Klimarisiko og kostnads-nytteanalyser

Report 2021/27

Michael Hoel

Klimarisiko og kostnads-nytteanalyser

Category	Reports
Sub-Categories	Economic Analysis Climate change and the green transformation Environment
Year	2021
Report Number	27
Author(s)	Michael Hoel
Download	file_download (843.9 kB)
Read in browser	PDF

Rapport 2021/27 	| For Oljedirektoratet	 	 	
 	
 	
 	
Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 
Michael Hoel

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 
Vista Analyse	 | 2021/27	 	2 	
 
Dokumentdetaljer	 	
Tittel	 	Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
Rapportnummer 20	21	/27	 	2021/27	 	
Forfattere	 	Michael Hoel	 	
ISBN	 	978	-82	-8126	-530	-1 	
Prosjektleder	 	Michael Hoel	 	
Oppdragsgiver	 	Oljedirektoratet	 	
Dato for ferdigstilling	 	22. april 2021	 	
Kilde forsidefoto	 	Pixabay.com	 	
Tilgjengelighet	 	Offentlig	 	
Nøkkelord	 	Olje, klima, klimarisiko	 	
 
 
 
 
 
 
Om Vista 	Analyse	 	
Vista Analyse AS er et samfunnsfaglig analyseselskap med hovedvekt på økonomisk utredning, evaluering, rådgivning 
og forskning. Vi utfører oppdrag med høy faglig kvalitet, uavhengighet og integritet. Våre sentrale temaområder er 
klima, energi, samf	erdsel, næringsutvikling, byutvikling og velferd. Vista Analyse er vinner av Evalueringsprisen 2018.	 	
Våre medarbeidere har meget høy akademisk kompetanse og bred erfaring innenfor konsulentvirksomhet. Ved 
behov benytter vi et velutviklet nettverk med selsk	aper og ressurspersoner nasjonalt og internasjonalt. Selskapet er 	
i sin helhet eiet av medarbeiderne.

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 
Vista Analyse	 | 2021/27	 	3 	
 
Forord 	 	
Rapporten er utført på oppdrag fra Oljedirektoratet, og drøfter i hvilken grad tradisjonelle kostnads	-nytteanalyser er 	
formålstjenlige for å vurde	re tiltak knyttet til klimarisiko. Andres Toft er Oljedirektoratets kontaktperson. Vi takker 	
ham og andre ressurspersoner i Oljedirektoratet for gode diskusjoner i prosjektet. 	 	
22. april 2021	 	
Michael Hoel	 	
Professor emeritus i samfunnsøkonomi ved UiO og pa	rtner i Vista Analyse	 	
Vista Analyse AS

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 
Vista Analyse	 | 2021/27	 	4 	
 
Innhold	 	
1 	Innledning	 ................................	................................	................................	................................	.............................	 5 	
2 	Klimarisiko	 ................................	................................	................................	................................	.............................	 7 	
2.1	 	Fysisk risiko	 	7 	
2.2	 	Overgangsris	iko	 	8 	
2.3	 	Verden er et farlig sted	 	8 	
2.4	 	Hva kan vi gjøre med klimarisiko?	 	9 	
3 	Standard økonomisk analyse og dens begrensninger	 ................................	................................	........................	 11	 	
3.1	 	Et stilisert eksempel	 	11	 	
3.2	 	Svakheter og mangler ved standard økonomiske analyser	 	12	 	
4 	Risikoaversjon	 ................................	................................	................................	................................	.....................	 14	 	
4.1	 	Betydningen av risikoaversjon	 	14	 	
4.2	 	Risikoaversjon og kalkulasjonsrente	 	15	 	
5 	Avens kritikk av standard økonomisk analyse	 ................................	................................	................................	....	 17	 	
6 	Føre	-var	-prinsippet	 ................................	................................	................................	................................	.............	 19	 	
7 	Andre beslutningsregler	 ................................	................................	................................	................................	.....	 21	 	
7.1	 	Maxmin	-regelen	 	21	 	
7.2	 	Minmax	-regret regelen	 	21	 	
7.3	 	Uful	lstedig beslutningsregel	 	22	 	
Referanser	 ................................	................................	................................	................................	................................	.. 23	 	
Vedlegg	 ................................	................................	................................	................................	................................	.......	 24	 	 
Tabeller	 og figurer	 	
Figur 2.1	 	Sannsynlighetsfordeling for langsiktig global temperaturøkning gitt 700 ppm CO2e i 
atmosfæren.	 ................................	................................	................................	................................	.....	 7 	
Figur 2.2	 	Fra presentasjon på Finansiell fagdag, Norges Bank, november 2019.	 ................................	............	 9 	
Tabell 3.1	 	Et enkelt beslutningsproblem under usikkerhet.	 ................................	................................	.............	 11	 	
Tabell 3.2	 	Beslutningsproblemet fra tabell 3.1 med alternativ notasjon.	................................	........................	 12	 	
Tabell 4.1	 	Kritisk verdi for I med verdier for p, K og k fra (2).	 ................................	................................	..........	 14	 	
Tabell 4.2	 	Kritisk verdi f	or I med verdier for p, y og ∆K fra (2).	 ................................	................................	........	 15	 	
Tabell 7.1	 	Beslutningsproblemet med tre mulige tilstander.	 ................................	................................	...........	 21

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	5 	
 	
1	 	Innledning	 	
Oppdraget fra Oljedirektoratet var som følger:	 	
I NOU 2018:17 Klimarisiko og norsk økonomi drøftes bruk av kost	-nytteanalyser for å vurdere 	
tiltak knyttet til klimarisiko. Professor Terje Aven skriver i vedlegg 1 at når en skal vurdere 
klimatiltak, vil bruk av tradisjonelle kost	-nytteanalyser med basis 	i beregninger av forventet 	
nåverdi i de fleste tilfeller ikke være formålstjenlige i og med at usikkerhetene er store. For økt 
kunnskap ønsker OD at denne vurderingen blir diskutert og at forutsetningene for at kost	-	
nytteanalyse ikke kan benyttes blir utdy	pet. Videre ber OD om at rammer for bruk av føre	-var	-	
prinsippet blir drøftet. 	 	
Avsnitt 2 gir en kort drøfting av klimarisiko. 	Med klimarisiko menes som regel at det er positiv 	
sannsynlighet for et svært dårlig utfall som på en eller annen måte er knyttet t	il klima.	 	
Det er to hovedtyper klimarisiko, nemlig fysisk risiko og overgangsrisiko	. Når det gjelder den første, er 	
norske utslipp så små at de i 	praksis ikke har noen effekt på samlede utslipp, og dermed på 	fysisk 	
klimarisiko. 	Klimautviklingen blir det d	en blir sett fra Norges ståsted. Derimot kan Norge til en viss grad 	
påvirke hvor hardt vi blir rammet av betydelige klimaendringer.	 	
Det er en betydelig innslag av eksogenitet for Norge også når det gjelder 	overgangsrisiko, som er knyttet 	
til 	sannsynlighete	n for ulike typer p	olitikk og teknologiutvikling.	 Som for fysisk risiko kan imidlertid Norge 	
til en viss grad påvirke konsekvensen av ulike typer teknologi	- og politikkendringer.	 	
Fra avsnitt 3 og utover bruker vi et enkelt stilisert eksempel til å illustre	re et beslutningsproblem hvor 	
det er en mulighet for et svært dårlig utfall, og hvor beslutningen påvirker 	hvor	 dårlig utfallet blir. Vi 	
viser hvordan standard økonomisk analyse kan brukes for å treffe en god beslutning, og gjennomgår 
også svakhetene ved s	like analyser. Når det er mulighet for store negative konsekvenser er det viktig at 	
analysen tar hensyn til risikoaversjon. Dette er drøftet i avsnitt 4.	 	
Avens kritikk mot bruk av standard økonomisk analyse kan så vidt jeg kan forstå oppsummeres som 
følger	: 	
a) Vanskelig/umulig å beskrive og tallfeste alle konsekvenser av en beslutning	 	
b) Sannsynligheter er subjektive og bygger muligens på et svakt kunnskapsgrunnlag	 	
c) 	Forventet økonomisk verdi gir ikke hele bildet når det er stor usikkerhet	 	
Jeg diskuterer disse punk	tene i avsnitt 5 (og tidligere). 	Det er vanskelig å få tak i nøyaktig hva Aven mener 	
er et godt alternativ til standard økonomisk	 teori. Hans egen skisse til fremgangsmåte er ikke veldig ulik 	
standard kostnads	-nytteanalyse med korreksjoner for risikoaversj	on («reduksjon av usikkerhet») og for 	
ikke	-verdsatte konsekvenser.	 	
I avsnittene 6 og 7 diskuteres føre	-var prinsippet og enkelte andre beslutningsregler som i liten grad 	
bruker forventningsverdier. En konklusjon er at disse prinsippene og metodene anvendt 	alene ikke er 	
særlig nyttige til velge mellom ulike beslutninger. 	 	
Med svakt kunnskapsgrunnlag for subjektive sannsynligheter og andre elementer i analysen kan det 
være hensiktsmessig med en ufullstendig beslutningsregel. Noen beslutninger kan i så 	fall utelukkes, 	
men en vil ofte stå igjen med flere beslutninger som ikke kan frarådes på faglig grunnlag (	justifiable acts	).

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	6 	
 
Bak en ufullstendig beslutningsregel 	av 	denne 	typen 	ligger det en erkjennelse av at selv om økonomisk 	
analyse kan hjelpe oss et st	ykke på vei i en beslutning ved å snevre inn hva som er fornuftig, blir 	
beslutningen til slutt en skjønnsmessig avgjørelse innenfor det innsnevrede mulighetsområdet. Innenfor 
dette innsnevrede mulighetsområdet kan forsiktighetsprinsippet eller føre	-var pri	nsippet i noen tilfeller 	
hjelpe en til å treffe en endelig beslutning.

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	7 	
 	
2	 	Klimarisiko	 	
Med klimarisiko menes som regel at det er positiv sannsynlighet for et svært dårlig utfall som på en eller 
annen måte er knyttet til klima. Klimarisiko er utførlig diskute	rt i NOU (2018)	. I dette notatet skal jeg 	
derfor bare veldig kort gjennomgå noen av de viktigste sidene av dette saksområdet.	 	
Det er to hovedtyper klimarisiko, nemlig fysisk risiko og overgangsrisiko. Jeg drøfter disse kort før jeg 
sier noe om hva dette be	tyr for beslutningstagere i Norge og verden, med hovedvekt på Norge.	 	
2.1	 	Fysisk risiko	 	
Det er allment kjent at økte konsentrasjoner av CO2 (og andre klimagasser) i atmosfæren gir global 
oppvarming og andre klimaendringer. Kanskje er det ikke fullt så kjent at 	det er stor usikkerhet knyttet 	
til klimaendringene. Det er usikkerhet i hvert av følgende fire ledd:	 	
• 	Fremtidig global klimapolitikk er usikker	 	
• 	For en gitt politikk er den fremtidige utslippsbanen usikker	 	
• 	For en gitt utslippsbane er konsekvensen for klima u	sikker	 	
• 	For en gitt klimaendringer det usikkert hva dette betyr for økonomisk og sosial velferd	 	
Det tredje kulepunktet er illustrert i 	Figur 2.1 	(hentet fra Wagner og Weitzman, 2015	). Her et det antatt 	
at verden mislykkes med å føre en streng 	klimapolitikk, slik at utslippene fortsetter å øke i mange år 	
fremover. Det antas i denne figuren at dette på sikt fører til en CO2	-konsentrasjon i atmosfæren på 700 	
ppm. Hva dette betyr for klimaendringene avhenger bl.a. av den såkalte klimasensitiviteten	 (som sier 	
hvor mye den langsiktige økningen i global middeltemperatur er som følge av doblet CO2	-konsentrasjon 	
i forhold til førindustriell tid). Figur 1 gir sannsynlighetsfordelingen av global temperaturøkning. 
Medianverdien er her 3,4 grader, og forvent	ningsverdien er noe høyere. En temperaturøkning på 3	-4 	
grader er ille nok. Men enda verre er den tykke høyrehalen: En betydelig sannsynlighet for 
temperaturøkninger på mer enn 6 grader.	 	
Figur 	2.1 	Sannsynlighet	sfordeling for langsiktig global temperaturøkning gitt 700 ppm CO2e i 	
atm	osfæren.

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	8 	
 
Kilde:	 	hentet fra Wagner og Weitzman, 2015	 	
Det fjerde kulepunktet er også viktig: En temperaturøkning på 3	-4 grader har dramatiske negative 	
konsekvenser. Men nøyaktig hvor 	ille vet vi ikke. Dette er i enda større grad sant for temperaturøkninger 	
på mer enn 6 grader.	 	
Et viktig poeng her er at en ikke må misbruke forventningsverdier. Anta at forventningsverdien i figuren 
over er 3,5 grader, og at en slik klimaendring gir en år	lig kostnad svarende til 5% av BNP. En kan ikke 	
slutte av dette at forventet tap er 5% av BNP dersom sannsynlighetsfordelingen er gitt som i Figur 1. 
Det er nemlig god grunn til å tro at klimakostnaden øker mye mer enn proporsjonalt med 
temperaturøkningen.	 Med andre ord: En temperaturøkning på 7 grader gir ikke en kostnad på 10% av 	
BNP, men trolig noe mye høyere. Klimakostnad som funksjon av temperaturøkning er altså en (sterkt) 
konveks funksjon. Da følger det av 	Jensens ulikhet	 at forventet klimakostnad er	 større enn 	
klimakostnaden som funksjon av forventet temperaturøkning. Forventet klimakostnad gitt 
sannsynlighetsfordelingen i Figur 1 kan altså være mye høyere enn 5% av BNP.	 	
2.2	 	Overgangsrisiko	 	
Med overgangsrisiko menes risiko knyttet til virkninger av fremt	idig klimapolitikk samt 	
teknologiendringer knyttet til klimatiltak. Eksempler som er relevante for petroleumssektoren er	 	
• 	En overraskende god (for verden) utvikling av fornybar teknologi, som gir et kraftig fall i olje	- 	
og gasspriser.	 	
• 	En streng 	klimapolitikk i verden som samtidig er utformet slik at den rammer olje mer enn en 	
kostnadseffektiv klimapolitikk skulle tilsi.	 	
Ingen av disse scenariene er spesielt sannsynlige, men de kan ikke utelukkes.	 	
Mens fysisk klimarisiko er muligheter for hendelse	r som er svært negative for (nesten) alle land i verden, 	
er overgangsrisiko knyttet til hendelser som for noen land er gunstige, men ugunstige for andre land. 
Begge de to kulepunktene over kan sies å beskrive hendelser som er bra for de fleste land, men då	rlig 	
for Norge.	 	
En annen viktig forskjell mellom fysisk risiko og overgangsrisiko er tidsperspektivet. Store klimaendringer 
vil komme gradvis, med de største virkingene flere tiår frem i tid. Endret teknolog og særlig endret 
politikk kan komme mye raskere,	 og er relevant allerede i kommende tiår.	 	
2.3	 	Verden er et farlig sted	 	
I november i fjor holdt jeg et foredrag i Norges Bank hvor ett av lysarkene var som gjengitt i	 Figur 2.2. 	
Poenget her er at selv om klimarisiko har fått mye oppmerksomhet de siste årene, er	 det mange andre 	
svært negative ting som muligens kan inntreffe i årene fremover.

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	9 	
 
Figur 	2.2 	Fra presentasjon 	på 	Finansiell fagdag,	 Norges Bank, november 2019	. 	
 
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
Alle 	hendelsene beskrevet i Figur 2 er svært negative. Videre er det i varierende grad muligheter for å 	
påvirke sannsynligheten for at hendelsen skal inntreffe, og/eller å påvirke konsekvensene for samfunnet 
dersom hendelsen inntreffer. I neste avsnitt drøfter 	jeg dette spesielt for klimarisiko.	 	
2.4	 	Hva kan vi gjøre med klimarisiko?	 	
Hvis både sannsynligheten for en hendelse og konsekvensen av denne er eksogent gitt er det ikke så 
mye mer å si om saken. Det interessante tilfellet er når en beslutningstager enten kan 	påvirke 	
sannsynligheten for en hendelse eller konsekvensen av hendelsen. 	 	
Når det gjelder fysisk klimarisiko kan sannsynligheten for de dårligste utfallene påvirkes gjennom 
klimapolitikken og dermed hvor store de fremtidige utslippene blir. Jo lavere utsli	pp, jo lenger til venstre 	
i Figur 1 vil sannsynlighetsfordelingen ligge. Dermed blir også sannsynligheten for temperaturøkning 
over f eks 6 grader også mindre jo lavere utslippene er. For verden som helhet kan altså sannsynligheten 
for dårlige utfall redus	eres. For Norge stiller det seg annerledes. Norge er så liten at våre utslipp i praksis 	
ikke har noen effekt på samlede utslipp, og dermed på sannsynlighetsfordelingen i Figur 1. 
Klimautviklingen blir det den blir sett fra Norges ståsted. Derimot kan Norge	 til en viss grad påvirke hvor 	
hardt vi blir rammet av betydelige klimaendringer. Det er nærliggende å tenke spesielt på utformingen 
og geografisk plassering av bygninger, veier, og annen infrastruktur. Fremtidens næringsstruktur vil også 
kunne bety noe fo	r konsekvensen av klimaendringer, da fremtidige verdensmarkedspriser kan avhenge 	
av klimaendringene.	 	
Også når det gjelder overgangsrisiko er det av betydning hvilken beslutningstager vi ser på. For en enkelt 
bedrift eller næring kan både teknologiske endri	nger og klimapolitikk ses på som eksogen. For Norge 	
son helhet er klimapolitikken noe vi til en viss grad bestemmer selv: Imidlertid kan ikke Norge bestemme 
hva andre land gjør, så det er en betydelig innslag av eksogenitet for Norge også når det gjelder 
sannsynligheten for ulike typer politikk og teknologiutvikling. Som for fysisk risiko kan imidlertid Norge 
til en viss grad påvirke konsekvensen av ulike typer teknologi	- og politikkendringer. Også her er det 	
naturlig å tenke på at Norge kan påvirke den fre	mtidige næringsstrukturen gjennom de 	
investeringsvalgene en gjør i dag.

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	10	 	
 
I resten av notatet antar jeg at beslutningstageren til en viss grad kan påvirke konsekvensen av negative 
hendelser. Jeg ser både på standard økonomisk analyse, og svakheter ved denne	. For å belyse poengene 	
så enkelt som mulig bruker jeg hele veien et enkelt beslutningsproblem under usikkerhet.

Klimarisiko	 og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	11	 	
 	
3	 	Standard økonomisk analyse og 
dens begrensninger	 	
3.1	 	Et stilisert eksempel	 	
Det enklest mulig beslutningsproblemet er at en må velge ett av to beslu	tninger, A eller B. Det er to 	
mulige tilstander av økonomien, 1 eller 2. Alle konsekvenser av beslutningene kan sammenfattes i ett 
tall (for hver tilstand), som jeg kaller inntekt. Inntekten hvis A besluttes er 	 eller 	, avhengig 	
av om tilstand 1 eller 2 inntreffer, hvor 	 Tilsvarende er inntekten hvis B besluttes lik hhv 	
 eller 	, med 	 Beslutningsproblemet	 er illustrert i 	Tabell 	3.1. 	
Tabell 	3.1 	Et enkelt beslutningsproblem under usikkerhet	. 	
 	Tilstand 1	 	Tilstand 2	 	
Beslutning A	 	YA(1)	 	YA(2)	 	
Beslutning B	 	YB(1)	 	YB(2)	 	
Vi antar at 	 og 	. Eller sagt med ord: Hvis vi visste at tilstand 1 ville 	
inntreffe ville vi velge A. Hvis vi derimot visste at tilstand 2 ville inntreffe ville vi velge B. På 
beslutningstidspunktet vet vi	 imidlertid ikke hvilken av tilstandene som vil inntreffe. Hvis vi imidlertid 	
kjenner sannsynligheten for de to tilstandene sier standard teori at vi skal velge den beslutningen som 
gir høyest forventet verdi. 	 	
Dette stiliserte eksempelet er selvsagt en ek	strem forenkling av virkeligheten. I virkeligheten er det flere 	
enn to beslutninger å velge mellom, og for hver beslutning finnes det flere enn to mulige utfall. 
Utvidelser i denne retningen vil gjøre de faktiske analysene betydelig mer komplisert, men pri	nsippene 	
for å treffe den beste beslutningen er de samme som for det enkle tilfellet skissert over. En grundig 
analyse av det enkle stiliserte oppsettet over gir derfor viktig innsikt for mer realistiske og kompliserte 
beslutninger.	 	
Det enkle eksempelet ov	er kan beskrive mange situasjoner, bl a følgene to klimarelaterte:	 	
• 	Valg av B er lokalisering eller dimensjonering av infrastruktur som mest sannsynlig er mindre 
gunstig enn A, men som er bedre hvis den dårlige tilstanden (stor klimaendring) slår til.	 	
• 	Valg 	av B er å unnlate å investere i prosjekter som er lønnsomme ved mest sannsynlig 	
klimapolitikk, men ulønnsomme ved streng klimapolitikk som særlig rammer olje.	 	
Anta at sannsynligheten for tilstand 2 (som vi antar er den ugunstige tilstanden) er 	p. Da bør vi	 beslutte 	
B hvis og bare hvis 	. 	
I den visere analysen skal jeg gjøre følgende notasjonsmessige forenklinger:	 (1)Ay (2)Ay (1) (2)AAyy	 (1)By (2)By (1) (2)BByy	 (1) (1)AByy	 (2) (2)AByy	 (1 ) (1) (2) (1 ) (1) (2)	B B A A	p y py p y py	− +  − +

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	12	 	
 
(1)	 	 	
Med denne nye notasjonen kan omskrives til tabell 	3.2: 	
Tabell 	3.2 	Beslutningsproblemet fra tabell 	3.1 med alternativ notasjon.	 	
 	Tilstand 1	 	Tilstand 2	 	
Beslutning A	 	y 	y-K 	
Beslutning B	 	y-I 	y-I-k 	
Forutsetninge	ne over innebærer at 	 . 	Med denne notasjonen kan vi tolke 	
beslutningsproblem som følger: Valg av B 	i stedet 	for A kan ses på som en investering som uansett koster 	
oss 	I. Hvis tilstand 1 inntreffer kaster ikke denne investeringen noe av seg. Inntreffer derimot tilstand 2 	
gir investeringen en gevinst 	. Betingelsen for å velge B fremfor A er som over: velg B 	
dersom 	 . Dette 	har en rett frem tolkning: Vi bør «investere i B» dersom forventet gevinst er 	
større enn investeringskostnaden.	 	
3.2	 	Svakheter og mangler ved standard økonomiske analyser	 	
I en rekke artikler har professor Terje Aven stilt seg kritisk til analyser av typen 	over, se bl a vedlegg 1 i 	
NOU (2018). Jeg kommer tilbake til denne kritikken, men går først gjennom rimelig kjente svakheter ved 
analyser av typen over. Etter min mening er en betydelig del av Avens kritikk dekket av disse.	 	
Standard økonomisk analyser av t	ypen over har i hvert følgene svakheter: 	 	
• 	Ukjente utfall, herunder svarte svaner	 	
• 	Ukjente sannsynligheter	 	
• 	Vanskelig å verdsette ikke	-markedsgoder	 	
• 	Ser bort fra risikoaversjon	 	
Ukjente utfall	 	
I tabellene 	3.1 og 	3.2 er tilstand 1 den normale tilstanden, mens ti	lstand 2 er den dårlige tilstanden som 	
kan inntreffe med en viss sannsynlighet. Ofte vil en ikke vite nøyaktig hva som er egenskapene til den 
dårlige tilstanden. Så lenge det er en avgrenset mengde av veldefinerte muligheter betyr dette lite for 
det prinsi	pielle: Det er rett frem å utvide analysen med mange mulige dårlige tilstander, hver med sin 	
sannsynlighet. 	 	
I noen tilfeller kan en imidlertid ikke utelukke «svarte svaner». En svart svane er en begivenhet som 
inntreffer og som en overhodet ikke kunne for	estilt seg ex ante med det kunnskapsnivået en hadde på (1)
(1)
(2)
(2)
A
B
A
B
yy
y y I
y y K
y y I k
K K k	
=
=−
=−
= − −	
 = − 0	KI   K K k = − p K I

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalys	er 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	13	 	
 
beslutningstidspunktet. I vår sammenheng er det ugunstige svarte svaner som er særlig relevante. Men 
gunstige svarte svaner har også forekommet i historien. Antibiotika og elektrisitet er eksempler på 
svarte svaner sett på fra perspektivet til de som levde for noen hundre år siden. Når det gjelder 
klimarisiko er muligheten for svarte svaner særlig relevant for fysisk risiko. Med en temperaturøkning 
over 6 grader kan en ikke utelukke helt uforutsette neg	ative konsekvenser. Slike uforutsette 	
konsekvenser kan en per definisjon ikke tallfeste de økonomiske konsekvensene av. Dermed kan en 
heller ikke bruke standard analyser med beregning av forventningsverdier som beslutningsgrunnlag. 	 	
Ukjente 	sannsynligheter	 	
I tabell 	3.1 og 	3.2 er sannsynlighetene for de ulike tilstandene kjent. I virkeligheten vil dette sjelden være 	
tilfelle. En kan imidlertid ha en mer eller mindre velbegrunnet oppfatning av hva sannsynlighetene er. 
Slike sannsynligheter kall	es 	subjektive sannsynligheter	. Aven påpeker at det er viktig å være bevisst på 	
kunnskapsgrunnlaget for de subjektive sannsynlighetene. Jo svakere kunnskapsgrunnlaget er, jo mindre 
tillit kan en ha til beslutninger basert på forventningsverdier. Jeg kommer 	tilbake ti dette spørsmålet i 	
avsnitt 7.	 	
Ikke	-markedsgoder	 	
I tabell 	3.1 og 	3.2 er hver av de fire tabell	-cellene en økonomisk verdi som antas fullt ut å beskrive 	
situasjonen for den aktuelle cellen. Det er da implisitt antatt at alle virkninger er verdsatt	 og kan 	
summeres til ett tall. Det er velkjent at det er betydelige utfordringer knyttet til å verdsette i kroner alle 
konsekvenser for liv, helse og andre ikke	-markedsgoder. Disse utfordringene gjelder generelt for alle 	
typer økonomiske analyser, og har i	ngen direkte sammenheng med forekomsten av usikkerhet. I noen 	
tilfeller kan imidlertid det dårlige utfallet være spesielt dårlig for liv, helse og andre ikke	-markedsgoder, 	
slik at problemene knyttet til verdsetting er særlig aktuelle da. Dette er særlig re	levant for fysisk 	
klimarisiko, men neppe veldig relevant for overgangsrisiko. 	 	
Risikoaversjon	 	
Når en treffer en beslutning basert på forventede økonomiske verdier, antas implisitt at 
beslutningstageren er risikonøytral. Når det er stor forskjell på verdien	e i de ulike cellen i tabellene 	3.1 	
og 	3.2 kan det imidlertid være rimelig å anta at vi har risikoaversjon. I så fall må beslutningsregelen gitt 	
i avsnitt 3.1 modifiseres. Dette er et viktig poeng som derfor utdypes nærmere i neste avsnitt.

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	14	 	
 	
4	 	Risikoaversjon	 	
Når en beslutningstager er risikonøytral er det bare den forventede verdien av beslutningen som betyr 
noe. Hvis beslutning A har høyere forventet økonomisk verdi enn beslutning B, er A det beste valget, 
selv om det er mer usikkerhet knyttet til A (som i t	abell 3.1 og 3.2). Ved risikoaversjon betyr også 	
usikkerheten noe: Hvis beslutning A gir et mer usikkert resultat enn beslutning B, vil A være det beste 
valget bare dersom forventet resultat av A overstiger forventet resultat av B med en viss margin. Hvor 
stor denne marginen må være avhenger av graden av risikoaversjon. Graden av risikoaversjon måles 
ofte ved en parameter for relativ risikoaversjon, se appendikset for detaljer. Denne parameteren antas 
ofte å ligge et sted mellom 2 og 10. 	 	
4.1	 	Betydningen av ris	ikoaversjon	 	
For å se hva risikoaversjon betyr bruker jeg et enkelt numerisk eksempel., med følgende tall: 	 	
 
(2)	 	 	
Med andre ord: Innen tidsperspektivet vi ser på er det en 10% sannsynlighet for at en dårlig tilstand vil 
inntreffe. Dersom vi besluttet A, vil den dårlige tilstanden gi et årlig tap lik 15% av Norges årlige inntekt. 
Dersom det i stedet besluttes B, vil tapet bli redusert til 5% av inntekten. Begge tapene er altså svært 
store, og trolig betydelig større enn re	alistiske tap knyttet til overgangsrisiko. De nøyaktige tallene er 	
imidlertid ikke viktige, poenget med eksempelet er å belyse betydningen av risikoaversjon.	 	
I dette eksempelet er 	. Med risikonø	ytralitet vil	 en derfor velge	 B ders	om	 	 og A dersom 	
 . Med risikoaversjon vil en være villig til å betale mer for å redusere risikoen. La 	 være den 	
verdien av 	I som gjør at beslutningene A og B vurderes som like gode. Med risikonøytralitet er altså 	
, mens ved risikoaversjon er 	. Den nøyaktige størrelsen på 	 avhenger av graden av 	
risiko	aversjon. Første linje i tabell 4.1 gir verdien av 	 for risikonøytralitet, moderat risikoaversjon (r=2) 	
og sterk risikoaversjon (r=10).	 	
Tabell 	4.1 	Kritisk verdi for I med verdier for	 p, K og k fra (2)	. 	
 	r = 0	 	r = 2	 	r = 10	 	
y = 100	 	 	 	 	
y = 1000	 	 	 	 	
y = 50	 	 	 	 100
15
5
0.1	
y
K
k
p
=
=
=
= 1	pK= 1	I 1	I *I *	1	I	= *	1	I	 *I *I *	1	I	= *	1, 21	I	= *	2, 50	I	= *	1	I	= *	1, 02	I	= *	1, 09	I	= *	1	I	= *	1, 50	I	= *	5, 46	I	=

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	15	 	
 
Risikoaversjon gir som vi ser en betydelig økning i hvor mye en er villig til investere for å redusere tapet 
knyttet til det dårlige utfallet (tilstand 2): Med sterk risikoave	rsjon er en villig til å investere opp til 2,50, 	
mens en ved risikonøytralitet er en bare villig til å investere 1.	 	
Risikoaversjon er bare av stor betydning dersom det mulige tapet er stort i forhold til samlet inntekt. 
Dette er tilfelle i linje 1: Det mul	ige tapet er 15% av inntekten dersom en beslutter A, men kan reduseres 	
til 5% ved å beslutte B. I andre linje er tapet relativt mindre: 1,5% av inntekt under A og 0,5% under B. I 
dette tilfelle er størrelsen på 	nesten upåvirket av	 om det er risikoaversjon eller ikke. Det motsatte er 	
tilfelle i tredje linje, hvor det mulige tapet er hele 30% av inntekten under beslutning A, og 10% under 
B. I dette tilfelle øker 	kraftig med graden av risikoaversjon.	 	
Tap i st	ørrelsesorden over 10	-20% av inntekt virker svært usannsynlig for Norge som helhet. Men for 	
enkeltsektorer kan en ikke utelukke slike store tap 	– reiselivsbransjen under Corona er et eksempel. Sett 	
fra en slik enkelt sektors ståsted kan derfor risikoaversj	on bety my for hva som er den beste beslutningen. 	 	
Med risikonøytralitet er 	 og dermed uavhengig av både 	y og 	k (for gitt 	). Tabell 	4.1	 viste 	
at 	avhenger av inntekten 	y når vi har risikoaversjon. Tabell 4 	.2viser at 	 også avhenger av størrelsen 	
på det uunngåelige tapet 	k når vi har risikoaversjon. Jo større det uunngåelige tapet, jo mer er en villig 	
til å investere for en 	bestemt tapsreduksjon.	 	
Tabell 	4.2 	Kritisk verdi for I med verdier for p, y og ∆K fra (2).	 	
 	r = 0	 	r = 2	 	r = 10	 	
K = 15; 	k = 5	 	 	 	 	
K = 10; 	k = 0	 	 	 	 	
K = 20; 	k = 10	 	 	 	 	
 	
4.2	 	Risikoaversjon og 	kalkulasjonsrente	 	
I typiske kostnads	-nytteanalyser for offentlige prosjekter brukes forventningsverdier for alle relevante 	
størrelser. Som nevnt i avsnitt 2.1 kan dette gi feil resultat selv om en har risikonøytralitet. Den riktige 
fremgangsmåten er å bere	gne forventet nåverdi når en eksplisitt tar hensyn til 	
sannsynlighetsfordelingen til variablene som inngår i analysen. Dersom alle sammenhenger som inngår 
i analysen er (nesten) lineære, gir de to fremgangsmåten(nesten) samme resultat.	 	
Begrunnelsen for å a	nta risikonøytralitet i standard kostnads	-nytteanalyser er at for nesten alle 	
relevante prosjekter er de økonomiske konsekvensene små i forhold til Norges totale økonomi. Fra 
drøftingen i forrige avsnitt vet vi at risikoaversjon betyr tilnærmet null når de	 økonomiske størrelsene 	
er små relativt til Norge økonomi, og vi gjennomfører en samfunnsøkonomisk analyse for Norge som 
helhet.	 *I *I *I p K	= K *I *I *	1	I	= *	1, 21	I	= *	2, 50	I	= *	1	I	= *	1,10	I	= *	1, 62	I	= *	1	I	= *	1, 34	I	= *	3, 73	I	=

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	16	 	
 
Til tross for dette bruker vi en risikokorrigert rente når en beregner nåverdier. Begrunnelsen for dette 
er at framtidige økono	miske størrelser typisk er positivt korrelert med fremtidig totalinntekt for Norge. 	
Når det så antas risikoaversjon for totalinntekten til Norge betyr dette at utfallene med høy fremtidig 
totalinntekt gis mindre vekt enn utfallene med lav fremtidig inntekt	. I og med at Norges totalinntekt er 	
mer usikker jo lenger inn i fremtiden vi ser, bør justeringen for risikoaversjon være sterkere jo lenger 
inn i fremtiden vi ser. Det er nettopp dette som blir gjort når en har en risikokomponent i 
kalkulasjonsrenten.	 	
La oss igjen se på vårt enkle eksempel, og anta nå at 	 er liten i forhold til 	y. Hvis 	I og 	refererte 	
seg til samme tidspunkt ville kriteriet for å velge B fremfor A være at 	. Anta imidlertid at 	I 	
referer seg til nåtid og 	 til fremtid, og 	 at er positivt korrelert med u	sikker fremtidig totalinntekt. 	
Da blir kriteriet for å velge B fremfor A (med null risikofri rente for å forenkle notasjon) 	 	
hvor 	 pga den positive korrelasjonen med fremtidig totalinntekt. Med tallene fr	a tabell 	4.1	 (med 	
y=1000 eller større siden vi har antatt 	liten i forhold til 	y) gir dette 	. 	
I tabellene 4.1 og 4.2 førte risikoaversjon til at 	(men tilnærmet lik 1 i andre linje i tabell 	4.1	), mens 	
vi i resonnementet over fant 	. Årsaken til forskjellen ligger i følgende to forhold:	 	
• 	I tabellene 	4.1	 og 4	.2 antok jeg at 	var «stor», i dette avsnitt	et antok jeg 	 var «liten».	 	
• 	I tabellene 	4.1	 og 4	.2 antok jeg at 	 var uavhengig av annen inntekt, i dette avsnittet antok 	
jeg at 	 var positivt korrelert med Norges fremtidige inntekt.	 	
Konklusjonen på alt dette er at dersom en skal gjøre en økonomisk analyse hvor et mulig unngåelig tap 
er svært stort i forhold til Norges inntekt (10% i hovedtilfellet i tabellene 4.1 og 4.2), må analy	sen gi en 	
grundig behandling av risikoaversjon, mulige korrelasjoner mellom ulike inntektskomponenter, og 
kalkulasjonsrente.	 K K 0	p K I −  K K 0	p K I −  1		 K *	1	I	 *	1	I	 *	1	I	 K K K K

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	17	 	
 	
5	 	Avens kritikk av standard 
økonomisk analyse	 	
I NOU (2018) skriver Aven i vedlegg 1	 	
For å vurdere k	limatiltak vil bruk av 	tradisjo	nelle kost	-nytteanalyser i de fleste tilfeller ikke være 	
formålstjenlige i og med at usikkerhetene er store. Brede vurderinger av plusser og minuser ved 
ulike tiltak vil i de fleste tilfeller være den beste måten å vurdere hvor gode tiltakene er.	 	
Og videre:	 	
For å vurdere om et tiltak bør implementeres er det behov for en vurdering av plusser og minuser av 
tiltaket. Det er i hovedsak t	o metoder som bru	kes i praksis. 	 	
1. Økonomiske kost	-nytteanalyser med basis i beregninger av forventet nåverdi.	 	
2. Brede vu	rder	ingsprosesser med basis i vurde	ringer av pl	usser og minuser ved å 	
implemen	tere tiltaket.	 	
Metode 1 kan brukes i forhold til situasjoner der usikkerhetene er minimale, det vil si at en kan gjøre 
gode prediksjoner av hva som vil skje i fremtiden 	– variasj	onen i utfall er kjente, og porteføljen av 	
prosjekter er veldig stor (f.eks. samfunnsnivå)[…]	 	
For mulig implementering av tiltak for å styre risiko når det gjelder ekstreme hendelser, vil metode 
2 måtte brukes. I praksis vil det være denne metoden som må b	rukes for å vurdere om et tiltak bør 	
implementeres når det gjelder de fleste klimaspørsmålene.	 	
Aven avviser altså ikke kostnads	-nytteanalyser for «vanlige» prosjekter. Det er riktig at enkelte spørsmål 	
knyttet til klima kan ha konsekvenser som er svært sto	re, dvs «ekstremhendelser». Dette gjelder særlig 	
fysisk klimarisiko. Men sett fra norsk ståsted og hva Norge kan påvirke er det ikke opplagt at vi snakker 
om ekstreme utslag knyttet til norske beslutninger. Norge kan ikke påvirke den globale klimautvikling	en; 	
vi kan bare gjøre ting som påvirker hvordan Norge blir rammet av en eksogen klimautvikling. I vår 
terminologi: Dersom tilstand 2 inntreffer, rammes Norge uansett hardt, dvs både 	K og 	k er store. Men 	
forskjellen 	, som avhenger 	av hva Norge beslutter, er trolig mer beskjeden. Når det gjelder 	
overgangsrisiko kan konsekvensene for Norge i noe større grad påvirkes av norske beslutninger. 	 	
I den videre drøftingen antar jeg likevel at vi ser på en situasjon med stor usikkerhet, dvs mu	lighet for 	
et svært negativt utfall varierer sterkt på tvers av mulig beslutninger Norge kan ta (dvs stor 	i vår 	
terminologi). Avens kritikk mot bruk av standard økonomisk analyse i slike tilfeller kan så vidt jeg kan 
forstå oppsum	meres som følger:	 	
a) Vanskelig/umulig å beskrive og tallfeste alle konsekvenser av en beslutning	 	
b) Sannsynligheter er subjektive og bygger muligens på et svakt kunnskapsgrunnlag	 	
c) 	Forventet økonomisk verdi gir ikke hele bildet når det er stor usikkerhet	 	
Når det g	jelder a) antas det typisk i en økonomisk analyse at en har kartlagt alle mulige utfall (to i tabell 	
3.1) med tilhørende sannsynligheter for hver mulig beslutning (to i tabell 	3.2	). I virkeligheten ligger det 	
selvsagt et svært stort arbeid i denne kartlegg	ingen, og en vil ofte ikke greie å beskrive alle mulige utfall. 	
Spesielt for fysisk klimarisiko vil svarte svaner også være aktuelle 	– sannsynligheten for noe helt uventet 	
(og svært negativt) kan være ulik for ulike valg en tar.	 K K

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	18	 	
 
Kunnskapsgrunnlaget for å a	nslå subjektive sannsynligheter kan være svakt (punkt b over). Grunnlaget 	
for å velge mellom to beslutninger blir da tilsvarende svakt.	 	
Om c) skriver Aven:	 	
Forventet verdi er en risikoindeks eller metrikk, ikke risiko i seg selv. Det er en indeks som kan 
være nyttig i en forsikringskontekst, der en har et stort antall prosjekter og variasjonen for disse 
er kjent. Da vil forventningsverdien kunne gi rimelige estimater på det faktiske gjennomsnittet 
av prosjektene. Generelt er imidlertid forventningsverdien l	ite egnet til å beskrive de faktiske 	
utfall og ikke minst ekstreme verdier og overraskelser, som er av vesentlig betydning for å forstå 
og beskrive risiko…	 	
Det er trivielt at ett tall (her: forventet verdi) ikke kan beskrive en hel sannsynlighetsfordeling.	 Det er 	
ikke dermed sagt at ikke dette tallet kan være viktig for å treffe beslutninger. For ekstreme verdier kan 
det som forklart i avsnitt 4.1 være aktuelt å ta hensyn til risikoaversjon når en skal treffe en beslutning. 
I så fall er det ikke bare forven	tet økonomisk verdi som påvirker beslutningen, siden korrigeringen for 	
risikoaversjon vil avhenge også av graden av usikkerhet.	 	
Det er vanskelig å få tak i nøyaktig hva Aven mener er et godt alternativ til standard økonomisk teori; 
spesielt hva som ligger 	i «b	rede vurderinger av plusser og minuser ved ulike tiltak	». Aven skriver 	
følgende om dette:	 	
En mulig måte å implementere metoden på er som følger:	 	
1. Dersom kostn	adene er små, implementer tilta	ket dersom det har en positiv effekt på 	
klimaet.	 	
2. Dersom 	kostnadene er betydelige, foreta en vurdering av alle relevante plusser og minuser 	
ved tiltaket. Dersom forventet nåverdi (eller tilsvarende i	ndekser) kan meningsfullt 	
bereg	nes, implementer tiltaket dersom denne er positiv.	 	
3. Vurder også å implementere tilta	ket dersom det gir betydelig positiv effekt på risiko 	
og/eller andre forhold, f.eks.	 	
• 	Reduksjon av usikker	het, styrking av kunn	skapen	 	
• 	Styrking av robustheten ved farer/trusler, styrking av resiliensen	 	
Dette ser for meg ut som ganske likt standard kostnads	-nytteanalyse med korreksjoner for 	
risikoaversjon («reduksjon av usikkerhet») og for ikke	-verdsatte konsekvenser.

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	19	 	
 	
6	 	Føre	-var	-prinsippet	 	
NOU (2012) omtaler i kapittel 8 «katastrofer og irreversible virkninger. Der står det blant annet: 	 	
«I en tradisjonell nytte	-kostnadsanalyse vil en mulig framtidig katastrofe med store økonomiske 	
konsekvenser kunne få en relativt liten betydning i beregningen av forventet nåverdi. Dette 
skyldes at produktet av selv en svært stor kostnad og en lav tilhørende sannsynlighet kan bl	i et 	
lite tall, som en i tillegg skal neddiskontere. Dette er bakgrunnen for skepsis til 
samfunnsøkonomiens behandling av slike hendelser, og framveksten av handlingsregler som 
mer eksplisitt tar hensyn til usikkerhet, irreversibilitet og potensielle katas	trofer. De to mest 	
kjente er føre	-var	-prinsippet og prinsippet om sikre minimumsstandarder.»	 	
Både forsiktighetsprinsippet og føre var	-prinsippet er definert og drøftet av Aven i NOU (2018), vedlegg 	
1. Her står det:	 	
Forsiktighetsprinsippet	 er en grunnlegge	nde norm eller regel innen risi	kostyring som sier at 	
forsiktighet skal være et rådende prinsipp. Tiltak skal iverksettes, eller en skal ikke gjennomfør	e 	
en aktivitet, når det er usik	kerhet knyttet til hva som blir konsekvensene (utfallene) av en aktivitet; 	
med andre ord, når en står overfor risiko.	 	
Det er ikke opplagt hvordan en kan bruke et slikt prinsipp til å velge mellom ulike beslutninger. Dersom 
vi i tabell 3.2 har 	k = vil B ha et helt sikkert utfall, mens konsekvensen av A er usikkert. Tolket 	
boksta	velig skal en da velge B uansett hvor stor 	I er (så sant 	, dvs så sant 	, og uansett 	
hvor liten sannsynligheten 	p antas å være. 	 	
Videre står det om 	føre var	-prinsippet	: 	
Føre var	-prinsippet kan sees på 	som et underprinsipp av forsiktighetsprinsippet som kommer til 	
anvendelse når en står overfor vitenskapelig usikkerhet (og «ikke bare» risiko). Før	-var	-	
prinsippet uttrykker at tiltak skal iverksettes eller en ikke skal gjennomføre en aktivitet dersom 
det e	r betydelig vitenskapelig usikkerhet (uvitenhet) knyttet til konsekvensene av aktivitetene, 	
og disse konsekvensene anses som alvorlige.	 	
Her legges det vekt på usikkerhet om konsekvensene av en uheldig hendelse. Et nærliggende eksempel 
er miljøkonsekvenser.	 Prinsippet sier at en i størst mulig grad skal unngå beslutninger som kan ha 	
miljøkonsekvenser som ikke er forutsett. En begrunnelse for et slikt prinsipp i miljøsammenheng er at 
det kan være vanskelig på forhånd å vite hva miljøkonsekvensene bl	ir, og der	med å verdsette disse (jfr 	
svarte svaner).	 For 	overgangsrisiko 	er det 	som nevnt tidligere 	trolig enklere å forutse mulige 	
konsekvenser, og dermed også å tallfeste 	verdiene for ulike beslutninger og utfall. 	 	
Videre skriver Aven:	 	
Høsten 2009 var det mange so	m grublet over om de skulle la seg vaksinere mot svineinfluensa 	
eller la være. Vaksinen var ikke testet skikkelig og det var vitenskapelig usikkerhet med hensyn 
til hva konsekvensene av vaksinen ville bli. Noen unnlot å la seg vaksinere. De anvendte føre	-var 	
prinsippet.	 	
Problemet med dette er at for den enkelte var det også stor usikkerhet knyttet til å 	ikke	 vaksinere seg. 	
Hva var sannsynligheten for å bli smittet? Hva var konsekvensen hvis smittet?	 I k K+ IK

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	20	 	
 
Et klimarelatert eksempel er følgende. Sett at en ved en a	mbisiøs global klimapolitikk uten økt bruk av 	
kjernekraft kan flytte sannsynlighetsfordelingen i Figur 1 så langt til venstre at sannsynligheten for mer 
enn 6 grader er 2%. Dersom en også tar i bruk vesentlig mer kjernekraft reduseres sannsynligheten til 
1%. Men samtidig øker i så fall sannsynligheten for en ulykke knyttet til kjernekraft. Både konsekvensen 
av atomulykke og temperaturøkning over 6 grader er ukjent men kanskje katastrofalt store. Hva skal en 
velge? Føre	-var prinsippet gir ingen veiledning.	 	
Aven knytter også føre	-var prinsippet til ordtaket «b	edre føre var enn etter snar»	. Eller omskrevet: «skyt 	
først, spør etterpå». Et tenkt eksempel på sistnevnte: Land U føler ser seg truet land N. Dersom U velger 
A (vent og se) er det en positiv sannsynligh	et for at N bygger opp atomvåpen og kommer i krig med U, 	
med store negative konsekvenser for U. Eller U kan velge B, som er å angripe N umiddelbart. Ved dette 
valget elimineres risikoen for at N blir i stand til å utvikle kjervåpen som kan bli brukt mot U 	senere. 	
Beslutning B antas å bare ha en lav kostnad for U. Bokstavelig tolket skulle forsiktighetsprinsippet og 
føre	-var prinsippet tilsi beslutning B, dvs å angripe land N umiddelbart.	 	
Forsiktighetsprinsippet og føre	-var prinsippet er etter min mening ikk	e egnet til gode beslutninger uten 	
at de kombineres med innsalg av standard kostnads	-analyser. Jeg kommer tilbake til dette i slutten av 	
neste avsnitt.

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	21	 	
 	
7	 	Andre beslutningsregler	 	
Når kunnskapsgrunnlaget for å denne subjektive sannsynligheter er svakt, kan 	en ønske å se på 	
beslutningsregler som i liten eller ingen grad er basert på subjektive sannsynligheter. I Heal og Millner 
(2014) og Vista Analyse (2018) gjennomgås en rekke slike beslutningsregler. I dette avsnittet gjengis 
bare tre. De to første bruker 	ikke subjektive sannsynligheter i det hele tatt, mens den siste baserer seg 	
på at en har noe kunnskap om hva som er rimelige sannsynligheter.	 	
7.1	 	Maxmin	-regelen	 	
Wald (1945) foreslo 	maxmin	-regelen:	 En skulle velge det alternativet som var best for det verste ut	fallet. 	
I vårt eksempel fra 	Tabell 	3.2 er dette B, da dette i verste fall gir 	y-I-k, mens A i verste fall gir 	y-K (og vi 	
har antatt at 	). En svakhet ved kriteriet er at det gir all vekt til det verst tenkelige utfallet. Det 	
kan også gi rare utslag hvis eksempelet vårt modifiseres litt. Anta at vi har tre i stedet for to tilstander. 
For A er tilstand 2 og 3 like, 	men for B er de ulike: I B får vi enten ikke noe tap (k = 0; tilstand 2) eller 	
tapet blir som under A (k = K; tilstand 3). Dette er gjengitt i tabell 7.1.	 	
Tabell 	7.1 	Beslutningsproblemet med tre mulige tilsta	nder.	 	
 	Tilstand 1	 	Tilstand 2	 	Tilstand 3	 	
Beslutning A	 	y 	y-K 	y-K 	
Beslutning B	 	y-I 	y-I 	y-I-K 	
Nå sier maxmin	-regelen at A er den beste beslutningen uansett hvor liten sannsynligheten for tilstand 	
3 er, så sant den er positiv (siden 	 ). Men hvis denne sannsynligheten antas å være 	
null kan vi se bort fra siste kolonne i Tabell 7.1, og da er B det beste valget.	 	
Merk at denne regelen samsvarer med en bokstavelig tolkning av forsiktighetsprinsippet.	 	
I NOU (2012) står det om 	sikker minimum	sstandard	 at «begrepet er basert på ideen om å minimere det 	
maksimale tap i forbindelse med et prosjekt». Denne definisjonen svarer helt til 	maxmin	-regelen	. NOU 	
(2012) viser også til Bishop (1978), som eksplisitt ser på at gevinsten 	 (i vår terminologi) er ukjent. 	
Dermed kan ikke den maksimale kostnaden 	 beregnes, og Bishop foreslår i stedet å sette 	 	
skjønnsmessig. Dette innebærer i så fall at en gir opp å gjennomføre en analyse s	om kan hjelpe oss til å 	
fastslå 	. Prinsippet er derfor ikke særlig nyttig når det gjelder å vurdere tiltak som kan redusere 	
klimarisiko.	 	
7.2	 	Minmax	-regret regelen	 	
Et forslag fra Savage (1954) er 	minmax	-regret	 regelen: For hver handlin	g og tilstand kalkulerer man 	
differansen mellom det best mulig oppnåelige og det faktiske utfallet gitt valget. Dette gir en bestemt 
differanse (regret) for hver tilstand. En ser så på hva den maksimale regret er over tilstander (for hver 
handling). En vel	ger så den handlingen som gir minst maksimal regret. Med vårt eksempel i tabell x: For I K k− y I K y K− −  − pK *I *I *I

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	22	 	
 
A er max regret lik (	y-K) - (y-I) = 	K - I mens B	 gir max regret lik 	I. Hvis I < K/2 er max regret minst for 	
beslutning B, som derfor bør velges. 	 	
Regelen 	min	max	-regret	 bryter med aksiomene for teorien bak forventet nytte. I denne teorien antas 	
nytten bare å avhenge av det faktiske utfallet, og ikke av hva vi i ettertid ser 	at vi kunne oppnådd ved en 	
annen handling. En slik regret	-komponent er en følelsesmessig komponent utover det mer snevre fokus 	
på det økonomiske resultatet. Dette kan være rimelig at en slik følelsesmessig komponent blir tatt 
hensyn til for beslutninger på	 individ	-nivå, men det er langt mer tvilsomt om profesjonelle aktører som 	
private foretak og statlige etater bør ta hensyn til den.	 	
7.3	 	Ufullstedig beslutningsregel	 	
Beslutningsreglene drøftet over har som formål å gi en presis anbefaling om hvordan en 
beslutni	ngstager skal velge mellom to handlinger. Baldwin (2018) og Danan et al. (2016) ser på 	
situasjoner hvor slike presise anbefalinger ikke alltid er mulig. Poenget belyses enklest med 
beslutningsproblemet i tabell 3.2 med risikonøytralitet hvor alle ingredien	ser i analysen er kjent unntatt 	
sannsynligheten 	p. I mange tilfeller vil beslutningstageren likevel føle seg trygg på at sannsynligheten 	p 	
ligger i et intervall [	pL, p	H], men ikke ha noen formening om sannsynligheten utover dette. For 	
situasjonen i tabell 	3.2 vil det da være en entydig anbefaling om å velge B dersom 	 og å velge 	
A dersom 	. Dersom 	 finnes det ingen entydig anbefaling. Både A og B 	
kan i dette tilfellet forsvares (	justifiable acts	 i terminologien til Baldwin, 2018). 	 	
Resonnementet over kan utvides til ufullstendig informasjon ikke bare om 	p, men også om 	K og 	k, og 	
egenskaper ved preferansene. Eksempel på sistnevnte er at en er usikker på hvilken grad av 
risikoaversjon	 en skal bruke, men at den ligger mellom 2 og 10. Med tall fra første linje i tabell 4.1 kan 	
vi da konkludere at vi bør entydig anbefale B dersom 	I er lavere enn 1,21 og entydig anbefale A dersom 	
I er høyere enn 2,50. For verdier av 	k mellom 1,21 og 2,50 kan en forsvare både A og B. 	 	
Bak en ufullstendig beslutningsregel som denne ligger det en erkjennelse av at selv om økonomisk 
analyse kan hjelpe oss et stykke på vei i en beslutning ved å snevre inn hva som er fornuftig, blir 
beslutni	ngen til slutt en skjønnsmessig avgjørelse innenfor det innsnevrede mulighetsområdet. Innenfor 	
dette innsnevrede mulighetsområdet kan forsiktighetsprinsippet eller føre	-var prinsippet i noen tilfeller 	
hjelpe en til å treffe en endelig beslutning.	 	
 
 L	I p K H	I p K LHp K I p K	   

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	23	 	
 
Referanser	 	
Baldwin, E. (2018). Choosing in the dark: incomplete preferences, and climate policy. Work in progress. 	
http://elizabeth	-baldwin.me.uk/papers/choosingDark.pdf. 	 	
Bishop, R.C. (1978). Endangered Species and Uncertainty. The Economics of Safe Minim	um Standard. 	
American Journal of Agricultural Economics 60, 10	-18. 	 	
Danan, E., Gajdos, T., Hill, B. and Tallon, J.	-M. (2016). Robust social decisions. American Eco	-nomic 	
Review 106, 2407	-2425. 	 	
Heal and Millner (2014), Reflections: Uncertainty and Decision	 Making in Climate Change Economics. 	
Review of Environmental Economics and Policy	 8, 120	-137.	 	
NOU (2012), 	Samfunnsøkonomiske analyser	, NOU 2012:16.	 	
NOU (2018), Klimarisiko og norsk økonomi, NOU 2018:17	 	
Savage, L. J. 1954. 	The foundations of statistics	. Wil	ey and Sons.	 	
Vista Analyse (2018), Økonomisk analyse av HILP	-hendelser. 	Rapport 2018/31.	 	
Wald, A. 1945. 	Statistical decision functions which minimize the maximum risk. The Annals of 	
Mathematics 46 (2): 265	–80.	 	
Wagner G. og Weitzman, M. (2015). 	Climate Shoc	k. Princeton University Press. Princeton and Oxford.

Klimarisiko og kost	nads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	24	 	
 
Vedlegg	 	
Teorien om forventet nytte forutsetter at en beslutningstager kan rangere alle mulige konsekvenser av 
sine handlinger og at disse preferansene tilfredsstiller fire såkalte «aksiomer», 	dvs 	grunnleggende 	
forutsetninger 	som 	av de fleste vil bli oppfattet som svært rimelige. 	 	
La 	x være en variabel som kan anta de fire ulike verdiene i T	abell 	3.2. Hvilken verdi 	x faktisk blir avhenger 	
av beslutning (A eller B) og tilstand (1 eller 2). Gitt aksio	mene, sier nytteforventningsteoremet at det 	
finnes en funksjon 	u(x)	 med egenskapen 	u’(x)	 > som er slik at 	tiltak	 eller 	ikke	-tiltak	 kan vurderes ut fra 	
verdien av forventet nytte 	Eu(x)	: 	
Forventet nytte av de to beslutningene i tabell 3.2 er	 	
 	 	
Vi velger da B hvis og bare hvis 	. Den maksimalt akseptable verdien for investeringen 	I som 	
vi kaller 	, er verdien på 	I som gjør at 	Eu(x)	 blir lik i begge tilfellene.	 	
Dersom u er lineær kan vi skrive 	u(x)	 = u’x	+n hvor 	u’ og 	n er konstanter (og 	u’ > 0). Dette er tilfellet med 	
risikonøytralitet, og det er rett frem å bekrefte fra ligningene over at 	 . 	
Med risikoavers	jon er 	u’’(x)	 < 0, og en vil foretrekke et sikkert alternativ fremfor et usikkert dersom 	
forventet verdi 	Ex er den samme i de to tilfellene. 	Med risikoaversjon vil vi i vår problemstilling finne at 	
 . 	
For å kunne si mer om maksim	alkostnaden 	 må vi vite mer om nyttefunksjonen 	u, samt størrelsene 	
som inngår i tabell 3.2	. Når det gjelder nyttefunksjonen 	u, antas det ofte at den har konstant relativ 	
risikoaversjon 	r. Da har funksjonen 	u formen (for 	r ≠ 1) 	
u = wx	1-r 	 	
hvor 	w er en konstant (positiv eller negativ avhengig av om 	r er 	mindre enn eller større enn 1). 	 	
I avsnitt 4.2 har jeg brukt denne funksj	onsformen og beregnet verdien 	 som gjør at 	. 	
 (1 ) ( ) ( )
(1 ) ( ) ( )	
A
B	
Eu p u y pu y K
Eu p u y I pu y I k	
= − + −
= − − + − − BA	Eu Eu	 *I *	()	I p K k p K	= − =  *	p K I K    *I *I BA	Eu Eu	=

Klimarisiko og kostnads	-nytteanalyser	 	
 	
Vista Analyse	 | 2021/27	 	25	 	
 
 	
 
 
 
 	
Vista Analyse AS	 	
Meltzers gate 4	 	
0257 Oslo	 	
 
post@vista	-analyse.no	 	
vista	-analyse.no