KILE for husholdninger

Report 2016/5

Haakon Vennemo, Silje Elise Harsem og Berit Tennbakk

KILE for husholdninger

Category	Reports
Sub-Categories	Economic AnalysisPower and energy
Year	2016
Report Number	5
Author(s)	Haakon Vennemo Silje Elise Harsem Berit Tennbakk
Download	file_download (1.1 MB)
Read in browser	PDF

RAPPORT	 	
201	6/05

KILE for husholdninger

Silje Elise Harsem, Berit Tennbakk og Haakon Vennemo
VISTA ANALYSE AS

Utarbeidet for NVE

KILE for 	husholdninger

Dokumentdetaljer
Vista Analyse AS	 	Rapport nummer 	2016/05
Rapporttittel 	 	KILE for husholdninger
ISBN	 	978	-82	-8126	-262	-1
Forfatter	 	Silje Elise Harsem, Berit Tennbakk og Haakon
Vennemo
Dato for ferdigstilling 	 	30.11.2015
Prosjektleder	 	Haakon Vennemo (intern)
Kvalitetssikrer	 	Åsmund Jenssen (Thema)
Oppdragsgiver	 	Utarbeidet for NVE
Tilgjengelighet	 	Offentlig
Publisert 	 	www.vista	-analyse.no
Nøkkelord	 	KILE, kvalitetsjusterte inntektsrammer ved ikke	-
levert energi, husholdninger

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	1

Forord
Rapporten om kvalitetsjusterte inntektsrammer ved ikke	-levert energi (KILE) er et
samarbeidsprosjekt mellom Vista Analyse og Thema Consulting Group. Berit Tennbakk
i Thema har vært prosjektled	er. Haakon Vennemo har vært prosjektleder i Vista Analyse.

Haakon Vennemo
Prosjektleder
Vista Analyse AS

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	3

Innhold
Forord	 ................................	................................	................................	.........................	 1
Sammendrag og konklusjoner	 ................................	................................	..................	 5
1. 	Bakgrunn og 	problemstilling	 ................................	................................	..............	 9
2. 	Drøfting av metodevalg	 ................................	................................	......................	10
2.1	 	Kostnaden ved avbrudd	 ................................	................................	..............	10
2.2	 	Generelt om metoder for å vurdere avbruddskostnader	 ..............................	17
2.3	 	Nærmere om metodene Direct Worth og Contingent Valuation	 ...................	18
2.4	 	Om metodene	 som er benyttet i de to forskningsprosjektene	 ......................	21
2.5	 	Undersøkelsenes representativitet	 ................................	..............................	28
2.6	 	Noen resultater fra andre undersøkelser	 ................................	.....................	37
2.7	 	Innspill fra ekspertintervjuer	 ................................	................................	........	38
2.8	 	Samlet vurdering av 2010	-undersøkelsen	 ................................	...................	39
3. 	Forbedring av me	toden	 ................................	................................	......................	40
3.1	 	Ny spørreundersøkelse	 ................................	................................	...............	40
3.2	 	Forbrukerpanel	 ................................	................................	...........................	42
3.3	 	Ekspertpanel	 ................................	................................	...............................	42
3.4	 	Case	-studier	 ................................	................................	...............................	43
3.5	 	Anbefalinger	 ................................	................................	...............................	43
4. 	Endringer i KILE	-satser basert på eksisterende data	 ................................	......	45
4.1	 	Kostnadsnivåer	 ................................	................................	...........................	45
4.2	 	Korreksjonsfaktorer	 ................................	................................	.....................	48
4.3	 	Avbrudd ut over 24 timer	 ................................	................................	.............	48
4.4	 	Andre forhold	 ................................	................................	..............................	49
Referanser	 ................................	................................	................................	.................	50
Vedlegg 1 Bevis på påstander i den teoretiske delen	 ................................	.............	53

Tabeller:
Tabell 1	 Fordeler og ulemper ved Direct Worth og Contingent Valuation	 ...................	19

KILE for 	husholdninger
4 	 	Vista Analyse
Tabell 2	 Anslag for avbruddskostnader i 2002 og 2010.	 ................................	...........	 21
Tabell 3	 Avbruddskostnaden ved middagstid om vinteren er høyere enn ellers	 ........	 23
Tabell 4 	 	Eksempel:	 Konsekvenser og betalingsvillighet 4 timer	 ............................	 29
Tabell 5 	 	Eksempel: Konsekvenser og betalingsvillighet 24 timer	 ..........................	 29
Tabell 6 	 	Kostnaden ved avbrudd øker med varigheten av strømbruddet	 ..............	 34
Tabell 7	 Kostnad ved avbrudd i utenlandske unde	rsøkelser	 ................................	.....	 37

Figurer:
Figur 1	 	Betalingsvilje for ikke	-levert energi, marginal og gjennomsnittlig (VoLL)	 ......	 11
Figur 2	 	Brattere etterspørselskurve gir høyere VoLL	 ................................	...............	 11
Figur 3	 	Prinsippskisse for VoLL som funksjo	n av avbruddets lengde, varsling og
avbruddsfrekvens	 ................................	................................	................................	.......	 13
Figur 4	 	En parallell økning i etterspørselen gir høyere VoLL	 ................................	... 15
Figur 5	 	Økt etterspørsel, men samme marginale betalingsvillighet for «litt strøm» ved
strømbrudd, øker ikke VoLL	 ................................	................................	.......................	 15
Figur 6	 	Direct Worth er ofte høyere enn WTA, som er høyere enn WTP	 .................	 20
Figur 7	 	Avbruddskostnader pr. time, kr/kW	 ................................	.............................	 22
Figur 8 	 	Sammenligning mellom ulike formålsfordelinger	 ................................	.........	 32
Figur 9 	 	CV	-estimater fra 2002	-undersøk	elsen og fra 2010	-undersøkelsen	 ..............	 46
Figur 10: Nye KILE	-satser basert på WTP 2010 og DW 2002, kr/kWh	........................	 47
Figur 11: Justering av gjeldend	e KILE	-satser basert på WTP 2010, kr/kWh	 ...............	 47
Figur 12 Årlig avbruddsstatistikk, 1996	-2013	 ................................	..............................	 49

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	5

Sammendrag og konklusjoner
Investeringer i og driften av nettet har betydning for leveringssikkerheten for strøm, som
igjen har betydning for næringsliv, helse og sikkerhet, og befolkningens velferd	. For å gi
incentiver til et fornuftig nivå på leveringssikkerheten, blir nettselskapene straffet
økonomisk når det oppstår avbrudd. Straffen utformes som en reduksjon i
inntektsrammen. Reduksjonen er basert på den estimerte kostnaden som avbruddet
påfører	 de berørte nettkundene, de såkalte KILE	-satsene.
Bakgrunnen for analysen er at endringen i KILE	-ordningen som trådte i kraft 1. januar
2015 ikke omfattet oppdaterte KILE	-satser for husholdningene. Dagens KILE	-satser for
husholdninger er basert på en spør	reundersøkelse fra 2002. I 2010 ble det gjennomført
en ny spørreundersøkelse som ga andre resultater enn 2002	-undersøkelsen.
Anbefalingene fra 2010	-undersøkelsen innebar imidlertid en betydelig nedjustering i
KILE	-satsene ved kortere avbrudd, samtidig som 	det var usikkerhet omkring metodikken
som ble benyttet.
I denne rapporten vurderer vi:
1. Hvorvidt det er grunnlag for å justere dagens KILE	-satser for husholdninger på
basis av det eksisterende datagrunnlaget fra 2002 og 2010.
2. Hvordan metoden for å fastsette KILE for husholdninger kan forbedres
fremover.
Teoretisk bakgrunn
Kvalitetsjusterte inntektsrammer ved ikke	-levert energi (KILE) avledes av det
samfunnsøkonomiske tapet en husholdning opplever som følge av at de ikke får ti	lgang
til elektrisitet. På engelsk kalles denne størrelsen VoLL «Value of lost load» (på norsk
«avsavnsverdi»). VoLL påvirkes av en rekke faktorer, herunder: Lengden på avbruddet,
varsling, hyppighet av avbruddet, størrelsen på området som rammes av avbrud	d,
husholdningen som rammes sin inntekt, samt når på året, uken og døgnet avbruddet
inntreffer. Figuren under viser hvordan vi på teoretisk grunnlag kan anta at VoLL regnet
per kilowattime påvirkes av de ulike faktorene.
Prinsippskisse for VoLL som funksj	on av avbruddets lengde, varsling og
avbruddsfrekvens

KILE for husholdninger
6 	 	Vista Analyse
De to vanligste metodene for å verdsette kostnader ved avbrudd er «Direct Worth»
(direkte kostnad) og «Contingent valuation» (betinget verdsetting). Det er også disse
metodene som benyttes i de to norske undersøkelsene fra 2002 og 2010. I Direct worth	-
unde	rsøkelser (DW) bes de spurte anslå hvilke direkte utlegg de vil få dersom de mister
strømmen. I Contingent Valuation	-undersøkelser (CV) bes de spurte om å angi hva de
ville betale for å få slippe å miste strømmen. CV	-metoden inkluderer derfor
ulempekostnad	er og bør gi høyere anslag enn DW	-metoden. CV	-metoden anses derfor
også som et bedre estimat for husholdningenes betalingsvilje enn DW siden den også
inkluderer ikke	-monetære kostnader. En sammenligning med internasjonale
undersøkelser viser at det er stor	 variasjon i anslagene. Videre er det underlig at flere
undersøkelsene gir høyere anslag fra undersøkelser basert på DW enn CV.
Vurdering av 2002 og 2010	-undersøkelsen
Vinteren 2001	-2002 gjennomførte SINTEF i samarbeid med SNF og NVE en
spørreundersøkelse	 av kostnaden ved ikke	-levert energi for ulike brukergrupper («2002	-
undersøkelsen»). Spørreundersøkelsen fra 2002 spurte både om DW og CV, og
anbefalte deretter KILE	-satser på grunnlag av gjennomsnittet av disse to. Det er ingen
vitenskapelig begrunnelse f	or å bruke et gjennomsnitt. I perioden 2008	-2011
gjennomførte Pöyry Management Consulting og SINTEF en ny undersøkelse («2010	-
undersøkelsen»). 2010	-undersøkelsen benyttet kun CV	-metoden. Alt i alt finner vi 2010	-
undersøkelsen som metodisk bedre enn 2002	-un	dersøkelsen. Resultatene er mer i tråd
i hvordan VoLL forventes å utvikle seg ut fra teorien, og 2010	-undersøkelsen fremstår
som mer statistisk representativ som følge av flere svar. Videre er resultatene vektet ut
fra populasjon og strømforbruk. Likevel m	ener vi at resultatene fra 2010	-undersøkelsen
forbindes med betydelig usikkerhet på grunn av:
 	Urovekkende mange nullsvar, slik at estimatene drives av en liten andel av
observasjonene
 	Lave estimater for 1	-2 timers avbrudd, særlig på visse tidspunkter på s	ommeren
 	Metodiske problemer knyttet til omtrentlige spørsmål, hypotetisk betalingsform og
bruk av åpne spørsmål om betalingsvilje
 	Generell usikkerhet om respondentenes forståelse av konsekvensene av
strømbrudd og konseptet betalingsvilje
Vi har også vurder	t hvorvidt forskjellige resultater fra de to undersøkelsene kan forklares
ut fra husholdningenes formålsfordeling, dvs. hva husholdningene bruker elektrisitet til.
Gitt det man vet om husholdningenes formålsfordeling av elektrisitet, synes endringen å
være	 plausibel. For eksempel er det naturlig å anta at kostnaden for avbrudd over fire
timer har gått ned som følge av økt lagringsevne i bygningskropp og elektriske apparater.
Vi vet imidlertid ganske lite om formålsfordelingen av effekten på ulike tidspunkte	r.
Forslag til forbedring av metoden
Med bakgrunn i usikkerheten knyttet til estimatene fra 2010	-undersøkelsen har vi vurdert
ulike alternativer for å forbedre metoden. For korte avbrudd, dvs. avbrudd som varer
mindre enn ett døgn anbefaler vi en stegvis 	tilnærming som følger:
1. Kartlegge formålsfordelingen til husholdningene på ulike tidspunkter gjennom et
forbrukerpanel. Denne kartleggingen kan benyttes som underlag for å lage en
ny, mer presis spørreundersøkelse om verdsettingen av de faktiske godene
man	 mister ved et strømbrudd.
2. Gjennomføre en ny spørreundersøkelse der man benytter såkalte
valgeksperiment som metode (Direct Choice Experiment). Dette bør redusere

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	7

antall protestsvar og øke presisjonen i svarene, ved at respondentene blir spurt
mer direkte 	om verdien av å miste ulike tjenester og ved at
avbruddsscenarioene blir formulert mer presist (basert på steg 1).
3. Kvalitetssikre og oppdatere resultatene fra undersøkelsen ved hjelp av et
permanent ekspertpanel. Dette ekspertpanelet kan gi råd ut fra kunn	skap om
forbrukertrender, teknologiutvikling, statistikk og verdsettingsanalyser.
Verdsetting av lengre avbrudd
Dagens KILE	-ordning benytter samme sats for avbrudd på 24 timer eller mer, og verken
2002	- eller 2010	-undersøkelsen spør om betalingsvilje for 	langvarige avbrudd.
Verdsetting av langvarige avbrudd er utfordrende fordi de skjer sjelden, og kan ha ulike
konsekvenser avhengig av hvor de skjer og hvilke områder som rammes.
For å få en bedre oversikt over de faktiske konsekvensene (og kostnadene) ved	 lange
avbrudd anbefaler vi at man gjennomfører intervjuer med respondenter som har opplevd
et lengre avbrudd. Erfaringer om konsekvenser kan også hentes fra andre (nordiske)
land som har opplevd slike avbrudd. Når det gjelder spørsmål om betalingsvilje og
kostnader bør man imidlertid være på vakt mot at respondenter som nettopp har opplevd
et strømbrudd, kan overvurdere sin betalingsvilje.
Endringer i KILE	-satser basert på eksisterende data
Med utgangspunkt i den kvalitative vurderingen av 2010	-undersøkelsen, har vi vurdert
hvordan dagens KILE	-satser eventuelt kan justeres. Vi vurderer følgende mulige
justeringer nå:
 	Justere det generelle nivået, dvs. KILE for referansetimen, basert på 2010	-
estimatene. Det vil i så fall gi lavere satser for korte avbrudd.
 	Justere korreksjonsfaktorene med utgangspunkt i 2010	-undersøkselsen, på
samme måte som det generelle nivået. Det vil i så fall gi større variasjon i
satsene avhengig av tidspunkt for avbrud	det.
 	Justere satsene for avbrudd over 24 timer. Dette finner vi ikke grunnlag for
basert på gjeldende data.
 	Innføre en korreksjonsfaktor for 	det geografiske 	omfanget av avbrudd	. Det
finnes 	ikke datagrunnlag for å gjøre det nå	.
Hovedanbefaling
Vår hovedanb	efaling er at man ikke justerer KILE	-satsene for husholdninger nå, siden
estimatene fra 2010	-undersøkelsen er såpass usikre. Dersom man justerer satsene opp
for så å justere dem ned igjen om kort tid, kan det være uheldig for troverdigheten til
KILE	-system	et.
Vi anbefaler derfor at det innhentes ny kunnskap før man justerer satsene gjennom
nevnte stegvise tilnærming. Satser for lengre avbrudd bør baseres på konkrete
erfaringer, og det bør vurderes å innføre en korreksjonsfaktor for omfanget av avbruddet.
Forbruksmønsteret og formålsfordelingen endrer seg over tid.
Verdsettingsundersøkelser bør derfor gjennomføres med 10	-15 års mellomrom.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	9

1.	 Bakgrunn og problemstilling
Bakgrunnen for prosjektet er ordningen m	ed kvalitetsjusterte inntektsrammer ved ikke
levert energi (KILE	-ordningen). 	Endringene i KILE	-ordningen som ble vedtatt i 2013, med
virkning fra 1. januar 2015, omfattet ikke KILE	-satsene for husholdningene.	 Det kom av
at anbefalingene fra 2010	-undersøkel	sen, som 	ble lagt	 til grunn for endringe	r i KILE	-
satse	ne for andre forbruksgrupper, i noen tilfeller ville gi langt lavere satser enn de
eksisterende satsene, og at man antok at dette hang sammen med den metoden som
ble brukt. 	KILE	-satsene fra 	2002	-undersø	kelsen baserte kostnadsfunksjonen på det
aritmetiske gjennomsnittet av husholdningenes betalingsvilje og 	beregnede kostnader,
mens 2010	-undersøkelsen bare undersøkte betalingsviljen. I 2002	-undersøkelsen lå
betalingsviljen vesentlig lavere enn de beregnede	 kostnadene.
Formålet med analysen er å vurdere alternative metoder for å verdsette
husholdningenes kostnader ved avbrudd, og vurdere om det på dette grunnlaget kan
foreslås nye kostnadsfunksjoner og korreksjonsfaktorer som er representative for
avbrudd og	 rasjonering (heretter samlet omtalt som avbrudd, både varslede og ikke
varslede) i strømforsyningen til husholdningene.
Problemstillingen kan oppsummeres som følger:
Hvilken metode bør brukes for å verdsette husholdningenes kostnader ved
avbrudd i strøm	forsyningen, og hvilken kostnadsfunksjon med tilhørende
korreksjonsfaktorer bør legges til grunn for KILE	-satser for husholdningene?
Rapporten er inndelt i følgende deler	:
 	I kapittel 2 drøfter vi metodevalget for de to undersøkelsene med utgangspunkt i
øk	onomisk teori og en oversikt over ulike metoder for verdsetting. Videre vurderer
vi undersøkelsenes representativitet statistisk, økonomisk og med utgangspunkt i
det vi vet om hvilke formål elektrisitet brukes til i husholdningene.
 	I kapittel 3 drøfter vi	, på basis av svakheter som er avdekket i kapittel 2, hvordan
metoden kan forbedres for å få mer robuste og troverdige estimater av kostnadene
ved brudd i strømforsyningen
 	I kapittel 4 drøfter vi hvorvidt KILE	-satsene bør og kan justeres på basis av
eksist	erende data
Kostnader ved spenningsforstyrrelser er ikke en del av prosjektet, ettersom dette ikke er
en del av dagens KILE	-ordning verken for husholdninger eller and	re kundegrupper.

KILE for husholdninger
10	 	 	Vista Analyse
2.	 Drøfting av metodevalg
2.1	 Kostnaden ved avbrudd
2.1.1	 Teoretisk bakgrunn
Kvalitetsjusterte inntektsrammer ved ikke	-levert energi (KILE) høres muligens ut som et
greit begrep, men hva er det egentlig? Som en bakgrunn for å vurdere ulike praktiske
metoder for å anslå en kostnadsfunksjon for ikke	-levert energi, er det nyttig å sta	rte med
den sentrale teorien på området. Vår drøfting her bruker alminnelig mikroøkonomisk
teori. Joskow og Tirole (2007) er standardreferansen på feltet, men deres artikkel kan
være vanskelig tilgjengelig.
Figur 	1 illustrerer kjernen i situasjonen. Langs x	-aksen måles kvantum strøm. Langs y	-
aksen måles husholdningenes etterspørselskurve, som uttrykker betalingsvilje for ulike
kvanta per tidsenhet.	1 Betalingsviljen er størst for de første kvanta, som dekker
husholdningenes basisbehov for lys og varme. Deretter synker den gradvis. Den vanlige
situasjonen er at konsumentene tilbys strøm til prisen p og tilpasser seg i x. Forbruket x
er kjennetegnet ve	d at den marginale betalingsviljen, dvs. betalingsviljen for den siste
enheten, er lik med prisen p. Betalingsviljen for de øvrige enhetene er imidlertid høyere
enn markedsprisen. Markedsprisen kan derfor ikke brukes til å verdsette det
samfunnsøkonomiske 	tapet ved ikke	-levert energi.
I en situasjon med ikke	-levert energi får ikke konsumentene strøm. Kvantum er med
andre ord null. Det samfunnsøkonomiske tapet knyttet til dette, per tidsenhet, er lik
området A under etterspørselskurven. Det samfunnsøkonomi	ske tapet 	pr. enhet ikke	-
levert energi	 (kWh) er lik den stiplede linjen. På engelsk kalles denne størrelsen gjerne
VoLL («Value of Lost Load»). Det norske navnet er «avsavnsverdi». For å finne
avsavnsverdien VoLL tar vi arealet A og fordeler jevnt på alle 	x-ene. VoLL er med andre
ord lik den gjennomsnittlige betalingsviljen for den ikke	-leverte strømmen.

1 I beregninger av betalingsvilje og nytte, også kalt konsumentoverskudd, er det den
inntektskompenserte Hicks	-etterspørselsfunksjonen som benyttes.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	11

Figur 	1 Betalingsvilje for ikke	-levert energi, 	marginal 	og gjennomsnittlig (VoLL)

Vi bruker VoLL som det sentrale begrepet i det	te kapitlet. Sammenhengen mellom VoLL,
KILE og NVEs regulatoriske kostnadsfunksjon kommenteres andre steder i rapporten.
Et sentralt spørsmål i denne utredningen er hva som bestemmer VoLL. 	Figur 	2 viser
effekten av brattere etterspørselskurve.	1
Figur 	2 Brattere etterspørselskurve gir høyere VoLL

En brattere etterspørselskurve gjør at trekanten over gammel VoLL øker, og at den
antydede trekan	ten utenfor etterspørselskurven minker. Derfor må VoLL øke og fjerne
seg fra p. Se også vedlegg.
Jo brattere (mer uelastisk) etterspørselskurven er, desto høyere er VoLL i forhold til
markedsprisen.

1 Påstander om effekter som fremkommer i dette avsnittet er belagt i vedlegg 1.

KILE for husholdninger
12	 	 	Vista Analyse
Flere forhold er med å avgjøre om etterspørselskurven e	r bratt, som for eksempel
Tid:	 Den langsiktige etterspørselskurven er gjerne mer elastisk, altså flatere, enn den
kortsiktige etterspørselskurven i omegnen rundt tilpasningspunktet fordi husholdningene
venner seg til de markedsforholdene som gjelder. Ved e	t strømbrudd vil det normalt være
vanskelig å tilpasse seg til å begynne med, men ved lengre tids strømbrudd finner man
løsninger og venner seg til at det ikke er strøm. Man skaffer seg stearinlys og en
lommelykt, som gjør etterspørselskurven flatere. Ette	r hvert, dersom strømbruddet varer
lenge, skaffer man seg kanskje en generator. Etterspørselskurven blir enda flatere. For
hver slik tilpasning synker VoLL. Vi kan kalle dette tilvenningseffekten.
Tilvenningseffekten i retning av flatere langsiktig etters	pørselskurve gjelder ikke
nødvendigvis helt korte strømbrudd og helt kortsiktig strømetterspørsel. For eksempel
kan et kortvarig strømbrudd føre til at middagen blir et kvarter forsinket. Det er til å leve
med, og etterspørselskurven etter strøm kl 17 er f	lat så lenge man får strøm kl. 17.15.
Men et langvarig strømbrudd fører kanskje til at man ikke får middag i det hele tatt. Da
er etterspørselskurven etter strøm kl. 17 adskillig brattere. Først på lengre sikt overtar
tilvenningseffekten (vedovn, middag ho	s venner (med strøm) i en annen by). Dersom
strømbruddet skulle vare usedvanlig lenge, kan det tenkes at tilvenningseffekten ebber
ut eller begynner å reverseres (vedovn mindre eksotisk, ulempene med å mangle
varmtvann blir tydeligere, kan ikke utnytte ven	ners gjestfrihet i lengden). Vi drøfter bl.a.
dette nærmere i avsnitt 2.5.3.
Tilsvarende situasjon med en etterspørselskurve som først er flat, så blir bratt og så noe
flatere igjen som funksjon av strømbruddets lengde er sannsynlig for etterspørsel etter
strøm til installasjoner med lagringskapasitet (kjøleskap, fryser, varmtvannstank, eller
varmen som sitter i veggene). Igjen er effekten av et kortvarig strømbrudd liten, men et
langvarig strømbrudd på et døgn eller mer, kan ha stor effekt. På lengre sikt 	enn det,
slår tilvenningseffekten inn, og på ekstra lang sikt kan det tenkes at
tilvenningsmulighetene er brukt opp og strømbruddet svir mer.
Disse momentene gjør at det kan være forskjell på VoLL knyttet til et helt kort avbrudd,
mellomlangt avbrudd, og 	langt avbrudd. 	 Figur 	3 antyder VoLL som funksjon av tid i tråd
med momentene vi har nevnt. Momentene er selvsagt helt subjektive, men de kan likevel
være utgangspunkt	 for empiriske resonnementer. VoLL er i denne fremstillingen benevnt
i kWh, slik at «VoLL som funksjon av tid» dreier seg om verdsetting av en enhet ikke	-
levert energi normert til kWh, som funksjon av avbruddets lengde. I 	Tabell 	6 diskuterer
vi VoLL som funksjon av tid for ulike bruksområder. Se også 	Boks 	1.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	13

Boks 	1 Mer om VoLL som funksjon av avbruddets lengde
Det har fremkommet et ønske om å fremstille VoLL som funksjon av avbruddets lengde.
For dette formålet definerer vi at 	������=	�(�) er etterspørselen etter strøm på et tidspunkt
som funksjon av strømprisen, og 	�=	�(������) 	er den inverse funksjonen
pris/betaling	svillighet som funksjon av kvantum. En lineær utgave av 	�=	�(������) er tegnet
i figurene.
Dersom strøm ikke blir levert er 	x null og den marginale betalingsvilligheten ved 	x=0	 kan
leses av ved hjelp av 	g(0)	. VoLL for strøm som blir borte et øyeblikk er da 	�������������������	=
∫������(������)������������
������	 der 	������ er etterspurt kvantum til vanlig pris 	p. Imidlertid, som det står i teksten, er
det rimelig at betalingsviljen for strøm på et tidspunkt er avhengig av hvor lenge
strømmen er borte. Dersom strømmen er borte i et tidsrom 	T kan vi s	krive 	�=	�(������;������).
�(������;������) er den marginale betalingsvilligheten for strøm av mengde 	x, som funksjon av
lengden på strømbruddet som følger. Ved å putte dette inn i integralet får vi en ny VoLL
for hver 	T, dvs. for hver mulig lengde på strømbruddet, på føl	gende måte: 	�������������������	(������)	=
∫������(������;������)������������
������	. Hvis nå strømbruddet virkelig blir borte 	T, er samlet betalingsvillighet lik
VoLL	(T)	 * T	, men strømmen i nevneren øker også og er 	������∗������. Kostnaden ved ikke	-levert
energi over en periode 	T blir 	VoLL(T)	.
Det er 	VoLL(T	) som er tegnet i 	Figur 	3 på bakgrunn av hvor elastisk etterspørselskurven
er på kort sikt, lang sikt osv. Utsagnene om elastisitet refererer til etterspørselskurven a	v
typen 	�(������;������) og dens inverse med 	p og 	T som argumenter. Ved siden av avbruddets
lengde er det også andre faktorer som inngår og påvirker etterspørselskurven. Generelt
kan vi skrive etterspørselen (med 	x som argument) som 	�(������;������) der 	Z er en vektor av
variable som påvirker etterspørselen. Et av elementene i vektoren 	Z vil være
strømbruddets lengde 	T, men det er også andre variable, se diskusjonen under.

Figur 	3 Prinsippskisse for VoLL som funksjon av avbruddets	 lengde, varsling og
avbruddsfrekvens

KILE for husholdninger
14	 	 	Vista Analyse
En god empirisk analyse må være oppmerksom på VoLLs variasjon med avbruddets
lengde. Vi skal senere se at det er forskjell på den såkalte 2002	-undersøkelsen og 2010	-
undersøkelsen på dette punktet.
Frekvens: 	Dersom de	t er vanlig med strømbrudd, vil husholdningene ha lært å ta
forholdsregler på samme måte som de over tid lærer av et pågående strømbrudd. Det
kan tale for at VoLL for et strømbrudd alt annet like er lavere i et samfunn der strømbrudd
er relativt vanlig. På	 den annen side kan det hevdes at et samfunn som ikke pleier å
oppleve strømbrudd, som det norske, kan undervurdere de kostnadene det vil gi, fordi
medlemmene i et slikt samfunn ikke klarer å sette seg inn i situasjonen. Det er derfor
ikke sikkert at VoLLs	 relasjon til frekvens kommer til uttrykk i spørreundersøkelser. Det
er et faktum at mange av de spurte i Norge mener at strømbrudd helt opp til fire timers
varighet ikke vil ha særlige konsekvenser for dem, se under. Man kan spekulere på om
det er en real	itet eller skyldes manglende erfaring.
Varsling: 	Varsling er et annet moment som har med tilvenning å gjøre. Dersom et
strømbrudd av en viss varighet er varslet, vil husholdningene kunne ta forholdsregler, og
nyttetapet ved strømbrudd blir mindre. Det gje	lder uansett hvor langt strømbruddet er.
Joskow og Tirole (2007) bruker et eksempel med en person som vurderer å ta heisen.
Dersom han er varslet om strømbruddet, er det grunn til å tro han vil ta trappen, men om
han ikke er varslet, går han kanskje inn i 	heisen og må være der inntil strømbruddet er
over. Varsling kan også tilskynde at man lader opp elbilen, kjører opp temperaturen på
varmtvannet og termostaten i boligen, og kjøper inn ved før strømbruddet skjer.
Kontakten på sensitivt elektrisk utstyr trek	kes ut, osv.
Forskjellen mellom varslet og uvarslet avbrudd er nok størst dersom avbrudd skjer
sjelden. Hvis avbrudd skjer mer hyppig, vil husholdningene ta risikoen i betraktning og
uansett ha et ekstra vedlager, kjøpe en beskyttende kontakt til pc’en os	v. Lofotkraft, som
er nettselskap i et svært værutsatt forsyningsområde, har for eksempel utformet en
informasjonsbrosjyre med råd om tiltak for å redusere konsekvensene ved strømbrudd.
Brosjyren gav blant annet råd om mulige alternativer for oppvarming, l	ys og matlaging.
Denne opplysningskampanjen bidro til at kundene tok forholdsregler og reduserte konse	-
kvensene av stormen Ole 	(NVE, 2015)	.
Det er altså grunn til å tro at det er forskjell i VoLL mellom et varslet og uvarslet a	vbrudd.
En empirisk analyse må være oppmerksom på dette, og vi skal se at både 2002	- og
2010	-undersøkelsene finner forskjell mellom varslet og uvarslet avbrudd.
Avbruddsområde: 	Dersom strømbrudd skjer i et lite område, vil samfunnet rundt
fungere	 Butikken	e er åpne, kafeene fungerer, osv. Dermed blir det lettere for den som
opplever strømbrudd å finne substitutter for godene de ikke får produsert hjemme pga.
strømbruddet. Dersom avbrudd skjer i et stort område, blir det tilsvarende vanskeligere.
Som vi komm	er tilbake til senere, kan strømavbrudd som rammer et større område også
innebære at samfunnskritiske funksjoner faller bort, som for eksempel tele og vann. Et
stort avbruddsområde tenderer derfor til å øke VoLL. VoLL er ventelig større dersom de
som opple	ver strømbrudd, bor langt fra folk. I en praktisk situasjon vil selvsagt antall kWh
som går tapt også bety mye for nettselskapet.
Sesong, dag, tid på døgnet: 	Kraftetterspørselen i Norge er større om vinteren, større
på hverdager, og større om morgenen. Det	te har ledet til tanken om korreksjonsfaktorer
for VoLL. Teoretisk kan situasjonen belyses ved hjelp av 	Figur 	4. Anta at tilfellet vi
nettopp analysert	e i 	Figur 	1, er en referansesituasjon med moderat etterspørsel. I 	Figur
4 har etterspørselskurven fått et parallelt skift utover og strømforbruket er høyere.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	15

Figur 	4 En parallell økning i etterspørselen gir høyere VoLL

Skiftet utover gjør	 at VoLL øker (intuitivt fordi etterspørselskurven starter høyere). Dette
begrunner en korreksjonsfaktor for ulike tidspunkt for et strømbrudd.
I tilfellet med lineære etterspørselskurver er det den marginale betalingsviljen for 	strøm
i en situasjon uten 	strøm	 (x lik null) som driver korreksjonsfaktoren. Dersom den
marginale betalingsviljen for litt strøm ved strømbrudd er den samme om vinteren som
om sommeren (for eksempel) er vedkommende korreksjonsfaktor null selv om
strømetterspørselen skulle være stør	re. Denne situasjonen, som er den motsatte av
Figur 	2, er vist i 	Figur 	5.
Figur 	5 Økt etterspørsel, men samme marginale betalingsvillighet for «litt strøm» ved
strømbrudd, øker ikke VoLL

Også et tilfelle med brattere etterspørselskurve, jf. 	Figur 	2 over, kan beskrives ved hjelp
av den marginale betalingsviljen for litt strøm ved strømbrudd. Brattere
etterspørselskurve flytter marginal betalingsvilje ved null strøm oppover og det er denne
økningen i h	øyde som driver økning i VoLL. Økt lengde/større kvantum har ikke noe å si
i seg selv. Som sagt gjelder disse tydelige resultatene først og fremst ved lineære
etterspørselskurver.
Et parallelt skift i lineær etterspørsel øker altså VoLL og begrunner en ko	rreksjonsfaktor
relativt til «alminnelig» VoLL. Dette er tatt hensyn til i norske empiriske studier fra 2002

KILE for husholdninger
16	 	 	Vista Analyse
og 2010. Betalingsviljen for litt strøm ved strømbrudd (null strøm) kan være en nyttig
indikator for korreksjonsfaktorens størrelse.
Virkninger på 	produksjonsleddet: 	I Figur 	1 er KILE og VoLL knyttet til området A, som
er forskjellen mellom betalingsvilje og pris summert over kvantum fra null (ik	ke levert
energi) til x (vanlig strømforbruk) på et tidspunkt. Dette målet for KILE og VoLL forutsetter
implisitt at produsentene under et strømbrudd kan selge strømmen et annet sted til
prisen p, eller at de sparer kostnader lik p	 dersom de ikke får solgt	 strømmen. Dette er
jo ikke sikkert. Ved et strømbrudd kan det hende produsentenes mulighet til å levere
strøm blokkeres. Det er et empirisk spørsmål om de taper på dette. I et vannkraftverk
med god magasinkapasitet kan energien lagres og produseres en ann	en dag
(vannverdien er høy), slik at produsentene neppe taper mye. Men i andre tilfeller og
andre teknologier kan produsentene i verste fall måtte fortsette å la produksjonen gå.
Det kan for eksempel gjelde elvekraftverk, vindkraftverk og såkalte plusskund	er som har
overskuddsstrøm å levere til nettet, men ingen nevneverdig lagringskapasitet. I verste
fall bør det firkantede arealet 	px	 legges til A, og VoLL øker.
En del av kraftprisen til forbruker er betaling for bruk av nettet. Denne kostnaden
bortfaller 	ikke under avbrudd og blir altså parallell med «å la produksjonen gå». Men den
forutsettes internalisert hos netteier og er ikke med i beregningen av VoLL.
Vi oppfatter det som utenfor denne utredningens mandat å diskutere virkninger av ikke	-
levert strøm t	il husholdninger for produsentleddet, men en teoretisk gjennomgang vil
være ufullstendig uten å nevne momentet. Verken norske eller utenlandske analyser vi
har sett, legger nevneverdig vekt på momentet, om det i det hele tatt nevnes. En ordning
som gir kom	pensasjon til kraftprodusenter i distribusjonsnettet kan imidlertid bli mer
relevant etter hvert, ettersom andelen produsenter på lavere nettnivåer øker (flere
plusskunder, småkraftprodusenter, osv.).
Eksterne virkninger av forsyningssikkerhet: 	I mange analyser av kostnaden ved ikke	-
levert energi og i publikasjoner som nettmeldingen, er forsyningssikkerhet et moment.
Forsyningssikkerhet handler om at etterspørselen/betalingsviljen for ikke	-levert energi
presumptivt ikke tar hensyn til samfunnsmes	sige ringvirkninger. Den naturlige tolkningen
i et samfunnsøkonomisk rammeverk er at avbrudd gir eksterne, ikke	-internaliserte
virkninger. Spørsmålet er om det er samfunnsmessige kostnader av strømbrudd som
ikke er internalisert i VoLL.
For å diskutere de	t spørsmålet, er det viktig å forstå hva som 	er internalisert i VoLL. Det
vanlige er å si at virkninger gjennom prisene er internalisert i VoLL.
For eksempel kan strømbrudd endre konsumentenes kjøpevaner, som i verste fall kan
gi underskudd og konkurs i e	nkelte bedrifter. Dette er en ringvirkning, men det er ingen
ekstern virkning så lenge prisene uttrykker bedriftenes grensekostnad. Et annet
eksempel er at strømbrudd hjemme hos en arbeidstaker kan føre til at vedkommende
må holde seg hjemme fra jobben. Jo	bbens produksjon kan rammes og i verste fall blir
det underskudd og konkurs. Det er en ringvirkning, men ingen ekstern virkning så lenge
lønningene avspeiler arbeidstakernes grenseproduktivitet.
Vi vil argumentere for at dersom VoLL beregnes noenlunde rikt	ig, vil begrepet fange opp
virkninger man kunne tro skulle ligge i rubrikken forsyningssikkerhet. Hva er det så man
mener med eksterne virkninger som ikke er internalisert gjennom prisene? Det typiske
eksemplet er bedrifter som påvirker hverandre positivt 	gjennom miljø	- 	eller
klyngeeffekter. I tilfellet husholdninger er det liknende effekter knyttet til
bostedsbeslutninger 	– dersom hyppige strømbrudd fører til at husholdninger flytter, kan
det gå ut over de gjenværende husholdningenes muligheter til å bli b	oende og verdien

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	17

av boligene i området. Dette er en kostnad av strømbrudd som ikke kommer til utrykk i
markedet. Det er imidlertid ikke vanlig i Norge å begrunne sine bostedsvalg i faren for
strømbrudd. Eksterne virkninger av et motsatt slag kan oppstå i d	en grad husholdninger
lærer av hverandre hvordan man best kan håndtere et strømbrudd. Dette gir en redusert
kostnad i forhold til hva som kommer til uttrykk i betalingsvillighet.
Pöyry og SINTEF (2012a) kom til at det ikke eksisterer særlige eksterne virkn	inger på
forsyningssikkerhet av ikke	-levert energi til husholdninger. Vi slutter oss til dette og vil
ikke drøfte momentet videre i denne rapporten.
Virkning av økt inntekt mv: 	I mange anvendte sammenhenger oppstår spørsmålet om
å anslå fremtidig VoLL, og	 spesielt om VoLL bør øke i takt med inntekt. En teoretisk
analyse taler for det. Et naturlig utgangspunkt er å anta at husholdningenes etterspørsel,
alt annet like, øker med inntekten. Ved lineær etterspørsel og parallelle skift som følge
av inntekt, har 	vi en situasjon som i 	Figur 	4. VoLL øker med inntekt dersom inntekt driver
strømetterspørsel. Hvis inntekt øker over tid, kan vi si at VoLL øker over t	id.
Nå er jo situasjonen at husholdningenes etterspørsel etter strøm i Norge bare øker i
beskjeden grad, om i det hele tatt. Det kan skyldes at elektriske apparater er blitt mer
effektive og boligene bedre isolert, så vi ikke trenger like mye strøm for å o	ppnå samme
komfort. Det er mulig etterspørselskurven etter elektrisitet av denne grunn er blitt
uavhengig av inntekt. Da taler ikke inntektsvekst for økt VoLL over tid. En annen mulighet
er at vi går mot en situasjon med brattere etterspørselskurve slik at	 den marginale
betalingsviljen for strøm ved strømbrudd (null strøm) henger sammen med inntekt, men
markedspunktet er som før. Mange vil for eksempel være enige i at utbredt bruk av
internett og smarttelefoner er med å øke fortvilelsen når strømmen forsvin	ner. Bruk av
strøm i nye anvendelser, som f.eks. til elbiler, taler også for økt betalingsvilje ved null
strøm. En situasjon med brattere etterspørsel ble illustrert i 	Figur 	2 og i dette tilfellet bør
VoLL øke med inntekt. Bedre boligisolering kan trekke i motsatt retning og bidra til å
begrense nyttetapet dersom strømmen blir borte en stund.
Verken 2002	-undersøkelsen eller 2010	-undersøkelsen legger opp	 til at VoLL og KILE
skal øke med inntekt over tid.
2.2	 Generelt om metoder for å vurdere avbruddskostnader
Det publiseres jevnlig rapporter og ny forskning om kostnader ved ikke	-levert energi.
Oversikten her er særlig basert på Pöyry og SINTEF (2010) og Lond	on Economics
(2013a,b). Andre eksempler er SINTEF (2013), Deloitte Consulting (2014), Leahy og Tol
(2011) og Praktiknjo m.fl. (2011).
Av hensiktsmessighetshensyn omtaler vi i hovedsak ulike metoder med sine engelske
navn. En norsk språkbruk har ikke feste	t seg på flere av begrepene og de engelske
navnene er godt forstått blant norske spesialister.
Pöyry og SINTEF (2010) skiller mellom
 	Direct worth (direkte kostnad)
 	Contingent valuation (betinget verdsetting)
 	Conjoint analysis (senere skiftet navn til Choi	ce Experiments, kalt
samvalgsundersøkelser eller valgeksperimenter på norsk)
 	Preparatory action (tiltak for å møte strømbrudd)

KILE for husholdninger
18	 	 	Vista Analyse
SINTEF (2013) uttaler at alle metodene er av typen Stated preference (uttalte
preferanser), mens	 London Economics (2013 a,b) mene	r at Direct Worth er eksempel
på Revealed Preference (avslørte preferanser). I tillegg finnes Production Cost Method
(produksjonskostnadsmetoden, som også går under navnet macroeconomic methods)
og Case Studies (av strømbrudd som har skjedd).
Selv om mang	e metoder kan ha interesse, konsentrerer vi oss nå om Direct Worth og
Contingent Valuation. En kort drøfting av Choice Experiments er inkludert i omtalen av
Contingent Valuation. Direct Worth og Contingent Valuation er klart mest populære i
praksis (Pöyry 	og SINTEF, 2010), de er metodene brukt i de norske undersøkelsene fra
2002 og 2010, og de er særskilt nevnt i mandatet for vår utredning.
2.3	 Nærmere om metodene Direct Worth og Contingent
Valuation
2.3.1	 Styrker og svakheter ved Direct Worth
Direct Worth går ut på	 at forskerne ber de spurte om å anslå sine kostnader, altså de
monetære utlegg, knyttet til et strømbrudd. Det vanlige er at flere scenarioer for
strømbrudd blir presentert for de spurte, som må spesifisere sine kostnader innenfor
bestemte kostnadskategor	ier (Pöyry og SINTEF, 2010). Pöyry og SINTEF legger vekt
på at strømbruddet er hypotetisk. London Economics hevder metoden også kan brukes
i etterkant av faktiske strømbrudd, og det er vel da metoden blir «revealed» (avslørt).
Pöyry og SINTEF fremhever som	 en styrke ved Direct Worth at de spurte vanligvis er
forholdsvis godt kjent med hva ulike tiltak ved strømbrudd kan komme til å koste. Det er
også en fordel at resultatene kan brukes direkte til å konstruere kostnadsfunksjoner.
Det finnes imidlertid også 	ulemper ved metoden, jf. 	Tabell 	1. Pöyry og SINTEF (2010)
legger vekt på tre ulemper. For det første er Direct Worth så langt bare benyttet til å
spørr	e om monetære kostnader (utlegg). Metoden ignorerer ulemper av ikke	-monetær
art som også inngår i nyttetap ved strømbrudd/betalingsvilje for strøm. Ikke	-monetære
ulemper kan være irritasjonen over å måtte flytte middagen eller tidstap ved å dra
hjemmefra f	or å få seg mat, det ukomfortable med å dusje i kaldt vann, skuffelsen over
å ikke få brukt mobilen når den er utladet, osv.
For det andre må de spurte ofte gjøre en stor innsats for å besvare spørreskjemaet.
Spørsmålene er vanligvis ganske krevende og ta	r tid å besvare. Likevel kan svarene bli
unøyaktige.
For det tredje fremhever Pöyry og SINTEF at de spurte kan svare strategisk. Det kan
være fristende å overdrive sine kostnader dersom man vet eller tror at svarene man gir,
skal bidra til å avgjøre om 	strømforsyningen blir sikker eller ei. Alle vil jo alt annet like
være interessert i en sikker strømforsyning.
London Economics, som gjennomgående er skeptisk til Direct Worth, fremhever flere
ulemper. Aktuelle indikatorer for kostnad er ifølge London Econ	omics kostnaden ved en
back	-up generator, eller kostnaden ved kontrakter for utkoblbart forbruk («interruptible
contracts»). Men slike indikatorer er misvisende og for høye dersom husholdningene
ikke kjøper slikt utstyr eller inngår slike kontrakter. Husho	ldningene vil neppe gjøre det
før strømbruddene blir omfattende, jf. drøftingen av tilvenning over. Ytterligere et
problem er at back	-up tiltakene er imperfekte substitutter for strøm. En propanovn er for
eksempel ikke et fullgodt substitutt for stekeovnen	, mens en middag på restaurant kan
gi høyere nytte enn en middag hjemme.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	19

2.3.2	 Styrker og svakheter ved Contingent Valuation
Contingent Valuation går ut på at forskerne ber de spurte om å anslå sin betalingsvilje
for å unngå et hypotetisk strømbrudd. Det vanlige	 er at flere scenarioer for strømbrudd
blir presentert for de spurte. Det er også mulig å spørre om hvilken kompensasjon som
er nødvendig for å komme likt ut med et strømbrudd som uten strømbrudd. Dette er
skillet mellom Willingness to Pay (WTP) og Willing	ness to Accept (WTA).
Pöyry og SINTEF (2010) slår fast at Contingent Valuation gjør det mulig å estimere den
ekvivalente kostnaden av ulemper som ikke er monetære. Dette fremheves også av
London Economics (2013 a,b) som en stor fordel.
Flere av ulempene	 ved Direct Worth er ifølge Pöyry og SINTEF også tilstede i Contingent
Valuation: Spørreskjemaet er krevende og tar tid å besvare, og de spurte kan finne på å
svare strategisk. I tillegg fremhever Pöyry og SINTEF fenomenet proteststemmer, dvs.
at noen av d	e spurte svarer null eller et meget lavt beløp fordi de mener strømbrudd er
noe som Staten bør betale; eller fordi de avviser å bruke verdsetting til å undersøke
problemstillingen optimal forsyningssikkerhet. Loss aversion, status quo bias, kognitive
probl	emer og andre fundamentale svakheter ved mikroøkonomisk konsumentteori er
også problemer som Pöyry og SINTEF påpeker. Problemene kommer blant annet til
uttrykk ved at det empirisk kan være betydelig forskjell mellom Willingness to Pay og
Willingness to Acc	ept, enda disse i teorien bør være like på marginen.
London Economics er, i tråd med sin grunnholdning, mer positiv til Contingent Valuation.
Flere av grunnlagsproblemene som påpekes av Pöyry og SINTEF, kan reduseres og
langt på vei løses med moderne meto	der og spørreskjemaer. I tillegg hevder London
Economics at mange av de spurte er i tvil om hvor store monetære kostnader et
strømbrudd medfører for dem, og at det er lettere å besvare et spørsmål om
alternativkostnad/betalingsvilje. På dette punktet er al	tså de to kildene uenige. Pöyry og
SINTEF hevder de spurte har relativt god kunnskap om sine direkte kostnader.
Contingent Valuation er en metodikk i stadig utvikling. I moderne beste praksis er det
uvanlig å spørre åpne spørsmål om betalingsvillighet, og 	det legges større vekt enn før
på at betalingsformen («payment vehicle») skal være troverdig. Det er nå vanlig å stille
de spurte overfor ulike kombinasjoner av nytte av tiltak og kostnad ved tiltak, og be de
spurte svare ja eller nei til disse kombinasjon	ene. Dette blir altså å ta stilling til om
betalingsvilligheten for slik	-og	-slik er større enn et bestemt beløp. Ved å stille en rekke
slike spørsmål til mange mennesker får man et univers av datapunkter som kan brukes
til å estimere betalingsvillighet. En	 slik fremgangsmåte kalles Valgeksperimenter (Choice
Experiments).
Tabell 	1 oppsummerer diskusjonen over i form av like og ulike egenskaper ved de to
metodene.
Tabell 	1 	Fordeler og ulemper ved Direct Worth og Contingent Valuation
Metode	 	Har med ikke	-
monetære
kostnader
Tidkrevende å
besvare
Mulighet for
strategiske svar
Upresise
estimater (se
tekst for
årsaker)
Direct W orth	 	 	- 	- 	(-)
Contingent
Valuation
+ 	- 	- 	-

KILE for husholdninger
20	 	 	Vista Analyse
Siden Contingent Valuation har med ikke	-monetære kostnader, skulle en forvente at
estimert VoLL ved bruk av Contingent Valuation er høyere enn ved Direct Worth. Det ser
imidlertid ikke ut til å være regelen. 	Figur 	6 under er hentet fra Pöyry og SINTEF (2010)
og viser at tre undersøkelser som har brukt begge metoder, beregner Direct Worth
henimot ti ganger så høyt som WTP. Figuren viser også eksempler på at WTA ligger
mye høyere enn WTP.
Figur 	6 Direct Worth er ofte høyere enn WTA, som er høyere enn WTP

Kilde: Pöy ry og SINTEF (2 010 )
Også den norske undersøkelsen fra 2002 fant høyere estimat ved hjelp av Direct Worth
enn ved hjelp av WTP. Hvis man skal ta tallene på alvor, er altså den direkte 	kostnaden
ved et strømbrudd høyere enn både betalingsvillighet for å unngå strømbrudd og
nødvendig kompensasjon for å akseptere strømbrudd. Gjennomsnittsforbrukeren skulle
altså være interessert i å sponse litt av kostnaden ved elektronikk som går i stykke	r osv.
dersom det blir strømbrudd. Her er det noe som ikke stemmer, men man kan ikke a priori
si om det er Contingent Valuation	-estimatene som er for lave eller Direct Worth	-
estimatene som er for høye. Det krever en sak	-til-sak gjennomgang av hver enkelt
undersøkelse.
Det er også problematisk at WTA ligger høyere enn WTP. Ifølge standard økonomisk
teori bør forbrukerne på marginen være indifferent mellom å betale p for å få tilgang på
marginal strøm, og å kompenseres p dersom de ikke får tilgang på margina	l strøm. På
den annen side er det etter hvert grundig dokumentert gjennom såkalte «coffee mug
experiments»	1 osv. at brukere verdsetter det de har langt mer enn det de ikke har, og
det er utviklet teori innen atferdsøkonomi for å forklare fenomenet. Forskje	llen mellom
WTA og WTP går altså an å forklare, selv om den synes svært stor i undersøkelsen til
Bertazzi og Schiavo som figuren viser til. Den praktiske konsekvensen av å anerkjenne
forskjell mellom WTA og WTP er å være oppmerksom på samfunnets valgsituas	jon i det
enkelte tilfellet. Her skal KILE brukes som incentiv for selskapene til å investere i
forsyningssikkerhet. Dersom nullalternativet er dagens sikkerhet og investeringen dreier
som å øke sikkerheten, vil WTP være den relevante størrelsen. Dersom nu	llalternativet
er at sikkerheten blir dårligere (f.eks. på grunn av manglende vedlikehold) og
investeringen er å opprettholde sikkerheten, vil WTA være den relevante størrelsen.

1 Coffee mug experiments går ut på at forsøkspersonen får tilbud om å kjøpe et ordinært kaffekrus
(wtp). Betalingsviljen for kruset er gjerne lav. En annen forsøksperson får kr	uset som gave,
hvoretter han får tilbud om å selge det (wta). I nesten alle eksperimenter viser salgsprisen seg å
være høyere enn kjøpsprisen.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	21

2.4	 Om metodene som er benyttet i de to forskningsprosjektene
Vinteren 2001	-2002 gjennomførte SINTEF i samarbeid med SNF og NVE en
spørreundersøkelse av kostnaden ved ikke	-levert energi til ulike brukergrupper («2002	-
undersøkelsen»). Våre hovedkilde for dokumentasjon av undersøkelsen er Samdal m.fl.
(2002, 2003). I p	erioden 2008	-2011 gjennomførte Pöyry Management Consulting og
SINTEF en ny undersøkelse («2010	-undersøkelsen»). Kilder for 2010	-undersøkelsen er
Pöyry og SINTEF (2012a,b). Vi sammenlikner her resultater og metoder i de to studiene.
2.4.1	 Beskrivelse av metoder 	og hovedresultater
Begge undersøkelsene er spørreundersøkelser av typen Stated Preference som baserer
seg på spørreskjemaer sendt ut til et representativt antall husholdninger. I 2002	-
undersøkelsen ble det spurt om Direct Worth og om Contingent Valuation. 	2010	-
undersøkelsen spurte om Contingent Valuation. Sentrale resultater fra undersøkelsene
er gjengitt i tabellen under.
Tabell 	2 	Anslag for avbruddskostnader i 2002 og 2010.
Undersøkelse	 	Metode	 	Varigheter
 	 	1 min	 	1 time	 	2 timer	 	4 timer	 	8 timer	 	24 timer
2002	 	DW	 	- 	13,62	 	27,61	 	59,39	 	103,80	 	-
2002	 	CV	 	- 	5,90	 	11,04	 	20,92	 	38,28	 	-
2002	 	M 	- 	10,05	 	19,35	 	40,48	 	69,26	 	-
2010	 	CV	 	0,12	 	5,20	 	- 	36,30	 	85,61	 	183,46
Kilde: Pöy ry og SINTEF (2 012 a). Enh et k r/k W . 2002	-t alle ne e r fre mfø rt til 201 0	-k ron ev er di.
I tabellen refererer DW til Direct Worth og CV til Contingent Valuation. Størrelsen M er
gjennomsnittet av DW og CV, altså

Oppmerksomheten i 	etterkant har konsentrert seg om forholdet mellom M	-estimatene i
2002 og CV	-estimatene i 2010. Vi ser at for strømbrudd på 1 time er CV	-estimatene i
2010 omtrent halvparten av M	-estimatene fra 2002 (fremført til 2010	-pengeverdi). På 4
timer er estimatene f	orholdsvis like, og på 8 timer er 2010	-estimatene høyest.	1 Vi ser
også at estimatene for Direct Worth i 2002	-undersøkelsen ligger godt over CV	-
estimatene, i strid med intuisjon, men i tråd med andre undersøkelser.
For avbrudd på en time er CV	-estimatene i 2002 og 2010 svært like. For avbrudd av
lengre varighet ligger CV	-estimatene i 2010 godt over CV	-estimatene i 2002.
2010	-estimatene antyder en stigende marginal kostnad av avbrudd som funksjon av tid.
Fire timers 	avbrudd er ca. syv ganger så ille som én times avbrudd, og åtte timers
avbrudd er mer enn dobbelt så ille som fire timers avbrudd. 24 timers avbrudd er
imidlertid mindre enn tre ganger så ille som åtte timers avbrudd ifølge 2010	-

1 Disse forskjellene er greit beskrevet i Pöyry og SINTEF (2012a), men i Pöyry og SINTEF (2012b)
er det blitt ti	l at estimatene er like på 1 time. Det er de jo ikke. 	 2
CV	DW	M		

KILE for husholdninger
22	 	 	Vista Analyse
undersøkelsen. I 2002	-under	søkelsen antyder estimatene nesten påfallende konstant
marginal kostnad, se 	Figur 	7.
Figur 	7 Avbruddskostnader pr. time, kr/kW

Med noe vider	e bearbeiding av tallene er 	Tabell 	2 blitt til forskjellene som oppsummeres
i tabell 5 i NVE (2013b), gjengitt i faksimile under:

Begge undersøkelse	ne tar som vi har sett, utgangspunkt i et strømbrudd ved middagstid
om vinteren. Dette er kanskje antatt å være den maksimalt ugunstige tiden en
husholdning kan oppleve strømbrudd på, men begge undersøkelsene spør hvor mye
lavere kostnad og betalingsvilje 	er på andre tidspunkter og sesonger. Merk at 2002	-
undersøkelsen bare spør om dette for DW 	– det spørres etter 	omtrentlige anslag på
endringer i utgifter	. 2010	-undersøkelsen spør om betalingsvillighet 	– hvor mye endres
beløpet husholdningen er villig til å 	betale.
De to undersøkelsene kommer til ganske forskjellige resultater når det gjelder avvik
mellom middagstid vinter og andre tider og sesonger (	Tabell 	3).

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	23

Tabell 	3 	Avbruddskostnaden ved middagstid om vinteren er høyere enn ellers
Kjennetegn	 	Verdi	 	2002	-undersøkelsen
Prosentvis avvik fra
referansetidspunkt
2002
2010	-undersøkelsen
Prosentvis avvik fra
referansetidspunkt
2010
Klokkeslett	 	Kl. 18	 	12	 	-31
Kl. 02	 	-9 	-60
Ukedag	 	Lørdag	 	9 	7
Søndag	 	11	 	7
Årstid	 	Vår	 	-7 	-43
Sommer	 	-22	 	-56
Høst	 	-4 	-25
Varsling	 	24 timer	 	-13	 	-45
3 døgn	 	- 	-48
7 døgn	 	- 	-49
2002	-undersøkelsens avvik fra basisestimatet er jevnt over mye mindre enn i	 2010. Det
er konsistent med at 2002	-undersøkelsen er langt mer stabil i forhold til avbruddets
lengde. 2002	-undersøkelsen er kort og godt mer stabil langs alle dimensjoner. For korte
og moderate avbrudd på 1 time eller mindre, gjør de store korreksjonsfak	torene i 2010	-
undersøkelsen at reduksjonen i forhold til gjeldende KILE blir enda større på andre
tidspunkter enn på referansetidspunktet om vinteren.
Referansetidspunktet for 2002	-undersøkelsen er kl. 16 en hverdag i januar, se neste
avsnitt. Samdal m.fl.	 (2003) kommenterer ikke hvorfor husholdningenes betalingsvilje er
større klokken 18. I deres undersøkelse holder betalingsviljen seg høy utover kvelden
og et strømbrudd kl. 20 oppleves også som verre enn strømbrudd kl. 16.
De til dels betydelige forskj	ellene mellom undersøkelsene i 2002 og 2010 kan gjøre en
nysgjerrig på detaljene i undersøkelsene. Hvordan er spørsmålsstillingen, hvor mange
er spurt, hvordan er resultatene bearbeidet og hvor robuste er de?
2.4.2	 Spørsmålsstilling i 2002	-undersøkelsen
2002	-un	dersøkelsen spør altså både om Direct Worth og Contingent Valuation. Først
kommer et oppvarmingsspørsmål (Samdal m.fl. 2002):
Forestill Dem at et strømbrudd oppstår 	uten varsel kl 16.00	 en vanlig hverdag i 	januar	.
Strømmen blir borte i 	fire timer	, men 	dette visste De ikke på forhånd. Nedenfor angis
ulike problemer som kan oppstå. Vennligst vurder for hver situasjon hvor store ubehag
og vansker et slikt strømbrudd ville ha medført for husholdningen. Sett kryss for hvert
passende alternativ (understreknin	g i det originale spørreskjemaet)	.
Så følger en del mulige konsekvenser, nemlig 	kan ikke lage middag, kan ikke bruke
radio/stereoanlegg/TV, kan ikke bruke elektrisk lys, kan ikke bruke vaskemaskin,
tørketrommel eller oppvaskmaskin, kan ikke bruke hjemmekon	tor/PC, temperaturen i
hjemmet synker, temperaturstigning i fryser/kjøleskap, økt risiko for ulykker i hjemmet,
og kan bli utsatt for kriminelle handlinger (alarm, off. belysning virker ikke).	 De spurte blir
bedt om å vurdere sin grad av ubehag på en fired	elt skala fra intet ubehag til svært stort
ubehag.

KILE for husholdninger
24	 	 	Vista Analyse
Neste spørsmål dreier seg om å anslå utgifter ved et strømbrudd:
Forestill Dem at et strømbrudd oppstår 	uten varsel kl 16.00	 en vanlig hverdag 	i januar.
Hva er Deres kostnader forbundet med et strømbrudd a	v forskjellig varighet? Sett en
ring på skalaen nedenfor. De spurte blir bedt om å markere kostnaden ved strømbrudd
på 1 time, 2 timer, 4 timer og 8 timer.

Som vanlig i slike sammenhenger svinger avgitte svar voldsomt, for eksempel fra til
227 kr/kWh	 for en times avbrudd (Samdal m.fl. (2002) tabell 8.3.1. Men gjennomsnittet
av de spurte svarer meget konsistent omtrent 12 kr pr. kWh, jf. Samdal m.fl. (2002) tabell
15. De gir 11,50 som kostnad ved en times avbrudd; 23,50 som kostnad for to timers
avbrud	d, 51 kr som kostnad ved fire timers avbrudd og 88 kr som kostnad ved åtte timers
avbrudd.
Samdal m.fl. (2002) går så over til å spørre om betalingsvilje. Spørsmålet lyder:
Anta at en reserveforsyning er tilgjengelig som vil kunne forsyne 	husstandens tota	le
elektrisitetsbehov	 under et strømbrudd. De vil bli fakturert av nettselskapet over
strømregningen kun for de tidsrom der reserveforsyningen faktisk benyttes av Dem
(av/på bryter i boligen). Tenk Dem at strømmen blir borte en 	ettermiddag	 i januar. Hvor
mye er De villig til å betale for en slik tjeneste 	hver gang	 de benytter den? (Understreking
i original).

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	25

Også her svinger svarene voldsomt, f.eks. mellom og 91 kroner for en times avbrudd.
(Figur 7 i Samdal m.fl. (2002) tyder på at ca. 180 av 220 spurt	e svarer på spørsmålet
om betalingsvillighet for en times avbrudd, men tallet er ikke oppgitt i rapporten.
Forfatterne korrigerer en del av nullsvarene, se under.) Gjennomsnittet svarer meget
konsistent 4,50 kroner pr. kWh. Etter viderebehandling og oppd	atering til 2010 blir dette
til tallene i 	Tabell 	2 over.
Resultatene til Samdal m.fl. (2002) tilsier altså at selv om gjennomsnittet oppgir
kostnader 	på 12 kroner pr. kWh dersom forsyningen svikter, er gjennomsnittet bare villig
til å betale 4,50 kroner for å opprettholde stabil strømforsyning. Samdal m.fl. (2002)
diskuterer ikke mulige årsaker til dette, for eksempel om det er flere nullsvar (protestsv	ar)
til spørsmålet om betalingsvillighet, eller om ordbruken «en ettermiddag» ikke oppfattes
likt med «kl. 16».
2.4.3	 Spørsmålsstilling i 2010	-undersøkelsen
I 2010	-undersøkelsen blir de spurte presentert for fem scenarioer for strømbrudd, der
avbruddene har uli	k lengde, men alle er 	uventet	 og inntreffer 	kl. 17 en hverdag om
vinteren	. Det korteste avbruddet er 1 minutt, det lengste er 24 timer. Som i den tidligere
undersøkelsen innleder Pöyry og SINTEF (2012a), som er blitt dus med sine
intervjuobjekter, med et o	ppvarmingsspørsmål:
Hvilke av de følgende konsekvensene har størst betydning for husholdningen din? Du
kan nevne inntil fem.
Så følger en liste konsekvenser: 	Ubehag ved ikke å vite når strømmen er tilbake, ubehag
på grunn av at temperaturen synker, kan ikke bruke elektrisk lys, skader på mat i
kjøleskap/fryser, tap av data på datamaskin, må bruke tid på reprogrammering av
elektronisk utstyr, klokker og annet, k	an ikke lage varm mat som ønsket/planlagt, kan
ikke bruke tv, radio, stereoanlegg eller lignende som ønsket/planlagt, kan ikke bruke
datamaskin eller internett som ønsket/planlagt, kan ikke bruke varmt vann til dusjing,

KILE for husholdninger
26	 	 	Vista Analyse
vasking som planlagt, kan ikke bruke	 medisinsk utstyr som planlagt, redusert kvalitet på
ønskede/planlagte fritidsaktiviteter, ingen konsekvenser av betydning, annet (spesifiser).
Neste spørsmål følger opp ved å spørre hvor store er konsekvensene ved strømbruddet
totalt sett for husholdninge	n?
Så følger to spørsmål om betalingsvillighet. Som i 2002	-undersøkelsen motiveres
betalingsvillighet i tilgang til en reserveforsyning. Det sies:
Anta at husholdningen har tilgang til en reserveforsyning som kan dekke hele
husholdningens elektrisitetsbehov under strømbruddet. Husholdningen har en av/på
bryter i boligen, og velger selv om den vil benytte reserveforsyningen under
strømbruddet. Reserve	forsyningen betales med et engangsbeløp dersom den benyttes
(ingen investeringskostnader).
Det første spørsmålet er 	Gitt at strømbruddet varte i x timer, ville husholdningen vært
villig til å betale for reserveforsyningen for å unngå strømbruddet?	 (x vari	erer mellom
scenarioene, mellom 1 minutt og 24 timer)	. Svaralternativene er ja, helt klart; ja,
sannsynligvis; nei og vet ikke.
Det andre spørsmålet stilles de som svarer 	ja på det første spørsmålet og lyder 	Hvor
mye er husholdningen villig til å betale fo	r reserveforsyningen i x timer? Svar ____ kr.
Det er svært mange i 2010	-undersøkelsen som svarer at et kortvarig strømbrudd har
ingen konsekvenser av betydning. 	Hele 809 av 1008 spurte mener at et strømbrudd på
ett minutt har ingen konsekvenser av betydni	ng for dem, og i tillegg er det 151 spurte
som sier små konsekvenser. 12 personer sier de har betalingsvilje for å ta i bruk
reserveforsyningen. Et noe lenger avbrudd på en time gir små eller ingen konsekvenser
for 747 husholdninger, og 70 husholdninger si	er de har betalingsvilje for
reserveforsyning. Det er også et mindretall som har betalingsvilje for 4 timer og 8 timers
avbrudd, mens et snaut flertall har betalingsvilje for reserveforsyning ved et 24 timers
avbrudd om vinteren.
Som i 2002 spriker de avg	itte svarene meget, fra til 1000 kroner for en times avbrudd
og fra helt opp til 20000 kroner for 24 timers avbrudd. Ekstremverdier blir luket ut i den
endelige beregningen, og Pöyry og SINTEF har også et omfattende opplegg for å
håndtere nullsvar. Nes	te avsnitt går nærmere inn på hvordan de to undersøkelsene
bearbeidet dataene som kom inn.
2.4.4	 Databearbeiding i de to undersøkelsene
Utvalgsstørrelse og 	-sammensetning er forskjellig
I 2002	-undersøkelsen ble det sendt ut postalt spørreskjema til 1000 hussta	nder via DM	-
huset og Telenor 180. Etter to purringer og en ny utsendelse til husholdninger som ikke
hadde svart, kom det inn 425 svar.
2010	-undersøkelsen ble gjennomført på web i regi av TNS Gallup og rettet mot et såkalt
aksesspanel som er rekruttert til 	å delta i ulike undersøkelser. Ca. 2400 personer ble
spurt om å være med, og formålet var å få 1000 personer til å svare. Det endelige
utvalget bestod av 1008 personer/husholdninger.
2002	-undersøkelsen ble sendt til et tilfeldig utvalg. I 2010	-undersøke	lsen ble utvalget
vektet for å sikre bedre statistisk representativitet i forhold til befolkningens alder, region
osv.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	27

For å finne gjennomsnittlig Direct Worth og CV	-verdi tok man i 2002	-undersøkelsen et
vanlig (dvs aritmetisk, uvektet) gjennomsnitt av sv	arene (frasett ekskluderte svar), mens
man i 2010	-undersøkelsen vektet svarene med husholdningenes elektrisitetsforbruk. I
2010 vektet man med andre ord på to måter. For det første ble husholdninger som er
mer sjeldne i utvalget enn i virkeligheten, vektet	 opp (populasjonsvekting). For det andre
ble betalingsviljen til husholdninger med høyt elektrisitetsforbruk vektet opp.
Nullsvar ble håndtert i begge undersøkelser, men på forskjellig måte
Begge undersøkelsene opplevde et stort antall nullsvar og det er 	både i 2002 og 2010
bare et mindretall som oppgir betalingsvilje og kostnader ved strømbrudd under et døgn.
Det kan skyldes at strømbrudd ikke oppleves å gi konsekvenser av betydning, som 2010	-
undersøkelsen ganske sterkt peker på. Men det kan også skyldes 	proteststemmer,
problemer med å forstå undersøkelsen, uvilje mot å bruke tid på undersøkelsen, eller
annet.
I 2002	-undersøkelsen fjernes blant annet observasjoner fra husholdninger med
årsforbruk under 5000 kWh, og husholdninger som oppgir årsforbruk i kro	ner som ikke
stemmer med det de oppgir i kWh. (Implisitt pris mer enn 5 standardavvik fra
gjennomsnittlig pris). De 1,5 prosent laveste verdiene fjernes også. Undersøkelsen
postulerer at svarobservasjonene følger en normalfordeling, som blir transformert t	il en
log	-normalfordeling, observasjoner fjernes, og observasjonene blir transformert tilbake
til en normalfordeling.
I 2010	-undersøkelsen ble det stilt ekstraspørsmål om hvorfor man svarer null
betalingsvilje. Dersom årsaken var 	ubetydelige konsekvenser	, ble nullsvaret betraktet
som reelt. Men det var også så mange som 300	-400 som svarte null fordi 	nettleien er
høy nok til at strømbrudd kan unngås	 og strømbrudd 	bør betales av det offentlige	. Disse
ble utelukket fra undersøkelsen og gjennomsnittlig betalin	gsvilje økte som følge av dette.
Begge undersøkelser utelukket veldig høye svar, men på ulik måte
I 2002	-undersøkelsen fjernet man de 2,5 prosent høyeste svarene. I Pöyry og SINTEF
(2012a) bestemte man seg for å fjerne de aller høyeste svarene etter en bes	temt formel.	1
I praksis ble ingen av observasjonene fjernet på 1 minutt, 1 time eller 4 timer, mens én
observasjon ble fjernet på åtte timer.	2 Samme husholdning oppgav 20 000 også for 24
timer og ble fjernet også der, sammen med to observasjoner à 10 000 k	r, til sammen tre
observasjoner på 24 timer.
Strømforbruk og lastkurver beregnes forholdsvis likt
Anslag for betalingsvilje og kostnader ved strømbrudd er lite verdt hvis man ikke
kombinerer med et estimat på husholdningenes strømforbruk i perioden. De to
undersøkelsene beregner strømforbruket på mer eller mindre samme måte, ved hjelp av
lastkurver fordelt etter klimasone. I 2010	-undersøkelsen var det en fjerdedel av
husholdningene som ikke oppgav årlig strømforbruk. Disse fikk tilordnet et forbruk lik
gjen	nomsnittet i sin kategori.

1 Basert på tidligere litteratur bestemte man seg for å fjerne en observasjon X dersom X >
95.persentil + 3(95.persentil 	– 5.persentil).
2 Ifølge Pöyry og SINTEF (2012a) var dette en husholdning som o	ppgav en betalingsvilje på
20000 kroner for reservestrøm i åtte timer, men som oppgav at konsekvensen av et strømbrudd
var «moderat».

KILE for husholdninger
28	 	 	Vista Analyse
2.5	 Undersøkelsenes representativitet
Vi vurderer undersøkelsenes representativitet både med utgangspunkt i de statistiske
metodene som er brukt, med utgangspunkt i økonomisk teori, og med utgangspunkt i
det vi vet om strømforbruket 	i husholdningene.
2.5.1	 Statistisk representativitet
2010	-undersøkelsen er etter vår vurdering av høyere faglig statistisk kvalitet. Slik vi ser
det, er det viktigste fortrinnet at nullsvar behandles bedre. Det skilles mellom reelle og
ikke	-reelle nullsvar, men	s man i 2002 fjerner svar under en tilfeldig grense. Det er også
en styrke ved 2010	-undersøkelsen at den bygger på flere observasjoner og at svarene
vektes med hensyn på populasjon og strømforbruk. Dette øker representativiteten. Det
er likevel uvisst hvor	 representativt utvalget er når det gjelder viktige variable, som for
eksempel oppvarmingsløsning. Det må også understrekes at betalingsviljen for
strømbrudd på 1 minutt er beregnet på grunnlag av positivt svar fra 12 personer. Selv
om det kan være reelt a	t bare én prosent av husholdningene har positiv betalingsvilje,
må nødvendigvis gjennomsnittet være beregnet på usikkert grunnlag. Tilsvarende er
estimatet på én time beregnet på grunnlag av svarene fra 70 personer. Betalingsviljen
blant disse er svært spr	ikende.
2.5.2	 Økonomiske representativitet
Den økonomiske representativiteten i de to undersøkelsene er vanskelig å bedømme.
2002	-undersøkelsen finner altså at den gjennomsnittlige husholdnings kostnad ved
strømbrudd er mer enn dobbelt så høy som den gjennomsnittlige husholdnings
betalingsvilje for	 reservestrøm som kan løse problemet. Dette er underlig og etterlater
en del spørsmål, uansett om andre undersøkelser har funnet noe liknende. Er det for
eksempel det samme gjennomsnittet som heller vil pådra seg kostnader enn å betale en
liten sum for å u	nngå dem?
I 2010	-undersøkelsen er forholdsvis lave betalingsviljer støttet opp av bekreftelser på at
strømbrudd har små eller ingen konsekvenser for en majoritet av de spurte. Men man
kan lure på hvor godt de spurte kjenner situasjonen. Strømbrudd er sjel	dne i Norge, men
når det oppstår brudd av noe omfang så blir det en nyhet. Er det media som overdriver
betydningen, eller kan det være at de spurte ikke forstår nyttetapet av strømbrudd før
man har opplevd det?
Gjennomsnittlig betalingsvilje for 1 kW i én 	time (1 kWh) om vinteren kl. 17 er beregnet
til 5 kroner. Etter middag, kl. 18, er den sunket til ca. 3,50 kroner, og om sommeren
synker den til under halvparten av nivået om vinteren, 1,50 kr en sommerkveld. Det er
ikke stort mer enn mange husholdninger b	etaler for strøm inklusive nettleie og mva.
Umiddelbart kan beløpene høres små ut. Samtidig er det ikke gitt at introspeksjon av
forfatterens eller leserens betalingsvilje skal overprøve resultatene av en undersøkelse
der 1000 individer har svart.
2010	-undersøkelsen beregner konvekse kostnadsfunksjoner til og med åtte timer (se
Figur 7	). Dette er i tråd med vår 	a priori	-antagelse om at det marginale nyttetapet er
stigende i avbruddets lengde inntil det punkt at tilpasning tar over.
Resultatene i 2010	-undersøkelsen virker også plausible og internt konsistente når man
bare ser på fordelingen av konsekvenser i forhold til varigheten på avbruddet. Den delen
som ikke virker plausibel, er betalingsviljen. Selv om 	rangeringene	 også her er internt
konsistente, 	oppgir mange at et avbrudd har moderate eller store konsekvenser, men er
likevel ikke villige til å betale for å unngå avbruddet.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	29

Tabellene under viser sammenhengen mellom hvor store konsekvensene er, og hvorvidt
man er villig til å betale for å unngå dem	 for avbrudd i henholdsvis 4 og 24 timer. Blant
de som oppgir svært store eller store konsekvenser (114 respondenter, tilsvarende 12
prosent av utvalget) ved et avbrudd på 4 timer, er det 56 prosent (64 respondenter) som
oppgir at de klart eller trolig har	 betalingsvilje for å unngå avbruddet.
Når lengden på avbruddet øker til 24 timer, er det over 70 prosent av respondentene
som svarer at det vil ha svært store eller store konsekvenser for dem. Andelen av disse
som oppgir betalingsvilje (Ja, klart eller J	a, trolig) øker likevel bare til 62 prosent.
(Andelen vet ikke	-svar øker imidlertid også.) Andelen av dem som oppgir svært store
eller store konsekvenser, men som ikke oppgir betalingsvilje for å unngå
konsekvensene, er rett under 30 prosent både for 4	-tim	ersavbrudd og for 24	-
timersavbrudd.
2010	-undersøkelsen har korrigert for disse protestsvarene så godt det har latt seg gjøre,
men det kan fortsatt være feil og mangler.
Tabell 	4 	Eksempel: Konsekvenser og betalingsvillighet 4	 timer
Konsekvenser	 	Betalingsvilje
 	Ja, klart	 	Ja, trolig	 	Nei	 	Vet ikke	 	Andel
Svært store	 	8 	4 	4 	0 	2%
Store	 	5 	47	 	30	 	16	 	10%
Moderate	 	16	 	147	 	196	 	90	 	45%
Små	 	11	 	72	 	201	 	60	 	34%
Ingen	 	3 	16	 	66	 	15	 	10%
Andel	 	4%	 	28%	 	49%	 	18%	 	100%
Kilde: Põy ry og SINTEF 	(2 012 a).

Tabell 	5 	Eksempel: Konsekvenser og betalingsvillighet 24 timer
Konsekvenser	 	Betalingsvilje
 	Ja, klart	 	Ja, trolig	 	Nei	 	Vet ikke	 	Andel
Svært store	 	140	 	76	 	95	 	22	 	33%
Store	 	82	 	150	 	120	 	36	 	39%
Moderate	 	24	 	71	 	105	 	30	 	23%
Små	 	3 	13	 	25	 	8 	5%
Ingen	 	1 	0 	5 	1 	1%
Andel	 	25%	 	31%	 	35%	 	10%	 	100%
Kilde: Pöy ry og SINTEF (2 012 a).
Vi har også gjort en enkel vurdering av konsistens i det underliggende datamaterialet.
Når det gjelder ikke	-varslede avbrudd i 4 timer finner vi bekreftet at de som bare har
elektrisk oppvarming i snitt har høyere betalingsvilje enn de som har alternativ e	ller
annen hovedoppvarming. Den gjennomsnittlige betalingsviljen er også høyere blant
spurte som f.eks. opplever at den største konsekvensen er at de ikke kan bruke
medisinsk utstyr, mens de som opplever ubehag eller ulemper knyttet til fritidsaktiviteter

KILE for husholdninger
30	 	 	Vista Analyse
har lavere betalingsvilje. De som bor i leiligheter har høyere betalingsvilje, noe som kan
henge sammen med at de har en større andel elspesifikt forbruk. For lengre avbrudd (24
timer om vinteren) er gjennomsnittlig betalingsvilje høyere i nord enn i sør. 	I fordelingen
på en rekke andre variable, som inntekt, antall barn under 15 år, og om noen i
husstanden er hjemme i løpet av dagen, finner vi ikke noe klart mønster. Det kan hende
at klarere mønstre ville avtegnet seg dersom man hadde koblet sammen flere
kjennetegn ved de spurte, f.eks. husstandens inntekt og antall barn under 15 år.
2.5.3	 Representativitet og formålsfordeling
En annen måte å vurdere representativiteten til resultatene fra undersøkelsen i 2002 og
2010 på, er å undersøke hvorvidt de estimerte av	bruddskostnadene synes plausible med
utgangspunkt i kunnskap om hva husholdningene bruker strøm til. Det kan man gjøre
med utgangspunkt i den såkalte formålsfordelingen. Det kan også gi oss et utgangspunkt
for å vurdere om estimatene fra de to undersøkelse	ne reflekterer at formålsfordelingen
har endret seg i perioden.
Strøm har ingen verdi i seg selv, i betydning at strøm først gir verdi for husholdningene
når den benyttes som en innsatsfaktor til å produsere «goder» i hjemmet, for eksempel
lys i stuen, va	rme til komfyren eller varmtvann i dusjen. Verdien av strøm avhenger derfor
av hvilket formål den til enhver tid benyttes til. Tilsvarende, siden strøm først gir verdi
når den benyttes som innsatsfaktor til å produsere andre goder i «husholdningens
produkt	funksjon», vil verdien av strøm avhenge av hvorvidt det finnes alternative
innsatsfaktorer til å produsere de samme godene i husholdningen. Verdien av strøm
bestemmes med andre ord av verdien av godet som strømmen produserer og hvorvidt
det samme godet kan	 produseres ved bruk av andre innsatsfaktorer.
For å få et bedre begrep om verdien av elektrisitet må vi derfor i første omgang forstå
hvilke goder husholdningene får vha. av strøm, og så i andre omgang hvor substituerbar
strøm er i produksjonen av disse 	godene.
Hvilke goder får vi vha. av elektrisitet?
Gjennomsnittlig elektrisitetsforbruk pr. husholdning ligger på rundt 16	 000 kWh i året.
Hushold	ningene benytter gjerne denne elektrisiteten til tre hovedformål: Oppvarming av
rom, oppvarming av vann og t	il såkalt elspesifikke formål som omfatter belysning og
annet elektrisk utstyr. Hvordan strømforbruket fordeler seg mellom disse tre
hovedformålene er vanskelig å si, da det ikke er mulig å måle denne fordelingen direkte
og resultatene fra de få studiene s	om er gjort på dette området spriker.
Så vidt vi kan se er det kun Statistisk sentralbyrå 	(SSB, 2009)	 som har gjennomført
eksplisitte analyser av formålsfordelingen av elektrisitetsbruken til husholdninger i
Norge. SSB analys	erte formålsfordelingen til husholdninger i 2006 ved hjelp av
økonometriske metoder og data fra Forbruksundersøkelsen 2006. Denne
formålsfordelingen anslår hvor stor andel av elektrisitets	forbruket som går til oppvarming
og hvor mye som går til belysning,	 oppvaskmaskiner, tørketromler og andre
husholdningsapparater. Resultatene fra analysen indikerer at av et årlig
elektrisitetsforbruk på 15 852 kWh går 20 prosent til oppvarming av rom, 16 prosent til
oppvarming av vann, 23 prosent til elspesifikt forbruk 	og 41 prosent til «annet» forbruk.
«Annet» oppsummerer forbruk som ikke er spesifisert i den økonometriske modellen,
herunder forbruk til komfyr, oppvaskmaskin, lyd	- og bildeanlegg, basseng og badstue, i
tillegg til en rekke mindre forbruksformål som vannk	oker, kjøkkenmaskin, brødrister,
kaffetrakter, mikrobølgeovn, batteriladere og hårføner. En stor del av dette framstår som
elspesifikt forbruk.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	31

NVEs energibruksrapport for 2012 (NVE, 2013a) har hovedvekt på stasjonær energibruk
og energibruken i husholdni	nger. Rapporten ser også nærmere på formålsfordelingen
av husholdningenes 	energi	forbruk, som i gjennomsnitt anslås å ligge på rundt 21	 000
kWh. NVE	 (2013a)	 anslår at dette forbruket er fordelt mellom formålene som	 følger:
Oppvarming av rom 66 prosent, oppvarming av vann 12 prosent og elspesifikt forbruk
22 prosent.
Vi kan med utgangspunkt i NVEs formålsfordeling av energiforbruket utlede en
formålsfordeling av elektrisitetsforbruket.
 	Oppvarming av rom	: I henhold 	til Energibruksrapporten 2012 går altså ¾ av
husholdningenes energiforbruk til oppvarming av rom eller vann. Elektrisitet
dekker mellom 70 og 80 prosent av dette oppvarmingsbehovet.
 	Oppvarming av vann:	 Energibruksrapporten til NVE henviser blant annet til	 en
studie fra SINTEF som sier at 85 prosent av norske husholdninger har
varmtvannsbereder. Husholdninger som ikke har bereder antas å være
husholdninger i blokk med felles varmtvannsforsyning. Oppvarming av
varmtvann i husholdningene skjer derfor i hoveds	ak via varmtvannsberedere
som benytter elektrisitet. Den gjennomsnittlige energibruken til oppvarming av
vann ligger på mellom 2000 og 3000 kWh, hvorav elektrisitet altså utgjør den
viktigste energikilden.
 	Elspesifik	t forbruk:	 Det elspesifikke forbruket t	il husholdninger er, som navnet
tilsier, forbruk som kun kan dekkes av elektrisitet, som for eksempel kjøleskap,
vaskemaskiner, hårfønere, TV	-apparater, ladere, osv. Xrgia gjennomførte et
prosjekt på vegne av NVE i 2011 der de kartla det elspesifikke forbr	uket til
husholdninger. I prosjektet ble over 2000 husholdninger spurt om hvilke typer
apparater de eide og bruksmønsteret for disse apparatene. Det elspesifikke
forbruket for ulike husholdningstyper ble deretter beregnet ved å koble
informasjonen fra spør	reundersøkelsen med data for hvor mye elektrisitet ulike
apparater trenger når de er i bruk. Basert på Xrgias studie og resultater fra
tilsvarende studier i Norden, anslås det det elspesifikke forbruket å ligge på
rundt 4500 kWh for en gjennomsnittshushold	ning.
Basert på NVEs forbruksrapport, der mesteparten av energiforbruket til oppvarming av
vann dekkes av elektrisitet, og hele det elspesifikke forbruket dekkes av elektrisitet, kan
en anta at den gjennomsnittlige formålsfordelingen av elektrisitetsfor	bruket til en
husholdning med et årlig elektrisitetsforbruk på 16 000 kWh kan være som følger: 57
prosent går til oppvarming av rom, 15 prosent går til oppvarming av vann, mens 28
prosent går til elspesifikt forbruk. Formålsfordelingen vil variere betydeli	g mellom
husholdninger avhengig av blant annet boligtype og antall personer i husholdningen. For
eksempel har husholdninger som bor i leiligheter som regel et lavere oppvarmingsbehov,
slik at en større andel av elektrisitetsforbruket vil gå til hhv. oppvar	ming av vann eller
elspesifikt forbruk. Tilsvarende vil antall personer i husholdningen særlig påvirke
størrelsen på det elspesifikke forbruket. I henhold til Xrgia 	(2011)	 øker eksempelvis
energiforbruket til vasking og 	tørking av klær betydelig med antall personer i
husholdningen.
Figur 	8 illustrerer forskjellene mellom SSBs formålsfordeling av elektrisitetsbruken til
husholdninger 	og vår utledede formålsfordeling. Vi har definert forbruket fra SSBs
«annet»	-kategori som elspesifikt forbruk ut fra hvilket elektrisk utstyr SSB nevner at
denne kategorien inkluderer. Som figuren viser, gir resultatene fra SSBs studie et nesten
motsatt bi	lde av fordelingen enn vår tilnærming med unntak av oppvarming av vann.
Resultatene fra SSB indikerer at nesten 2/3 av elektrisitetsforbruket går til elspesifikke

KILE for husholdninger
32	 	 	Vista Analyse
formål, mens vår tilnærming tilegner mindre enn 1/3 av den totale elektrisitetsbruken til
den	ne formålskategorien. Det synes også merkelig at SSBs studie gir en såpass lav
andel av elektrisitetsforbruket til oppvarming av rom. Til tross for at studien nevner at
2006 (året forbruksdataene ble samlet inn) var et spesielt varmt år, virker dette talle	t
veldig lavt sammenlignet med NVEs formålsfordeling av energibruken. Tilsvarende
synes forbruket til elspesifikke formål å være relativt høyt sammenlignet med resultatene
fra Xrgia 	(2011)	 og andre nordiske studier som n	evnes i NVE (2013a).
Figur 	8 	Sammenligning mellom ulike formålsfordelinger

Med bakgrunn i diskusjonen over velger vi derfor å videre anta at elektrisitetsforbruket til
husholdninger i snitt fordeler seg som i vår tilnærming utle	det fra NVEs
formålsfordelingen av energiforbruket.
Hva er verdien av elektrisitet?
Som nevnt ønsket vi å få et bedre begrep om verdien av elektrisitet via verdien av
godene som elektrisiteten produserer. Så hva er verdien av de ulike godene som
elektrisi	teten bidrar til? Behagelig temperatur hjemme, varmt vann i springen og det å ha
tilgang til oppvaskmaskin, lys og TV, er goder som øker komforten og rekreasjonsverdien
ved å være hjemme. Siden dette er goder som ikke omsettes i markedet, finnes det ingen
observerbar, konkret kroneverdi for husholdningenes verdsetting av disse godene. For
noen av godene kan vi imidlertid få en indikasjon på hushold	ningenes verdsettelse ved
å se nærmere på hvilke tilpasninger de kan gjøre ved strømbrudd, og hvilke
substitus	jonsmuligheter som finnes.
Som drøftet i avsnittene over, finnes det pr. i dag ingen perfekte substitutter til elektrisitet
(fra nettet) i produksjonen av mange av de godene som omfattes av det elspesifikke
forbruket, herunder belysning, TV, mediautstyr, 	PC, ruter/internett, vaskemaskin og
tørketrommel, kjøleskap og fryser, samt kokeutstyr og vifter. Enkelte av disse maskinene
kan imidlertid gå på batteri en periode. At flere av apparatene har batteri og en
lagringsevne gjør at husholdningen fortsatt har t	ilgang til godet en viss tid etter strømmen
har gått, hvilket reduserer husholdningenes kostnad av avbrudd. Selv om
husholdningene ikke kan substituere selve innsatsfaktoren til godet kan de substituere
godene til en viss grad. De kan for eksempel gå ut og	 spise fremfor å lage mat på
komfyren hjemme eller vaske klær på et vaskeri. Videre kan de i ulik grad forskyve
konsumet av godet i tid, avhengig av strømbruddets varighet. Alternativene vil imidlertid
være mer eller mindre imperfekte substitutter slik at 	husholdningen vil oppleve nyttetap
20%
56%	16%
15%	63%
28%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
SSB	THEMA/NVE
Oppvarming av rom	Oppvarming av vann	Elspesifikk forbruk

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	33

ved å måtte endre planlagt atferd i tillegg til den monetære kostnaden knyttet til å spise
på restaurant fremfor å lage mat hjemme. I motsetning til det elspesifikke forbruket kan
vann varmes opp av enn rekke ulike energi	kilder, bl.a. fjern	- eller nærvarme,
varmepumpe, solvarme eller biokjel. Det er imidlertid naturlig å anta at de fleste kun
baserer seg på én energikilde ved oppvarming av vann i hjemmet. Dersom
husholdningen først har valgt å anskaffe en elektrisk varmtva	nnsbereder vil de derfor
ikke ha andre energikilder å basere seg på om strømmen går. Substituerbarheten til
elektrisitet ved oppvarming av vann er derfor begrenset. Elektrisiteten som benyttes til
oppvarming av vann har derfor en relativt høy verdi. Tilgan	g til varmtvannsbereder vil på
samme måte som batterier redusere den umiddelbare kostnaden ved strømbrudd.
Husholdningene har også til en viss grad mulighet til erstatte godet «å vaske seg
hjemme» med å ta en dusj på det lokale treningssentret, på jobben e	.l.
Substituerbarheten til elektrisitet i produksjonen av varme rom er større. En kartlegging
SSB gjennomførte av husholdningers oppvarmingsløsninger i 2014, avdekker at nesten
samtlige husholdninger (96	-98 prosent) har elektrisk oppvarming, men også at n	esten
70 prosent av husholdningene har mulighet til å for eksempel fyre med ved Bøeng,
Halvorsen og Larsen (2014). SSBs undersøkelse reflekterer at mange husholdninger
kan basere seg på andre oppvarmingskilder dersom strømmen går. Verdien av
elektrisiteten	 som benyttes til oppvarming er derfor lavere enn for elektrisiteten som
benyttes til hhv. oppvarming av vann eller elspesifikt forbruk.
Oppsummert så gir elektrisitet husholdningene bl.a. oppvarmede boliger, varmt vann,
mulighet for å tilberede mat hjemm	e og underholdning (PC, TV, internett). Disse godene
antas, dog i noe ulik grad, å ha høy verdi for husholdningenes daglige velferd. Med
unntak av romoppvarming, synes elektrisitet å ha relativt lav substituerbarhet i
produksjonen av disse godene. Selv om 	selve innsatsfaktoren i produksjonen av godene
er relativt lite substituerbar, har husholdningene til en viss grad mulighet til å substituere
selve godet, hvilket reduserer kostnaden ved avbrudd. Dette henger imidlertid også
sammen med hvor omfattende strø	mbruddet er. Ved strømbrudd som kun rammer et
begrenset område, vil noen av alternativene være tilgjengelige innen en håndterbar
avstand.
Kostnaden ved avbrudd varierer med varigheten på avbruddet
Kostnaden husholdninger opplever ved strømavbrudd øker med varigheten og omfanget
av avbruddet. Kostnaden ved korte avbrudd er lavere pga. de ulike formålenes/godenes
evne til å lagre energi og fordi kostnaden ved en liten utsettelse av en aktivitet trolig	 er
mindre enn en større utsettelse i de fleste tilfeller. For eksempel vil ikke temperaturen
falle momentant ved strømavbrudd, pga. isolasjon og bygningsmassens evne til å holde
på varme. Et strømbrudd på en time vil derfor ikke innebære store kostnader p	ga.
redusert temperatur	- og komfortnivå for de fleste. Teknologiutviklingen har samtidig
bidratt til en stadig bedre batterikapasitet på elektriske apparater som PCer, mobiler o.l.,
slik at bruken av goder med batterier ikke begrenses av korte strømavbrudd	. Flere
elektroniske apparater tåler også et strømbrudd i større grad enn før.
Tabell 	6 viser en tentativ oppsummering av kostnadsdriverne ved avbrudd som funksjon
av varigheten av avbruddet.

KILE for husholdninger
34	 	 	Vista Analyse
Tabell 	6 	Kostnaden ved avbrudd øker med varigheten av strøm	bruddet
Varighet
på
avbrudd
Oppvarming av rom	 	Oppvarming av vann	 	Elspesifikt forbruk
1 minutt	 	Ingen endring	 	Ingen endring	 	Liten endring
1 time	 	Noe lavere temperatur for
husholdninger uten
alternativ oppvarming
Trolig liten endring: Hvorvidt
husholdningen	 må utsette
dusjen/oppvasken avhenger
av størrelsen på
varmtvannstanken
Mister tilgang på alt
elektrisk utstyr som ikke er
koblet mot batterier (lys, tv,
komfyr)
4 timer	 	Lavere innetemperatur for
husholdninger uten
alternativ oppvarming
Husholdningen må 	utsette
dusj og oppvask, evt. dusje
kortere, vaske opp i mindre
varmt vann
Begynner også å miste
tilgang til elektrisk utstyr
med batteri.
8 timer	 	Svært lav innetemperatur
for boliger med dårlig
isolering og uten alternativ
oppvarming
Husholdning må utse	tte dusj
og oppvask
Mister tilgang til
mesteparten av det
elektriske utstyret. Dersom
strømbruddet rammer et
større område 	– tap av
mobil	- og internettilgang.
24 timer	 	Det blir kaldt i de fleste hus
uten alternativ oppvarming
Husholdningen kan ikke
dusje	 eller vaske opp
Mister tilgang til alt
elektrisk utstyr. Dersom
strømbruddet rammer et
større område 	– tap av
mobil	- og internettilgang.
48 timer
(2 døgn)
Det blir så kaldt i de fleste
hus uten alternativ
oppvarming at
husholdningen må basere
seg på su	bstitutter (innkjøp
av oppvarmingsutstyr som
er uavhengig av elektrisitet
eller midlertidig flytte til
husrom med oppvarming).
Husholdningen kan ikke
dusje eller vaske opp
Mister tilgang til alt
elektrisk utstyr. Dersom
strømbruddet rammer et
større områd	e – tap av
mobil	- og internettilgang,
vann	- og avløpssystemer
fungerer ikke lenger
72 timer
(3 døgn)
Det blir så kaldt i de fleste
hus uten alternativ
oppvarming at
husholdningen må basere
seg på substitutter (innkjøp
av oppvarmingsutstyr som
er 	uavhengig av elektrisitet
eller midlertidig flytte til
husrom med oppvarming).
Husholdningen kan ikke
dusje eller vaske opp.
Husholdningen opplever et
tap av komfort som følge av
at de ikke har vasket seg på
3 døgn. Dersom avbruddet
rammer et større område
reduseres husholdningens
substitusjonsmuligheter da
Mister tilgang til alt
elektrisk utstyr. Dersom
strømbruddet rammer et
større område 	– tap av
mobil	- og inte	rnettilgang,
vann	- og avløpssystemer
fungerer ikke lenger

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	35

det er lite poeng å finne
alternative oppvarmingskilder
til vann (har ikke tilgang til
vann).
96 timer
(4 døgn)
Det blir så kaldt i de fleste
hus uten alternativ
oppvarming at
husholdningen må basere
seg på substitutter (innkjøp
av oppvarmingsutstyr som
er uavhengig av elektrisitet
eller m	idlertidig flytte til
husrom med oppvarming).
Husholdningen kan ikke
dusje eller vaske opp.
Husholdningen opplever et
tap av komfort som følge av
at de ikke har vasket seg på
4 døgn. Dersom avbruddet
rammer et større område
reduseres husholdningens
substi	tusjonsmuligheter da
det er lite poeng å finne
alternative oppvarmingskilder
til vann (har ikke tilgang til
vann).
Mister tilgang til alt
elektrisk utstyr. Dersom
strømbruddet rammer et
større område 	– tap av
mobil	- og internettilgang,
vann	- og avløpssyst	emer
fungerer ikke lenger
120 timer
(5 døgn)
Det blir så kaldt i de fleste
hus uten alternativ
oppvarming at
husholdningen må basere
seg på substitutter (innkjøp
av oppvarmingsutstyr som
er uavhengig av elektrisitet
eller midlertidig flytte til
husrom me	d oppvarming).
Husholdningen kan ikke
dusje eller vaske opp.
Husholdningen opplever et
tap av komfort som følge av
at de ikke har vasket seg på
4 døgn. Dersom avbruddet
rammer et større område
reduseres husholdningens
substitusjonsmuligheter da
det er lit	e poeng å finne
alternative oppvarmingskilder
til vann (har ikke tilgang til
vann).
Mister tilgang til alt
elektrisk utstyr. Dersom
strømbruddet rammer et
større område 	– tap av
mobil	- og internettilgang,
vann	- og avløpssystemer
fungerer ikke lenger
Etter	 hvert som varigheten av avbruddet øker, vil imidlertid den lagrede energien brukes
opp ved at boliger, på vinterstid og uten alternative oppvarmingskilder, får en temperatur
på et ukomfortabelt lavt nivå og ved at batteriene til de elektriske produktene b	rukes opp.
Et strømavbrudd som varer over åtte timer vil påvirke de fleste husholdningers hverdag.
Selv de som har alternative oppvarmingskilder å basere seg på, vil savne strøm til
matlaging, belysning, varmt vann i dusjen og til ulike underholdningsappar	ater.
Tilsvarende vil kostnaden ved avbrudd øke med størrelsen på det geografiske området
som rammes av avbruddet. Jo større avbruddet er, desto flere samfunnsfunksjoner og
bedrifter rammes, hvilket både reduserer husholdningenes tilgang til viktige
samfu	nnsfunksjoner, samt reduserer husholdningenes substitusjonsmuligheter. Selv om
sykehus, brannstasjoner og andre kritiske samfunnsfunksjoner har krav om nødstrøm,
vil et strømbrudd likevel begrense driften ved disse funksjonene for eksempel at
operasjoner u	tsettes, osv. Større strømbrudd vil også innebære mørke veier, uorden i
trafikken (veilys og trafikklys er ute av funksjon), stengte bensinstasjoner, redusert
kollektivtilbud (t	-bane, trikk og tog) og etter hvert ikke fungerende vann og
avløpssystemer. Tel	einfrastrukturen er også avhengig av elektrisitet for å fungere og selv
om fasttelefon, mobilnett og nødnett har noen timers back	-up, vil denne brukes raskt opp
ved et strømbrudd. I henhold til Statnett er mobilnettet nede allerede etter to til seks timer
med strømbrudd (Newswire, 2015). Strømbruddene under ekstremværet Dagmar var for

KILE for husholdninger
36	 	 	Vista Analyse
eksempel hovedårsaken til at 30	 000 var uten telefon og 12	 000 var uten bredbånd
(Energi Norge & Telenor, 2013)	. Under stormen Ole mistet for ekse	mpel Henningsvær
helt sine kommunikasjonskanaler til omverden, hvilket gjorde at alternative
kommunikasjonsmetoder for å nå innbyggerne måtte tas i bruk. Her ble den lokale
matbutikken, som hadde tilgang til egen nødstrøm, benyttet som samlings	- og
informa	sjonspunkt for hele Henningsvær	 (NVE, 2015)	.
Den 8.	-9. januar 2005 ble Sør	-Sverige rammet av Stormen Gudrun. Gudrun medførte at
over 730	 000 nettkunder mistet strømmen. Mens halvparten av kundene fikk tilbake
strømmen i løpet av et døgn, var 68	 000 strømkunder uten strøm i en uke eller lengre.
Elfors	k (2008)	 gjennomførte i etterkant av denne hendelsen en studie som så nærmere
på nettselskapers, kommuners og strømforbrukeres rolle og ansvarsfordeling ved
strømavbrudd. I denne studien ble 59 husholdninger intervjuet o	m ulike forhold rundt et
strømbrudd. 50 av 59 sa at avbrudd med varighet 12 til 24 timer er akseptabelt, men at
strømavbrudd som varer over et døgn opplevdes som problematisk. Husholdningene
oppgav at det var svært forstyrrende dersom deres daglige rutiner	 ble berørt. Frysere,
toalettbesøk, tap av varme i huset, mangel på vann og lys og mangel på informasjon ble
oppgitt som det som var mest problematisk å håndtere. Mangel på vann var det som
husholdningene oppga som det aller vanskeligste ved strømbrudd.
Studien fra Sverige reflekterer at kostnaden ved avbrudd går kraftig opp når avbruddet
varer over ett døgn, og dersom avbruddet rammer et større område slik at vann	- og
avløpssystemene samt basestasjoner slutter å fungere.
Samlet vurdering
Dersom en samme	nligner kostnadsestimatet som utgjorde grunnlaget for dagens KILE	-
ordning med kostnadsestimatet fra 2010	-undersøkelsen, jf. 	tabell 2	, ser det som
kostnaden ved avbrudd har falt for avbrudd med kortere varighet enn fire timer, men økt
for avbrudd med varigh	et over fire timer. En lavere kostnad for avbrudd med varighet på
under fire timer, kan blant annet forklares av at lagringsevnen til boliger og elektriske
apparater har økt de siste årene som følge av hhv. bedre isolasjon og økt
batterikapasitet.
Kostnade	n ved lengre avbrudd kan ha økt fra 2002 til 2010 både som følge av en
nedgang i antall husholdninger som har tilgang til alternative oppvarmingskilder, og som
følge av at husholdningene tillegger tilgang til godene innenfor det elspesifikke forbruket
en h	øyere verdi. Også 2010	-rapporten (Pöyry og Sintef, 2012a) oppgir økt avhengighet
av elektrisitet til oppvarmingsformål som en mulig årsak til at husholdningenes
betalingsvilje for å unngå avbrudd har økt fra 2002 og 2010. Samtidig kan verken 2002	-
undersøke	lsen tas som fasit på den reelle kostnaden ved strømbrudd i 2002, eller 2010	-
undersøkelsen som fasit på den reelle kostnaden i 2010.
Som beskrevet i avsnittene over, reflekterer estimatene fra 2010	-undersøkelsene at det
er en stigende marginal kostnad av a	vbrudd som funksjon av tid, mens estimatene fra
2002	-undersøkelsen antyder en nesten konstant marginalkostnad. At kostnaden ved
avbrudd mer enn dobles når varigheten av avbruddet dobles synes plausibelt gitt
diskusjonen rundt 	Tabell 	6. Når strømbruddet har vart i nærmere åtte timer, er mye av
lagringskapasiteten i både bygningskroppen og elektrisk utstyr med batterier brukt opp,
hvilket innebærer at husholdningen som o	pplever avbruddet må endre atferd for å unngå
å fryse og kunne bruke mobil, PC, osv.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	37

2.6	 Noen resultater fra andre undersøkelser
Norge er langt fra det eneste landet som trenger anslag for VoLL og kvalitetsjusterte
inntektsrammer ved ikke	-levert energi. Før vi	 drøfter og anbefaler nye anslag for Norge,
kan det være nyttig å kaste et blikk på utenlandske anslag. Hvordan ligger tall i
størrelsesorden 5	-10 kr/kW for en times avbrudd, dvs. 5	-10 kr/kWh, jf. 	Tabell 	2, i forhold
til utenlandske tall?
Noen anslag er gitt i 	Tabell 	7. Vi har konsentrert oss om CV	-studier. I motsetning til Pöyry
og SINTEF (2010) fant vi ingen Direct Worth studier. Utvalget av studier og anslag gjør
ingen krav på representativitet.
Tabell 	7 	Kostnad ved avbrudd i utenlandske u	ndersøkelser
 	Kilde	 	Metode	 	Kostnad	 pr. 	kWh
i lokal valuta
Kr/kWh
UK 	 	London
Economics
2013a
CV, WTP	 	£ 1,65	 	18	-21
UK	 	London
Economics
2013a
CV, WTA	 	£ 11,82 	 	 	 	 	 	 	 	 	 	 	 	 	 	 	 	 	 	 	 	 	 	 	130	-155
Østerrike	 	Scmidthaler
(2012),
Reichl m.fl.
(2013)
CV, WTP	 	€ 2,45	 	20	-22
Nederland	 	Baarsma and
Hop (2009)
CV, Conjoint
analysis
€ 4	-5 	32	-45
USA	 	Lawrence
Berkeley
National
Laboratory
(2009)
Meta	-analyse
av 28 tidligere
studier
$ 0,11	 	0,7	-0,9
Australia 	- Victoria	 	Australian
Energy
Market
Operator
(2014)
CV, kombinert
WTP og WTA
AU $ 25,95	 	156
Note: UK es ti mat ene ref ere r til W inter, pe ak , w eek end, s o m e r mes t s ammenlik nba rt med de nors k e
es timat ene. Sc h midt hal er refe r ere r til «w	inte r, mo rni ng». Ba ar s ma o g Ho p gj eld er et gjen no ms nitt av VoLL
for 1	-4 ti me r s trø mbr ud d. Pund k urs 11	-13 k r, eur ok urs 8	-9 k r o ner, d oll ark u rs 6	-8 k ro ner, AU doll ark u rs 6
k rone r.
To slutninger er åpenbare: i) Det er meget store forskjeller i anslag mellom st	udier og
land. Forskjellene er etter vår vurdering foruroligende store. Selv om land er forskjellige,
finner vi det urimelig at australske husholdningers nyttetap ved strømbrudd skulle være
200 ganger større enn amerikanske husholdninger sitt, for eksempel	. ii) de norske
estimatene for en times avbrudd på ca. 10 kroner (i 2002) og 5 kroner (i 2010) er begge
lave i forhold hva de fleste utenlandske undersøkelsene finner. Riktignok er strømprisen
lavere i Norge, men den er ikke så mye lavere at det forklarer 	hele forskjellen.
Vi har ikke hatt tid eller ressurser til å gå inn i de utenlandske undersøkelsene for å forstå
dem til bunns. Det hevdes i Pöyry og SINTEF (2012b) at «i spørreundersøkelser med
data for betalingsvillighet og kostnader ved avbrudd har man 	som regel fjernet
ekstremobservasjoner». Dersom alle nullsvarene er fjernet, blir naturlig nok

KILE for husholdninger
38	 	 	Vista Analyse
gjennomsnittsverdiene høyere. Det kan også spille en stor rolle hvorvidt man fjerner de
aller høyeste svarene.
2.7	 Innspill fra ekspertintervjuer
I forbindelse med 	prosjektet har vi innhentet synspunkter på metodene og hvor
sammenlignbare analysene er, fra noen eksperter. Disse har gitt oss følgende
vurderinger
 	Det er ikke enkelt å svare på spørsmål om strømforbruk 	– man må tenke seg om.
Det hjelper imidlertid at man	 får noen hint (listen over konsekvenser, 	se avsnitt
2.4.4	) og at casene er beskrevet nærmere.
 	Casene kunne vært beskrevet enda bedre, f.eks. «Hvordan er den vinterdagen vi
snakker om?».
 	En spørreundersøkelse blant et strategisk utvalg som har særlige fo	rutsetninger til
å forstå sammenhengene, kan være et alternativ til å gjennomføre en
spørreundersøkelse blant et representativt utvalg av forbrukerne.
 	Det kan spille inn på resultatene hvorvidt undersøkelsene er gjennomført på
samme tid på året. Vi har im	idlertid ikke opplysninger om når 2002	- og 2010	-
undersøkelsene er gjennomført.
 	Det store antallet nullsvar i begge undersøkelsene, er et dårlig tegn.
 	Bruken av en alternativ elforsyningskilde som såkalt «payment vehicle» i
undersøkelsene virker kunstig.
 	Verken Direct Worth eller WTP	-analyse er state	-of-the	-art når det gjelder
verdsettingsanalyse. I dag ville man antagelig valgt å bruke Choice Experiments.
I tillegg har ekspertene påpekt noen uklarheter i spørsmålsstillingene, og at det kan være
vanskelig å	 svare på spørsmålene. Muligens hadde svarene vært bedre dersom
respondentene hadde vært bedre forberedt eller casene vært beskrevet i større detalj.
Intervjuene med ekspertene ble gjennomført på følgende måte:
1. Vi lot dem svare på spørreskjemaet fra 2010	 uten nærmere innledning
2. Intervju:
a. Generelle innspill på undersøkelsen
b. Forklare bakgrunnen for undersøkelsen nærmere: Ville de svart
annerledes etter at de har fått mer forklaring?
c. Forklare utfordringene i prosjektet (stort sprik mellom DW og WTP, DW
høy	ere enn WTP): Be om innspill på hvordan man kunne utforme
spørreundersøkelsesopplegg for å få bedre svar
Vi intervjuet tre eksperter på denne måten: En sosiolog som har mye erfaring med
spørre	undersøkelser, men ikke med verdsetting; en samfunnsøkonom som 	har erfaring
med verdsetting; og en samfunnsøkonom som har erfaring fra energisektoren, men ikke
med verdsetting og spørre	undersøkelser. Intervjuene ble gjennomført enkeltvis.
Samfunnsøkonomene vil også være mer fortrolige med begrepet betalingsvilje enn
sosiologen.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	39

2.8	 Samlet vurdering av 2010	-undersøkelsen
Vi konkluderer med at CV	-estimatene fra 2010 er (metodisk) bedre fundert enn CV	-
estimatene fra 2002. De bygger også på reelle svar fra flere respondenter enn
estimatene fra 2002	-undersøkelsen.
Vi mener li	kevel at 2010	-undersøkelsen har noen metodiske svakheter:
1. Bruken av en reserveforsyning som «payment vehicle» er uheldig fordi den
oppfattes som kunstig og derfor antagelig bidrar til å øke andelen protestsvar.
Protestsvarene tyder på at respondentene har	 en oppfatning om at de allerede
har betalt for tjenesten gjennom nettleien, og derfor mener det er urimelig at de
skal betale for en reserveforsyning i tillegg. (Hvis det finnes en
reserveforsyning, hvorfor skal jeg måtte betale for den?) Respondentene ha	r
mangelfull kjennskap til alternativet til reserveforsyningen, som er økte
investeringer i nettet og høyere nettleie.
2. Spørsmålene omtrentlig formulert: Det presiseres ikke nærmere hvordan
omstendighetene er i de aktuelle timene. Snakker vi f.eks. om en va	nlig
vinterdag, en gjennomsnittlig vinterdag eller en veldig kald vinterdag? Siden
dette overlates til respondentens tolkning, vil de rapporterte betalingsviljene
avhenge av tolkningen.
3. Det rapporteres ikke når på året spørreundersøkelsen er gjennomført. 	Det kan
påvirke hvor presise estimatene er. Uansett på hvilken årstid undersøkelsen er
gjennomført, vil korreksjonsfaktorene for andre årstider kunne være påvirket av
avstanden i tid.
4. I 2010	-undersøkelsen oppgis det i innledningen at det ikke kreves noen
forhåndskunnskap å svare på undersøkelsen. Likevel rapporteres det at noen
av svarene er forkastet fordi det ikke er overensstemmelse med det
strømforbruket og den strømbetalingen respondentene oppgir. Omfanget av
dette kunne trolig vært redusert dersom re	spondentene hadde blitt oppfordret til
å sjekke forbruk og strømregning på forhånd.
Vi er også usikre på om respondentene fullt ut forstår spørsmålene og i hvilken grad de
er i stand til å gi troverdige estimater for sin betalingsvilje for å unngå strømbr	udd.
 	For det første er selve konseptet «betalingsvilje» krevende, som i alle slike
undersøkelser, fordi det er snakk om en hypotetisk betaling.
 	For det andre er «strøm» en relativt abstrakt vare som det ikke nødvendigvis er
enkelt å knytte opp mot alle d	e ulike godene strømmen produserer. Strøm er en
innsatsfaktor i produksjon av ulike tjenester, og sånn sett ikke en direkte
forbruksvare.
 	For det tredje er situasjonen det skal angis betalingsvilje for, relativt hypotetisk,
siden strømbrudd er sjeldne i No	rge. Det kan derfor være vanskelig for
respondentene fullt ut forestille seg hva som vil skje ved en strømstans. Særlig er
langvarige strømbrudd uvanlige i Norge.
Til sammen er det dermed flere forhold som tilsier at usikkerheten om resultatene fra
2010	-undersøkelsen er betydelig. Det samme gjelder i enda større grad 2002	-
undersøkelsen.

KILE for husholdninger
40	 	 	Vista Analyse
3.	 Forbedring av metoden
Vår konklusjon, basert på vurderingen over, er at 2010	-undersøkelsen er metodisk bedre
enn 2002	-undersøkelsen. Likevel gjør usikkerheten omkring esti	matene at det er aktuelt
å vurdere om metoden bør forbedres ved neste korsvei. Vi har vurdert følgende
alternativer for nye undersøkelser:
 	Ny spørreundersøkelse
 	Forbrukerpanel
 	Ekspertpanel
 	Case	-studier
3.1	 Ny spørreundersøkelse
Som vi har konkludert med i kapittel 2, har også 2010	-undersøkelsen noen svakheter
som gjør at resultatene er usikre. Særlig gir det store antallet null	- og protestsvar grunn
til bekymring, og innebærer at estimatene er basert på et relativt lite antall sv	ar. Videre
er det usikkert om de respondentene som oppgir betalingsvilje, svarer på det samme
spørsmålet, dvs. om de tolker «en hverdag om vinteren» på samme måte, og om de har
tilstrekkelig kunnskap til å svare på spørsmålene.
Contingent valuation ved hj	elp av Valgeksperimenter
Vi mener at det er Contingent Valuation av WTP som er den mest relevante metoden for
å fastsette nye KILE	-satser for husholdningene. Her kan man bruke en tradisjonell
spørreundersøkelse a la 2010	-undersøkelsen, men forbedre undersø	kelsen i forhold til
noen av de svakhetene vi har påpekt over. Et viktig mål må være å redusere antall
nullsvar som er protestsvar. Det kan hende man kan oppnå det ved å stille spørsmålet
på en annen måte, og bruke en annen payment vehicle. F.eks.: Dersom 	nettselskapet
installerer en ekstra linje/komponent/bryter, kan avbrudd sånn og slik unngås. Det
innebærer imidlertid at nettleien øker. Hvor mye vil du være villig til å betale i økt nettleie
for dette? Skal man spørre på denne måten, må man antagelig ogs	å forklare prinsippet
som ligger til grunn for finansiering av strømnettet. Likevel vil nok en del respondenter
fremdeles protestere på at de skal betale nettleie, og mene at kostnaden bør dekkes av
det offentlige. Det er neppe en god løsning å gjøre respo	ndentene oppmerksomme på
at KILE	-satsene skal brukes som grunnlag for å straffe nettselskapet for ikke	-levert
energi. Dersom respondentene ikke forstår sammenhengen mellom KILE	-satsene og
investeringer i økt leveringssikkerhet, som betales gjennom nettleie	n, vil de trolig være
tilbøyelig til å oppgi for høy betalingsvilje.
Det er imidlertid blitt mer vanlig å bruke valgeksperimenter som metode for å verdsette
betalingsvilje for den samfunnsøkonomiske verdien av f.eks. miljøgoder eller tid. Med
denne CV	-meto	den kan man redusere problemene knyttet til reserveforsyning som
«payment vehicle» i 2010	-undersøkelsen. I et valgeksperiment avslører man
betalingsviljen ved å sette ulike alternativer opp mot hverandre, og man kan bruke flere
«payment vehicles» som konta	ntbeløp, endringer i nettleie, eller tekniske løsninger. Ved
hjelp av økonometriske metoder kan man så estimere betalingsviljekurver for å unngå
strømavbrudd. Denne metoden er blant annet brukt for å verdsette reisetid i «Den norske
verdsettingsstudien» (R	amjerdi m.fl., 2010). I tidsverdiundersøkelsen har man i denne
undersøkelsen f.eks. brukt følgende struktur:
1. Innledende spørsmål for å samle data om sosioøkonomiske bakgrunn og
demografiske kjennetegn ved respondentene

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	41

2. Spørsmål om referansereisen, for å 	samle data om respondentens
referansereise
3. Valgeksperimenter, for å samle data om respondentens avveining mellom
kostnader og andre egenskaper ved reisen
4. Avsluttende kontrollspørsmål og innsamling av flere data om respondentene
Hvordan et valgeksperiment f	or å estimere ILE	-verdier kan designes, må utredes
nærmere. I tidsundersøkelsen vi har referert til her, har man f.eks. gjort tre pilotstudier
før man gikk ut med den endelige spørreundersøkelsen.
Øke presisjonen i svarene
Grep for å øke respondentenes fo	rståelse for sammenhengen mellom deres nettleie og
nettkost	nadene, vil imidlertid ikke hjelpe på utfordringen med upresise svar som kommer
av at det er vanskelig for respondentene å forestille seg hvilke ulemper et strømbrudd
innebærer.
Som vi har påpek	t, har elektrisitet ingen verdi i seg selv (hvis man ikke har apparater å
putte den inn i), men gjennom de tjenestene den bidrar til å produsere. Dvs. at når man
mister strømmen, mister man tilgang til et knippe av tjenester som har ulik verdi (se også
avs	nittet om formålsfordeling over). Noen av tjenestene kan det hende man tar som en
selvfølge inntil man mister dem. Bildet blir dermed diffust og verdsetting komplisert. Et
alternativ kunne derfor være å spørre mer direkte om verdien av å miste ulike tjenes	ter,
og hvilke tilpasninger man i så fall ville gjort. Som innledningsspørsmål for Scenario 1 i
2010	-undersøkelsen oppgis det f.eks. en meny av konsekvenser ved et ikke varslet
strømbrudd på 4 timer kl. 17 på en hverdag om vinteren. Oppstillingen «likestil	ler» f.eks.
tilsynelatende «kan ikke bruke elektrisk lys» med «kan ikke bruke varmt vann til dusjing,
vasking som planlagt» og «skader på mat i kjøleskap/fryser». Det er imidlertid ikke
sikkert at alle disse konsekvensene er relevante for det aktuelle avbr	uddet. Mens lyset
forsvinner umiddelbart, forsvinner det varme vannet gradvis, og kan til en viss grad
spares. Skader på mat er antagelig en mer relevant konsekvens for avbrudd av lengre
varighet enn 4 timer. Spørsmålet later imidlertid til å være ment som	 et
oppvarmingsspørsmål for å få respondenten til å tenke over hvilke konsekvenser et
strømbrudd vil ha for ham eller henne, og leder opp til den nærmere verdsettingen av
bruddet.
Likeledes vil det være en forbedring om scenarioet var noe mer presist form	ulert. Det
dreier seg ikke bare om hvor kaldt det er, men også f.eks. om hvor omfattende
strømbruddet er (og hvilke konsekvenser det i så fall har), jf. en undersøkelse som TNS
Gallup nylig gjennomførte for Statnett (Newswire, 2015). Undersøkelsen dreier s	eg om
forståelsen av de indirekte konsekvensene for forbrukerne, som f.eks. at mobildekningen
forsvinner etter tid, og at bensinpumper må ha strøm for å fungere. Ved langvarige
strømbrudd vil de fleste typer infrastruktur slutte å fungere. Undersøkelsen av	slører at
forbrukerne har mangelfulle kunnskaper om strømforsyning og bruk av energi.
Nå er det naturligvis store forskjeller mellom strømbrudd. For å gjøre undersøkelsene
mer presise, kan det imidlertid være grunn til å beskrive scenarioene 	– og
konsekve	nsene 	– nærmere med utgangspunkt i typiske avbruddssituasjoner. Samtidig
vil den typiske strømbruken i ulike husholdninger på et gitt tidspunkt antagelig variere
mellom husholdninger. Et valgeksperiment kan også brukes til å identifisere
respondentenes «re	feranseforbruk», jf. strukturen over.

KILE for husholdninger
42	 	 	Vista Analyse
3.2	 Forbrukerpanel
Som nevnt er det også en utfordring at spørreundersøkelsen er gjennomført på samme
tidspunkt, eller i løpet av en kort periode, fordi tidspunktet kan påvirke verdsettingen.
Generelt kan det være enklere	 å verdsette et strømbrudd som skjer nært opp til
tidspunktet for besvarelsen. I spørreundersøkelser som dreier seg om forbrukervaner,
er det ikke uvanlig å bruke faste paneler som rapporterer sine forbruk på faste
tidspunkter eller over en bestemt periode	.
I 2010	-undersøkelsen er det spurt om oppvarmingskilder (for romoppvarming). Det kan
imidlertid være andre kjennetegn ved boligen, f.eks. varmtvannsforsyningen, eller
kjennetegn ved husholdningen, f.eks. hvilke aktiviteter de gjør på referansetidspunktet	,
som også påvirker sårbarheten for avbrudd. Det innebærer at det også kan være nyttig
å vite mer om det løpende strømbruket og formålsfordelingen til respondentene, særlig
hvis estimatene er basert på få svar. En forbrukerpanel	-undersøkelse sammen med
kon	tinuerlig måling, som er under innføring, kan altså også brukes til å kartlegge
elforbruket og formålsfordelingen av elforbruket på ulike tidspunkt. Som vi har sett over
(se avsnitt 2.5.3) er det gjort flere undersøkelser av detaljert formålsfordeling hos 	ulike
forbrukere, men disse studerer typisk fordelinger av 	energi	forbruket over året. En
formålsfordeling som kan brukes til vurdering av KILE	-satser fordrer at man har data om
formålsfordelingen av 	strøm	forbruket, og at man har data for formålsfordeling p	å
spesifikke relevante tidspunkt.
Med andre ord kan man som grunnlag for justeringer av KILE	-satsene gjennomføre
undersøkelser av formålsfordeling på ulike tidspunkter gjennom et forbrukerpanel. Slik
kan man kartlegge faktisk strømforbruk på ulike tidspun	kter og man kan overvåke
endringer i brukeratferd og formålsfordeling over tid. En slik kartlegging kan i neste
omgang brukes som underlag for å lage en ny, mer presis spørreundersøkelse om
verdsetting av de faktiske tjenestene og godene man bruker elektri	sitet til å produsere,
enten som en tradisjonell spørreundersøkelse eller som et valgeksperiment.
3.3	 Ekspertpanel
Gitt at det er komplisert å utforme en spørreundersøkelse som gir færre nullsvar og
reduserer usikkerheten omkring estimatene, eller at man vurd	erer en slik prosess som
for omfattende og kostnadskrevende, kan man bruke et ekspertpanel til å verdsette
konsekvensene av avbrudd.
Et ekspertpanel kan brukes og settes sammen på forskjellig måter:
1. Ekspertpanel som fungerer som råd:
 	Vurdere tilgjengeli	g materiale og data, gi råd om tilleggsundersøkelser og om
hyppigheten av ulike typer undersøkelser og datainnhenting for å estimere
KILE	-satser.
 	Vurdere hvordan ulike trender vil påvirke formålsfordelingen og KILE fremover
2. Ekspertpanel som fungerer som e	t opplyst forbrukerpanel:
 	Svare på hvordan de selv vil verdsette ikke	-levert energi på ulike tidspunkt, av
ulik varighet, osv. Dvs. at man i stedet for å spørre et representativt utvalg av
forbrukere, bevisst spør respondenter som har spesielt godt grunnla	g for å
forstå bakgrunnen for undersøkelsen.
I det siste tilfellet vil panelet måtte være bredere sammensatt enn i det første tilfellet.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	43

Den første typen ekspertpanel kan f.eks. brukes i kombinasjon med en undersøkelse av
formålsfordeling og/eller 	betalingsvilje ved hjelp av et forbrukerpanel. Forbrukerpanelet
brukes til å kartlegge formålsfordelingen på ulike tidspunkter, mens ekspertpanelet kan
brukes til å verdsette kostnadene ved avbrudd på basis av formålsfordelingen på ulike
tidspunkt. Ekspert	panelet kan settes sammen av representanter som har erfaring med
verdsetting, god innsikt i formålsfordelingen i husholdningene, og kunnskap om ulike
tilpasninger og kostnader ved tilpasning.
I stedet for å gjennomføre omfattende spørreundersøkelser hver g	ang det er aktuelt å
justere KILE	-satsene for husholdninger, kan et ekspertpanel brukes til å vurdere
justeringer med jevne mellomrom. Det gjelder begge typene panel.
3.4	 Case	-studier
Det er særlig utfordrende å verdsette langvarige strømbrudd, blant annet fo	rdi de skjer
sjelden og kan ha svært ulike konsekvenser avhengig av hvor de skjer, og hvor stort
område som rammes. De faktiske konsekvensene kan derfor være lettere å få oversikt
over, dersom man tar utgangspunkt i faktiske strømbrudd. Det innebærer både 	at man
kan samle inn data og gjennomføre spørre	undersøkelser i forbindelse med faktiske
strømbrudd.
Det er i tillegg vanskeligere å få gode svar på ulempene med langvarige strømbrudd ved
hjelp av et forbrukerpanel 	- jo lengre strømbrudd, jo mer hypoteti	sk vil situasjonen virke
for respondenten, selv om man stiller spørsmål om konsekvensene dersom det
hypotetiske strømbruddet skjedde nå.
I første omgang kan man gjennomføre intervjuer med respondenter som relativt nylig
har opplevd lengre strømbrudd, dvs.	 over 24 timer, for å kartlegge hvilke konsekvenser
som oppleves etter hvert og hvilke tilpasninger man gjør. Her kan det hende at det også
kan hentes erfaringer fra andre nærliggende land, som f.eks. erfaringer fra Sverige etter
stormene Gudrun i 2005 og 	Per i 2007 (se avsnitt 2.5). Selv om det kan være tvilsomt å
bruke verdsettingsstudier fra andre land (jfr. avsnitt 2.6), kan de erfarte konsekvensene
og tilpasningene som ble gjort være overførbare til norske forhold, og som sådan gi et
bredere erfaringst	ilfang for å estimere KILE	-satser for langvarige avbrudd.
Når det gjelder verdsetting ved hjelp av intervjuer av respondenter som nettopp har
opplevd et langvarig strømbrudd, kan det imidlertid også være grunn til å være på vakt
mot at respondentene vil o	vervurdere betalingsviljen.
3.5	 Anbefalinger
Uansett hvilken metode man bruker til å estimere betalingsviljer, er det en utfordring at
strøm er et abstrakt gode. For å estimere kostnadene ved å miste strømmen, må man
gå via formålsfordelingen. Man kan spørre 	direkte om betalingsvilje, men respondenten
må estimere sin betalingsvilje ved å tenke gjennom hvilke goder han mister dersom
strømmen blir borte. Det samme gjelder dersom verdsettingen skjer ved hjelp av et
ekspertpanel: Ekspertene må ta utgangspunkt i hv	a husholdningene bruker strøm til, for
å gi faglige vurderinger av kostnadene ved å miste strømmen. Selv om vi vet noe om
formålsfordelingen for strøm på årsbasis, vet vi lite om formålsfordelingen på de aktuelle
tidspunktene. Den samlede lasten som måles 	i distribusjonsnettene er typisk høyest kl.
17 på en kald vinterdag, men hvordan fordeler den seg mellom ulike forbrukere og ulike
formål? Like viktig er det å måle strømforbrukets størrelse. Det hjelper lite å vite at
forbrukernes betalingsvilje for å mis	te strømmen fire timer framover fra kl. 17 er x, hvis
man ikke vet hvor stort forbruket deres er kl. 17 og fire timer fremover.

KILE for husholdninger
44	 	 	Vista Analyse
Mer treffsikre estimater av betalingsviljen bør derfor gjøres med utgangspunkt i
kontinuerlig måling av forbruket og en bedre f	orståelse av formålsfordelingen. Vi
anbefaler derfor at det i første omgang gjøres en målrettet kartlegging av den relevante
formålsfordelingen, dvs. formålsfordelingen på de aktuelle tidspunktene, via et
forbrukerpanel. Informasjon fra kontinuerlig måling	 av forbruk må matches statisk mot
dette. Resultatene kan brukes som grunnlag for å lage bedre WTP	-undersøkelser ved
hjelp av valgeksperimenter (bedre beskrivelse av scenarioene, og indirekte verdsetting
av de godene man går glipp av), eller som grunnlag f	or vurderinger gjennomført av et
ekspertpanel.
KILE	-verdiene vil endre seg over tid med endringer i forbrukeratferd, endringer i hva vi
bruker strøm til, endringer i bygningsmasse og teknologiske framskritt. For eksempel kan
økt bruk av strøm i transports	ektoren føre til endringer i KILE. Kostnadene ved
strømbrudd endres også med endringer i inntekt og bosettings	mønster. KILE	-satsene
kan derfor ikke settes en gang for alle. Samtidig bør det være et mål at KILE	-satsene
ikke endres for ofte og for mye, side	n de skal legges til grunn for investeringer i nettet
som har svært lang levetid. Disse momentene tilsier også at det er viktig å ha god
oversikt over formålsfordelingen på ulike tidspunkt og hvordan formålsfordelingen
utvikler seg.
Et stegvis opplegg for	 fastsettelse og justeringer av KILE	-satsene kan dermed være som
følger:
1. Formålsfordelingskartlegging vha. forbrukerpanel
2. Verdsettingsanalyse WTP vha. valgeksperiment
3. Oppfølging ved hjelp av et (permanent) ekspertpanel
4. Nye formålsfordelingsundersøkelser 	ved behov, eventuelt nye
valgeksperimenter
Både forbrukerpanelundersøkelse og valgeksperimenter er antagelig ganske
omfattende og kostbare metoder, men gitt at KILE	-satsene påvirker omfattende
investeringer i nettet, er det trolig samfunnsøkonomisk fornuft	ig å få mer troverdige og
robuste estimater. Ved å legge et godt grunnlag gjennom steg 1 og 2, kan man trolig
også unngå å gjøre hyppige spørreundersøkelser, og, ikke minst, justere KILE	-satsene
på usikkert grunnlag.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	45

4.	 Endringer i KILE	-satser basert på eksis	terende
data
Vi er også bedt om å vurdere om gjeldende KILE	-satser for husholdningene bør justeres
basert på resultatene fra 2010	-undersøkelsen. En slik justering kan eventuelt gjøres på
flere måter:
 	Etablere nytt middelestimat etter mønster av 2002	-under	søkelsen
 	Erstatte gjeldende CV	-baserte funksjon med en funksjon basert på DW
 	Forbedre CV	-estimatene fra 2010	-undersøkelsen på basis av de kvalitative
vurderingene
Den første og andre måten å justere satsene på fordrer at man innhenter nye DW	-
anslag. Vi er imidlertid enig med forfatterne av 2010	-undersøkelsen i at WTP	-anslag
basert på CV	-metodikk er det relevante målet på KILE i husholdningene.
Den siste måten å jus	tere satsene på, innebærer at vi bruker den kvalitative vurderingen
av 2010	-undersøkelsens representativitet.
Det er videre mulig å justere kostnadsfunksjonen på flere måter:
1. Justere det generelle nivået, dvs. KILE for referansetimen
2. Justere korreksjonsf	aktorene
3. Foreslå nye korreksjonsfaktorer for avbrudd ut over 24 timer
Det er mulig å foreslå endringer på alle disse områdene, eller på ett eller to av dem. I de
påfølgende avsnittene drøfter vi dem hver for seg.
4.1	 Kostnadsnivåer
Vi har i kapittel 2 konklu	dert med at WTP er den riktige størrelsen å estimere i denne
sammenhengen fordi det dreier seg om betalingsvilje for noe man ikke har (økt
forsyningssikkerhet). Pöyry og SINTEF (2012a,b). begrunner valget av WTP slik:
 	WTP i forhold til DW: Fordi det er gr	unn til å forvente at store deler av ulempene for
en husholdning ikke er knyttet til direkte utlegg
 	WTP i forhold til WTA: Fordi generelle erfaringer viser at WTA i større grad inviterer
til strategisk svargivning i form av overkompensasjon
De kommenterer	 ikke metoden fra 2002	-undersøkelsen nærmere.
Helst ville vi brukt anslagene fra 2010 som basis for nye KILE	-satser fordi vi mener WTP
er mer relevant for KILE i husholdningene enn DW. Videre har vi konkludert med at WTP	-
estimatene fra 2010	-undersøkelsen 	er basert på et bedre metodisk grunnlag enn WTP	-
estimatene fra 2002. Utfordringen er at vi mener at også 2010	-undersøkelsen har
svakheter som innebærer at det er usikkert hvor presise anslagene er. I kapittel 3 har vi
derfor anbefalt en fremgangsmåte for å	 forbedre metoden for å innhente anslag på KILE
i husholdningene.
Utgangspunktet er altså at vi har gjeldende KILE	-satser som er basert på et gjennomsnitt
av DW	-anslag og WTP	-anslag fra 2002. Fra 2002	-undersøkelsen har vi altså både
estimater på DW og WTP	. Fra 2010	-undersøkelsen har vi bare WTP	-anslag.

KILE for husholdninger
46	 	 	Vista Analyse
Vi er enige i at CV av WTP er en bedre metode enn DW når husholdningenes kostnad
ved ILE skal verdsettes. Vi har tidligere konstatert at det er til dels store sprik mellom
estimatene fra 2002, basert på et 	snitt av DW og WTP, og estimatene fra 2010, basert
på WTP. Det skyldes imidlertid ikke bare at 2002	-estimatene er basert på et snitt av to
verdsettelsesmetoder. 	Figur 9	 viser at det også er store sprik mellom WTP	-estimatene i
de to undersøkelsene.
Figur 	9 	CV	-estimater fra 2002	-undersøkelsen og fra 2010	-undersøkelsen

Basert på svakhetene i 2010	-undersøkelsen og den store endringen fra 2002	-
undersøkelsen, mener vi det ikke er grunnlag for å justere KILE	-satsene kun basert på
estim	atene fra 2010	-undersøkelsen. Likevel mener vi det er grunn til å tro at 2010	-
estimatene er mer representative når det gjelder formen på kurven, jf. diskusjonen i
avsnitt 2.1.1.	 Det taler for en justering av satsene nå. I avsnitt 2.5.3 har vi også fremført
argumenter for at kostnadene ved korte avbrudd er lavere nå enn i 2002. Sammenligner
vi bare WTP	-estimatene fra 2002 og 2010, tyder de imidlertid på at endringen er at KILE
for lengre avbrudd har økt, mens KILE for avbrudd i én time, er omtrent det samme.
I forhold til gjeldende satser, tyder altså WTP	-estimatene fra begge undersøkelsene på
at KILE for korte avbrudd er lavere. Figur 10 viser hvordan KILE	-satsene vil endre seg
dersom vi legger CV	-estimatene fra 2010 til grunn, sammenlignet med gjeldende ni	våer
i 2012. En slik omlegging gir en relativt stor endring for avbrudd av kortere varighet.
En mer forsiktig justering, i påvente av en ny, forbedret undersøkelse, kunne være å
justere KILE	-satsene, i hvert fall for de korte avbruddene, ved hjelp av DW	-anslagene
fra 2002. Dette er også vist i figuren. Hvordan dette vil slå ut for avbrudd opp til 8 timer,
er illustrert i Figur 10. (Det er de opprinnelige DW	-anslagene som er benyttet for
beregningene i figuren. Dersom denne metoden skal brukes, bør også DW	-anslagene
justeres til 2012	-valuta.) Vi ser at dette gir noe lavere KILE	-satser for korte avbrudd, men
høyere satser for de fleste avbruddslengdene.
Vi kan ikke se at vi har noe grunnlag for å vurdere hvordan DW	-estimatene fra 2002 kan
justeres på grunnla	g av data fra 2010, eller på grunnlag av det vi vet om
formålsfordelingen. Vår diskusjon av formålsfordelingen avslører først og fremst at vi har
for lite presis kunnskap både om dagens formålsfordeling på de aktuelle tidspunktene

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	47

og om utviklingen i formå	lsfordeling fra 2002 til 2010. Vi vet heller ikke om
undersøkelsene er gjennomført i samme tidsrom på året, og hvordan det eventuelt vil
påvirke estimatene og forskjellene mellom estimatene.
Vi forkaster derfor denne metoden, også fordi en slik 	gjennomsnittsberegning savner en
god faglig begrunnelse, som nevnt i kapittel 2. Vi mener derfor det er tvilsomt å bruke
denne metoden til å beregne et nytt «snitt» med utgangspunkt i DW	-estimater fra 2002
og WTP	-estimater fra 2010.
Figur 	10	: Nye KILE	-satser basert på WTP 2010 og DW 2002, kr/kWh

Et annet alternativ, dersom man ønsker å justere satsene for å ta hensyn til at vi tross
alt fester større lit til resultatene fra 2010	-undersøkelsen, er å justere gjeldende satser
basert 	på 2010	-estimatene. F.eks. kan man gjøre det ved å beregne et gjennomsnitt
mellom gjeldende satser og 2010	-estimatene. Det vil gi en kurve som vist i figuren under.
Figur 	11	: Justering av gjeldende KILE	-satser basert på WTP 2010, k	r/kWh

KILE for husholdninger
48	 	 	Vista Analyse
Med utgangspunkt i de kvalitative vurderingene vi har gjort, anser vi den siste varianten
som tryggere enn den første, selv om den siste varianten gir en større endring i KILE	-
satsene for korte avbrudd enn den første. Begrunnelsen for å velge en sl	ik justering er
at
 	 Vi fester større lit til resultatene fra 2010	-undersøkelsen enn til resultatene fra
2002	-undersøkelsen, og mener nye estimater for KILE vil bevege seg i den
retningen i forhold til gjeldende satser.
 	Det er uheldig å justere KILE	-satsen	e for mye all den tid vi er usikre på de faktiske
nivåene på KILE som er estimert på basis av 2010	-undersøkelsen.
Likevel vil det ikke være utelukket at resultatene fra en ny undersøkelse vil gi høyere
nivåer for WTP enn 2010	-undersøkelsen og eventuelt og	så for snittet mellom 2010	-
undersøkelsen og gjeldende satser. I så fall løper man en risiko for at man justerer ned
satsene nå, for så å justere dem opp igjen når nye estimater foreligger. Det kan være
uheldig for troverdigheten til KILE	-systemet. For å re	dusere denne risikoen, kan man
gjøre en mindre justering basert på 2010	-estimatene (f.eks. 25% i stedet for 50% vekt).
Selv om vi her har antydet noen måter man 	kan 	bruke for å justere satsene, så er vår
viktigste anbefaling å innhente ny kunnskap som bes	krevet i kapittel 	3. Med et målrettet
program for ny kunnskap er vårt råd å la satsene være som de er så lenge.
4.2	 Korreksjonsfaktorer
Det er til dels store avvik i k	orreksjonsfaktorene for avbrudd på andre tidspunkter og for
varsling/ikke	-varsling mellom 2002	- og 2010	-undersøkelsen, jf. 	Tabell 3 i avsnitt 2.4.1.
Korreksjonsfaktorene trekker, med ett unntak, i samme retning, noe som innebærer at
KILE er lavere ved avbr	udd på andre tidspunkter enn i referansetimen. Jevnt over er
imidlertid korreksjonsfaktorene mye større i 2010	-estimatene. Det er i og for seg
konsistent med en utvikling med større variasjoner i elforbruket, men på basis av
usikkerheten også i 2010	-anslag	ene finner vi det vanskelig å justere korreksjons	-
faktorene basert på eksisterende data.
Dersom man ut fra en helhetsvurdering velger å justere nivåene i retning av resultatene
fra 2010	-undersøkelsen, jf. avsnittet over, kan det i og for seg også være rim	elig å justere
korreksjonsfaktorene tilsvarende.
4.3	 Avbrudd ut over 24 timer
Det er ikke estimert avbruddskostnader for avbrudd ut over 24 timer i noen av
undersøkelsene, og vi har også ellers sparsomt med holdepunkter for å estimere KILE
for avbrudd ut ov	er 24 timer. Spørreundersøkelsene har ikke omfattet så lange avbrudd,
og langvarige avbrudd oppstår relativt sjelden. Samtidig har man foreløpig ikke benyttet
anledningen til å gjennomføre verdsettingsanalyser i forbindelse med de langvarige
avbruddene som	 har vært, selv om man har gjort evalueringer av konsekvensene. På
basis slike evalueringer, formålsfordelingen og anekdotisk informasjon er det mulig å
danne seg et inntrykk av hva som skjer ved langvarige avbrudd, men dette er på langt
nær tilstrekkelig 	til å kunne si at avbruddskostnaden øker eller reduseres med en faktor
sånn og sånn hvis avbruddet varer lenger enn i 24 timer. I kapittel 3 har vi imidlertid
foreslått at man gjennomfører noen case	-studier for å få et bedre grunnlag for å vurdere
om man b	ør ha egne satser
I påvente av det er vår anbefaling å fortsatt legge til grunn 24	-timerssatsen for lengre
avbrudd. Dvs. at satsen regnet per kW etter 48 timer bør være den dobbelte av dagens
sats etter 24 timer, osv.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	49

4.4	 Andre forhold
I avsnitt 2.1 drøfter vi	 hvilke forhold som påvirker KILE. Gjeldende kostnadsfunksjon
reflekterer varigheten av avbrudd, betydningen av varsling, og når på døgnet, i uka, eller
året avbruddet skjer. Det er imidlertid minst to forhold som påvirker KILE, som ikke
fanges opp. Det er	 hyppigheten av avbrudd og hvor omfattende avbruddet er. Det første
antas å redusere KILE fordi husholdningene tilpasser seg en større usikkerhet, mens det
andre antas å øke KILE fordi tilpasningsmulighetene blir mindre hvis det er et stort
område som er r	ammet. Omfanget øker også sannsynligheten for at viktig infrastruktur
og offentlige tjenester rammes.
Dersom hyppigheten av avbrudd har økt fra 2002 til 2010 kan det være en medvirkende
årsak til lavere KILE. Avbruddsstatistikken viser at antallet avbrudd	 hadde økt noe i årene
før 2002, mens det var en nedadgående trend fra 2002 til 2010. Videre tyder utviklingen
i andelen ikke	-levert energi på at avbruddene var kortere og/eller mindre omfattende
fram til 2010. Det kan ha påvirket resultatene.
Figur 	12	 Årlig avbruddsstatistikk, 1996	-2013

Det er neppe hensiktsmessig å ta hensyn til utviklingen i avbruddsstatistikken i
kostnadsfunksjonen. Som vi ser av figuren, har både hyppighet og omfang variert
betydelig etter 2010. Hvordan dette påvirker husholdningenes tilpasninger og sårbarhet
for avbr	udd, og dermed KILE, er ikke godt å si. Slike endringer og variasjoner taler
imidlertid for at man bør gjennomføre verdsettingsundersøkelser med noen års
mellomrom.
Derimot kan det være grunn til å vurdere om det er hensiktsmessig å innføre en
korreksjons	faktor for omfanget av avbrudd. På samme måte som med langvarige
avbrudd, må det antagelig gjøres noen case	-studier for å få et grunnlag for å vurdere
dette, og eventuelt også hvordan dette kan inkorporeres i fremtidige
spørreundersøkelser/valgeksperimente	r. Her er det imidlertid viktig å unngå
dobbeltellinger. F.eks. kan en del av husholdningenes KILE knyttet til f.eks.
helsetjenester allerede være tatt høyde for i KILE	-satsene som gjelder offentlig
virksomhet.

KILE for husholdninger
50	 	 	Vista Analyse
Referanser
Australian Energy Market 	Operator (AEMO), 2014. Value of Customer Reliabilit	y
Review. 	September. 	http://www.aemo.com.au/Electricity/Planning/Value	-of-Customer	-
Reliability	-review
Baars	ma, Barbara E. og J. Peter Hop, 2009. 	Pricing 	power outages in the Netherlands	.
Energy	, 34, 1378	-1386.
Bøeng, A., Halvorsen, B., & M. Larsen, B., 	2014	. Kartlegging av oppvarmingsutstyr i
husholdningene. 	Oslo: Statistisk sentralbyrå.
DeLoitte Consulting, 20	14. A Study of the Value of Lost Load for Georgia. Prepared for
USAID Hydro Power and Planning Project. May.
https://dec.usaid.gov/dec/GetDoc.axd?ctID=ODVhZjk4NWQtM2YyMi00YjRmLTkxNjktZ
TcxMjM2NDBmY2Uy&pID=NTYw&attchmnt=VHJ1ZQ==&rID=MzQ5MTg3
Elforsk, 2008. 	Krishantering i elsystemet 	- Elnätsbolags, kommuners och hushålls
uppfatningar om roller och ansvarsfördelnin	g vid elavbrott. 	Linköping: Elforsk.
Energi Norge & Telenor, 2013. 	Sikkerhet og beredskap mot ekstremvær i telesektoren.
Oslo: Energi Norge og Telenor.
Joskow, Paul og Jean Tirole, 2007. 	Reliability and competitive electricity markets.
RAND Journal of 	Economics	, 38, 1, 60	-84.
Lawrence Berkeley National Laboratory, 2009. Estimated value of service reliability for
electric utility customers in the United States. LBNL	-2132. Principal authors Michael J
Sullivan, Matthew Mercurio, Josh Schellenberg.
http://emp.lbl.gov/sites/all/files/REPORT%20lbnl	-2132e.pdf
Leahy, Eimear og Richard S.J. Tol, 2011. An estimate of the value of lost load for
Ireland. 	Energy Policy	, 39, 1514	-1520.
Londo	n Economics, 2013a. Estimating the Value of Lost Load. Briefing paper prepared
for the Electric Reliability Council of Texas, Inc. 11. 	June.
http://www.ercot.com/content/gridinfo/resource/2015/mktanalysis/ERCOT_ValueofLost
Load_LiteratureReviewandMacroeconomic.pdf
London E	conomics, 2013b. The value of Lost Load (VoLL) for Electricity in Great
Britain. Final Report for OF	GEM and DECC. July. 	https://www.ofgem.gov.uk/ofgem	-
publications/82293/london	-economics	-value	-lost	-load	-electricity	-gb.pdf
NVE, 2013a. 	Energibruksrapporten 2012.	 Oslo: Norges vassdrags	- og energidirektorat.
NVE, 2013b. Forslag til endringer i forskrift om økonomisk og teknisk rapportering,
inntektsramme for nettvirksomheten og tariffer. 	Høringsdokument 1 2013.
http://webby.nve.no/publikasjoner/hoeringsdokument/2013/hoeringsdokument2013_01.
pdf
NVE, 2015. 	Erfaringer fra ekstremværet Ole.	 Oslo: Norges vassdrags	- og
energidirektorat.
Praktiknjo	, Aaron, Alexander Hähnel og Georg Erdmann, 2011. 	Assessing energy
supply security: Outage costs in private households. 	Energy Policy	, 39, 7825	-7833.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	51

Pöyry og SINTEF, 2010. Assessing socio	-economic costs of quality problems in
electricity supply 	– an over	view of the literature. 	Energi Norge publikasjon nr. 309	-
2010. Av Einar Bowitz, Matthias Hofman, Knut SAmdal og Cecilie Seem.
Pöyry og SINTEF, 2012a.	 Samfunnsøkonomiske kostnader ved avbrudd og
spenningsforstyrrelser 	– husholdninger. 	Energi Norge Publikas	jon nr 348	-2012. Av
Line Furseth Bjørk, Einar Bowitz og Cecilie Seem.
Pöyry og SINTEF, 2012b. Samfunnsøkonomiske kostnader ved avbrudd og
spenningsforstyrrelser 	– implikasjoner for regulering. Energi Norge Publikasjon nr 354	-
2012.
Reichl, Johannes, Michael Schmidthaler og Friedrich Schneider, 2013. 	The value of
supply security: The costs fo power outages to Austrian households, firms and the
public sector. 	Energy Economics	, 36, 256	-261.
Ramjerdi, F., S. Flügel, H. Samstad og M. Kil	li, 2010. Den norske verdsettingsstudien.
Tid. TØI rapport 1053B/2010
Samdal, Knut, Gerd Kjølle, Olav Kvitastein og Balbir Singh, 2002. 	Anbefaling til nye
KILE	-satser. SINTEF Energiforskning. 11. juni.
Schmidthaler, Michael, 2012. 	The value of s	upply security: the costs of power outages
to Austrian households, firms and the public sector. 	Mimeo.
http://eeg.tuwien.ac.at/eeg.tuwien.ac.at_page	s/events/AAEE	-PhD	-Day	-
2012/01_schmidthaler.pdf
SINTEF, 2014. 	State of the art on reliability assessment in power systems. 	Deliverable
no. D1.1. 	Project 608540 GARPUR. 	http://www.garpur	-
project.eu/system/res	ources/W1siZiIsIjIwMTQvMDQvMDcvMTJfMzdfNDJfNjZfR0FSUF
VSX0QxLjFfU3RhdGVfb2ZfdGhlX2FydF9vbl9yZWxpYWJpbGl0eV9hc3Nlc3NtZW50X2
luX3Bvd2VyX3N5c3RlbXMucGRmIl1d/GARPUR%20D1.1%20State%20of%20the%20
art%20on%20reliability%20assessment%20in%20power%20systems.pdf
SSB.	 (2009). 	Formålsfordeling av husholdningenes elektrisitetsforbruk i 2006.	 Oslo:
Statistisk sentralbyrå.
Xrgia, 2011. 	Hovedundersøkelse for elektrisitetsbruk i husholdningene.	 Oslo: NVE.

KILE for husholdninger
Vista Analyse 	 	 	53

Vedlegg	 1 Bevis på påstander i den teoretiske
delen
Teorien i kapittel 2 baserer seg mye på figurbetraktninger. Figurbetraktninger et alltid litt
usikre. For å forvisse oss om at vi har tenkt riktig, sjekker vi her betraktningene mer
formelt
Uten tap av generalite	t setter vi prisen lik 0. Etterspørselskurven er 	y = 	-ax + b	 der 	x er
kvantum, 	y er betalingsvilje og 	a og 	b er positive konstanter. Ved avbrudd er 	x=0	. Uten
avbrudd er 	x = b/a	.
Konsumentoverskuddet kan regnes ut som

VoLL blir da

Virkningen av brattere etterspørselskurve
Brattere etterspørselskurve betyr at 	a øker og etterspørselskurven er fortsatt sentrert om
markedspunktet 	b/a	. Siden 	b/a	 er fast, øker 	b like mye som 	a, jf figuren i hovedteksten.
Siden 	b øker vil VoLL øke. VoLL er jo halve 	b.
Virkningen av inntektsvekst
Vi antar at økt inntekt parallellforskyver etterspørselskurven, og spesielt øker 	b. Siden 	b
øker vil VoLL øke. VoLL er jo halve 	b.
Dersom inntektsvekst ikke har virkning på b 	(betalingsviljen for strøm ved null strøm er
uendret selv om inntekten øker) så er VoLL konstant.
 a
b
a
b
a
b	a	dx	b	ax	versk udd	Konsumento	ab	2
0
2
2
2
2
1
2
1	)	(	




						 b
a
b
a
b
VoLL	2
1	2
1	2
	

KILE for husholdninger
54	 	 	Vista Analyse

Vista Analyse AS
Vista 	Analyse AS er et samfunnsfaglig analyseselskap med hovedvekt på
økonomisk forskning, utredning, evaluerin	g og rådgivning. Vi utfører oppdrag
med høy faglig kvalitet, uavhengighet og integritet. Våre sentrale temaområder
omfatter klima, energi, samferdsel, næringsutvikling, byutvikling og velferd.

Våre medarbeidere har meget høy akademisk kompetanse og bred 	erfaring
 inn	ennfor konsulentvirksomhet. Ved behov benytter vi et velutviklet nettverk med
selskaper og ressurspersoner nasjonalt og internasjonalt. Selskapet er i sin
helhet eiet av medarbeiderne.
Vista Analyse AS
Meltzersgate 4
0257	 Oslo

post@vista	-analyse.no
vista	-analy	se.no