og Vestlandet	 	31,1 %	 	28,4 %	 	
Trøndelag og Nord	-Norge	 	18,0 %	 	19,7 %	 	
18	 – 29 år	 	20,3 %	 	15,8 %	 	
30 	– 44 år	 	25,7 %	 	24,7 %	 	
45 	– 59 år	 	28,3 %	 	28,6 %	 	
60+ år	 	28,3 %	 	30,9 %	 	
Grunnskole	 	28,3 %	 	4,8 %	 	
Fagutdanning	 	9,0 %	 	
Videregående	 	37,0 %	 	25,1 %	 	
Univ./høyskole 	– kort	 	24,3 %	 	33,9 %	 	
Univ./høyskole 	– lang	 	10,3 %	 	27,2 %	 	
Kilde: Vista Analyse	, Kantar	 	
I tillegg til den demografiske fordelingen skal utvalget ha	 en 	bestemt fordeling etter eksperiment	situa-	
sjon. 	Omtrent 60 %	 av respondentene	 skal ha versjon A	, mens om	trent	 20 %	 skal ha 	versjon B og C. 	
Respondentene skal innenfor dette fordeles tilfeldig på versjon 1	, 2 og 3, med omkring like mange re-	
spondenter hver, det vil si en tredjedel hver seg. 	Denne fordelingen er vis	t i Tabell 	3.3. 	
Tabell 	3.3 	Fordeling	 av respondenter på ulike versjoner 	 	
 	Versjon A	 	Versjon B	 	Versjon C	 	Totalt	 respondenter	 	
Versjon 1	 	941	 	346	 	33	0 	1 617	 	
Versjon 2	 	1 025	 	326	 	318	 	1 669	 	
Versjon 3	 	971	 	343	 	327	 	1 640	 	
Totalt respondenter	 	2 937	 	1014	 	975	 	4 926	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
3.2	 	Datarensing 	og frafall	 fra utvalget	 	
Selv om vi 	har 	bestrebet oss på	 å utarbeide spørreskjemaet på en slik måte at vi	 får en lavest mulig	 andel 	
ikke	-reelle	 svar	, vil det i praksis være umulig å	 forhindre at det	te forekommer.	 Vi gjør derfor en rensing 	
av dataene der vi utelater svar	 basert på noen definerte eksklusjonskrite	rier som	 indikerer at	 respon-	
dentene avslører at de enten protesterer	 eller er logisk 	inkonsistente. 	Det totale frafallet fra bruttout-	
valget inkluderer både de respondentene som ikke oppgir noen betalingsvillighet, altså de som oppgir 
«vet ikke», og de	 som 	utelates i datarensingen. Dette gjennomgås i detalj under. 	I vedlegg	 A vise	s også	 	
hvordan	 den overordnede betalingsvilligheten påvirkes	 av de ulike eksklusjonskriteriene.	 	
3.2.1	 	«Vet	-ikke»	-svar 	 	
Respondentene har	 mulighet	 til å svare «vet ikke» på spørsmål	 om betalingsvillighet	 i spørreskjemaet	. 	
Andelen av «vet ikke»	-svar ligger	 på	 mellom	 28	-29 prosent	 i scenarioene	, se 	Tabell 	3.4. Noen

Hus	holdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	28	 	
 
respondenter 	kan oppgi	 «vet ikke» 	på	 noen	 spørsmål, 	og	 positiv	e beløp på 	noen andre	. Vi lar respon-	
dentene	 få hoppe inn og ut av 	scenariene	 på denne måten. Vi anser	 ikke	 dette	 som en eksklusjonsgrunn	, 	
og 	bruker respondentens øvrige, positive svar.	 	
Tabell 	3.4 	Antall «vet ikke» i 	scenariene	 	
 	Scenario 1	 	Scenario 2	 	Scenario 3	 	Scenario 4	 	Scenario 5	 	
Antall 	«vet ikke	» 	1404	 	1374	 	1371	 	1368	 	1391	 	
Andel 	«vet ikke	» 	29%	 	28%	 	28%	 	28%	 	28%	 	
Kilde: Vista Analyse, Kantar 	 	
3.2.2	 	Kriterier	 for	 utelatelse av respondenter	 (eksklusjonskriterier) 	 	
Til tross for at undersøkelsen er 	utformet etter faglige kriterier og 	grundig testet 	på forhånd	, kan enkelte 	
respondenter 	misforstå spørsmål eller gi 	inkonsistente svar av andre grunner.	 Noen av 	respondentene 	
gir uttrykk for 	sterke negative følelser overfor nettselskapene	. Selv om 	dette ble avdekket i fokusgrup-	
pene og intervjuene, og 	den endelige scenariobeskrivelsen 	ble 	utformet for å unngå protestføle	lser, 	
forekommer	 fortsatt	 slike svar. 	 	
Det er vanlig	 praksis i spørreundersøkelser	 å skille ut protest	- og inkonsistente/ulogiske svar	 og urimelig 	
høye svar,	 og 	utelukke 	dem 	fra 	beregning av gjennomsnittlig betalingsvillighet. Disse svarene 	gir 	ikke 	
uttryk	k for 	no	en	s reell	e betalingsvillighet, og dersom de forble i utvalget	, ville de forårsaket 	et skjevt 	
estimat for den 	gjennomsnittlige	 betalingsvilligheten. 	Nedenfor beskriver vi eksklusjonskriterie	ne	 vi be-	
nytter i datarensingen	: protestsvar, inkonsistente 	svar og veldig høye beløp	. Implikasjoner av kriteriene 	
for betalingsvillighet er 	omtalt 	i vedlegg 	A. 	
3.2.2.1	 	Protestsvar: 	nullsvar med protestbegrunnelse 	 	
Protestsvar er svar fra respondenter 	som har 	positiv betalingsvillighet, men som av en eller annen grunn 	
protesterer mot noe i spørsmålsstillingen og derfor oppgir null i betalingsvillighet. Det kan for eksempel 
være respon	denter som mener at de allerede betaler 	nok eller 	for mye 	for 	strøm, at nettselskapene har 	
ansvar og dermed bør 	sørge for å få strømmen fram til forbrukeren	, eller 	at det er vanskelig å svare osv. 	
Dersom disse protestsvarene 	inkluderes (	som 	ekte 	null	) i ut	regningen av gjennomsnittlig betalingsvillig-	
het, vil vi trolig underestimere den reelle betalingsvilligheten til	 befolkningen	. Derfor er det viktig å skille 	
mellom dem som svarer null fordi deres betalingsvillighet er null (f	or eksempel	 fordi de ikke har r	åd til 	
å betale)	, og dem som 	svarer null	 for å signalisere misnøye 	(for eksempel	 fordi	 de er imot utenlandskab-	
ler	) selv om	 de reelt sett har en betalingsvillighet større enn null.	 	
Det 	er oppgitt mellom 905 og 1042 nullsvar	 i scenariene	. Totalt 	har 1464 re	spondenter oppgitt minst 	
ett nullsvar.	 I spørreskjemaet 	får	 respondentene 	som oppgir at den maksimale betalingsvilligheten er 	
null	 et oppfølgingsspørsmål	, der	 de 	blir bedt om å begrunne 	hvorfor de oppga null som betalingsvillighet	. 	
Figur 	3.1 gir en oversikt over 	begrunnelsene (som 	andel	 av alle nullsvarene i 	alle scenariene	). Vi anser 	
begrunnelsene «Husholdningen klarer seg uten strøm i 24 timer» 	og «Husholdningen har ikke råd til å 	
betale for dette» som begrunnelser for 	reelle nullsvar	. Begrunnelsen «Det er andres ansvar å sikre 	
strømforsyningen» anses som protestbegrunnelse, og «Det var for vanskelig å komme fram til et beløp» 
anses som at respon	denten avslører at beløpet vedkommende oppgav ikke er et reelt, gjennomtenkt 	
svar. De som oppgir 	«vet ikke	», kategoriseres også som protestsvar. Dette gjelder 14 respondenter to-	
talt sett.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	29	 	
 
Figur 	3.1 	Begrunnelse	r for nullsvar	 (som andel av alle nullsvar) 	 	
 	
Kilde: Vista Analyse	 	
De som svarer at ingen av utsagnene passer, får et nytt oppfølgingsspørsmål der de blir bedt om å oppgi 
en begrunnelse i fri tekst. Det er i alt 	284 respondenter som har gitt 	672 fri	tekst	begrunnelser 	i alle 5 	
scenariene.	 Mange av respondentene oppgir begrunnelser som 	for eksempel	 dreier seg om at nettsel-	
skapene tar ut for mye utbytte, at politikerne burde prioritere bedre, eller at det ikke burde bygges 
ute	nlandskabler. 	Slike begrunnelser 	tyder på	 protestsvar	. Av de 284 respondentene er det i alt 235 som 	
ekskluderes	 som protest	sva	r, og 49 som står igjen som reelle 	null	svar.	 	
Vi u	telater	 alle 	svar fra 	respondenter som oppgir protestbegrunnelsene i minst ett av 	scenariene	. Med 	
andre or	d: h	vis respondenten oppgir positiv betalingsvillighet i noen scenarier, men protestnull i 	andre, 	
blir alle	 svarene til respondenten 	utelatt	, ikke bare den/de observasjonene der vedkommende oppgir 	
begrunnelsen.	 Totalt	 har	 77	1 respondenter oppgitt	 minst én 	protestbegrunnelse for nullsvar	. 	
3.2.2.2	 	Inkonsistente svar 	 	
Det vil alltid være noen respondenter 	som ikke oppgir gjennomtenkte svar. Dette kan enten skyldes at 	
de gjennomfører 	undersøkelsen fort 	og oppgir tilfeldige svar for å 	bli ferdig	, eller det kan skyldes at de 	
ikke forstår spørsmålsstillingen fullt ut. 	Vi tolker 	inkonsistente svar som indikasjon	 på at respondenten 	
ikke oppgir et reelt og gjennomtenkt svar. 	 	
Inkonsistent	e svar 	defineres som 	svar der	 det oppgis 	lavere 	betalingsvillighet 	for 	et 	scenario med 	høyere 	
alvorlighetsgrad	 (konsekvens	) enn 	for 	et annet scenario med 	lavere 	alvorlighetsgrad	. For	 eksempel 	hvis	 	
en respondent oppgir laver	e betalingsvillighet for å unngå strøm	brudd 	både i sitt eget hjem og i butik-	
kene enn vedkommende oppga som betalingsvillighet for å unngå 	strømbrudd bare 	i sitt eget hjem. 	Hvis	 	
respondent	en	 for 	eksempel var villig til å betale 500 kroner 	for å unngå strømbrudd 	hjemme, burde 	
vedkommende være villig til å betale 	minst	 500 kroner 	for å unngå strømbrudd 	både hjemme og på 	
butikken. 	 	
Totalt har 9	55 respondenter oppgitt slike inkonsistente svar	 (hvorav 	noen også oppga protestnull)	. Disse 	
955 utelates fra	 utvalget.	 	
0%	10%	20%	30%	40%	50%	60%	70%	
Husholdningen klarer seg uten strøm i 24 timer
Husholdningen har ikke råd til å betale for dette	
Det er andres ansvar å sikre strømforsyning	
Det var for vanskelig å komme fram til et beløp	
Ingen av utsagnene passer	
Vet ikke

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	30	 	
 	
3.2.2.3	 	Svært	 høye betalingsvilligheter	 	
I empiriske studier er det	 vanlig å 	utelate 	observasjoner som 	er langt unna de andre (ekstremobserva-	
sjoner)	. I betalingsvillighetsstudier er det også vanlig å utelate respondenter 	som har urimelig høy be-	
talingsvillighet 	relativt til respondentens inntekt. 	 	
Vi har satt grensen 	for 	utelatelse	 relativt høyt, til 10 prosent av inntekten.	4 Det er to respondenter so	m 	
har oppgitt en betalingsvillighet som overstiger 10 prosent av deres rapporterte inntekt. Begge har opp-
gitt 300	 000 	kroner 	som inntekt, og den ene har oppgitt 90	 000 	kroner 	i betalingsvillighet og den andre 	
40	 000	 kroner	. 	
Videre har vi 	undersøkt 	nærmer	e de svarene som ligger langt unna de andre svarene i datasettet	 	
(ekstremobservasjoner)	. Av alle svarene over 10	 000 	kroner 	er det kun 	én respondent	 som oppgir beta-	
lingsvillighet 	over 20	 000	 kroner	. Vedkommende oppgir først 5 000 	kroner 	for å unngå strømbrudd 	
hjemme, deretter st	iger	 betalingsvilligheten	 opp til 6 000 	kroner 	i andre scenarier	, før vedkommende 	
oppgir 99	 999 	kroner 	i det siste scenariet med strømbrudd i alle kritiske samfunnsfunksjoner	. Det virker 	
lite troverdig at denne respondenten skal ha en marginal betalingsvillighet for de øvrige samfunnsfunk-
sjonene på mellom og 	5000, for så å få en marginal betalingsvillighet for strømbrudd i skoler og bar-	
nehager på 94	 000	 kroner	. Det vekker ogs	å mistanke at denne observasjonen er så langt unna resten av 	
observasjonene i datasettet. 	Vi tror ikke Statnett er tjent med å legge denne observasjonen til grunn for 	
sin planlegging. R	espondenten utelates derfor både fordi den er ekstrem og fordi den virk	er inkonsis-	
tent.	 	
Til sammen er det 3 respondenter som utelates fra utvalget 	fordi de har oppgitt svært høye beløp.	 	
3.2.2.4	 	Oppsummering av eksklusjonskriterier	 	
Tabell 	3.5 oppsum	merer 	hvor mange observasjoner blir utelatt fra utvalget: 	 	
• 	771 	respondenter 	som har oppgitt protestbegrunnelse for å 	oppgi null i betalingsvillighet	, 	
• 	955 som 	har oppgitt inkonsistente svar, 	 	
• 	3 som har oppgitt svært høye svar	. 	
Disse kategoriene er 	til dels 	overlappende, så 	totalt er	 det 	158	3 respondenter	 som blir ute	latt av minst 	
én av eksklusjonskriteriene. Dette utgjør	 32	 prosent	 av 	bruttoutvalget	. 	
Tabell 	3.5 	Antall 	og andel 	med 	protest	svar, inkonsistente svar og svært høy betalingsvillighet	 	
 	Protest	svar	 	Inkonsistente 	
svar	 	
Høy b	etalings	-	
villighet	 	
Totalt	 	
Antall respondenter	 	771	 	955	 	3 	158	3 	
Andel 	av bruttoutvalg	et (n=4926) 	 	16%	 	19%	 	0,06%	 	32%	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Tabell 	3.6 oppsummerer effektene av 	eksklusjons	kriteriene	 på antall respondenter som inkluderes i ut-	
valget. 	Det	 gjenstår	 omtrent	 71	-72 prosent av respondentene	 i scenari	ene	 etter frafallet fra	 «vet ikke». 	
 	
4 I andre undersøkelser er grensen ofte lavere, 2	-5 % av inntekten. Da handler det ofte om betalingsvillighet for «mindre livs-	
viktige» goder, f.eks. verdien til et turområde eller habitatet til en f	ugleart. Vi vurderer det slik at scenarier i vår undersø-	
kelse er såpass alvorlige at det kan tenkes at noen har veldig høy betalingsvillighet til å unngå et sammenbrudd i strømfor-
syningen. 	Vi kan heller ikke se bort fra at enkelte underrapporterer inntekt.	 Derfor har vi valgt å sette grensen høyere.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	31	 	
 
Videre sitter vi igjen med 	omtrent 	57	-58	 prosent av respondentene etter at vi har utelatt respondenter 	
som oppgir protestbegrunnelser for nullsvar. 	Til slutt	 sitter vi igjen med omtrent 42	-43 prosent av res-	
pondentene ett	er at vi er utelatt respondenter som oppgir inkonsistente svar og svært høye svar. 	Det 	
største frafallet 	skjer 	med andre ord 	på grunn av protestsvar. 	 	
De gjenværende respondentene utgjør 	nettoutvalget	 som vi bruker til beregninger av betalingsvillighet.	5 	
Nettoutvalget er med andre ord på 	ca. 43 % av bruttoutvalget, 	omtrent 2	 100 respondenter	. 	
Tabell 	3.6 	Antall og andel gjenværende respondenter i 	scenariene	 etter de ulike eksklusjons-	
kriteriene	 	
Gjenværende ob	servasjoner et-	
ter	 … 	 	Scenario 	1 	Scenario 	2 	Scenario 	3 	Scenario 	4 	Scenario 	5 	
Fraf	all pga.	 «vet ikke	» 	Antall	 	3522	 	3552	 	3555	 	3558	 	3535	 	
Andel	 	71 %	 	72 %	 	72 %	 	72 %	 	72 %	 	
Frafall 	pga. 	«vet ikke	» og protest-	
svar	 	
Antall	 	2850	 	2855	 	2840	 	2825	 	2814	 	
Andel	 	58 %	 	58 %	 	58 %	 	57 %	 	57 %	 	
Frafall 	pga. 	«vet ikke	», protes	t- 	
og inkonsistente svar	 	
Antall	 	2117	 	2100	 	2077	 	2073	 	2078	 	
Andel	 	43 %	 	43 %	 	42 %	 	42 %	 	42 %	 	
Frafall 	pga.	 «vet ikke	»-, protes	t-, 	
inkonsistente 	og høye 	svar 	
(nettoutvalg)	 	
Antall	 	2114	 	2097	 	2074	 	2070	 	2075	 	
Andel	 	43 %	 	43 %	 	42 %	 	42 %	 	42 %	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
3.3	 	Midtpunktestimering	 	
I beregningen av betalingsvillighet 	bruke	r vi	 såkalt 	midtpunktestimering	 for å håndtere at observasjo-	
nene kommer som 	intervaller. 	I undersøkelsen blir respondenten bedt om å oppgi sin 	maksimale	 beta-	
lingsvillighet	 i det gitte scenarioet 	ved å flytte en markør på en glideskala	 som tar diskrete verdier (se 	
Figur 	3.2). Dersom en respondent	s faktiske betalingsvillighet for eksempel er 27	3,8 kroner, for å ta et 	
tilfeldig tall,	 blir vedkommende tvunget til å oppgi 200 som sin maksimale betalingsvillighet. Neste punk-	
tet på skalaen er 300 kroner, som ligger 	over 	den 	maksimale	 betalingsvilligheten. 	Altså 	vet vi at 	vedkom-	
mendes betalingsvillighet 	ligger mellom 200 og 300, 	men vi vet ikke hvor den befinner seg mellom de 	
to punktene. 	Dette håndteres ved å benytte midtpunktet i hvert intervall. For intervallet [20	0,300] ut-	
gjør dette 250	. Midtpunktspesifikasjonen skyldes hvordan vi stiller spørsmålet. Dersom vi ikke hadde 	
spurt om maksimal betalingsvillighet, men	 bedt respondentene om å velge det beløpet som ligger nær-	
mest sin faktiske betalingsvillighet, ville det 	vært mer naturlig å ta utgangspunkt i det beløpet respon-	
denten flyttet markøren til, som i eksempelet over ville vært 300 kroner.	 	
Vi gjør et unntak for 	midtberegningen for respondenter som svarer null	, og legger til grunn at deres 	
reelle betalingsvillighet	 er null. 	Dette er i tråd med konvensjonen for	 økonometrisk behandling av beta-	
lingsvillighetsdata, jf. neste kapittel. 	 	
 	
5 I vedlegg 	A.2	 viser vi implikasjoner av de ulike eksklusjonskriteriene på den gjennomsnittlige betalingsvilligheten i 	hvert sce-	
nario.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	32	 	
 
Figur 	3.2 	Glideskala for å oppgi maksimal betalingsvillighet i 	spørreundersøkelsen	 	
 	
Et alternativ 	til midtpunktestimering 	ville vært intervallregresjon. 	Vi har 	beregnet gjennomsnittlig beta-	
lingsvillighet gjennom	 en	 intervallregresjon	smodell	 og	 sjekket	 sensitiviteten 	mot	 midtpunktspesifikasjo-	
nen, se vedlegg	 A.3	. Alt i alt vurderer vi midtpunktet som en	 bra nok	 spesifikasjon.	 Dette sikrer også 	
metodisk konformitet mot 2017	-rapporten, som også benyttet midtpunkt	estimering.	 	
3.4	 	Kontrolle	re for observerbare karakteristika	 	
Ikke	-responsraten	 fører til	 en svekkelse av 	antakelsen om 	utvalgets 	befolknings	representativitet. 	Res-	
pondentene har først kunnet velge om de skulle delta i selve undersøkelsen eller ikke	. De har videre, 	
dersom de 	valgte å delta, kunnet opptre på en måte som gjorde at de enten falt fra eller ble ekskludert 	
i etterkant (ved å oppgi vet ikke	 eller gi 	protest	- eller	 ulogiske svar). Dette innebærer 	at ikke	-tilfeldige 	
seleksjonsprosesser har vært med på å bestemme hvilke	 respondenter som 	har	 delta	tt i utvalget. 	Vi kan 	
se for oss at respondenter med veldig sterke meninger om enten 	strømbrudd eller nivået på 	nettleien	, 	
har vært mer tilbøyelige til å takke ja til invitasjonen enn 	dem som	 ikke	 har 	det	. Videre kan vi se for os	s 	
at respondenter 	som 	for eksempel 	har en høyere konsentrasjonsevne har 	vært mer 	tilbøyelige	 til å svare	 	
oppriktig på spørreskjemaet, som både er langt og komplisert	, og dermed i mindre grad har falt fra fordi 	
de har oppgitt «vet ikke», og i mindre grad bl	itt ekskludert fordi de 	gir 	ulogiske	 svar.	 	
Dersom tilbøyeligheten til å delta i det endelige utvalget er korrelert med	 betalingsvilligheten, fører det 	
til at 	vi får en skjev estimator.	 Vi kan delvis kontrollere for dette ved å 	inkludere	 observerbare variabler	 	
i en regresjonsanalyse, men 	vi vil ikke klare å fri oss helt fra at det kan være uobserverbare variabler 	
som både påvirker tilbøyeligheten til å	 delta i utvalget	, og betalingsvilli	gheten.	 Dette er en svakhet ved	 	
de aller fleste spørreundersøkelser, og vi	 har ikke noen grunn til å si at ikke	-respons	raten i denne un-	
dersøkelsen er noe særlig 	høyere enn andre sammenlignbare studier.	 	
Vi kontrollerer for det vi kan kontrollere for, og gje	nnomfører dermed 	regresjonsanalysene med kon-	
trollvariabler. 	I spørreundersøkelsen får vi tilgang til en rekke opplysninger om respondenten	e, slik som 	
alder, inntekt, bosted osv. 	Vi bruker noen av disse variablene 	som kontroller 	som vi har en 	faglig grunn 	
til å tro ex ante at påvirker betalingsvilligheten	. Vi	 ser også på hvor sentral kommunen som responden-	
ten bor i er. Sentralitetsvariabelen er nærmere beskrevet i neste avsnitt.	 	
3.4.1	 	Sentralitet	 	
Det kan være flere grunner til at mennesker i byer og større tettste	der har annerledes betalingsvillighet 	
enn mennesker i spredtbygde strøk. Noen av de kritiske samfunnsfunksjonene kan oppfattes som mer 
relevante i byområder, særlig kollektivtransport (selv om ferge er et viktig fremkomstmiddel i en del 
distrikter). Et ann	et argument kan være at folk i distriktene har bedre mulighet til å forberede seg og 	
tilpasse seg: der det er langt til butikken, handler man sjeldnere og har bedre lagringsmulighet hjemme 
for nødvendige varer. Vi estimerer derfor betalingsvilligheten for 	ulike grupper avhengig av hvor urbane 	
kommuner de bor i.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd	 i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	33	 	
 
For å 	gjøre disse analysene benytter vi oss av SSBs sentralitetsindeks (SSB, 2020). 	SSBs sentralitetsindeks	 	
er en logaritmisk kontinuerlig skala mellom og 1000 som	 gir et mål på hvor sentrale ulike kommuner 	
er i forhold til hverandre.	 Den plasserer Oslo på topp som Norges mest sentrale kommune, og Utsira på 	
bunn som Norges minst sentrale kommune. Indeksen tar	 utgangspunkt grunnkretsene og settes sam-	
men av to deler:	 	
• 	antall arbeidsplasser beboere i en grunnkrets kan nå med bil i løpet av 90 minutter.	 	
• 	antall servicefunksjoner beboere i en grunnkrets kan nå med bil i løpet av 90 minutter.	 	
Antall arbeidsplasser og servicefunksjoner blir vektet slik at en arbeidsplass eller servicefunksjon som 
ligger nært bostedet teller mer enn en som ligger lenger bort. Deretter blir gjennomsnittet kalkulert for 
hver kommune ut fra folketallet i kommunens g	runnkretser. 	 	
Kommunene er deretter delt inn i seks klasser avhengig av hvilken skår de har fått på sentralitetsskalaen. 
Et viktig kriterium i klasseinndelingen var å sikre et tilstrekkelig antall innbyggere i de minste gruppene 
til at de kan brukes i anal	yser, og at de midtre gruppene skulle få flest innbyggere. 	Klasse 1 inneholder 	
kommunene Oslo, Bærum, Lørenskog, Lillestrøm, Rælingen og Nordre Follo. Klasse 2 inneholder for ek-
sempel Drammen, Bergen og Trondheim, klasse 3 inneholder for eksempel Sandefjor	d, Sola og Halden, 	
klasse 4 inneholder for eksempel Kristiansund, Melhus og Karmøy, klasse 5 inneholder for eksempel 
Meråker, Trysil og Stryn, og klasse 6 inneholder for eksempel Utsira, Steigen og Luster. 	Tabell 	3.7 opp-	
summerer noen viktige karakteristika ved de ulike klassene i sentralitetsindeksen. 	 	
Vi definerer grovt kommunene i klasse 1 og 2 som «urbane», og de øvrige kommunene som «ikke	-ur-	
bane». 	 	
Tabell 	3.7 	Klasser i SSBs sentralitetsindeks	 	
 	Intervall på indeksen	 	Antall kommuner	 	Antall innbyggere	 	Andel innbyggere	 	
Klasse 1	 	925 	– 1000	 	6 	1 009 699	 	19,0 %	 	
Klasse 2	 	870 	– 924	 	19	 	1 348 012	 	25,3 %	 	
Klasse 3	 	775 	– 869	 	51	 	1 353 488	 	25,4 %	 	
Klasse 4	 	670 	– 774	 	71	 	877 755	 	16,5 %	 	
Klasse 5	 	565 	– 669	 	96	 	501 064	 	9,4 %	 	
Klasse 6	 	295 	– 564	 	113	 	238 194	 	4,5 %	 	
Kilde: SSB (2020)	 	
3.4.2	 	Deskriptiv statistikk	 	
Vi har trukket fram 	åtte forklaringsvariabler som vi vurderer som	 potensielt viktig	e for å forklare beta-	
lingsvillighete	n. Det er alder,	 inntekt, antall 	personer	 i husholdningen, boligareal, kjønn, utdanningsnivå, 	
kommunens sentralitet, og hvorvidt man bor i Nord	-Norge eller ikke.	 Tabell 	3.8 oppsu	mmerer 	deskriptiv 	
statistikk for disse variablene.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	34	 	
 
Tabell 	3.8 	Deskriptiv statistikk	 respondentkarakteristika	, standardavvik i 	parentes	 	
Variabel	 	Beskrivelse	 	Gjennomsnitt	 	Min	 	Max	 	Histogram	 	
Alder	 	Alder	 	48	,6 (17	,1) 	18	 	88	 	 	
Inntekt	 	Årlig inntekt I husholdningen e	ksl. 	
skatt (1000 	kr.	) 	878 (515)	 	100K	 	>3M	 	 	
Husholdningsstørrelse	 	Antall personer 	i husholdningen	 	2,44 (1	,17)	 	1 	5 	 	
Boligareal	 	Boligens areal i m	2 	134 (73	,4) 	15	 	300	 	 	
Kjønn	 	= 1 	hvis mannlig respondent	 	0,51	 	0 	1 	 	
Høyere utdanning	 	= 1 	hvis respondenten har høyere 	
utdanning (bachelor og høyere)	 	0,66	 	0 	1 	 	
Sentralitet	 	= 1 	hvis respondenten bor i en 	sen-	
tral	 kommune	 	0,51	 	0 	1 	 	
Nord	-Norge	 	= 1 	hvis respondenten bor i Nord	-	
Norge	 	0,1 	0 	1 	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Tabell 	3.9 viser gjennomsnitt, standardavvik, minimums	- og maksimumsverdi, og fordelingskurvene for 	
scenario 1 og scenario 5. 	Tabell 	3.10	 viser disse verdiene for de individuelle samfunnsfunksjonene.	 Som 	
vi ser	, er 	fordelingene venstreskjeve. Dette innebærer at de fleste respondentene har lave eller ingen 	
betalingsvillighet for å unngå strømbrudd, men	s noen få har svært	 høye betalingsvilligheter.	 	
Tabell 	3.9 	Deskriptiv statistikk betalingsvillighet strømbruddscenarioene, standardavvik i par-
entes	 	
Strømbrudd	- 	
scenario	 	Beskrivelse	 	Gjennomsnitt	 	Min	 	Max	 	Histogram	 	
Scenario 1	 	Strømbrudd i hjemmet	 	677	,5 (956)	 	0 	10	 000	 	 	
Scenario 5	 	Stort strømbrudd i hjemmet og 4 sam-
funnsfunksjoner	 	979	,1 (1445)	 	0 	20	 000	 	 	
Relativ forskjell 
Scenario 5/	 	
Scenario 1	 	
 	1,45	 	 	 	
 	
Kilde: Vista Analyse

Husholdningenes kos	tnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	35	 	
 
Tabell 	3.10	 	Deskriptiv statistikk betalingsvillighet	 individuelle	 samfunnsfunksjonene	, standard-	
avvik i parentes	 	
Strømbrudd	-	
scenario	 	Beskrivelse	 	Gjennom-	
snitt	 	
Andel av 
strømbrudd i 	
hjemme	 	
Min	 	Max	 	Histogram	 	
Elektronisk 
kommunika-
sjon	 	
Isolerte betalingsvilligheten 
for å unngå strømbrudd for 
elektronisk kommunikasjon	 	
154 	 	
(504)	 	0,23	 	0 	13	 000	 	
 	
Butikker og 
spisesteder	 	
Isolerte betalingsvilligheten 
for å unngå strømbrudd for 
butikker og spisesteder	 	
80,6 	 	
(290)	 	0,12	 	0 	5 500	 	
 	
Skoler og 
barnehager	 	
Isolerte betalingsvilligheten 
for å unngå strømbrudd for 
skoler og barnehager	 	
58 	 	
(297)	 	0,09	 	0 	8 875	 	
 	
Kollektivtra-
fikk	 	
Isolerte betalingsvilligheten 
for å unngå strømbrudd for 
kollektivtrafikk	 	
39,7 	 	
(284)	 	0,06	 	0 	10	 000	 	
 	
SUM	 	 	332	 	0,49	 	 	 	 	
Kilde: Vista Analyse

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	36	 	
 	
4	 	Regresjonsanalyser: b	etalingsvillig-	
het for å unngå strømbrudd 	 	
Vi 	estimerer betalingsvilligheten 	for å unngå strømbrudd	 hjemme og i ulike samfunnsfunksjoner	. Vi be-	
gynner med å 	estimere 	betalingsvilligheten for å unngå et strømbrudd hjemme, og tester om 	denne 	
avviker fra 	betalingsvilligheten for å unngå et stort strømbrudd	. Et 	stort strømbrudd	 definerer vi som et 	
strømbrudd som rammer alle de kritiske samfunnsfunksjonene samtidig.	 Dette 	viser oss om responden-	
tene opplever tredjepartskostnad ved store strømbrudd.	 Resultatene er diskutert i kapittel	 4.1	. 	
Deretter ser vi nærmere på de 	marginale betaling	svillighetene	 for de 	enkelte samfunnsfunksjonene	 i 	
kapittel 	4.2	. Med andre ord:	 hva er betalingsvilligheten for å unngå strømbrudd i butikker 	eller ved elek-	
tronisk kommunikasjon	 spesifikt	. Til slutt diskuterer vi hvorvidt betalingsvillighet	en	 avhenger av om re-	
spondenten bor i et urbant område	 eller ikke	, i kapittel	 4.2.1	. 	
Vi har også testet hvorvidt 	rekkefølgen	 har noe å si, altså om det har noe å si om en bestemt samfunns-	
funksjon kommer tidlig i løpet, og om 	antallet samfunnsfunksjoner	 som blir berørt av strømbruddet har 	
noe å si for betalingsvilligheten.	 Disse hypotesene ble imidlertid forkastet. Resultatene er vist og disku-	
tert i vedlegg	 B. 	
Det er verdt å minne om	 hvordan scenari	ene ser ut i de ulike versjonene. 	Vi begynner med å spørre 	om 	
betalingsvillighet for strømbrudd hjemme (S1)	, før vi går over til de 	fire samfunnsfunksjone	ne	. Scenario 	
2 (S2) er definert som S1 pluss strømbrudd i en samfunnsfunksjon til. 	S5	, der alle samfunnsfunksjoner 	
er rammet av strømbrudd, er lik i alle versjoner. 	Innholdet i 	S2	–S4 varierer	 imidlertid	, avhengig av 	ver-	
sjon av spørreskjemaet. 	Figur 	4.1 oppsummerer 	hvordan de ulike 	scenariene	 ser ut for respondentene 	
avhengig av hvilken versjon de gjennomfører. 	 	
Figur 	4.1 	Rekkeføl	gen av scenarier i ulike versjoner (V1	-V3)	 	
 	Versjon 1	 	Versjon 2	 	Versjon 3	 	
S1 	
 	 	 	
S2 
S3 
S4 
S5 
S1 	Hjemme	 	Hjemme	 	Hjemme	 	
S2 	S1 + butikker og spisesteder	 	S1 + skole/barnehage/SFO	 	S1 + 	ekom	 	
S3 	S2 + kollektivtransport	 	S2 + butikker og spisesteder	 	S2 + butikker og spisesteder	 	
S4 	S3 + ekom	 	S3 + kollektivtransport	 	S3 + kollektivtransport	 	
S5 	S4 + skole/barnehage/SFO	 	S4 + ekom	 	S4 + skole/barnehage/SFO

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	37	 	
 	
4.1	 	Betaling	svillighet for 	å unngå 	et stort strømbrudd som rammer hele 	
samfu	nnet 	 	
Vi 	beregner husholdningenes 	betalingsvillighet for å unngå et stort strømbrudd	. Et 	stort strømbrudd	 	
definerer vi som et strømbrudd som rammer alle de kritiske samfunnsfunksjonene samtidig, dvs. sce-
nario 5. 	Rekkefølgen på de ulike 	samfunnsfunksjonene 	varierer som sagt, men scenario 1 (kun hjemme) 	
og 5 (alle samfunnsfunksjoner) er de samme for alle scenarioer.	 	
Vi tester altså	 om 	betalingsvillighet	en	 for å unngå et 	stort strømbrudd	 som rammer 	(nesten) hele 	sam-	
funnet	, der alle fire 	kritiske 	samfunnsfunksjoner	 i tillegg til hjemmet	 blir rammet av et strømbrudd (sce-	
nario 5)	, er forskjellig fra betalingsvilligheten for å unngå 	et strømbrudd bare i hjemmet	 (scenario 1)	. 	
Nullhypotesen er at betalingsvilligheten i dis	se to tilfellene er lik. 	 	
Vi 	gjennomfører test	en ved å gjøre en regresjon på 	betalingsvillighet	 mot en dummyvariabel	 for om 	
observasjonene tilhører en betalingsvillighet	 i scenario 5	 eller ikke	. Den avhengige variabelen, 	betalings-	
villigheten, er venstresensurert fra 0	, og vi estimerer derfor en Tobit	-modell. Den latente variabelen 	
�������	������∗ for respondent 	� er gitt ved:	 
�������	�������∗=	��������+	��,	�� ~ ������[0,������2] 	
der konstanten	 ������� er en vektor med 	forklaringsvariabler	 for respondent 	�, og 	�� er standardfeilen	 som 	
er normalfordelt med null som gjennomsnitt og standardavvik 	������2. Vi 	observerer den latente variabelen 	
dersom den tar e	n verdi høyere enn null, hvis ikke observerer vi null. Dette gir 	oss følgende observa-	
sjonsregel:	 	
�������	�������=	{�������	�������∗,	�� �������	�������∗>	0	
0,	�� �������	�������∗≤	0 	
Modellen estimeres på	 den log	-transformerte av 	1+	�������������	, dette ivaretar ikke	-linearitet og	 at sensure-	
ring på null fortsatt gjelder.	 Vi 	slår sammen observasjonene i 	scenario 1 og 5 og grupperer standardfei-	
lene på individnivå.	 ln (1+	�������������	) estimeres på 	��������	5, en dummyvariabel som tar verdien 1 der-	
som observasjonen er i scenario 5, og hvis ikke, og 	sosiøkonomiske karakteristikker i vektoren 	�������. Vi 	
estim	erer altså følgende modell:	 	
ln(1+	�������	�������)=	�+	�(��������	5=	1)+	��������+	�� 	
Dersom 	� er signifikant forskjellig fra null	, indikerer det	 at det eksisterer 	indirekte 	kostnader	 for hus-	
holdningene	 ved store strømbrudd	. 	
Tabell 	4.1 viser 	resultatene.	 Modell (1) estimerer merkostnaden ved et stort strømbrudd 	uten å 	trekke 	
inn ytterligere forklaringsvariabler. Modell 	(2) 	går til motsatt en	de og sjekker om merkostnaden fra mo-	
dell (2) egentlig skyldes noen av de forklaringsvariablene vi introduserte i avsnitt 	3.4.2	. Samtidig får vi 	
en sjekk på hvilke av	 kandidatene fra 	3.4.2	 som har forklaringskraft (signifikante). 	Modell (3) eli	minerer 	
forklaringsvariable uten forklaringskraft i modell (2) og forklarer 	økt betalingsvilje for scenario 5 ved 	
strømbruddets størrelse og 	signifikante forklaringsfaktorer. 	 	
Modell (3) er 	den vi foretrekker	. Modellen	 angir at	 kostnaden ved et stort strømbrudd er	 48 prosent 	
høyere enn 	kostnaden ved et strømbrudd i hjemmet, når man kontrollerer for relevante 	forklaringsva-	
riable. Modell (1) og (2) ligger i samme størrelsesorden	, og gjennomsnittet i dataene (	Tabell 	3.9 og 	Tabell

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	38	 	
 
3.10	) ligger også i denne størrelsesorden. Vi anser derfor 48 prosent som et robust estimat	, men for 	
praktiske formål k	an det være hensiktsmessig å avrunde til 50 prosent. 	 	
Tabell 	4.1 	Betalingsvillighet for å unngå strømbrudd hjemme (scenario 1) og et stort strøm-
brudd (	scenari	o 5) 	
 	(1)	 	(2)	 	(3)	 	
Scenario 5 (= 1 hvis 	observasjon er i scenario 5)	 	0,460***	 	0,416	*** 	0,481***	 	
(0,086)	 	(0,130)	 	(0,085)	 	
Høyere utdanning	 	 	0,201	** 	0,192**	 	
 	(0,098)	 	(0,097)	 	
ln inntekt	 	 	0,425	*** 	0,445***	 	
 	(0,082)	 	(0.080)	 	
ln alder	 	 	-0,997	*** 	-1,044***	 	
 	(0,130)	 	(0,125)	 	
Sentralitets	dummy	 	 	0,230	* 	0,273***	 	
 	(0,132)	 	(0,089)	 	
ln boligareal	 	 	-0,253	*** 	-0,230**	 	
 	(0,097)	 	(0,092)	 	
Ma	nn	 	 	-0,018	 	 	
 	(0,088)	 	 	
Antall personer i husholdning	 	 	0,042	 	 	
 	(0,042)	 	 	
Nor	d-Norge	-dum	my 	 	0,086	 	 	
 	(0,158)	 	 	
Intera	ksj	on Scenario 5 and 	urban	 	 	0,126	 	 	
 	(0,171)	 	 	
Konstant	 	5,119***	 	7,023	*** 	7,051***	 	
(0,065)	 	(0,532)	 	(0,529)	 	
Observa	sjoner	 	4 189	 	3 833	 	3 833	 	
Log likelihood	 	-9 566	,119	 	-8 630	,264	 	-8 631	,230	 	
Wald Test	 	28	,818	*** 	177	,522	*** 	172	,387	*** 	
AIC	 	19138	,2 	17284	,5 	17278	,5 	
Standardfeil	 er robuste for heteroskedastisitet og	 grupperte på individnivå	. Antall observasjoner 	utgjør samlet utvalg i scena-	
rio 1 og 5	. 	
* p < 0,1; ** p < 0,05; *** p < 0,01	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Vi kan legge merke til at 	utdanning, inntekt, alder, sentralitet og boligareal står igjen som signifikante 	
forklaringsvariable i modell 	(3)	, mens 	kjønn, antall i husholdning og Nord	-Norge ikke viser seg signifikant. 	
Betalingsviljen er høyere i urbane områder, men det er	 ingen ekstr	a merkostnad	 i prosent i urbane om-	
råder sammenliknet med mindre urbane	 (interaksjonskoeffisienten er ikke signifikant)	. 	
De signifikante variablene har 	ventede fortegn, med mulig unntak for boligareal, som virker negativt	 på 	
betalingsvillighet	en (både for 	strømbrudd	 hjemme og stort strømbrudd)	. Vi tolker dette som at større 	
boliger alt annet likt har bedre tilgang til alternativ oppvarming (vedovn, peis) enn 	mindre boliger, som 	
ofte er leiligheter. De som bor i store boliger kan likevel tenkes å ha høy beta	lingsvilje for å unngå

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	39	 	
 
strømbrudd, men det skyldes høy inntekt	 og utdanning	. Det trekker også opp hvis boligen ligger i et 	
sentralt område. 	Effekten av boligareal i regresjonen gjelder partielt, for gitt inntekt og andre kjenne-	
tegn. 	 	
4.2	 	M	arginal betalingsvill	ighet for de 	individuelle samfunnsfunksjonene	 	
Videre beregne	r vi	 den 	marginale betalingsvilligheten	 for de 	individuelle samfunnsfunksjonene	, altså for 	
butikker og spisesteder, 	elektronisk kommunikasjon osv	. Dette gjøres ved å ta differansen mellom 	et 	
scenario og det forrige, og på den måten skille ut	 endringen i bet	alingsvillighet	. Det eneste som endrer 	
seg mellom	 et scenario og det neste er at 	det introduseres en ny samfunnsfunksjon til strømbruddsce-	
narioet.	 Altså 	burde økningen i betalingsvilligheten tilsvare	 betalingsvilligheten for at den aktuelle sam-	
funnsfunksjonen legges til scenarioet.	 Respondentene blir 	som tidligere nevnt 	introdusert for samfunns-	
funksjonene i ulik rekkefølge avhengig av 	hvilken spørre	skjemaversjon	 de gjennomfører	. Dette betyr at 	
den marginale betalingsvilligheten for 	f.eks. 	butikker utgjør differansen mellom scenario 1 og scenario 	
2 i versjon 1, mens den utgjør differansen mellom	 versjon 2 og 3 i spørre	skjema	versjonene 2 og 3.	 I 	
innled	ningen til kapitlet nevne vi at 	rekkefølgen ikke har noe å si. Se også vedlegg	 B. 	
En 	regresjons	modell 	der 	betalingsvilligheten 	er satt sammen av	 de individuelle samf	unnsfunksjonene 	
kan 	formuleres 	som	: 	
ln(1+	�������	�������)=	�+	�������(��������	=	1)+	��������+	�������	������+	�� 	
Der 	�������������	 for 	er betalings	villigheten	 for å unngå strømbrudd hjemme slått sammen med 	betalingsvillig-	
heten for å unngå strømbrudd	 for de individuelle samfunnsfunksjonene	6. Vi har dermed altså maksimalt 	
5 observasjoner per respondent: de fire samfunnsfunksjonene og strømbrudd hjemme.	 Vektoren 	�������� 	
består av dummyvariabler som tar verdien 1 dersom 	observasjonen er en 	marginal betal	ingsvillighet for 	
samfunnsfunksjon 	�, og 	0 hvis ikke.	 Videre er	 ������� antall samfunnsfunksjoner	 i scenarioet	 observasjonen 	
tilhører. 	������� tar for eksempel verdien for strømbrudd hjemme, mens den tar verdien 4 	dersom obser-	
vasjonen tilhører scenario 5. 	������� er som før en vektor av respondentkarakteristika for respondent 	�, �� er 	
som før feilleddet og 	� er konstanten.	 � indekserer 	som sagt 	de ulike samfunnsfunksjonene: 	 	
�∈{	
�������������	 ��	 �����������	
���������������������	
�������	���������	 �������������	
 ������	 ��	 �����	ℎ����	
 	
������� forteller oss	 med andre	 hvor mye betalingsvilligheten	 øker	, rela	tivt til strømbrudd hjemme, når	 sam-	
funnsfunksjon 	� rammes av strømbrudd.	 ������ forteller oss hvor mye bet	alingsvilligheten endrer seg	, rela-	
tivt til strømbrudd hjemme	, når vi øker antall	 samfunnsfunksjoner som rammes av et strømbrudd	 i et 	
scenario med 1	. 	
Vi estimerer som før en Tobit	-modell	 og antar	 at observasjonene er venstresensurert fra null.	 I tillegg 	
grupperes standardfeilene på respondent	-id.	 Resultatene presenteres i	 Tabell 	4.2. Modell (4)	 viser 	først	 	
 	
6 Betalingsvilligheten for de individuelle samfunnsfunksjonene er r	egnet ut som 	�������	�������=�������	������ℎ�������������������������	+(�������	������������−�������	������������−1), 	
der 	�������	������������ er betalingsvilligheten	 for det scenarioet der	 samfunnsfunksjon 	� er den marginale samfunnsfunks	jonen	. 	
�������	������ℎ�������������������������	 legges til den 	marginale betalingsvilligheten slik at den marginale betalingsvilligheten regnes ut relativt til 	
betalingsvilligheten for å unngå strømbrudd hjemme.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hj	emmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	40	 	
 
de e	nkelte	 samfunnsfunksjonene uten forklaringsvariabler. Modell (5) 	estimerer betalingsvilligheten på 	
alle samfunnsfunksjonene fra 	Tabell 	3.8. I modell (6	) beholdes bare de	 signifikante forklaringsvariablene 	
fra modell (5).	 I Modell (	7) estimeres den samme modellen på nytt, bare uten 	leddet for antall sam-	
funnsfunksjoner.	 Som vi ser har antallsvariabelen særlig virkning for 	kollektivtransport og skoler og bar-	
nehager. 	Man må i	midlertid huske at den marginale effekten av å legge til for eksempel 	kollektivtrafikk 	
i modell (6) er 0,122 minus 0,031, som er nærmere (men fortsatt betydelig høyere enn) 	estimatet 0,04 	
fra modell 	(7). 	
Summen av koeffis	ientene 	for strømbrudd	, og 	antallsvariabelen,	 i modell (6) er 0,73	. I modell (7) er 	
summen 0,58. Begge er høyere enn anslaget 0,48 fra 	i sted, men modell (7) er klart nærmest.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	41	 	
 
Tabell 	4.2 	Marginal betalingsvillighet for 	ulike 	samfunns	funksjone	r 	
 	(4)	 	(5)	 	(6)	 	(7)	 	
Butikker og restauranter	 	0,121***	 	0,167***	 	0,166***	 	0,115***	 	
(0,026)	 	(0,034)	 	(0,034)	 	(0,026)	 	
Kollektivtrafikk	 	0,054**	 	0,123***	 	0,122***	 	0,040*	 	
(0,022)	 	(0,037)	 	(0,037)	 	(0,022)	 	
Elektronisk kommunikasjon	 	0,349***	 	0,423***	 	0,420***	 	0,338***	 	
(0,032)	 	(0,047)	 	(0,047)	 	(0,033)	 	
Skoler	 og barnehager	 	0,102***	 	0,181***	 	0,178***	 	0,090***	 	
(0,027)	 	(0,045)	 	(0,044)	 	(0,026)	 	
ln inntekt	 	 	0,380***	 	0,446***	 	0,445***	 	
 	(0,117)	 	(0,113)	 	(0,113)	 	
ln alder	 	 	-0,930***	 	-0,979***	 	-0,979***	 	
 	(0,184)	 	(0,176)	 	(0,176)	 	
Sentralitets	dummy	 	 	0,320**	 	0,300**	 	0,299**	 	
 	(0,136)	 	(0,125)	 	(0,125)	 	
ln boligareal	 	 	-0,254*	 	-0,255*	 	-0,255*	 	
 	(0,137)	 	(0,131)	 	(0,131)	 	
Mann	 	 	-0,010	 	 	 	
 	(0,124)	 	 	 	
Høyere utdanning	 	 	0,222	 	 	 	
 	(0,141)	 	 	 	
Antall personer i husholdning	 	 	0,043	 	 	 	
 	(0,060)	 	 	 	
Nor	d-Norge	-dummy	 	 	0,124	 	 	 	
 	(0,225)	 	 	 	
Antall samfunnsfunksjoner	 	 	-0,031***	 	-0,031***	 	 	
 	(0,012)	 	(0,012)	 	 	
Konstant	 	5,114***	 	9,618***	 	10,100***	 	10,099***	 	
(0,068)	 	(0,802)	 	(0,772)	 	(0,772)	 	
Observasjoner	 	9887	 	9085	 	9163	 	9163	 	
Log likelihood	 	-22561,200	 	-20503,740	 	-20701,490	 	-20701,980	 	
Wald Test	 	133,472***	 	183,583***	 	181,799***	 	181,202***	 	
AIC	 	45134.4	 	41037.5	 	41425	 	41424	 	
Standardfeil er robuste for heteroskedastisitet og grupperte på individnivå. 	Antall observasjoner utgjør samlet utvalg i 	alle 	
scenarioene	. 	
* p < 0,1; ** p < 0,05; *** p < 0,01	 	
Kilde: Vista Analys	e 	
Figur 	4.2 illustrerer 	koeffisientene til mode	ll (7) i Tabell 	4.2. Her kommer det frem 	at det er 	ulik beta-	
lingsvillighet 	for 	de ulike 	samfunnsfunksjonene	. E	lek	tronisk kommunikasjon 	er samfunnsfunksjonen 	
med høyest betalingsvillighet, kollektivtrafikk	trafikk 	og skoler og barnehager	 har lavest betalingsvillighet, 	
mens butikker h	avner i midten.	 Kollektivtrafikk 	går ned til null, som illustrerer at koeffis	ienten er 	bare 	
er signifikant på 10	-prosent	-nivå.

Husholdningenes kostnader og ulempe	r ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	42	 	
 
Figur 	4.2 	Marginal	, relativ 	betalingsvillighet for 	ulike 	samfunnsfunksjone	r (gjennomsnitt og 	
95 prosent konfidensintervall)	 	
 	
Gjennomsnittet og 95 prosent konfidensintervall. Koeffisientene beregnet med vekting for utvalgsskjevhet (weighted least 
squares). Midtpunkt	et i intervallet for betalingsvillighet brukes som avhengig variabel (midtpunktberegning). 	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Det er 	verdt å være bevisst på	 at 	de aller fleste respondentene har lav	e marginale	 betalingsvillighet	er 	
for	 å unngå	 at de indivi	duelle samfunns	funksjonene rammes av	 strømbrudd	. 	
4.2.1	 	Marginal	 betalingsvillighet for de individuelle samfunnsfunksjonene	 i urbane og 	
ikke	-urbane strøk	 	
Vi estimere	r også 	de 	marginale betalingsvillighetene	 for de individuelle samfunnsfunksjonene 	inkludert	 	
urbane og ikke	-urbane kommuner	 som forklaringsvariabler	. Vi 	estimerer den samme modellen som i 	
avsnitt 	4.2	 ovenfor	. Resultatene 	er oppgitt	 i Tabell 	4.3 og i 	Figur 	4.3. 	
Det interessante her er 	interaksjonskoeffisientene nederst i tabellene	. De måler om 	den ekstra beta-	
lingsvilligheten knyttet til for eksempel 	kollektivtrafikk og 	urbant	 område er signifikant. Rammen for 	
dette er at 	interaksjonskoeffisienten mellom stort str	ømbrudd og sentralt område 	ikke	 er signifikant, jf 	
modell 	(2). 	 	
Resultatene tyder på 	én klart signifikant 	interaksjonskoeffisient	, og den er nettopp mellom kollektivtra-	
fikk og urbant område. 	I ikke	-urbane områder er	 effekten av brudd i kollektivtrafikk 	ikk	e signifikant og	 	
koeffisienten er negativ. 	I tillegg til kollektivtrafikk finner vi en svakt signifikant av urbanitet 	for butikker 	
og restauranter. 	Figur 	4.3 viser visuelt hvordan de betalingsvilligheten for samfunnsfunksjone	ne i ur-	
bane og ikke	-urbane kommuner fordeler seg.	 Overlapp innebærer ikke	-signifikans på 95%	-nivå. 	 	
Vi 	tenderer til å ikke le	gge vekt på resultatene. 	 Totalen er 	ikke 	signifikant. Resultatene 	for hver sam-	
funnsfunksjon 	hadde stått sterkere om vi hadde én negativ og én positiv interaksjonskoeffisient	, det har 	
vi ikke	. Det visuelle inntrykket fra 	Figur 	4.3 er at det er høy grad av overlapp 	mellom urbane og ikke	-	
urbane områder, 	og selv kollektivtrafikk overlapper nesten. 	 	
 0.0
0.1
0.2
0.3
0.4	
Ek	om	Butikk	er	Sk	oler/bhg	Kollektivtr	afikk	
 	
Relativ betalingsvillighet	
Gjennomsnitt og 95% k	onfidensinter	vall.	
Gjennomsnittlig, v	ektet betalingsvillighet f	or å unngå skisser	te scenar	ioer	.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	43	 	
 
Tabell 	4.3 	Marginal betalin	gsvillighet for ulike samfunnsfunksjoner 	 	
 	(8) 	(9) 	
Butikker og restauranter	 	0,115***	 	0,064*	 	
(0,044)	 	(0,038)	 	
Kollektivtrafikk	 	0,058	 	-0,024	 	
(0,042)	 	(0,032)	 	
Elektronisk kommunikasjon	 	0,393***	 	0,310***	 	
(0,056)	 	(0,048)	 	
Skoler	 og barnehager	 	0,132**	 	0,046	 	
(0,051)	 	(0,038)	 	
Sentralitetsdummy	 	0,227*	 	0,227*	 	
(0,129)	 	(0,129)	 	
ln inntekt	 	0,446***	 	0,445***	 	
(0,113)	 	(0,113)	 	
ln alder	 	-0,979***	 	-0,978***	 	
(0,176)	 	(0,176)	 	
ln boligareal	 	-0,255*	 	-0,255*	 	
(0,131)	 	(0,131)	 	
Antall 	samfunnsfunksjoner	 	-0,031***	 	 	
(0,012)	 	 	
Interaksjon b	utikker og restauranter	 og 	urban	 	0,101*	 	0,101*	 	
(0,052)	 	(0,052)	 	
Interaksjon k	ollektivtrafikk	 og 	urban	 	0,125***	 	0,125***	 	
(0,044)	 	(0,044)	 	
Interaksjon e	lektronisk kommunikasjon	 og 	urban	 	0,054	 	0,055	 	
(0,065)	 	(0,065)	 	
Interaksjon s	koler	 og barnehager	 og 	urban	 	0,091*	 	0,087	 	
(0,053)	 	(0,053)	 	
Konstant	 	10,137***	 	10,136***	 	
(0,772)	 	(0,772)	 	
Observasjoner	 	9163	 	9163	 	
Log likelihood	 	-20701,190	 	-20701,680	 	
Wald Test	 	187,886***	 	187,533***	 	
AIC	 	41432.4	 	41431.4	 	
Standardfeil er robuste for heteroskedastisitet og grupperte på individnivå. Antall observasjoner utgjør samlet utvalg i alle	 	
scenarioene. 	 	
* p < 0,1; ** p < 0,05; *** p < 0,01	 	
Kilde: Vista Analyse

Hus	holdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	44	 	
 
Figur 	4.3 	Marginal betalingsvillighet for ulike samfunnsfunksjoner, fordelt på urbane og ikke	-	
urbane kommuner 	 	
 	
Gjennomsnittet og 95 prosent konfidensintervall. 	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
 Ek	om	Butikk	er	Sk	oler/bhg	Kollektivtr	afikk	
Ikk	e−sentr	al	Sentr	al	Ikk	e−sentr	al	Sentr	al	Ikk	e−sentr	al	Sentr	al	Ikk	e−sentr	al	Sentr	al	
−0.1
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4	
 	
Relativ betalingsvillighet	
 	Ikk	e−sentr	al	Sentr	al	
Gjennomsnitt og 95% k	onfidensinter	vall.	
Gjennomsnittlig, marginal betalingsvillighet (v	ektet) f	or individuelle samfunnsfunksjoner	.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	45	 	
 	
5	 	Betydningen for Statnetts økono-
miske analyser	 	
I d	ette kapit	telet drøfter 	vi hvilken betydning våre funn kan ha for Statnetts samfunnsøkonomiske ana-	
lyser. 	Utgangspunktet er at vi har funnet en betydelig betalingsvilje for å unngå	 strømbrudd som ram-	
mer viktige samfunnsfunksjoner	, sammenliknet med et strømbrudd hjemme.	 Videre har vi funnet at 	
betalingsviljen for	 å unngå	 disse 	indirekte kostnadene	 er signifikant høyere for	 urbane husholdninger 	
enn andre. 	 	
Våre 	anbefalinger for 	hvordan 	betalingsvilligheten for å unngå store strømbrudd kan integreres i Stat-	
netts analyser 	beskrives i	 avsnitt 	5.1	. Avsnitt 	5.2	 oppsummerer 	våre 	anbefalinger om hvordan man skal 	
justere	 for strømbruddsscenarier der	 det er færre berørte samfunnsfunksjoner enn de som inngår i vårt 	
scenario 5.	 	
Et stort strømbrudd kan tenkes å på	virke flere samfunnsfunksjoner enn de vi har undersøkt. Avsnitt 	5.3	 	
drøfter om dette er en realistisk 	mulighet, og hvordan det i tilfelle påvirker bruken av våre resultater.	 Vi 	
har undersøkt et scenario der strømbruddet skjer 	en hverdag 	om 	vinteren og varer i 24 timer. Avsnitt 	
5.4	 diskuterer 	hvilke implikasjoner dette gir for strømbrudd med annen varighet	, på 	annen ukedag	 og 	i 	
annen 	sesong.	 Et forbehold mot å ta i bruk våre funn er at betalingsvilligheten til husholdninger i prin-	
sippet kan være regnet inn 	i KILE	-kostnaden til andre samfunnsfunksjoner. Avsnitt 	5.5	 drøfter, og avvi-	
ser, dette forbeholdet. 	Til slutt oppsummerer vi i avsnitt 	5.6	 hvilke implikasjoner vi 	mener	 at 	denne 	
studien	 har	 for Statnett. 	 	
5.1	 	Betalingsv	illigheten	 for et stort strømbrudd er 	50	 prosent høyere	 enn 	
for et strømbrudd hjemme	 	
Vi ser for oss at resultatene fra undersøkelsen går inn i Statnetts verd	setting av strømbrudd via formelen 	 	
������	=	(1+	�)�ℎ 	
der 	������ er samlet kostnad for husholdningene knyttet til et stort strømbrudd. 	�ℎ er 	husholdningenes 	
kostnad ved et strømbrudd hjemme	 (av en gitt lengde	 og andre karakteristika). 	Kostnaden ved strøm-	
brudd hjemme	 kan hentes fra 	KILE	-satsene. 	� er 	koeffisienten som	 viser 	den prosentvise økningen i 	
kostnad dersom strømbruddet er stort og rammer mange samfunnsfunksjoner. 	� kan hentes fra arbei-	
det vi 	presenter	er her	, og anvendes der det er relevant	. 	
Som et gjennomsnitt 	er betalingsvilligheten 50 prosent høyere	 	
Tabell 	5.1 nedenfor 	følger av 	Tabell 	4.1, og 	finner	 at betalingsvil	ligheten	 for e	t stort strømbrudd er 48	 	
prosent høyere enn 	betalingsvilligheten for et	 strømbrudd som kun rammer hjemme. 	For 	praktiske for-	
mål virker det fornuftig å avrunde	 slik at størrelsen 	� settes til 50 prosent.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	46	 	
 
Tabell 	5.1 	Betalingsvillighet for strømbrudd i hjemmet og stort strømbrudd	 	
 	������+������ 	
Strømbrudd hjemme 	 	1 	
Stort strømbrudd	 	1,48	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Det er ingen signifikant forskjell 	i merkostnaden ved et stort strømbrudd, altså 	�, mellom urbane og 	
ikke	-urbane strøk. 	 	
5.2	 	Justeringsfaktoren kan tilpasses hvilke samfunnsfunksjoner som faller 
ut	 	
Enkelte ganger kan det foreligge informasjon om hvilken samfunnsfunksjon som faller ut ved et st	ort 	
strømbrudd. 	Det kan for eksempel gjelde et område der det ikke går kollektivtrafikk.	 Andre ganger kan 	
det være 	aktuelt å styre utkobling vekk fra visse funksjoner. 	Tabell 	5.2 følger fra 	Tabell 	4.2 og 	viser be-	
talingsvillighet for hver undersøkte samfunnsfunksjon. 	�� tilsvare	r betalingsvillig	het for samfunnsfunk-	
sjon 	� relativt til 	betalingsvillighet	 for strømbrudd hjemme.	 	
Tabell 	5.2 	Betalingsvillighet for strømbrudd hjemme og 	ulike samfunnsfunksjoner 	 	
 	������+������������ 	
Strømbrudd hjemme 	 	1 	
Elektronisk kommunikasjon	 	1,34 	
Butikker	 	1,12 	
Skoler/barnehager	 	1,09	 	
Kollektivtrafikk	 	1,04 	
Sum 	 	1,58 	
Merknad: Total er 	1,58 og ikke 1,59 fordi de individuelle er avrundet.	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Summen er betydelig høyere enn 	de 1,48 som vi har for totalen. Det betyr at det ikke er rett frem å 	
bruke koeffisientene i 	Tabell 	5.2. Anta for eksempel at et strømbrudd 	slår ut elektronisk kommunikasjon, 	
butikker, skoler, barnehager, men ikke kollektivtrafikk. Summen av de individuelle 	koeffisientene blir da 	
1,54, som er større enn den beregnede totalen	 på 1,48	. Resultatene fra 	Tabell 	5.2 gir etter vår vurdering 	
best	 mening for 	individuelle funksjoner. Hvis for eksempel kun butikker slås ut	 i tillegg til hjemmene, 	
kan	 det 	være rimelig å bruke 	koeffisienten 1,12 for	 dette. 	 	
I Figur 	5.1, som er lik med 	Figur 	4.3, har vi 	illustrert merkostnaden 	for individu	elle samfunnsfunksjoner 	
i urbane og ikke	-urbane områder.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	47	 	
 
Figur 	5.1 	Marginal betalingsvillighet for ulike samfunnsfunksjoner, fordelt på urbane og ikke	-	
urbane kommuner 	 	
 	
Gjennomsnittet og 95 prosent konfidensintervall. 	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Vi kan se spor av at 	merkostnaden for hver funksjon er høyere i urbane områder. Kanskje litt overras-	
kende finner vi likevel at 	forskjellen i 	samle	t merkostnad for alle 	samfunnsfunksjone	r er	 ikke	-signifikant	 	
(modell (2) i kapittel 	4). Etter vår vurdering bør ikke Statnett legge til grunn at det er forskjell mellom 	
urbane og ikke	-urbane områder 	når d	et gjelder merkostnaden ved et stort strømbrudd.	 	
5.3	 	Strømbrudd i 	enda 	flere samfunnsfunksjoner	 	
Vista Analyse (201	9d) drøfter i relativt stor detalj hvilke kritiske samfunnsfunksjoner som potensielt 	
kunne vært inkludert i undersøkelsen vi har gjennomført. 	Med utgangspunkt i utredninger fra 	sårbar-	
hetsutvalget (	NOU	 2006	:6), DSB 	(2016) og SINTEF og Pöyry (2012) 	konkluderes det at 	følgende sam-	
funnsfunksjoner 	kunne vært med i studien:	 	
• 	Vann	- og avløpssystemet	 	
• 	Persontransport	 	
• 	Pleie og omsorg	 	
• 	Nødetatene	 	
• 	Kringkastin	g 	
Det var to grunner til at disse ikke ble inkludert: 	for 	de ene ville de forventningsmessig gi lavere kostna-	
der for husholdningene enn de 	inkluderte, og for det andre ville mange husholdninger finne dem vans-	
keligere å verdsette enn de	m vi har	 inkludert. 	I tillegg har vår 	spørre	undersøkelse en 	størrelsesmessig 	
begrensning til fire samfunnsfunksjoner og vi kunne ikke ta med alle potensielt interessante funksjoner.	 	
Dette betyr at vi ikke kjenner husholdningenes betalingsvillighet for et samtidig strømbrudd hj	emme og 	
i samfunnsfunksjonene på punktlista over. 	 Ek	om	Butikk	er	Sk	oler/bhg	Kollektivtr	afikk	
Ikk	e−sentr	al	Sentr	al	Ikk	e−sentr	al	Sentr	al	Ikk	e−sentr	al	Sentr	al	Ikk	e−sentr	al	Sentr	al	
−0.1
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4	
 	
Relativ betalingsvillighet	
 	Ikk	e−sentr	al	Sentr	al	
Gjennomsnitt og 95% k	onfidensinter	vall.	
Gjennomsnittlig, marginal betalingsvillighet (v	ektet) f	or individuelle samfunnsfunksjoner	.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	48	 	
 
Vi 	 ser	 ikke noe faglig grunnlag for å 	øke størrelsen 	� utover nivået på 50 prosent	 og vi kan ikke anbefale 	
det. Noen momenter til en videre vurdering i regi av Statnett kan være	 	
• 	Vann og avløp: 	Et strømbr	udd vil slå ut renseanlegget, men det vil fortsatt 	være 	vann i rørene	 de 	
fleste steder i landet	. Det vil si at vann	et 	bør	 kokes før man drikker det, 	noe man ikke har 	strøm til	, 	
men det 	er tilgjengelig for vask	 o.l. Enkelte husholdninger i ikke	-urbane områder baserer seg på 	
egen vannforsyning. For dem vil 	vann	- og avløp være en viktig faktor, men 	erfaringen fra Vista 	
Analyse (2018a) er at 	den vil/bør inngå i betalingsvillighet for strømbrudd hjemme.	 	
• 	Persontransport: 	Store deler av persontransport dekkes gjennom k	ollektivtransport i undersø-	
kelsne. Privat transport 	kommer i tillegg.	 Manglende lademulighet hjemme er inkludert i betalings-	
villighet hjemme, men dersom ladepunkter 	utenfor hjemmet også slås ut, gir det et till	eggsmo-	
ment	 for de som trenger lading i løpet av 24 timer	. Dersom bensinpumper slås ut	, så gir det et til-	
leggsmoment	 for de som trenger drivstoff	. Med dagens kapasitet 	på batterier og bensintanker er 	
det imidlertid 	langt fra alle bilister	 som må lade/fylle 	i løpet av 24 timer. 	 	
• 	Pleie og omsorg: 	Kostnaden ved strømbrudd innen pleie og omsorg vil ikke ramme husholdningen 	
på samme måte som strømbrudd 	for	 skole	r og barnehage	r. Husholdninger vil selvsagt synes det er 	
negativt om pleie	- og omsorgsinstitusjoner går	 uten strøm i 24 timer, men dette bør i prinsippet 	
være internalisert i kostnaden	 for «	offen	tlig virksomhet». Hvorvidt den er godt nok representert 	
innen denne kategorien, blir for oss et annet spørsmål.	 I tillegg er det et viktig moment at m	ange 	
pleie	- og	 omsorgsinstitusjoner har egne nødaggregater. 	 	
• 	Nødetatene: Strømbrudd som slår ut nødetatene kan på tilsvarende måte som pleie og omsorg 
henføres til nødetatene/offentlig virksomhet. Statnett må vurdere hvor sannsynlig det er at strøm-
brudd slår ut nødetate	ne i 24 timer.	 Vi 	vil anta at det i mange tilfeller finnes reserveløsninger.	 	
• 	Kringkasting: Strømbrudd i kringkasting kan 	ha virkninger mot husholdninger, men Statnett må 	
vurdere hvor sannsynlig det er at strømbrudd slår ut kringkasting i 24 timer.	 	
5.4	 	Andre 	varigheter, sesong	er og ukedager	 	
Undersøkelsen er gjennomført for et 24 timers avbrudd en hverdag i januar	, med start kl	. 15. 	Hypotesen 	
var at 	et strømbrudd om vinteren ville være det vanskeligste for husholdningene å 	håndtere	. En lengde 	
på 	24 timer 	vil gi tilstrekkelig eksponering for problemene	 til å merke indirekte virkninger	. Med start kl	. 	
15 vil	 strømbruddet	 ramme 	ettermiddagsrushet, og gjøre 	det	 enda vanskeligere. Hvis ikke 	husholdning-	
ene har ekstra betalingsvillighet for å unngå et stort strømb	rudd på dette tidspunktet, vil de aldri ha det, 	
var hypotesen. Slik bidro valg av tidspunkt og varighet til å avdekke om det «er noe der».	 	
Når vi nå har funnet at det «er noe der»	, så er spørsmålet hvordan man utnytter informasjonen 	på	 andre 	
årstider og an	dre varigheter.	 Vår vurdering er at 	faktoren 50 prosent kan brukes på strømbrudd av minst 	
24 timers lengde, 	uansett årstid og uansett hverdag eller helg. Vi drøfter nå hva som ligger bak denne 	
vurderingen.	 	
Ved korte strømbrudd	 vil det ikke medføre synderlige problemer for husholdningene at strømbruddet 	
rammer kritiske samfunnsfunksjoner: Mobil	- og internett kommer raskt opp igjen (mobil	nettet har 	dess-	
uten 	2–8 timer	s reserveforsyning)	, butikkene vil raskt begynne å fungere igjen	, og det samme med kol-	
lektivtrafikk. Skoler og barnehage behøver ikke stenge. 	 	
Spørsmålet er da hva som konstituerer et så langt strømbrudd at problemene begynner å merkes. 	En 	
mulighet kunne være et seks timers strømbrudd. Men et seks timers strømbrudd om natten vil være

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd	 i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	49	 	
 
uproblematisk for husholdningene 	– om natten 	sover jo de fleste	. Andre tider på døgnet kan det oppstå 	
problemer, men de vil være gradert etter tidsperioden og 	selv i den «verste» tidsperioden vil proble-	
mene neppe være så store som ved 24 timers strømbrudd. 	 	
Andre strømbrudd med mindre enn 24 timers varighet vil preges	 av samme problemstilling 	– effekten 	
beror på 	når på døgnet strømbruddet forekommer. 	Vi velger å avskjære en lang diskusjon av dette gjen-	
nom å si at 	koeffisienten	 gjelder strømbrudd som 	minst er	 24 timer. Det	te er 	naturligvis ikke millimeter-	
rettferdig. For	 eksempel er det trolig at et strømbrudd på 23 timer og 59 minutter 	oppleves nokså likt 	
som et på 24 timer. Men 	millimeterrettferdighet kan man uansett aldri oppnå	, koeffisienten	 � for store 	
strømbrudd er bare ment å gi en grov indikasjon.	 	
På den andre si	den av 24 timer har vi de virkelig lange 	strøm	bruddene	. Vi vurderer at de	 bør få samme 	
koeffisient	 � som et 	strømbrudd på 24 timer. Siden husholdningens KILE	-sats for et virkelig langt av-	
brudd er 	høyere enn 	for	 et 24	-timers avbrudd, vil påslaget for kriti	ske samfunnsfunksjoner øke når man 	
regner i kroner	 og kr per kW	. Hvorvidt andelen går opp eller ned er vanskelig å si, 	og	 vi synes det blir 	
riktig å sette den konstant lik det holdepunktet vi har. 	 	
Ut fra tilsvarende logikk mener vi at et strømbrudd om sommeren bør ha samme påslag som et om 
vinteren, mao at	 �=	0,5 gjelder strømbrudd om sommeren. Et strømbrudd i helgen kan og	så få samme 	
prosentvise 	påslag	. Mange husholdninger vil nok preges mindre av 	brudd i samfunnsfunksjoner dersom 	
de skjer i helgen, men i noen grad fanges dette opp gjennom 	lavere KILE	-sats i helgen, og i en situasjon 	
med usikkerhet er det ryddig å bruke det	 holdepunktet vi har.	 	
Vår anbefaling blir derfor at 	faktoren 	� brukes på alle strømbrudd av minst 24 timers lengde, uansett 	
sesong og ukedag. 	 	
5.5	 	Husholdningenes betalingsvillighet telles ikke to ganger	 	
Når en skal estimere husholdningenes betalingsvillighet	 for å unngå avbrudd i sentrale samfunnsfunk-	
sjoner så er det prinsipielt en fare for dobbelttelling. Dobbelttellingen skyldes at KILE	-kostnaden av 	
strømbrudd i for eksempel butikker kan basere seg på anslag for husholdningenes tap av nytte. Hus-
holdningenes	 tap av nytte ved et strømbrudd i butikker (og hjemme) er akkurat hva vi har estimert i 	
denne studien. Hvis det stemmer at husholdningenes tap av nytte allerede er inkludert i KILE, så blir det 
dobbelttelling å inkludere det samme som en kostnad for hushol	dninger.	7 	
I Vista Analyse (2017) er det uklart fra spørsmålsstillingen om strømmen bare går i eget hjem, eller også 
hos naboen, eller også i et større område 	og inkludert kritiske samfunnsfunksjoner. 	Dette var en bevisst 	
uklarhet ut fra tanken om at det i	 praksis	, når KILE brukes, vil	 være	 tale om forskjellige omverdensforut-	
setninger.	 Det kan ikke utelukkes at enkelte respondenter i Vista Analyse (2017) har tenkt seg at strøm-	
men går i kritiske samfunnsfunksjoner i tillegg til hjemme, og lagt 	det hele til g	runn for sin betalingsvil-	
lighet. I så fall kan 	det argumenteres for at KILE 	i noen grad 	allerede tar innover seg tredjepartskostna-	
dene gjennom husholdningsleddet. 	Samtidig handlet 	selve betalingsvillighetsspørsmålene og 	primingen	 	
i forkant	 om 	strømbrudd i eget hjem	, og det vil være mest naturlig å legge til grunn at det er dette de 	
fleste av respondentene har svart på.	 	
 	
7 Det eneste som prinsipielt sett ikke er dobbelttelling, er synergistiske kostnader for husholdninger når strømmen går samtidi	g 	
hjemme og i butikk. Men også de synergistiske kostnadene kunne i praksis vært inkludert allerede, hvis det for eksempel 
er uklar	t fra spørsmålsstillingen hvilke omverdensforutsetninger som gjelder når strømmen går i butikk.	 Vi har ikke funnet 	
spor av synergistiske kos	tnader i denne studien, heller det motsatte (betalingsvillighet som synker i antall).

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	50	 	
 
Muligheten for dobbeltelling ble analysert og drøftet i Vista An	alyse (2019b). Rapporten peker på at 	
muligheten for dobbelttelling i prinsippet foreligger innen sluttbrukergruppene «handel og tjenester» 
og «offentlig virksomhet» i KILE	-systemet. En nærmere gjennomgang viser imidlertid at kostnadene in-	
nen «handel og tje	nester» og «offentlig virksomhet» i praksis ikke inkluderer virkninger for hushold-	
ninger, eller slike virkninger inkluderes på en måte som er uegnet for vårt formål. Innen handel og tje-
nester beregnes det for eksempel at virkninger for kundene	/husholdninge	ne av strømbrudd i butikk e	r 	
positive fordi kundene kan flytte sin handel til en annen butikk når den opprinnelige butikken utsettes 
for strømbrudd. 	I vår undersøkelse er kostnaden klart ne	gativ	, som bla skyldes at vi studerer strømbrudd 	
i alle butikker, i	kke bare en butikk.	 	
Med henvisning til Vista Analyse (2019b) konkluderer vi at faren for dobbelttelling ikke er til stede i 
praksis. 	 	
5.6	 	Oppsummert om våre råd til Statnett 	 	
Vår anbefaling blir derfor at faktoren 	� brukes på alle strømbrudd av minst 24 timer	s lengde, uansett 	
sesong og ukedag. Faktoren settes lik 	50	 prosent 	der man kan forutsette at strømbruddet slår ut 	elek-	
tronisk kommunikasjon	, butikker, skole/barnehage og kollektivtrafikk	, eventuelt «hele samfunnet». Hvis	 	
en enkelt funksjon	 ikke fungerer	 så kan	 man justere 	� i tråd med 	Tabell 	5.2.

Husholdningenes kos	tnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	51	 	
 
Referanser	 	
Cameron, T.A. og Huppert D.D	 (1989	). OLS versus ML Estimation of Non	-market Resource Values with 	
Payment Card I	nterval Data. 	Journal of Environmental Economics and Management	 17, 230	-246	 	
DSB 	(2016	). Samfunnets kritiske funksjoner	. Hvilken funksjonsevne må samfunnet opprettholde til en-	
hver tid? Rapport	 HR	 2350	, desember 2016	. Direktoratet for 	samfunnssikkerhet og beredskap.	 	
Tønsberg	 	
Grinde	, L., 	Mamen, 	J. og	 Tunheim, K.	 (2021a	). Været i Norge	: Klimatologisk månedsoversikt februar 2021.	 	
Mete	orologisk 	institutt	 rapport 	2/2022	. 	
Grinde, L., Mamen, J. 	og	 Tunheim, K. (2021	b). Været i Norge: Klimatologisk månedsoversikt 	mars	 2021.	 	
Meteorologisk institutt rapport 	3/2022	. 	
Grinde, L., Mamen, J. 	og	 Tunheim, K. (	2021	c). Været i Norge: Klimatologisk månedsoversikt 	april	 2021.	 	
Meteorologisk institutt rapport 	4/2022	. 	
NOU 	(2006	: 6	). Når sikkerheten er viktigst	. Beskyttelse av landets kritiske infrastrukturer og kritiske sam-	
funnsfunksjoner. 	Norges offentlige utredninger	 2006: 6.	 Justis	- og politidepartementet.	 	
Pöyry 	og 	SINTEF 	(201	2). Samfunnsøkonomiske kostnader ved avbrudd og spenningsforstyrrelser 	- im-	
plikasjoner for regulering	. Energi Norge Publikasjon	 nr. 354	-2012	 	
Samdal, K., Kjølle, G., Kvitastein, O. & Singh, B. 	(2002	). Anbefaling til nye KILE	-satser	. SINTEF Notat,	 6. 	
november	. SINTEF Energi AS.	 	
SSB 	(2020	). Sentralitetsindeksen	. Oppdatering med 2020	-kommuner	. Notater 2020/4	, Statistisk sentral-	
byrå	. 	https://www.ssb.no/befolkning/artikler	-og	-publikasjoner/sentralitetsindeksen.oppdate-	
ring	-med	-2020	-kommuner	 	
Vista Analyse	 (2016	). Forprosjekt: 	KILE for husholdninger	. 	Vista Analyse Rapport 	2016/	05	. 	
https://www.vista	-analyse.no/no/publikasjoner/kile	-for	-husholdninger/	 	
Vista Analyse	 (2017	). Nye KILE	-funksjoner for husholdninger	. Vista Analyse Rapport 201	7/32. 	
https://vista	-analyse.no/no/publikasjoner/nye	-kile	-funksjoner	-for	-husholdninger/	 	
Vista Analyse	 (2018	a). KILE	-funksjoner for husholdninger bygget på erfaringer me	d lange avbrudd	. Vista 	
Analyse Rapport 201	8/05. 	http://wiki.vista	-analyse.no/no/publikasjoner/kile	-funksjoner	-for	-	
hushol	dninger	-bygget	-pa	-erfaringer	-med	-lange	-avbrudd/	 	
Vista Analyse	 (2018	b). Sensitivitetsanalyse for KILE Tilleggsundersøkelse	. Vista Analyse Rapport 201	8/15. 	
https://www.vista	-analyse.no/no/publikasjoner/sensitivitetsanalyse	-for	-kile	-tilleggsundersok-	
elsen/	 	
Vista Analyse	 (2018	c). Økonomisk analyse av HILP	-hendelser	. Vista Analyse Rapport 201	8/31. 	
http://www.vista	-analyse.no/no/publikasjoner/okonomisk	-analyse	-av	-hilp	-hendelser/	 	
Vista Analyse	 (2019a	). Hvordan avbruddskostnader utvikler seg over tid	. Vista 	Analyse Rapport 201	9/12. 	
https://vista	-analyse.no/no/publikasjoner/hvordan	-avbruddskostnader	-utvikler	-seg	-over	-tid/

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	52	 	
 
Vista Analyse	 (2019	b). Analytisk 	arbeid med kostnad og ulempe av strømbrudd i Norge: En kartlegging	. 	
Vista Analyse Rapport 201	9/13. 	http://www.vista	-an	alyse.no/no/publikasjoner/analytisk	-ar-	
beid	-med	-kostnad	-og	-ulempe	-av-strombrudd	-i-norge	-en	-kartlegging/	 	
Vista Analyse	 (2019	c). Alternative måter å regne KILE	-kostnaden på	. Vista Analyse Rapport 201	9/26. 	
http://www.vista	-analyse.no/no/publikasjoner/alternative	-mater	-a-regne	-kile	-kostnaden	-pa/	 	
Vista Analyse	 (2019	d). Forstudie: Husholdningenes verdsetting av forsyningssikkerhet for utvalgte kri-	
tiske samfunn	sfunksjoner	. Vista Analyse 	Rapport 	2019/56

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	53	 	
 
Vedlegg	 	
A	 	Datarensing	 og	 overordnede	 me-	
todevalg	 	
Vedlegget beskriver nærmere utvalget og implikasjonene av ulike metodiske valg	 i regresjonsanalysen	. 	
I kapittel 	A.1	 gjennomgå	r vi 	svarene på et overordnet nivå	 og viser 	sannsynlighetsfordelingen	. Kapittel 	
A.2	 viser	 implikasjo	nene	 av 	eksklusjonskriteriene på gjennomsnittlig betalingsvillighet	. Vi gjør også en 	
enkel beregning av betalingsvillighet, som utgjør et referansepunkt for beregningene med 	ulike eksklu-	
sjonskriterier og 	modellspesifikasjoner.	 Kapittel	 A.3	 viser 	sensitiviteten til punktverdi	spesifikasjon	en ved 	
å beregne resultatene på øvre og nedre intervallgrense, og 	hva resultatene ville ha blitt ved intervallre-	
gresjon i st	edet for midtpunktberegning.	 	
Av praktiske grunner er alle estimater i vedlegget presentert på nivåform.	 	
A.1	 	Svarfordeling og enkel 	beregning av betalingsvillighet i 	scenariene	 	
Tabell A.1 	viser svarfordelingen til respondentene i 	de ulike 	scenariene	. 	
Tabell	 A.1 	Svarfordeling i 	scenariene	 (alle 	svarene	), antall	 	
Maksimal betalingsvil	lighet	 (NOK)	 	S1 	S2 	S3 	S4 	S5 	
0 	905	 	914	 	1021	 	1047	 	1041	 	
100	 	444	 	406	 	364	 	369	 	348	 	
200	 	385	 	377	 	372	 	340	 	338	 	
300	 	294	 	266	 	239	 	258	 	241	 	
500	 	588	 	575	 	536	 	515	 	474	 	
750	 	121	 	143	 	161	 	150	 	158	 	
1 000	 	355	 	384	 	340	 	335	 	333	 	
1 250	 	57	 	72	 	75	 	77	 	90	 	
1 500	 	112	 	128	 	134	 	138	 	135	 	
1 750	 	21	 	20	 	33	 	33	 	36	 	
2 000	 	112	 	112	 	120	 	112	 	127	 	
2 500	 	40	 	53	 	50	 	55	 	69	 	
3 000	 	20	 	30	 	34	 	40	 	49	 	
4 000	 	13	 	17	 	18	 	24	 	28	 	
5 000	 	36	 	33	 	37	 	40	 	37	 	
6 000	 	4 	9 	8 	8 	15	 	
8 000	 	6 	2 	3 	5 	4 	
10 000	 	8 	8 	7 	8 	5 	
Mer enn 10 000	 	2 	4 	6 	6 	7 	
Vet ikke	 	1403	 	1373	 	1368	 	1366	 	1391	 	
Kilde: Vista Analyse	, Kantar

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	54	 	
 
Figur 	A.2 viser at fordelingskurvene til betalingsvillighetene er svært høyreskjeve. De følger en log	-nor-	
mal	-fordelingsfunksjon, der de aller fleste observasjonene er l	ave eller lik null, mens noen observasjoner 	
er moderate, og noen få observasjoner er svært store. 	 	
Figur 	A.2 	Tetthetskurver for betalingsvillighet for å unngå 	scenariene	 	
 	
Kilde: Vista Analyse	 	
A.2	 	Implikasjoner av 	eksklusjonskriteriene	 	
Vi gjør 	først 	en enkel beregning av betalingsvillighet, basert på hele bruttoutvalget på 4926 responden-	
ter. 	Denne beregningen utgjør referansepunktet for eksklusjonskriterier nedenfor. 	Vi bruker de 	endelige 	
svarene (etter at responden	ten har hatt mulighet til å 	justere 	svarene sine).	8 Det 	er 	midtpunktene i 	
intervallene	 som brukes i beregningen. 	Antall observasjoner varierer med 	scenariene	, dette skyldes 	
«vet	-ikke»	-svarene, siden respondentene kan gå inn og ut av utvalgene 	gjennom å op	pgi vet ikke.	 	
Resultatene av 	betalingsvilligheten for hele bruttoutvalget 	er 	vist 	i første linje 	i tabell A.	2. Betalingsvil-	
ligheten	 øker 	sakte fra 670 kroner i scenario 1 til 810 kroner i scenario 5. 	Merk at s	iden s	cenariene 	2–4 	
inneholder ulike samfunnsfunksjoner for ulike respondenter avhengig av 	spørreskjemaversjon, så 	er be-	
talingsvilligheten i 	scenari	o 2	–4 ikke direkte sammenlignbar.	 	
Vi bruker tre kriterier for å utelukke respondenter fra utvalget: 	 	
• 	Eksklusjonskriterium 	1: protestsvar	. Protestsvar er svar fra respondenter som har positiv betalings-	
villighet, men som protesterer mot noe i spørsmålsstillingen og oppgir null i betalingsvil	lighet.	 To-	
talt har 771 respondenter oppgitt minst én protestbegrunnelse for nullsvar.	 	
• 	Eksklusjonskriterium 	2: inkonsistente svar	. Inkonsistente svar defineres som svar der det oppgis 	
lavere betalingsvillighet for et scenario med høyere alvorlighetsgrad (ko	nsekvens) enn for et annet 	
scenario med lavere alvorlighetsgrad. For 	eksempel 	hvis	 en respondent oppgir laver	e betalingsvil-	
lighet for å unngå strøm	brudd 	både i sitt eget hjem og i butikkene enn vedkommende oppga som 
 	
8 I slutten av spørreundersø	kelsen har respondentene mulighet til å se hva de har svart på hvert betalingsvillighetsspørsmål, 	
og å eventuelt gjøre justeringer på svarene sine	, se 	Figur 	2.5. 0.0000
0.0004
0.0008
0.0012
0.0016	
0	2000	4000	6000	8000	
Betalingsvillighet (kroner)	
Tetthet	
 	
S1
S2
S3
S4
S5	
I de ulik	e scenar	ioene	
Tetthetskur	vene f	or betalingsvillighet f	or å unngå strø	mbr	udd

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	55	 	
 	
betalingsvillighet for å unngå 	strømbrudd bare 	i sitt eget hjem.	 Totalt har 955 respondenter opp-	
gitt slike inkonsistente svar.	 	
• 	Eksklusjonskriterium 	3: svært høye betalingsvilligheter	. Det er va	nlig i betalingsvillighetsstudier å 	
utelate observasjoner som er langt unna de andre (ekstremobservasjoner) eller som har urimelig 
høy betalingsvillighet relativt til respondentens inntekt. Vi har satt grensen for utelatelse relativt 
høyt, til 10 prosent a	v inntekten. Dette utgjør til sammen 3 respondenter.	 	
Disse 	er 	grundig 	omtalt i kapittel 	3.2.2	. 	
Tabell A.	2 viser hvordan 	eksklusjons	kriteriene påvirker den 	gjennomsnittlige 	betalingsvilligheten. 	Den 	
første raden 	i tabellen viser betalingsvilligheten 	for hele bruttoutvalget, før noen observasjoner er ute-	
latt. Dette utgjør referansen	. 	
Vi ser at utelatelse av protestsvarene	 fører til at 	betalingsvilligheten øker	 (siden antallet null	-svar blir 	
redusert)	. Videre ser vi at utelatelse av inkonsistente svar	 fører til at 	betalingsvilligheten	 faller for de 	
tidlige	 scenariene	, og øker for de senere. 	Videre fører utelatelse av de 	ekstremt 	høye sva	rene 	til 	at 	
betalingsvilligheten faller noe.	 	
Tabell	 A.2 	Gjennomsnittlig 	betalingsvillighet for å unngå 	strømbrudd, 	basert på 	eksklusjonskri-	
terier	 	
 	Scenario 1	 	Scenario 2	 	Scenario 3	 	Scenario 4	 	Scenario 5	 	
Hele bruttoutvalget	 	670,3	***	 	712,0	***	 	715,4	***	 	742,0	***	 	810,9	***	 	
(17,6	) 	(18	,3) 	(18,9	) 	(20,8	) 	(35,4	) 	
Antall observasjoner	 	3522	 	3552	 	3555	 	3558	 	3535	 	
Kriterium 1 	 	
(protestsvar)	 	
787	,9***	 	847,1	***	 	859,0	***	 	904,9	***	 	986,7	***	 	
(20,3	) 	(21,3	) 	(21,	8) 	(25,0	) 	(43,6	) 	
Antall observasjoner	 	2850	 	2855	 	2840	 	2825	 	2814	 	
Kriterium 2 	 	
(inkonsistente svar)	 	
686,8	***	 	781	,0***	 	852,9	***	 	912,0	***	 	1032	,5***	 	
(20,	7) 	(23,5	) 	(26	,3)	 	(29,7	) 	(57,2	) 	
Antall observasjoner	 	2117	 	2100	 	2077	 	2073	 	2078	 	
Kriterium 3 	 	
(svært høye beløp) 	 	
685,3	***	 	779,2	***	 	850,5	***	 	909,6	***	 	985,5	***	 	
(20,	7) 	(23,4	) 	(26,2	) 	(29,6	) 	(31,6	) 	
Antall observasjoner	 	2114	 	2097	 	2074	 	2070	 	2075	 	
Standardfeil i parentes. Midtpunktet i intervallet for betalingsvillighet brukes som 	avhengig variabel (midtpunktberegning).	 	
* p < 0,1; ** p < 0,05; *** p < 0,01	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Vi har også 	testet ut alternative formuleringer av 	eksklusjonskriteriet knyttet til ekstremt høy betalings-	
villighet	. Dette innebærer	: 	
• 	Kriterium 3b: 	alle sva	r som er større enn 5 prosent av respondentens inntekt blir fjernet. 	 	
• 	Kriterium 3c: 	alle svar som er større enn 2,5 prosent av respondentens inntekt blir fjernet.	 	
Resultatene er	 oppgitt	 i tabell A.	3 (den første linjen viser eksklusjonskriterium 3 fra tabell A.	2). Det viser 	
seg at 	kriterium 3b ikke 	har noe	 å si: d	et er ingen respondenter som har oppgitt betalingsvillighet	 mel-	
lom 5 og 10 prosent av egen inntekt. Videre ser vi at det er 	kun 	to responden	ter som har oppgitt beta-	
lingsvillighet over 2,5 prosent og dermed 	ekskluderes pga. 	kriterium 3c. 	Betalingsvilligheten 	faller litt 	i 	
alle 	scenariene	 ved bruk av kriterium 3c.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hj	emmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	56	 	
 
Tabell	 A.3 	Betalingsvilligh	et for å unngå 	scenariene	: alternative eksklusjonskriterier knyttet til 	
inntekt 	 	
 	Scenario 1	 	Scenario 2	 	Scenario 3	 	Scenario 4	 	Scenario 5	 	
Kriterium 3 	 	685,3	***	 	779,2	***	 	850,5	***	 	909,6	***	 	985,5	***	 	
(20,	7) 	(23,4	) 	(26,2	) 	(29,6	) 	(31,6	) 	
Antall 	observasjoner	 	2114	 	2097	 	2074	 	2070	 	2075	 	
Kriterium 3b	 	685,3	*** 	779,2	*** 	850,5	*** 	909,6	*** 	985,5	*** 	
(20,7)	 	(23,4)	 	(26,2)	 	(29,6)	 	(31,6)	 	
Antall observasjoner	 	2114	 	2097	 	2074	 	2070	 	2075	 	
Kriterium 3c	 	676,5	*** 	770,4	*** 	841,6	*** 	905,2	*** 	980,6	*** 	
(19,7)	 	(22,6)	 	(25,5)	 	(29,3)	 	(31,3)	 	
Antall observasjoner	 	2112	 	2095	 	2072	 	2069	 	2074	 	
Standardfeil i parentes.	 Koeffisientene beregnet med vekting for utvalgsskjevhet (weighted least squares). Midtpunktet i inter-	
vallet for betalingsvillighet brukes som 	avhengig variabel (midtpunktberegning).	 Beslutningsregel 3.	 	
* p < 0,1; ** p < 0,05; *** p < 0,01	 	
Kilde: Vista Analys	e 	
A.3	 	Sensitivitet til andre modellspesifikasjoner	 	
Nedre intervallgrense	 	
I analysen bruker vi som sagt	 midtpunktet av intervallene i beregninge	ne. D	ette betyr at vi	 bruker 	mid-	
delverdien av det intervallpunktet respondenten oppgir som sin betalingsvillighet og det neste intervall-
punktet på skalaen	. Det er 	usikkerhet knyttet til 	bruk av intervalldata, og	 vi har	 derfor	 sjekket sensitivi-	
teten til midt	punktspesifikasjonen ved å bruke nedre grense i intervallet. 	Altså det tallet respondenten 	
drar markøren til.	 Dette trekker betalingsvilligheten ned i alle scenarioene.	 Som vi ser av første kolonne 	
i tabell A.	4 er forholdet mellom scenario 1 og scenario 5 	omtrent lik som ved midtpunktestimering. 	
Koeffisienten stiger fra 0,48 	til 	0,495.	 	
Vet	-ikke lik null	 	
Det kan tenkes at respondenter svarer vet	-ikke for	di de 	ikke tar seg bryet med å svare, og grunnen kan 	
være at de 	ikke synes strømbrudd er viktig	 for seg. Mao. kan det være en korrelasjon mellom vet	-ikke 	
og lav betalingsvillighet. Vi tar denne tanken ut i det ekstreme ved å legge til grunn at alle vet	-ikke svar	 	
er 	nullsvar (tabell A.	4). Det betyr at vi 	fyller datasettet med mange nuller, både knyttet til strømbrudd 	
hjemme og stort strømbrudd. 	Forskjellen mellom de to blir dermed 	også null for disse respondentenes 	
del. Det trekker ned gjennomsnittsforskjellen, so	m synker fra 0,48 til 0,29	. 	
Intervallregresjon	 	
Cameron og Huppert (1989)	 viser at midtpunktestimering kan medføre en skjev estimator	, og anbefaler 	
i stedet intervallregresjon	. Dette gjelder særlig ved design der man bruker få intervallpunkter. I denne 	
und	ersøkelse	n bruker vi relativt mange punkter, og er dermed i mindre grad 	berørt av de	nne bekym-	
ringen	. 	En 	intervallregresjonsmodell	 er en maximum likelihood	-modell som tar den latente

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	57	 	
 
betalingsvilligheten som en sensurert variabel mellom intervallgrensene me	d antakelse om log	-normal 	
sannsynlighetsfordeling. 	Estimatoren er ikke sensurert 	ved null, som gir en forventningsskjev estimator.	 	
� beregnes nå til 	0,3	2. 	
Utransformert betalingsvillighet	 	
Vi har lagt opp til at merkostnaden ved et stort strømbrudd er en andel av 	kostnaden ved et strømbrudd 	
hjemme. Men det kan jo hende at 	merkostnaden er et kronebeløp. Det er et empirisk spørsmål om det 	
er det ene eller det andre. 	 	
For å teste påstanden om a	t det kan være et kronebeløp, gjør vi en regresjon på nivåform (	kolonne 4	). 	
Den gir et meningsfullt anslag på nivåforskjellen (ca 350 kroner), men de statistiske egenskapene til 
denne modellen, gitt ved log	-likelihood, Wald og AIC	-kriteriet, er langt dårli	gere enn 	egenskapene til 	
modellen på log	-form. 	 Vi kan regne ut 	scenario 1 ved å ta utvalgsgjennomsnittene til variablene. Dette 	
gir oss et estimat på 	542,	8. Relativt til dette øker betalingsvilligheten med 	64 prosent i scenario 5. 	Den 	
utransformerte model	len gir oss altså 	et høyere	 estimat på den relative økningen.	 	
Tabell	 A.4 	Regresjonstabell: betalingsvillighet i ulike scenarioer 	 	
 	Nedre grense som 
avhengig va	riabel	 	
«Vet ikke	» satt lik 	
null	 	
Intervallregresjon	 	Utransformert 	
WTP	 	
Modell	 	Tobit	 	Tobit	 	Interval	l 	Tobit	 	
Avhengig variabel:	 	ln(1 + 	nedre	) 	ln(1 + 	midtpunkt	) 	Interval	l(nedre	, øvre	) 	mid	tpunkt	 	
Scenario 5 (= 1 hvis ob-
servasjon er i scenario 5)	 	
0,495***	 	0,290***	 	0,323	*** 	348	,828***	 	
(0,039)	 	(0,072)	 	(0,017)	 	(26	,623)	 	
Høyere utdanning	 	0,189	 	0,753***	 	0,072	 	42	,991	 	
(0,127)	 	(0,214)	 	(0,058)	 	(63	,948)	 	
ln inntekt	 	0,445***	 	0,539***	 	0,217	*** 	172	,779***	 	
(0,106)	 	(0,177)	 	(0,048)	 	(48	,219)	 	
ln alder	 	-1,040***	 	-2,835***	 	-0,484	*** 	-467	,705***	 	
(0,165)	 	(0,275)	 	(0,076)	 	(91	,720)	 	
Sentralitets	dummy	 	0,280**	 	0,560***	 	0,154	*** 	97	,282	 	
(0,117)	 	(0,202)	 	(0,054)	 	(61	,599)	 	
ln boligareal	 	-0,226*	 	0,277	 	-0,085	 	-30	,554	 	
(0,121)	 	(0,203)	 	(0,055)	 	(58	,505)	 	
Konstantledd	 	6,822***	 	7,228***	 	6,609	*** 	1 259	,789***	 	
(0,688)	 	(1,255)	 	(0,325)	 	(384	,748)	 	
Observations	 	3 833	 	5 862	 	3 833	 	3 833	 	
Log likelihood	 	-8 570	,420	 	-12	 297	,170	 	-9 310	,083	 	-29	 109	,960	 	
Wald Test	 	242	,213***	 	173	,054***	 	226	,317	*** 	199	,619	*** 	
AIC	 	17156	,8 	24610	,3 	18636	,2 	58235	,9

Husholdningenes kostnader og ulempe	r ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	58	 	
 	
B	 	Har 	rekkefølgen av samfunnsfunk-	
sjoner noe å si for betalingsvillig-
heten? 	 	
I dette vedlegget 	tester vi	 om rekkefølgeversjon	 påvirker betaling	svilligheten	. Spørreskjemaet har blitt 	
sendt ut i ulike 	rekkefølgeversjoner	 (se kapittel 	4). For respondentene i versjon 1 er b	uti	kker og spise-	
steder den første samfunnsfunksjonen	 de blir møtt med, for respondentene i versjon 2 er det 	skoler og 	
barnehager, mens for 	respondentene i versjon 3 er det elektronisk kommunikasjon.	 Den ulike rekkeføl-	
gen 	kan tenkes å påvirke respondentenes betalingsvillighet særlig gjennom det som kalles for 	for	ank-	
rings	effekten	 (anchoring bias)	, altså	 at de tidligere	 samfunnsfunksjonene påvir	ker 	respondentenes vur-	
deringer av	 de senere	 samfunnsfunksjonene.	 Videre	 kan	 det potensielt også eksister	e synergieffekter 	
mellom samfunnsfunksjonene, altså at	 respondentene opplever det som 	verre	 eller bedre	 å kombinere 	
samfunnsfunksjon x med y enn 	med z	, og har en annen økning betalingsvilligheten sin i scenarioet som 	
går fra	 y til y og x, enn fra z til z og x.	 	
En måte å finne	 undersøke dette	 på er å teste om respondentene oppgir ulik betalingsvillighet avhengig 	
av hvilken rekkefølgeversjon de har gjennom	ført	. Vi gjør dette 	ved å gjennomføre 	regresjonen	 for de 	
individuelle samfunnsfunksjonene	 ( samme som i kapittel 4	), bare at vi også inkluderer 	dummy	variab	ler	 	
for om observasjonen er i versjon 2 eller ikke, og i versjon 3 eller ikke	, og interaksjoner for disse dum-	
myene og	 de individuelle samfunnsfunksjonene	. Dette gjør at vi kan teste om det er ulik marginal beta-	
lingsvillighet 	for de individuelle samfunnsfunksj	onene	 i hver rekkefølgeversjon. 	De rene d	ummyvariab-	
lene viser	 endring i betalingsvillighet relativt til konstantleddet	, og interaksjonene viser endring i beta-	
lingsvillighet for den aktuelle samfunnsfunksjonen, relativt til betalingsvillighetene for denne i	 versjon1	. 	
Som før estimerer vi Tobit	-modeller og clustrer standardfeilene på individ, r	esultatet av dette 	er 	i tabell 	
B.1.	 	
Resultatene indikerer at respondentene har lik marginal betalingsvillighet for de individuelle samfunns-
funksjonene uavhengig av når 	i løpet de presenteres. Unntaket er elektronisk kommunikasjon i versjon 	
3. I versjon 3 er elektronisk kommunikasjon den første samfunnsfunksjonen som presenteres for res-
pondentene, og som vi ser har respondentene i denne versjonen 20 prosent høyere betalin	gsvillighet 	
enn respondentene i versjon 1, og dette resultatet er signifikant på 5 prosent. Vi fanger opp noen av de 
samme effektene som antallsvariabelen i 	Tabell 	4.2, så det er ikke helt sikkert om det er antall sam-	
funnsfunksjoner i scenarioet, rekkefølgen, eller kombinasjonen med andre funksjoner, som spiller inn 
her.

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	59	 	
 
Tabell	 B.1	 	Test om rekkefølgeversjon påvirker den marginale betalingsvilligheten for sam-
funnsfunksjon	ene 	 	
 	Estimat	 	Standardavvik	 	
Konstant	 	10,161	*** 	0,775	 	
Butikker og restauranter	 	0,122	** 	0,049	 	
Kollektivtrafikk	 	0,016	 	0,033	 	
Elektronisk kommunikasjon	 	0,279	*** 	0,055	 	
Skoler	 og barnehager	 	0,071	 	0,046	 	
ln inntekt	 	0,444	*** 	0,113	 	
ln alder	 	-0,979	*** 	0,176	 	
Sentralitets	dummy	 	0,299	** 	0,125	 	
ln boligareal	 	-0,255	* 	0,131	 	
Dummy versjon 2	 	-0,085	 	0,149	 	
Dummy versjon 3	 	-0,102	 	0,155	 	
Interaksjon versjon 2 og butikker og restauranter	 	-0,037	 	0,064	 	
Interaksjon versjon 2 og k	ollektivtrafikk	 	0,008	 	0,047	 	
Interaksjon versjon 2 og e	lektronisk kommunikasjon	 	-0,018	 	0,073	 	
Interaksjon versjon 2 og s	koler	 og barnehager	 	0,029	 	0,063	 	
Interaksjon versjon 3 og butikker og restauranter	 	0,012	 	0,068	 	
Interaksjon versjon 3 og k	ollektivtrafikk	 	0,066	 	0,057	 	
Interaksjon versjon 3 og e	lektronisk kommunikasjon	 	0,197	** 	0,086	 	
Interaksjon versjon 3 og s	koler	 og barnehager	 	0,026	 	0,067	 	
Observasjoner	 	9 163	 	
Log likelihood	 	-20	 700,27	 	
Wald Test	 	184,126	*** 	
AIC	 	41440,5	 	
Standardfeil i parentes. Midtpunktet i intervallet for betalingsvillighet brukes som avhengig variabel (midtpunktberegning). 	 	
* p < 0,1; ** p < 0,05;	 *** p < 0,01

Hus	holdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	60	 	
 	
C	 	Deskriptiv statistikk	 for 	respon-	
dentkarakteristika	 	
I dette vedlegget 	gjennomgår vi 	deskriptiv statistikk for	 respondentkarakteristika.	 I spørreskjemaet blir 	
respondenten bedt om å oppgi en 	del	 informasjon om seg selv	, i tillegg får vi bakgrunnsinformasjon 	fra	 	
Kantar (f.eks. alder, kjønn, bostedskommune). 	Det er denne inform	asjonen vi utnytter i denne analysen. 	
Variablene fra Kantar	 har vi 	et fullt datasett på	, mens 	for 	de øvrige 	variable	ne	 kan utvalget skille seg fra 	
bruttoutvalget fordi	 respondentene 	kan	 velge å la være å svare på	 dem.	 Tabell 	D.1 viser deskriptiv sta-	
tistikk for de forklaringsvariablene som 	brukes	 i regresjonsanalysen.	 	
Tabell 	C.1 	Deskriptiv statistikk forklaringsvariablene	 	
Variabel	 	n 	mean	 	sd 	min	 	p25	 	me-
dian	 	
p75	 	max	 	
Alder	 	4926	 	49,	9 	16,8	 	18	 	35	 	50	 	64	 	89	 	
Inntekt	 (NOK1000)	 	4464	 	871,9	 	509,	7 	100	 	500	 	700	 	1050	 	3000	 	
Boligareal	 (kvm)	 	4821	 	134,5	 	71,	6 	15	 	85	 	125	 	200	 	300	 	
Årlig strømregning	 (NOK)	 	3917	 	1758	9 	9140,	9 	5000	 	15000	 	15000	 	25000	 	40000	 	
Antall personer i husholdningen	 	4926	 	2,413	 	1,159	 	1 	2 	2 	3 	5 	
Urbanitetsindeks 	(kontinuerlig)	 	4924	 	834,	19	 	122,0	9 	350	 	779	 	859	 	895	 	1000	 	
Urbanitetsindeks klasse 1	 	4924	 	0,19	 	0,392	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Urbanitetsindeks klasse 2	 	4924	 	0,294	 	0,456	 	0 	0 	0 	1 	1 	
Urbanitetsindeks klasse 3	 	4924	 	0,271	 	0,445	 	0 	0 	0 	1 	1 	
Urbanitetsindeks klasse 4	 	4924	 	0,134	 	0,341	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Urbanitetsindeks klasse 5	 	4924	 	0,075	 	0,263	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Urbanitetsindeks klasse 6	 	4924	 	0,035	 	0,184	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Har opplevd strømbrudd	 	4838	 	0,828	 	0,377	 	0 	1 	1 	1 	1 	
Er respondenten mann	 	4926	 	0,5	 	0,5	 	0 	0 	0 	1 	1 	
Enebolig	 	4926	 	0,497	 	0,5	 	0 	0 	0 	1 	1 	
Tomannsbolig	 	4926	 	0,07	 	0,256	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Rekkehus	 	4926	 	0,082	 	0,274	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Leilighet	 	4926	 	0,332	 	0,471	 	0 	0 	0 	1 	1 	
Østlandet	 	4926	 	0,518	 	0,5	 	0 	0 	1 	1 	1 	
Vestlandet	 	4926	 	0,233	 	0,423	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Midt	-Norge	 	4926	 	0,096	 	0,294	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Sør	-Norge	 	4926	 	0,051	 	0,22	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Nord	-Norge	 	4926	 	0,102	 	0,303	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Større by	 	4912	 	0,313	 	0,464	 	0 	0 	0 	1 	1 	
Middels by	 	4912	 	0,188	 	0,391	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Småby	 	4912	 	0,155	 	0,362	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Tettsted	 	4912	 	0,219	 	0,414	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Område med spredt bosetning	 	4912	 	0,125	 	0,33	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Grunnskole	 	4926	 	0,03	 	0,172	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Videregående skole	 	4926	 	0,347	 	0,476	 	0 	0 	0 	1 	1 	
Bachelorgrad	 	4926	 	0,356	 	0,479	 	0 	0 	0 	1 	1 	
Mastergrad eller høyere	 	4926	 	0,251	 	0,434	 	0 	0 	0 	1 	1 	
Sikre strømforsyning	, mer 	
penger	 	4926	 	0,424	 	0,494	 	0 	0 	0 	1 	1 	
Sikre strømforsyning, like mye 
penger	 	4926	 	0,525	 	0,499	 	0 	0 	1 	1 	1

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	61	 	
 
Variabel	 	n 	mean	 	sd 	min	 	p25	 	me-
dian	 	
p75	 	max	 	
Sikre strømforsyning, mindre 
penger	 	4926	 	0,014	 	0,116	 	0 	0 	0 	0 	1 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Gjennomsnittsinntekten til husholdningene i undersøkelsen er i overkant av 8	70 000	 kroner, og 	respon-	
dentene er i snitt 50 år gamle. 5	0 prosent av respondentene er menn,	 og i overkant av 2	5 prosent oppgir 	
å ha 	mastergrad eller lengre utdanning	. 5 prosent	 av respondentene bor i Sør	-Norge, 2	3 prosent på 	
Vestlandet, 	9 prosent i Midt	-Norge, 1	0 prosent i	 Nord	-Norge, og de resterende 	52	 prosentene bor på 	
Østlandet.	 83 prosent har opplevd strømbrudd, og o	mtrent 3	3 prosent bor i leilighet. Gjennomsnittlig 	
boligareal er i overkant av 130	 kvadratmeter.	 I figur 	D.1 er 	sammenhengen	 mellom variablene og beta-	
lings	villighet 	(scenario 1)	 vist som spredningsdiagrammer.	 	
Figur 	C.1 	Spredningsdiagrammer	 betalingsvillighet for å unngå scenario 1 mot	 karakteristika	 	
 	 	
 	 0	
2500
5000
7500
10000	
0	1000	2000	3000	
Inntekt	
Betalingsvillighet	
 0	
2500
5000
7500
10000	
0	25	50	75	
Alder	
Betalingsvillighet	
 0	
2500
5000
7500
10000	
0	100	200	300	
Boligareal (kvm)	
Betalingsvillighet	
 0	
2500
5000
7500
10000	
0	10000	20000	30000	40000	
År	lig strø	mregning	
Betalingsvillighet

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	62	 	
 	
 	 	
 	 	
 	 0	
2500
5000
7500
10000	
0.00	0.25	0.50	0.75	1.00	
Er respondenten mann?	
Betalingsvillighet	
 0	
2500
5000
7500
10000	
0.00	0.25	0.50	0.75	1.00	
Har respondenten opple	vd strø	mbr	udd?	
Betalingsvillighet	
 0	
2500
5000
7500
10000	
Midt−Norge	Nord−Norge	Østlandet	Sø	r−Norge	Vestlandet	
 	
Betalingsvillighet	
 0	
2500
5000
7500
10000	
Middels b	y	Mindre tettsted	Småb	y	Spredt bosetning	Stø	rre b	y	
 	
Betalingsvillighet	
 0	
2500
5000
7500
10000	
Bachelor	Gr	unnsk	ole	Master	Videregående	
 	
Betalingsvillighet	
 0	
2500
5000
7500
10000	
Enebolig	Tomannsbolig	Rekk	ehus	Leilighet	
 	
Betalingsvillighet

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	63	 	
 	
 	 	
 	 	
 0	
2500
5000
7500
10000	
400	600	800	1000	
Urbanitetsindeks: k	ontin	uer	lig skala	
Betalingsvillighet	
 0	
2500
5000
7500
10000	
01	02	03	04	05	06	
Urbanitetsindeks: klassifiser	ing 1 til 6	
Betalingsvillighet	
 0	
2500
5000
7500
10000	
1	2	3	4	5	
Hv	or mange personer bor i husholdningen din?	
Betalingsvillighet	
 0	
2500
5000
7500
10000	
Mer	Lik	e m	ye	Mindre	Vet ikk	e	
Burde samfunnet br	uk	e mer penger på å sikre strø	mf	orsyningen?	
Betalingsvillighet

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	64	 	
 	
D	 	Spørreskjema	 	
Kapittel 	D.1	 nedenfor vise	r skjermbilder fra spørreskjemae	t versjon 	A-1. Kapitlene 	D.2	 og 	D.3	 viser 	
skjermbildene i versjon B og C som avviker fra versjon A. 	Forskjellen mellom de ulike versjonene av 	
spørreskjemaet er forklart i avsnittene 	2.1.5	 og 	2.1.6	. 	
Illustrasjonsbildene 	(ikonene) 	for de ulike kritiske samfunnsfunksjonene 	mangler	 på noen av 	skjermbil-	
dene nedenfor	. De var til stede i spørreundersøkelsen som ble sendt til respondentene, me	n ble borte 	
i versjonen som ble åpnet i etterkant for å ta disse skjermbildene.	 	
D.1	 	Versjon A

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd	 i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	65

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	66

Husholdningenes kos	tnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	67

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	68

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	69

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	70

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	71

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hj	emmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	72

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	73

Husholdningenes kostnader og ulempe	r ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	74

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	75

Hus	holdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	76

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	77

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	78

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	79

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	80

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd	 i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	81

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	82

Husholdningenes kos	tnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	83

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	84

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	85	 	
 	
D.2	 	Versjon B 	 	
Etter spørsmål	et om respondenten	e hadde opplevd strømbrudd 	selv, 	fikk de 	følgende spørsmål	 om 	
strømbrudd hjemme	:

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	86	 	
 	
D.3	 	Versjon C	 	
Etter spørsmål	et om respondenten	e hadde opplevd strømbrudd	 selv,	 fikk de følgende spørsmål	 om 	
strømbrudd hjemme	:

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hjemmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	87

Husholdningenes kostnader og ulemper ved strømbrudd i og utenfor hj	emmet	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/49 	 	88	 	
 
 	
 
 
 	
Vista Analyse AS	 	
Meltzers	 gate 4	 	
0257 Oslo	 	
 
post@vista	-analyse.no	 	
vista	-analyse.no