KS1 Stad skipstunnel - Samfunnsøkonomisk analyse

Category	Other
Sub-Categories	n/a
Year	2011
Author(s)	Simen Pedersen
Download	file_download (2.5 MB)
Read in browser	PDF

KS1 Stad skipstunnel	- Samfunnsøkonomisk analyse	 
 	
Vedlegg 4	 
 	
 	 	
 	
Utarbeidet for Fiskeri	- og kystdepartementet og 	
Finansdepartementet	 	
13	. mars 2012

Innhold	 	
SAMMENDRAG OG KONKLU	SJONER	 ................................	................................	...................	 1 	
1 	INNLEDNING	 ................................	................................	................................	.............	 4 	
1.1	 	Mandat og utgangspunkt for den samfunnsøkonomiske analysen	 ..............	 4 	
1.2	 	Stad skipstunnel og nullalternativet	 ................................	..............................	 4 	
1.3	 	Prissatte og ikke	-prissatte effekter	 ................................	...............................	 4 	
1.4	 	Fordelingseffekter og ringvirkninger	 ................................	.............................	 5 	
1.5	 	Diskontering og usikkerhet	................................	................................	............	 5 	
1.6	 	Verdsetting av nyttestrømmer i framtiden	 ................................	...................	 7 	
1.7	 	Disposisjon for den samfunnsøkonomiske analysen	 ................................	....	 7 	
2 	SAMFUNNSØKONOMISK AN	ALYSE 	– HOVEDOPPSTILLING	 ................................	......	 8 	
2.1	 	Forve	ntede verdier	 ................................	................................	........................	 8 	
2.2	 	Usikkerhet i kostnadene	 ................................	................................	................	 9 	
2.3	 	Følsomhetsberegninger	 ................................	................................	................	 9 	
2.4	 	Fordelingsvirkninger av nytte og kostnader	 ................................	................	 12	 	
3 	SAMFUNNSØKONOMISKE K	OSTNADER	 ................................	................................	.. 13	 	
4 	SAMFUNNSØKONOMISKE N	YTTEEFFEKTER	 ................................	............................	 15	 	
4.1	 	Viktige forskjeller i forutsetninger fra Kystverket (2010)	 ............................	 15	 	
4.2	 	Verdi av økt p	ersontransport med hurtigbåt over Stad	 ..............................	 16	 	
4.3	 	Verdien av spart ventetid for skip ved passering av Stad	 ...........................	 18	 	
4.4	 	Verdi av drivstoffbesparelser ved passering av Stad	 ................................	.. 19	 	
4.5	 	Verdi 	av redusert reisetid ved passering av Stad	 ................................	........	 22	 	
4.6	 	Verdi av sparte miljøutslipp	 ................................	................................	........	 23	 	
4.7	 	Verdi av overføring av gods fra vei til sjø	 ................................	....................	 24	 	
4.8	 	Verdi av færre ulykker og økt trygghet	 ved passering av Stad	....................	 25	 	
4.9	 	Verdi av økt utenlandsk turisme	 ................................	................................	. 26	 	
4.10	 	Positive effekter for fiskerinæringen	................................	...........................	 27	 	
4.11	 	Øvrige næringseffekter	 ................................	................................	...............	 29	 	
4.12	 	Skattekostnad	 ................................	................................	..............................	 29	 	
REFERANSER	 ................................	................................	................................	......................	 30	 	
5 	VEDLEGG A 	- KVALITETSSIKRING AV 	GRUNNLAGSDATA	................................	.........	 33	 	
5.1	 	DNVs skipsregister og AIS	-data 	– gir disse datagrunnlagene et godt bilde 	
av skipstrafikken 	rundt Stad?	 ................................	................................	.................	 33	 	
5.2	 	Er bølgedataene en god indikator på seilingskriteriet?	 ..............................	 35	 	
5.3	 	Representerer perioden 2008	-2010 en normalperiode når det gjelder 	
skipstrafikk og værforhold rundt Stad?	 ................................	................................	.. 37	 	
5.4	 	Kvalitetssikring av metode for å beregne passeringer forbi Stad	 ...............	 40	 	
6 	VEDLEGG B 	– SKIPSTRAFIKK RUNDT S	TAD	 ................................	..............................	 43	 	
6.1	 	Justering for passeringer av fartøyer som ikke sender AIS	-sig	naler	 ...........	 43	 	
6.2	 	Omfang av tunnelpasseringer ved dårlig vær, lite og stort alternativ	 ........	 46	 	
6.3	 	Korrigering for at utenlandske fartøyer er inkludert i DNVs 	
ventetidsberegning	 ................................	................................	................................	. 48	 	
6.4	 	Oppsummering av våre tre korrigeringer av DNVs anslag på antall 	
passeringer	 ................................	................................	................................	..............	 50	 	
7 	VEDLEGG C 	– VÆRDATA	 ................................	................................	..........................	 51	 	
8 	VEDLEGG D 	- FARTØYSPROGNOSER	 ................................	................................	.......	 53	 	
9 	VEDLEGG 	E - VERDI AV SPART VENTE	TID FOR SKIP VED STA	D ...............................	 55

9.1	 	Beregne sammenhengen mellom bølgehøyde og fartøyspasseringer	 .......	 56	 	
9.2	 	Anslå spart ventetid	 ................................	................................	....................	 62	 	
9.2.1	 	Beregning av antall passe	ringer per år som møter dårlig vær og velger 	
å vente	 	63	 	
9.2.2	 	Beregning av antall timer ventet for fartøyspasseringene som velger å 	
vente	 	64	 	
9.2.3	 	Vårt anslag på spart ventetid	 ................................	................................	.. 65	 	
9.3	 	Fremskriving av det historiske venteomfang	 ................................	..............	 66	 	
9.4	 	Kartlegge fartøykategorienes samfunnsøkonomiske ventetidskostnad per 	
time	 	67	 	
9.5	 	Beregne verdien på spart ventetid per år	 ................................	...................	 68	 	
10	 	VEDLEGG F 	– VERDI AV NYSKAPT TRA	FIKK MED HURTIGBÅTEN	 ............................	 71	 	
10.1	 	Tidligere utredninger	 ................................	................................	...................	 71	 	
10.2	 	Vår tilnærming til å anslå trafikantnytten ved hurtigbåt	 ............................	 72	 	
10.3	 	Hurtigb	åtrute i dag og med Stad skipstunnel	................................	..............	 73	 	
10.4	 	Potensial for økt pendling med ny hurtigbåtrute	 ................................	.......	 74	 	
10.4.1	 	Beskrivelse av arbeidsmarkedsregionene og næringsliv nord og sør for 	
Stad	 	74	 	
10.4.2	 	Drøfting av hvor ny pendling vil oppstå med ny hurtigbåt	 .....................	 76	 	
10.4.3	 	Prinsipiell drøfting av trafikantnytte ved økt pendling	 ...........................	 77	 	
10.4.4	 	Generaliserte kostnader for pendlende	................................	..................	 79	 	
10.4.5	 	Antall pendlere som vil benytte seg av hurtigbåten	 ...............................	 83	 	
10.4.6	 	Trafikantnytte ved økt pendling som følge av hurtigbåt	 ........................	 89	 	
10.5	 	Hurtigbåtens potensial for flere tjenestereiser og fritidsreiser	 ..................	 90	 	
10.6	 	Driftskostnader hurtigbåt	 ................................	................................	............	 92	 	
10.7	 	Samlet vurdering av nyskapt trafikk med hurtigbåt	 ................................	....	 93	 	
11	 	VEDLEGG G 	– VERDI AV SPART DRIVS	TOFF, REDUSERTE MILJ	ØUTSLIPP OG SPART 	
REISETID	 ................................	................................	................................	..................	 94	 	
11.1	 	Samfunnsøkonomisk gevinst av redusert drivstoffbruk	 .............................	 94	 	
Oppsummering av KVU og Raabe og Eilertsen (2011)	 ................................	............	 94	 	
Endret distanse	 ................................	................................	................................	.......	 94	 	
11.1.1	 	Endrede vær	- og sjøforhold	 ................................	................................	....	 99	 	
Tidligere studier og funn	 ................................	................................	.......................	 100	 	
11.1.2	 	Våre forutsetninger	 ................................	................................	...............	 104	 	
11.2	 	Miljøkostnader	 ................................	................................	..........................	 108	 	
11.3	 	Verdi av spart tid	 ................................	................................	.......................	 109	 	
12	 	VEDLEGG H 	– VERDI AV FÆRRE ULYKK	ER	 ................................	.............................	 112	 	
12.1	 	Sparte kostnader ved død og personskade	 ................................	...............	 112	 	
12.2	 	Økt trygghet og komfort	................................	................................	............	 115	 	
12.3	 	Færre ulykker pga. gods til sjø	 ................................	................................	... 116	 	
12.4	 	Oppsummering ulykker	 ................................	................................	.............	 116

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	1 	
 
Sammendrag og 	konklusjoner	 	
Resymé	 	
De forventede prissatte nytteeffektene ved Stad skipstunnel er i denne rapporten anslått 
til 1,	1 milliarder kroner ved lite tunnelalternativ, og til 1,	2 milliarder ved stort 	
tunnelalternativ. Forventede kostnader er anslått til henholds	vis 1,5 milliarder og 2,1 	
milliarder for de to alternativene. Usikkerheten i anslagene er betydelig. Analysen 
inneholder effekter som ikke er omfattet av tidligere utredninger, blant annet effekter på 
drivstoffbruk, tidsbruk og 	CO2	-utslipp. 	 	
I tillegg til 	de effektene som er prissatt, forventes flere positive effekter som vi ikke finner 	
grunnlag til å sette konkret verdi på. Vurdering av disse effektene kan være avgjørende 
for om prosjektet bør gjennomføres.	 	
Bakgrunn	 og 	problemstilling	 	
Mandatet for den samfunnsøkonomiske analysen som presenteres i denne rapporten, er 
gitt i Rammeavtale mellom Finansdepartementet, Holteprosjekt AS (senere Holte 
Consulting AS) og ECON Analyse AS (senere Econ Pöyry) om Kvalitetssikring av 
Konseptvalg, samt 	Styringsunderlag og Kostnadsoverslag for Valgt Prosjektalternativ. 	
Det heter her at: 	 	
”Leverandøren skal utføre en samfunnsøkonomisk analyse av alternativene i henhold til 
Finansdepartementets veiledning i samfunnsøkonomiske analyser. Som inngangsdata i 
an	alysen inngår forventningsverdiene fra usikkerhets	analysen/	-beregningene, samt den 	
stokastiske spredning knyttet til de systematiske usikkerhetselementene.”	 	
Med Leverandøren siktes det til ekstern kvalitetssikrer. Kystverket har fått utført en 
samfunnsøk	onomisk analyse av Stad skipstunnel. Analyse	resultatene er i sin helhet 	
dokumentert i KVUen, se Kystverket (2010), mens deler av beregningene er doku	-	
mentert i DNV (2010). KVUen med tilhørende underlagsmateriale gir viktige 
inngangsdata til vår analyse. I	 tillegg har Raabe og Eilertsen (2011) gjennomført en 	
supplerende samfunnsøkonomisk analyse der de har valgt å justere Kystverkets anslag 
på en rekke nyttekomponenter. Vår tilnærming er først og fremst å kvalitetssikre KVUen, 
og samtidig hensynta Raabe og 	Eilertsens justeringer der vi mener disse er korrekte. 	
Disse analysene vil suppleres og kommenteres i lys av egne anslag der det er naturlig. På 
kostnadssiden tar vår nytte	-/kostnadsanalyse utgangspunkt i forventnings	verdier fra 	
usikkerhetsanalysen, som a	ngitt i mandatet.	 	
Kostnadene større enn nytten av prissatte nyttekomponenter	 	
De forventede samfunnsøkonomiske kostnadene er anslått å være på 1,5 milliarder 
kroner for lite tunnelalternativ og 2,1 milliarder for stort alternativ. Prissatte, for	ventede 	
sam	funnsøkonomiske nytteeffekter forventes å være 1,	1 milliarder kroner for lite 	
tunnelalternativ og 1,	2 milliarder for stort tunnelalternativ.	1 Differansen mellom kost	-	
nader og 	prissatte nyttekomponenter er beregnet til 390 	millioner kroner for liten 	
tunnel 	og 	910 	millioner kroner for stor tunnel. Tallene er ned	diskontert til 2011, og 	
måles i 2011	-kroner, jfr. Tabell A. 	 	
 	 	 	
1 Verdien av spart ventetid oppgis som et intervall. For å forenkle har vi tatt gjennomsnittet av intervallets 
ytterpunkter i beregningen	 av samlet samfunnsøkonomiske nytte.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	2 	
 
Tabell 	A 	Hovedelementene i den samfunnsøkonomiske analysen	 av Stad skips	-	
tunnel	, nåverdi 	millioner 	2011	-kroner	 og subjektive vurderinger	* 	
Samfunnsøkonomiske kostnader	 	Lite tunnelalternativ	 	Stort tunnelalternativ	 	
 Investeringskostnader	 	 	1 085	 	 	1 565	 	
 Drifts	- og vedlikeholdskostnader	 	 	165	 	 	165	 	
 Skattefinansiering	 	 	270	 	 	366	 	
Samfunnsøkonomisk nytte	 	Lite tunnelalternativ	 	Stort 	tunnelalternativ	 	
 Verdien av nyskapt trafikk med hurtigbåt	 	 	478	 	 	478	 	
 Verdien av spart ventetid	 	 	44-104	 	 	54-118	 	
 Verdien av spart drivstoff	 	 	142	 	 	149	 	
 Verdien av spart reisetid	 	 	117	 	 	118	 	
 Verdien av overført trafikk fra vei til sjø 	 	 	+ 	 	+ 	
 Færre 	ulykker	 	 	207	 	 	242	 	
 Økt trygghet	 	 	+ 	 	+ 	
 Økt utenlandsk turisme	 	 	- 	 	+ 	
 Reduserte miljøutslipp	 	 	108	 	 	114	 	
 Positive effekter for fiskenæringen	 	 	++ 	 	++ 	
 Øvrige næringseffekter	 	 	+ 	 	+ 	
*Definisjon av subjektiv vurdering av ikke	-verdsatte effekter: +++ 	betydelig, ++ middels, + liten, 	- usikker og 	
ikke signifikant forskjellig fra null.	 	
For at prosjektet skal være samfunnsøkonomisk lønnsomt, må således nåverdien av 
ikke	-prissatte nytteeffekter være minst 390 millioner kroner for liten tunnel og minst 	
910 	millioner kroner ved stor tunnel. D	isse beløpene 	tilsvarer en fast årlig nytteverdi 	
tilsvarende 25 millioner kroner for liten tunnel og 55 millioner kroner 	for	 stor tunnel.	 	
Nye anslag for flere nyttekomponenter	 	
Nytteanslagene i denne rapporten er i flere t	ilfeller høyere enn i konseptvalgs	-	
utredningen som ble publisert av Kystverket i 2010. Det gjelder blant annet anslåtte 
nyttevirkninger pga redusert risiko for ulykker, men vi har også anslått større gevinster 
som følge av at tunnelen utløser økt persontra	fikk med hurtigbåt forbi Stad. Vi anser at 	
en hurtigbåtrute vil føre til en viss pendling forbi Stad. 	 	
Vi anser videre at ved passering gjennom skipstunnel istedenfor forbi Stad, vil 
skipsfarten gjennomgående oppleve lavere sjø og mindre vind, noe som redu	serer 	
drivstofforbruket. Drivstoffbesparelsene kommer fordi skip bruker mer drivstoff på å 
tilbakelegge en gitt distanse i høy sjø enn når været og sjøforholdene er gode. 
Gjennomgående synes ikke selve seilingsdistansen for skipsfarten å endre seg i særlig	 	
grad ved en skipstunnel. Som følge av redusert drivstofforbruk reduseres også ut	-	
slippene av CO	2, noe som representerer en ytterligere samfunnsøkonomisk gevinst. Vi 	
har også tallfestet nytten av at skipene passerer Stad raskere med tunnel fordi de da kan 
holde høyere gjennomsnittsfart på strekningen. 	 	
Nye anslag for framtidig verdsetting	 	
Samfunnets betalingsvillighet for å unngå tap av liv samt betalingsvilligheten for 
tidsbesparelser ved transport, er sentrale parametre i tallfestingen av nytteeffekter. I	 	
tillegg til at vi har basert våre anslag på oppdaterte verdsettingsanslag fra nye studier, 
har vi dessuten gjort en forutsetning om at samfunnets betalingsvillighet for å unngå 
dødsulykker og for tidsbesparelser øker over tid. Dette bidrar til at den samf	unns	-	
økonomiske nytten av en gitt tidsbesparelse eller av en gitt reduksjon i forventet antall

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	3 	
 
dødsfall pga forlis, øker over tid. Samlet bidrar våre forutsetninger knyttet til framtidig 
verdsetting til høyere anslag på samfunnsnytten enn tidligere utredni	nger. 	 	
Ikke prissatte nytteeffekter	 	
Vi anser at Stad skipstunnel 	trolig vil gi 	en del gevinster for marine næringer og 	
fiskenæringen som ikke er ivaretatt i de prissatte konsekvensene. Dette er blant annet 
økt pålitelighet ved leveranser av fisk og ulike k	ostnadsbesparelser knyttet til transport 	
av fisk. En skipstunnel vil 	videre 	kunne øke sannsynligheten for at godseiere som i dag 	
benytter bil til transport mot kontinentet og isteden benytte skipstransport. Vi tror 
imidlertid ikke en skipstunnel vil ha sær	lig effekt når det gjelder å flytte gods fra vei til 	
sjø. I en samfunnsøkonomisk sammenheng er det bare dersom tunnelen fører til flere 
utenlandske turister til Norge eller den fører til at nordmenn i mindre grad reiser på 
ferie til andre land, at det opps	tår noen samfunnsøkonomisk gevinst. Vi tror dette kan 	
skje i noe omfang, og i noe større grad med stor tunnel. Men 	vi tror den samfunns	-	
økonomiske effekten er beskjeden. Skipstunnelen vil også kunne skape økt trygghet, 
både for de sjøfarende selv, deres fa	milier og bekjente. Anslagene på trafikantnytte 	
omfatter i en viss grad gevinster ved utvidelse av arbeidsmarkedet i regionen, men den 
samlede gevinsten ved dette er trolig større enn den som er inkludert i tallfestingen av 
trafikantnytteeffekten. 	 	
Usikker	het 	 	
Selv om også kostnadene ved å bygge og drive tunnelen er usikre, anser vi at anslagene 
for nyttevirkningene for de ulike komponentene i vår analyse som mer usikre. Mye av 
nytteeffektene skjer langt inn i framtiden, mens størsteparten av kostnadene opp	står i 	
løpet av noen få år, noe som bidrar til at anslaget på samlet nytte blir mer usikkert enn 
anslaget på samlet kostnad. 	 	
Usikkerheten i hvilke effekter Stad skipstunnel kan antas å føre til, drøftes nærmere i 
kapitlene om de ulike effektene i rapporte	n, og dessuten i vedleggene.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	4 	
 
1 	Innledning	 	
1.1	 	Mandat og utgangspunkt for den samfunns	-	
økonomiske analysen	 	
I denne rapporten presenteres en samfunnsøkonomisk analyse av en eventuell 
skipstunnel mellom Moldefjorden og Kjødepollen. = kortform kaller vi ”en eventue	ll 	
skipstunnel” mellom disse to fjordene for Stad skipstunnel, slik at i kortform presenteres 
en samfunnsøkonomisk analyse av Stad skipstunnel. 	 	
Mandatet for den samfunnsøkonomiske analysen som presenteres her, er gitt i Ramme	-	
avtale mellom Finansdeparteme	ntet, Holteprosjekt AS (senere Holte Consulting AS) og 	
ECON Analyse AS (Senere Pöyry AS) om Kvalitetssikring av Konseptvalg, samt 
Styringsunderlag og Kostnadsoverslag for Valgt Prosjektalternativ. Det heter her at: 	 	
”Leverandøren (her Holte Consulting og 	Pöyry AS, vår anm) skal utføre en samfunns	-	
økonomisk analyse av alternativene i henhold til Finansdepartementets veiledning. Som 
inngangsdata i analysen inngår forventningsverdiene fra usikkerhets	analysen/	-	
beregningene, samt den stokastiske spredning knyt	tet til de systematiske usikkerhets	-	
elementene.” 	 	
Kystverket har fått utført en samfunnsøkonomisk analyse av Stad skipstunnel. Analyse	-	
resultatene er i sin helhet dokumentert i KVUen, se Kystverket (2010), mens deler av 
beregningene er dokumentert i DNV (2	010). KVUen med tilhørende underlagsmateriale 	
gir viktige inngangsdata til vår analyse. I tillegg har Raabe og Eilertsen (2011) 
gjennomført en supplerende samfunnsøkonomisk analyse der de har valgt å justere 
Kystverkets anslag på en rekke nyttekomponenter.	 Vår tilnærming er først og fremst å 	
kvalitetssikre KVUen, og samtidig hensynta Raabe og Eilertsens justeringer der vi mener 
disse er korrekte. Disse analysene vil suppleres og kommenteres i lys av egne anslag der 
det er naturlig. På kostnadssiden tar vår 	nytte	-/kostnadsanalyse utgangspunkt i forvent	-	
nings	verdier fra usikkerhetsanalysen, som angitt i mandatet.	 	
1.2	 	Stad skipstunnel og nullalternativet	 	
Nullalternativet i analysen er at Stad skipstunnel ikke bygges. En eventuell skipstunnel er 
utredet for et lite og et stort alternativ. På denne bakgrunn kan en si at det egentlig 
finnes to alternativer til nullalternativet: En liten og en stor skipstunnel	. Det ligger ikke i 	
vårt mandat å utrede andre alternativer. Vi drøfter derfor bare disse to alternativene, 
opp mot nullalternativet. 	 	
1.3	 	Prissatte og ikke	-prissatte effekter	 	
I denne analysen har vi anslått forventet nytte i kroner av en rekke effekter vi tro	r 	
tunnelen vil ha. Men vi finner ikke grunnlag for å kvantifisere verdien av økt utenlandsk 
turisme, økt trygghet ved passering av Stad, verdien av overføring av trafikk fra vei til 
sjø, positive effekter for fiskenæringen og øvrige næringseffekter (utover	 nyskapt 	
pendling og tjeneste	reiser med hurtigbåt). 	 	
Da analysen av prissatte effekter gir som resultat en negativ netto forventet nytte (nytte 
minus kostnader), munner analysen ut i et krav til hvor store disse ikke tallfestede 
nyttekomponentene må være 	for at prosjektet skal være samfunnsøkonomisk lønnsomt. 	 	
Det gjenstående spørsmålet blir da: Hvor stor nytten av:

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	5 	
 	
 	økt utenlandsk turisme,	 	
 	økt trygghet	 	
 	verdien av overføring av trafikk fra vei til sjø,	 	
 	positive effekter for fiskenæringen, og	 	
 	øvrige næringsl	ivseffekter (utover nyskapt pendling og tjenestereiser),	 	
 	må være for at prosjektet skal være samfunnsøkonomisk lønnsomt?	 	
1.4	 	Fordelingseffekter og ringvirkninger	 	
Den samfunnsøkonomiske analysen skal identifisere og helst kvantifisere i kroner de 
samlede nytte	- og kostnadsendringene for samfunnet som prosjektet forårsaker. På 	
nyttesiden kan prosjektet føre til gevinster for noen grupper av individer, bedrifter og 
lokalsamfunn, mens andre grupper opplever tap. Eksempelvis vil ofte investeringer i 
transportinfrast	ruktur føre til at noen bedrifter får styrket sin konkurranseevne og verdi	-	
skaping, mens andre bedrifter opplever det motsatte. I en samfunnsøkonomisk 
sammen	heng er det den samlede inntektsøkningen for alle aktører som er den 	
samfunns	økonomiske gevinsten	. 	
Mange prosjekter vil gi ringvirkninger i andre markeder. En ny vei vil f.eks. kunne påvirke 
lokaliseringen av næringsvirksomhet og boliger i området rundt veien. Man kan ikke 
uten videre gjøre et tillegg for slike ringvirkninger i lønnsomhetsberegningen	e. For at 	
dette skal gjøres, må slike ringvirkninger gi et bidrag til netto verdiskaping og ikke bare 
føre til ren omfordeling av verdiskapingen	2. Et annet eksempel er at dersom prosjektet 	
fører til økt sysselsetting i en region, på bekostning av sysselset	tingen i en annen region, 	
fører prosjektet ikke nødvendigvis til økt samlet sysselsetting. I så fall vil den 
samfunnsøkonomiske effekten ikke utgjøres av økt samlet sysselsetting, men eventuelt i 
det at sysselsettingen fordeles på bedriftene på en måte som	 gir økt verdiskaping og 	
vekst. 	 	
1.5	 	Diskontering og usikkerhet	 	
En vurdering av effektene av Stad skipstunnel må ha et langsiktig perspektiv, fordi 
tunnelen har svært lang levetid. Nytten vil dermed påløpe langt ut i fremtiden. I tillegg 
vil de fremtidige effe	ktene være usikre, og mer usikre desto lengre inn i fremtiden vi ser. 	
I det følgende drøfter vi hvordan vi vil håndtere tid og usikkerhet i vår samfunns	-	
økonomiske analyse. 	 	
Samfunnsøkonomiske nytte	- og kostnadsvirkninger for hvert av tunnel	alternativene 	
opp	står ikke på samme tidspunkt. Hovedparten av kostnadene i investeringsperioden, 	
mens gevinstene påløper langt inn i fremtiden. For å kunne summere og sammenlikne 
effekter som inntreffer på ulike tidspunkt benyttes en beregningsmetode som kalles 
nåverdi	metoden. Alle fremtidige nytte	- og kostnadskomponenter neddiskonteres ved en 	
kalkulasjons	rente, slik at størrelsene uttrykkes i dagens verdi (nåverdien). Tanken bak 	
ned	diskont	eringen er at nytte	- og kostnadseffekter som påløper i dag, har en større 	
verd	i enn fremtidige nytte	- og kostnadseffekter. Eksempelvis vil en nytteeffekt på 1000 	
kroner i faste priser om ett år, forutsatt 5 prosent kalkulasjonsrente, være verdt 952 
 	 	 	
2 Avsnittet bygger i stor grad på Finansdepartementets veileder i samfunnsøkonomiske analyser 
(Finansdepartementet, 2005a).

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	6 	
 
kroner neddiskontert til inneværende år (1000/1,05). En gevinst på 1000 kroner i fast	e 	
priser om 50 år tilsvarer 87 kroner neddiskontert til inneværende år 1000/(1,05	50). 	
Finansdepartementet (2005a) gir anbefalinger om hvilken kalkulasjonsrente som bør 
benyttes i samfunnsøkonomiske analyser av statlige tiltak. Denne renten består av en 
risikofri rente pluss et risikotillegg som skal ivareta prosjektets samfunnsøkonomisk 
relevante (systematiske) risiko. Samfunnet står samlet overfor en portefølje av 
prosjekter med ulike risikoprofiler. For et bestemt prosjekt, som Stad skipstunnel, er 
derfo	r kun den risikoen som har en positiv samvariasjon med andre prosjekter som er 	
relevant samfunnsøkonomisk risiko.	3 Med andre ord er samfunnsøkonomisk relevant 	
risiko den delen av den samlede prosjekt	risikoen som samvarierer med den norske 	
nasjonal	formuen	. 	
I henhold til Finansdepartementets veileder i Samfunnsøkonomiske analyser av 
offentlige prosjekter (Finansdepartementet, 2005a, b) skal kalkulasjonsrenten bestå av 
en risikofri rente på 2 prosent pluss et risikotillegg som representerer prosjektets 
samf	unns	økonomisk relevante risiko (systematisk risiko). Samferdselsdepartementet 	
(2006) anbefaler et risikotillegg for samferdselsprosjekter på 2,5 prosent, basert på 
Minken (2005). Minken konkluderer med at usikkerheten er noe høyere for samferdsels	-	
prosje	kter enn for hva som omtales som “normalt offentlig tiltak” i Finans	-	
departementet (2005a, b). En risikofri rente tillagt et risikotillegg på 2,5 prosent 
innebærer en kalkulasjons	rente på 4,5 prosent. 	 	
Nivået på kalkulasjonsrenten i samfunnsøkonomiske ana	lyser har i årenes løp vært 	
gjenstand for mye debatt. En del av bakgrunnen for debatten er at en gitt nyttestrøm en 
del tiår inn i fremtiden lett blir neddiskontert til en neglisjerbar verdi med en rentesats 
på i størrelsesorden 4,5 prosent. Nytteeffekter 	langt inn i fremtiden i prosjekter med 	
lang levetid vil derfor lett bli tillagt liten effekt i nåverdiberegningen. Innenfor klima	-	
politikken, der tiltakene for å begrense klimagassutslipp har gevinster i perioder på 
mange tiår eller endog århundrer, vil en	 kalkulasjonsrente på 4	-5 prosent føre til at 	
gevinstene for fremtidige generasjoner i praksis ikke tillegges vekt. Det er blant annet 
derfor argumentert for at kalkulasjonsrenten, særlig for langsiktige miljøeffekter, bør 
avta over tid, jfr. f.eks. Dalen 	mfl. (2008) og NOU (2009). Dalen mfl. konkluderer med at 	
kalkulasjonsrenten nok bør avta over tid, men at det ikke kan angis hvor mye. Ett 
moment som ofte anføres for at kalkulasjonsrenten bør avta over tid, er at verdien 
(samfunnets betalingsvillighet) av	 f. eks. miljøgoder øker over tid. Det er vanlig å anta at 	
samfunnet har en økende betalingsvillighet over tid for miljøgoder (og også andre 
nyttekomponenter som redusert tidsbruk og ulykkesrisiko). Dette kan skyldes at slike 
goder blir knappere over tid e	ller at inntektsnivået i samfunnet øker, og at befolkningen 	
som følge av dette tillegger miljø og sikkerhet en økt økonomisk verdi. Økende 
betalingsvillighet over tid kan nyttes som argument for lavere kalkulasjonsrente for slike 
nyttekomponenter. Alternat	ivet til denne tilnærmingen er å forutsette økende 	
betalingsvillighet av nyttekomponentene over tid direkte. I samsvar med Finans	depar	-	
tementets veileder velger vi denne siste tilnærmingen. Vi forutsetter økende betalings	-	
villighet for å unngå ulykker og 	for verdien av spart reisetid. Beregnings	forutsetninger 	
knyttet til utviklingen i verdien (prisen) på ulike nyttekomponenter presenteres i kapittel 
5. 	 	
Veilederen for samfunnsøkonomiske analyser for KS	1-utredninger, se Finans	departe	-	
mentet (2005a, b) anbe	faler ideelt en eksplisitt simulering av den systematiske 	
usikkerheten i fremtidige nytte og kostnader, kombinert med bruk av risikofri rente på 2 
 	 	 	
3 Også omtalt som systematisk risiko.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	7 	
 
prosent. Systematisk risiko på nyttesiden hensyntas i analysene gjennom å anslå en 
forventet verdi på nyttest	rømmen i fremtidige år og dernest å neddiskontere disse 	
strømmene til dagens verdi ved hjelp av den risikojusterte kalkulasjonsrenten. Dette er 
to alternative prinsipper som begge ivaretar betydningen av systematisk usikkerhet i 
prosjektet. Hoved	grunnen t	il at vi ikke har valgt en eksplisitt simulering av usikkerheten 	
på nyttesiden er at vi for disse effektene ikke finner faglig grunnlag for å anslå sann	-	
synlighets	fordelinger for ulike utfall. Usikkerheten særlig på nyttesiden er betydelig, og 	
vi har beg	renset oss til på basis av vårt beste skjønn å anslå fremtidige 	
forventningsverdier for nyttekomponenter.	 	
1.6	 	Verdsetting av nyttestrømmer i framtiden	 	
I nåverdiberegningen skal framtidige nytte	- og kostnadsstrømmer anslås. Disse avhenger 	
av fysiske forhold, so	m antall skip	 som passerer Stad	, antall timer spart reisetid	 for 	
godstransportskip og for båtpassasjerer 	osv. Utviklingen i disse parametrene drøftes i de 	
ulike delkapitlene i kapittel 4. Dessuten endres priser og verdsettingen av disse 
parametrene	 over ti	d, for eksempel verdien av 	1 times 	spart reisetid for passasjerer eller 	
verdien av en gitt reduksjon i ulykkesrisiko. 	 	
Flere studier gir som resultat at betalingsviljen for miljø, tidsbesparelser og 
helse/sikkerhet øker når inntektsnivået øker. COWI (2010)	 konkluderer 	etter en 	
gjennomgang av slike studier 	med at den gjennomsnittlige elastisiteten av 	
betalingsvilligheten med hensyn på inntekt er 1,0 for reisetid på tjenestereiser, 0,8 for 
reisetid på andre reiser, og 0,9 for betalingsvilligheten for å unngå 	ulykker. 	Den årlige 	
veksten i betalingsvillighet er årlig inntektsvekst multiplisert med elastisiteten. Vi 	tar 	
utgangs	punkt i at Perspektivmeldingen 	(Finansdepartementet, 2009) 	legger til grunn en 	
gjennomsnittlig årlig	 vekst i disponibel realinntekt	 per in	nbygger 	(vekst i disponibel 	
inntekt utover den alminnelige prisstigningen) 	fram	 til 2060 	på 1,6 prosent. Denne 	
inntektsveksten kombinert med elastisiteter i underkant av 1 er vår begrunnelse for vår 
forutsetning om at verdien av tidsbesparelser og av ulykk	er øker med 1,5 prosent per år 	
i hele 	analyseperioden. 	Tatt i betraktning usikkerheten i denne typen vekstanslag, har vi 	
valgt å operere med ”runde” tall i våre anslag; 1,5 prosents årlig vekst i tidsverdier og 
verdi av re	du	sert ulykkesrisiko i 	basisalternativet, med 1,0 prosent og 2,0 prosent som 	
alternative forutsetninger	. V	erdien av noen framtidige kostnadskomponenter avhenger 	
av lønnskostnade	r (bl. a. kostnadene for godstransport og driftskostnadene for 	
hurtigbåt). 	For disse komponentene har 	vi 	i basisalternativet 	også forutsatt 1,5 prosent 	
årlig vekst 	i reallønn per timeverk. 	 	
1.7	 	Disposisjon for den samfunnsøkonomiske 
analysen	 	
Rapporten videre er delt opp i tre kapitler. 	 	
I kapittel 2 presenteres hovedresultatene fra den samfunnsøkonomiske analysen. 	 	
Kapittel 3 inneholder en gjennomgang av de prissatte samfunnsøkonomiske kostnadene, 
herav investerings	kostnader, drifts	- og vedlikeholds	kostnader	 og skattefinansierings	-	
kostna	d. 	
I kapittel 4 følger en gjennomgang av samfunnsøkonomisk	e nytteeffekter, herav verdien 	
av nyskapt trafikk med hurtigbåt	, sparte ventekostnader ved dårlig vær, 	verdien av 	
reduserte ulykker	 mv.	 	
Vedlegg A	-H 	gir en dokumentasjon av metode	r som er benyttet fo	r å prissette 	flere av 	
effektene, dokumentasjon av resultater og økonomiske tolkninger.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	8 	
 
2 	Samfunnsøkonomisk analyse 	– 	
hovedoppstilling	 	
I dette kapitlet gjennomgår vi hovedoppstillingen i den samfunnsøkonomiske analysen.	 	
2.1	 	Forventede verdier	 	
Tabell 	2.1 viser hovedelementene i den samfunnsøkonomiske analysen. Tallfestede, 	
forventede samfunnsøkonomiske 	kostnader	 forventes å være 1,5	2 milliarder kroner for 	
liten	 tunnel og 2,	10	 milliarder for stor tunnel. 	 	
Tallfestede, for	ventede samfunnsøkonomiske 	inntekter	 (nytteeffekter) 	forventes å ha 	
en størrelse på 1,	13	 milliarder kroner for lite tunnelalternativ og 1,	19	 milliarder for stort 	
tunnelalternativ.	4 Disse estimatene innebærer at tallfestet netto nytte (brutto nytte 	
minus kostnad) blir 	-390 millioner kroner for lite tunnelalternativ og 	-910 millioner 	
kroner for stort tunnelalternativ. 	Tallene er 	nåverdier av framtidige inntekts	- og 	
kostnadsstrømmer, og 	ned	diskontert til 2011	. Alle volumstørrelser er i 	2011	-kroner.	 	
Tabell 	2.1 	Hovedelementene i den samfunnsøkonomiske analysen	 av Stad skips	-	
tunnel	, nåverdi 	millioner 	2011	-kroner	 og subjektive vurderinger	* 	
Samf	unnsøkonomiske kostnader	 	Lite tunnelalternativ	 	Stort tunnelalternativ	 	
 Investeringskostnader	 	 	1 085	 	 	1 565	 	
 Drifts	- og vedlikeholdskostnader	 	 	165	 	 	165	 	
 Skattefinansiering	 	 	270	 	 	366	 	
Samfunnsøkonomisk nytte	 	Lite tunnelalternativ	 	Stort tunnelalternativ	 	
 Verdien av nyskapt trafikk med hurtigbåt	 	 	478	 	 	478	 	
 Verdien av spart ventetid	 	 	44-104	 	 	54-118	 	
 Verdien av spart drivstoff	 	 	142	 	 	149	 	
 Verdien av spart reisetid	 	 	117	 	 	118	 	
 Verdien av overført trafikk fra vei til sjø 	 	 	+ 	 	+ 	
 Færre ulykker	 	 	207	 	 	242	 	
 Økt	 trygghet	 	 	+ 	 	+ 	
 Økt utenlandsk turisme	 	 	- 	 	+ 	
 Reduserte miljøutslipp	 	 	108	 	 	114	 	
 Positive effekter for fiskenæringen	 	 	++ 	 	++ 	
 Øvrige næringseffekter	 	 	+ 	 	+ 	
*Definisjon av subjektiv vurdering av ikke	-verdsatte effekter: +++ betydelig, ++ middels, + 	liten, 	- usikker og 	
ikke signifikant forskjellig fra null.	 	
For at prosjektet skal være samfunnsøkonomisk lønnsomt	, må således nåverdien av 	
ikke	-prissatte nytteeffekter være minst 	390 	millioner kroner for liten tunnel og minst 	
910 	millioner kroner ved stor tunnel. Dette tilsvarer en fast årlig nytteverdi tilsvarende 	
25	 millioner kroner for liten tunnel og 	55	 millioner kroner med stor tunnel.	 	
 
 	 	 	
4 Verdien av spart ventetid oppgis som et intervall i	 tabellen. For å forenkle har vi tatt gjennomsnittet av 	
intervallets ytterpunkter i beregningen av samlet samfunnsøkonomiske nytte.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	9 	
 
2.2	 	Usikkerhet i kostnadene	 	
Både kostnader og nyttevirkninger er usikre. Usikkerheten på kostna	dssiden er beregnet 	
i hovedrapporten er det vist S	-kurver og Tornadodiagram for de samlede kostnadene, 	
der den samlede usikkerheten er modellert. 	 	
Vi minner om at prosjektspesifikk usikkerhet er irrelevant i samfunnsøkonomisk 
sammenheng siden slik usikkerh	et forsvinner når man ser alle offentlige prosjekter i 	
sammenheng. Sagt på en annen måte forsvinner den usikkerheten som slår ut positivt i 
det ene prosjektet og negativt i det andre. Samfunnsøkonomisk viktig usikkerhet er 
systematisk og påvirker hele port	eføljen av offentlige prosjekter.	 	
Basert på den totale usikkerhetsanalysen er det gjennomført en usikkerhetsanalyse av 
samfunnsøkonomisk usikkerhet der de prosjektspesifikke usikkerhetsfaktorene er 
fjernet fra analysen. De nåverdier for kostnadene som er o	ppgitt i denne rapporten er 	
basert på beregnede forventningsverdier fra usikkerhetsanalysen (systematisk 
usikkerhet). 	 	
2.3	 	Følsomhetsberegninger	 	
På nyttesiden har vi ikke hatt grunnlag for å gjøre egne usikkerhetsanalyser. Våre 
analyser og vurderinger har hatt	 som mål å etablere forventningsverdier for framtidige 	
effekter. Disse er neddiskontert med risikojustert rente. 	 	
Usikkerheten i anslagene er kvalitativt drøftet i de enkelte delkapitlene som omhandler 
de ulike effektene. Vi har dessuten gjennomført en del	 følsomhetsberegninger av 	
usikkerheten av mer generelle faktorer som påvirker mange effekter (gjengitt i vedlegg 
I). I følsomhetsberegningene har vi endret viktige faktorer i analysen. Det er ikke her 
gjort noen vurdering av sannsynligheten eller rimelighe	ten ved de ulike alternativene. 	 	
Kalkulasjonsrente	 	
En slik overgripende usikkerhet er kalkulasjonsrenten, som er måten man i analysen 
”oversetter” effekter i framtiden til ”i dag”. Ho høyere denne renten er, desto mindre 
verdi i dag vil en gitt nytte	- elle	r kostnadsstrøm 	i et framtidig år ha. Siden kostnadene 	
kommer tidlig, og nytteeffektene sent i prosjektets levetid, vil lavere rente innebære at 
nåverdien av nytten øker mer enn nåverdien av kostnadene. 	 	
Som basis har vi valgt en kalkulasjonsrente på 4,5 p	rosent. Med kalkulasjonsrente på 3,5 	
prosent endres netto nytte ved stor tunnel fra 	-910 	millioner til 	-640 	millioner. For liten 	
tunnel endres netto nytte fra 	-390	 millioner til 	-118	 millioner. Med en rente 	på 	5,5 	
prosent endres netto nytte fra 	-910	 til 	-1060 	millioner for stor tunnel og fra 	-390 	til 	-550	 	
millioner for liten tunnel. Betydningen av endret kalkulasjonsrente er vist i 	Figur 	2-1.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	10 	
 
Figur 	2-1 	Nåverdi (2011) av brutto nytte, kostnader og netto nytte ved ulike 
kalkulasjonsrenter. Mill. 2011	-kroner	 	
 	
Analyseperiodens lengde	 	
Som basisalternativ har vi beregnet effekter inntil 75 år etter ferdigstillelse. Tunnelen vil 
imidlertid ha en levetid utover dette. Vi beregner endringer i samfunnsøkonomisk nytte 
ved å forlenge analyseperioden fra ferdigstilling fra 75 år til 100 år. 	 	
Figur 	2-2 	Nåverdi (2011) av brutto nytte, kostnader og netto nytte økning av 
analyseperioden til 100 år, millioner 2011	-kroner	 	
 	
Økes analyseperioden med 25 år, øker nåverdien av den framtidige nytten av tunne	len, 	
mens kostnadene i liten grad påvirkes. Økningen i analyseperiode bidrar til en økning i 
nåverdien av netto nytte (nytte 	– kostnader) med 	88	 millioner kroner for liten tunnel og 	
93	 millioner for stor tunnel. 	 -1 000
-500	
0	
500
1 000
1 500
2 000
2 500	
3,5 %	4,5 % 
(b asis)	
5,5 %	3,5 %	4,5 % 
(b asis)	
5,5 %	
Liten tunnel	Sto r tunnel	
Sum nytte
Sum ko stnad
Netto nytte -1500
-1000
-500	
0	
500
1000
1500
2000
2500	
75 år (b asis)	100 år	75 år (b asis)	100 år	
Liten tunnel	Sto r tunnel	
Sum nytte
Sum ko stnad
Netto nytte

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	11 	
 
Vekst i r	eallønn	, tidsverdier mv	 	
I basisalt	ernativet har vi lagt til grunn at 	samfunnets betalingsvillighet for å unngå 	
ulykker, samt samfunnets verdsetting av spart reisetid, også øker med 1,5 prosent per år 
som følge av økonomisk vekst. Vi forutsetter dessuten at 	samfunnsøkonomiske 	
kostnader ved 	arbeidskraft øker med 	1,5	 prosent per år	. 	
Vi beregner følsomheten 	overfor 	lavere reallønnsvekst og høyere reallønnsvekst enn 	1,5 	
prosent, som er vårt basisalternativ. Vi ser på et lavt alternativ med 1 prosents vekst per 
år og et høyt alternativ med 2 pros	ent per år. 	 	
I beregningen tas det ikke hensyn til at økt reallønnsvekst i investeringsperioden fører til 
økte investeringskostnader, men det tas hensyn til effekten på framtidige 
driftskostnader. Denne følsomhetsberegningen påvirker således i all hovedsak	 framtidig 	
verdsetting av tid og av ulykker. Effekten av endret reallønn er omfattet av markeds	-	
usikkerheten i tornadodiagrammet for samlet kostnadsusikkerhet i hovedrapporten.	 	
Figur 	2-3 	Nåverdi (2011) av brut	to nytte, kostnader og netto nytte ved ulike 	
forutsetninger om reallønnsvekst	 og vekst i tidsverdier mv	. Mill 2011	-	
kroner	 	
 	
Vi anser at reallønnsvekst på hhv 1 % og 2 % er rimelige verdier i en følsomhets	-	
beregning. Vi har dessuten beregnet konsekvensene a	v å ikke anta noen vekst i 	
tidsverdier	, verdi av å unng	å ulykker 	og reallønn 	i det hele tatt. 	Da blir netto nytte enda 	
lavere enn ved 1 prosents 	årelig vekst i disse størrelsene	. Med denne forutsetningen blir 	
resultatet en	 netto nytte (prissatte komponente	r) på 	-660 millioner kr for liten tunnel og 	
-1190 mill for stor tunnel. Til sammenligning var de tilsvarende tall i basisberegningen 
med 1,5 % årlig vekst i reallønn og tidsverdier, henholdsvis 	-390 og 	-910 millioner 	
kroner. 	 	
Bølgehøyde	 	
Vi legger i basisalternativet til grunn et ”gjennomsnittlig” vær/bølgehøyder basert på 
gjennomsnittet for perioden 1957	-2010. Basert på en rekke forskningsresultater som 	
peker i retning av at forekomsten av uværsperioder vil øke utover i dette hundreåret, 
har vi gjennomført en følsomhetsberegning der hyppigheten av dårlig vær og høye 
bølger øker over tid. 	 -1000
-500	
0	
500
1000
1500
2000
2500	
1 % 	
reallønnsvekst	
1,5 % 	
reallønnsvekst 	
(b asis)	
2 % 	
reallønnsvekst	
1 % 	
reallønnsvekst	
1,5 % 	
reallønnsvekst 	
(b asis)	
2 % 	
reallønnsvekst	
Liten tunnel	Sto r tunnel	
Sum nytte
Sum ko stnad
Netto nytte

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	12 	
 
Vi har gjort beregninger for å illustrere effekter av 10 % økning i forekomsten av høye 
bølger. Dette øker nytten ved tunnelen ved at besparelsene knytt	et til mindre ventetid, 	
drivstofforbruk, tidsbruk og utslipp, samt ulykker, blir større. 	Netto nytte øker med 70	-	
80 millioner kroner som følge av forutsetningene vi har lagt til grunn om økt bølgehøyde 
i framtiden. 	 	
Figur 	2-4 	Nåverdi (2011) av total verdsatt netto nytte for lite tunnelalternativ 
ved høyere bølgehøyder, millioner 2011	-kroner	 	
 	
2.4	 	Fordelingsvirkninger av nytte og kostnader	 	
Fordelingsvirkningene av Stad skipstunnel generelt omhandler omfordeling av 	ressurser 	
til området rundt Stad på bekostning av andre områder i landet. Potensielt kan man 
oppleve en overføring av vare	- og person	transport fra vei til sjø. Økt trygghet ved 	
passering av Stad og reduserte kostnader for sjøtransport i regionen må forven	tes. Trolig 	
vil Stad skipstunnel bidra til en høyere vekst i maritime og marine næringer lokalisert på 
Vestlandet spesielt, og langs kysten generelt. Potensialet for økt innenlands turisme til 
området rundt Stad er også tilstedeværende. I investeringsperio	den vil regionen oppleve 	
positive ringvirkninger i form av økt etterspørsel etter arbeidskraft, varer og tjenester. 
Til syvende og sist taler fordelingseffektene av Stad skipstunnel for at området rundt 
Stad få en økt vekst i næringsliv og innbygger	tall, 	men deler av dette går på bekostning 	
av vekst andre steder i landet.	 	
På kostnadssiden er det som nevnt forutsatt at 	hele investeringen dekkes over 	
statsbudsjettet. 	Tilskudd fra staten svekker de offentlige finansene, og må altså før eller 	
siden gi seg utsl	ag i noe høyere beskatning eller lavere offentlige utgifter på andre 	
områder. Fordelings	virkningene av dette er uvisse, men det offentlige har stor frihet til å 	
gi marginale skatteøkninger (for eksempel) den fordelingsprofilen man vil. På inntekts	-	
siden f	år staten inn ekstra skatter og avgifter. Fordelingen av disse inntektene er på 	
samme måte uviss.	 	
Oppsummert 	må regionen antas å tjene på prosjektet. 	 -1500
-1000
-500	
0	
500
1000
1500
2000
2500	
Basis	10 % økt 
b ølg ehøyd e	
Basis	10 % økt 
b ølg ehøyd e	
Liten tunnel	Sto r tunnel	
Sum nytte
Sum ko stnad
Netto nytte

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	13 	
 
3 	Samfunnsøkonomiske kostnader	 	
De samfunnsøkonomiske kostnadene ved et prosjekt finnes i prinsippet ved å s	ummere 	
verdien av alle endringer i ressursbruk som direkte og indirekte følger av prosjektet. 
Endringene i ressursbruk måles til såkalte kalkulasjonspriser, se sitat under. 	 	
De viktigste kostnadene i den samfunnsøkonomiske vurderingen av Stad skipstunnel, 
gjelder følgende områder:	 	
 	Investeringskostnader	 	
 	Drifts	- og vedlikeholdskostnader	 	
 	Skattefinansieringskostnad.	 	
Stad skipstunnel, lite eller stort alternativ, er et prosjekt som ikke konkurrerer med 
privat virksomhet. Finansdepartementet (2005b) sier følgende	 om hvilke kalkulasjons	-	
priser som skal brukes i denne sammenheng:	 	
I de tilfeller der det offentlige i liten grad konkurrerer med privat virksomhet, benyttes 
følgende kalkulasjonspriser for innsatsfaktorene:	 	
 	Arbeidskraft: Lønn inklusiv skatt og arbeidsgive	ravgift mv.	 	
 	Vareinnsats: Pris eksklusiv toll og avgifter, men inklusiv avgifter som er begrunnet med 
korr	eksjon for eksterne virkninger.	 	
Punktet om vareinnsats innebærer blant annet at vareinnsats skal vurderes til priser 
uten merverdiavgift. Det er også v	erdt å merke seg at den samfunns	økonomiske 	
kostnaden av arbeidskraft er den samme som den bedriftsøkonomiske, fordi en implisitt 
antar full sysselsetting.	 	
I denne analysen er alle kostnader og nytteeffekter målt i faste 2011	-priser. Alle 	
nåverdier av nytt	e og kostnadskomponenter er neddiskontert fra fremtidige år til 2011. 	 	
Den samfunnsøkonomiske kostnaden kalt skattefinansiering skiller seg fra de andre. 
Finansdepartementet (2005b) presenterer den slik: 	 	
Økonomiske utredninger av statlige tiltak skal inkl	udere kostnadene ved skattefinansiering. 	
Skattekostnaden settes til 20 øre pr. krone. Grunnlaget for beregning av skattekostnaden vil 
være tiltakets nettovirkning for offentlige budsjetter, dvs. det o	ffentlige finansieringsbehovet.	 	
Vi regner følgelig ut de	t offentlige finansieringsbehovet som kan tilskrives prosjektet og 	
setter den samfunnsøkonomiske kostnaden ved skattefinansieringen til 20 prosent av 
dette finansieringsbehovet. Denne kostnaden er en teoretisk størrelse og gjenspeiler at 
bedrifter og enkel	tpersoner bruker mindre av et skattlagt gode enn man ellers ville gjort. 	 	
Investerings	- og driftskostnader	 	
De samfunnsøkonomiske investeringskostnadene omfatter i all hovedsak de samme 
årlige investeringsbeløpene som i den bedriftsøkonomiske analysen. Nåve	rdien av 	
investeringskostnadene er ned	diskonterte verdier av forventede investeringer, reinvest	-	
eringer og drifts	- og vedlikeholdskostnader i hele prosjektets levetid, neddiskontert med 	
kalkulasjonsrenten på 4,5 prosent. 	 	
Skattefinansieringskostnad	 	
Skattefinansieringskostnaden er ifølge Finansdepartementet (2005a,	 b) lik 20 prosent av 	
prosjektets virkning på offentlig finansieringsbehov.	 Finansieringsbehovet omfatter

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	14 	
 
investerings	- og driftskostnader ved tunnelen, samt økte offentlige subsidier til fo	rlenget 	
hurtigbåtrute. 	 	
Nåverdi av samlet samfunnsøkonomisk kostnad 	 	
Forventet nåverdi av samfunnsøkonomisk kostnad for Stad skipstunnel er beregnet til 
1,5	2 mrd kroner for liten tunnel og 2,	10	 mrd for stor tunnel. Dette er nåverdier av 	
fremtidige kostnade	r neddiskontert til 2011 og er målt i 2011	-priser. Det er lagt til grunn 	
en analyseperiode fram til 2092 (75 år fra ferdigstillelse av tunnelen i 2018).

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	15 	
 
4 	Samfunnsøkonomiske nytteeffekter 	 	
Stad skipstunnel bidrar til økt fremkommelighet, punktlighet og s	ikkerhet for sjø	reisende 	
forbi Stad. 	Bedre 	tilgjengelighet og sikkerhet langs vestlandskysten taler også for at blir 	
flere vil ta i bruk sjøveien, både for transport av personer og varer, og at omfanget av 
eksisterende sjøtransport rundt Stad vil øke.	 Vi 	har i denne analysen lagt til grunn at 	
tunnelen kan benyttes under alle værforhold. Hvorvidt tunnelen vil måtte stenge under 
helt spesielle naturforhold, for eksempel på grunn av spesielle kombinasjoner av vind, 
bølger, tidevann og siktforhold, har ikke væ	rt vurdert. 	 	
De samfunnsøkonomiske nytteeffektene er potensielt mange. De kan i varierende grad 
prissettes i kroner. 	 	
I dette kapittelet følger en gjennomgang av sa	mfunnsøkonomiske nytteeffekter ved Stad 	
skipstunnel	5. Disse nytteeffektene har vi valgt å de	le inn i følgende hovedkategorier:	 	
 	Nyskapt trafikk som følge av at tunnel muliggjør forlenget hurtigbåtrute 	 	
 	Sparte ventekostnader ved passering av Stad for skip ved dårlig vær	 	
 	Drivstoffbesparelser for skip som passerer Stad	 	
 	Spart reisetid for skip som 	passerer Stad	 	
 	Færre trafikkulykker ved overføring av godstransport fra land til sjø	 	
 	Færre ulykker og mer trygghet ved passering av Stad	 	
 	Økt utenlandsk turisme	 	
 	Positive effekter for fiskenæringen	 	
 	Øvrige næringseffekter	 	
 	Sparte miljøkostnader	 	
 	Kapittelet følge	r den samme inndeling og rekkefølge. 	 	
 	Som i KVUen (se Kystverket, 2010) har vi ikke funnet det faglig forsvarlig å 
prissette alle nyttekomponenter som kan oppstå ved Stad skipstunnel. For å 
sørge for at beslutnings	underlaget om tunnelen, liten eller stor,	 skal bygges er 	
tilstrekkelig har vi valgt å gi de ikke	-prissatte effektene en grundig kvalitativ 	
vurdering. 	 	
 	Analysen av de samfunnsøkonomiske nytteeffektene er gjennomført med 
utgangspunkt i KVUen, og den supplerende gjennomgangen av Raabe og 
Eilertsen (	2011).	 	
4.1	 	Viktige forskjeller i forutsetninger fra 
Kystverket (2010)	 	
For flere av nyttekomponentene har vi lagt andre gjennomgående forutsetninger til 
grunn: De viktigste er: 	 	
 	Vi har lagt til grunn en nåverdiberegning over 75 år fra ferdigstilling av tunnelen	, 	
mens Kystverket brukte 25 år	 	
 	 	 	
5 Beregningene er nærmere dokumentert i vedlegg.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	16 	
 	
 	Vi antar at samfunnets betalingsvilje for spart reisetid og for å unngå ulykker 
øker over tid, mens Kystverket antok uendret betalingsvillighet over tid	 	
 	Vi har estimert besparelser i drivstoffkostnader og utslipp til luft fra	 	
skipstrafikken ved at drivstofforbruket blir mindre med Stad skipstunnel (lavere 
forbruk pga. mindre utsatt for bølger). Dette er et nytt moment i forhold til 
Kystverket (2010).	 	
 	For øvrig har vi gjort egne vurderinger av nyttekomponentene. 	 	
4.2	 	Verdi av økt p	ersontransport med hurtigbåt 	
over Stad 	 	
Stad skipstunnel har et potensial for nyskapt persontrafikk ved at flere trolig vil benytte 
sjø	veien forbi Stad. 	En 	skipstunnel 	gjør det mulig å 	sette opp et forutsigbart og sikkert 	
hurtigbåttilbud	 forbi Stad	. Prins	ipielt avhenger oppsettingen av en hurtigbåtrute forbi 	
Stad av 	at 	trafikkgrunnlaget må være av en tilstrekkelig størrelse til at fylkes	kommunene 	
Møre	- og Romsdal i samarbeid med Sogn og Fjordane velger å sette opp et slikt tilbud. 	
Ut fra våre vurderinger 	og beregninger synes trafikkgrunnlaget å være stort nok til at vi 	
tror dette vil skje.	 	
Tidligere beregninger av nyskapt trafikk med hurtigbåt	 	
Den samfunnsøkonomiske nytteeffekten av en hurtigbåt er utredet tidigere. I 	SINTEF	 	
(2007a	, b) ble det tatt utgang	spunkt i et anslag på 90 dagsreisende (45 dagsreiser hver 	
vei). 60 av disse var resultatet fra transportmodellkjøringer (RTM	-kjøringer), og de 	
resterende 30 ble begrunnet ut fra eksisterende hurtigbåtruter nord og sør for Stad. Den 
samlede trafikantnytten 	ble vurdert til cirka 238 millioner 2009	-kroner neddiskontert 	
over en 25 års periode	, basert på 	RTM	-kjøringer for 2014 og 2030	. 	
Kystverket (2010) gjennomgikk beregningene av nyskapt trafikk i 	SINTEF	 (2007a). Ut fra 	
denne gjennomgangen 	anser 	Kystverket (20	10) 90 dagsreiser 	som 	realistisk. De 	
gjennomført imidlertid to justeringer: 	 	
 	De har korrigert for prisvekst fra 2006 til 2009 ved hjelp av Statistisk 
sentralbyrås konsumprisindeks 	 	
 	Forskjøvet analyse	perioden fra 2014	-2038 til 2018	-2043. 	 	
Med utgangspunkt 	i disse to endringene ender de opp med en nåverdi på 238 millioner 	
2009	-kroner. 	 	
Som et supplement til Kystverket (2010) vurderte Raabe og Eilertsen (2011) potensialet 
for en ny hurtigbåtrute på strekningen Måløy/Vågsøy	-Ålesund/Søndre Sunnmøre. De tok 	
utgangspunkt i Kystverkets vurderinger og 	anslo effekter på antall reiser av 	følgende	 fire 	
forhold:	 	
 	Økt arbeidspendling mellom arbeidsregioner sør og nord for Stad	 	
 	Økt tilgjengelighet til Vigra lufthavn i Ålesund	 	
 	Hurtigbåten vil kunne konkurrere med flytransporten mellom Bergen og 
Ålesund/ Søndre Sunnmøre	 	
 	Hurtigbåten kan bidra til økt anta	ll fritidsreiser.	 	
Med utgangspunkt i disse vurderingene ender Raabe og Eilertsen (2011) opp med å 
oppjustere anslaget til Kystverket (2010) fra 90 til 266 nye reisende daglig. De anslo

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	17 	
 
nåverdien av den samlede trafikantnytten til 696 millioner kroner, 458 	millioner 2009	-	
kroner høyere enn Kystverket (2010).	 	
Våre beregninger av nyskapt trafikk med hurtigbåt	 	
Vi er i utgangspunktet enig i den overordnede fremgangsmåten til Kystverket (2010), 
men har i vår kvalitets	sikring funnet flere forhold vi mener 	bør vurd	eres annerledes. 	
Med utgangspunkt i Kystverkets anslag har vi i grove trekk gjennomført følgende fire 
endringer	. Vi har	: 	
 	Fjernet 30 av de 90 dagsreisene med begrunnelsen at disse er basert på skjønn. 	 	
 	Oppjustert trafikantnytten med nye tidsverdier for hurt	igbåtreisende fra ´Den 	
norske verdsettingsstudien´ 	(Samstad m. fl. (2010).	 	
 	Lagt til 	112 	dagsreiser til/fra arbeid med bakgrunn i at Kystverket (2010) RTM 	
ikke fanger opp arbeidspendling, kun tjeneste	- og fritidsreiser	, mens vi antar at 	
en hurtigbåtrute vil	 føre til økt pendling. 	6 Tillegget i antall dagsreiser er b	asert 	
på en 	omfattende analyse av pendlerstrømmer i arbeidsmarkeds	regionene 	
Nordfjord (sør for Stad) og Søndre Sunnmøre (nord for Stad). Den samfunns	-	
økonomiske verdien av hver reise er anslått med utgangpunkt i beregning av 
generaliserte kostnader (fratrukket billettutgifter) for hhv. bil og hurtigbåt på 
strekninger der pendlingen mest sannsynlig vil forekomme. 	 	
 	Forutsatt en økning i verdien av spart r	eisetid på 	1,5	 prosent per år i 	
analyseperioden.	 	
 	Øk	t analyseperiodens lengde fra 25 til 93 år, dog slik at nytten først realiseres fra 	
2018. 	 	
Vår samlede vurdering er at hurtigbåten (økt trafikantnytte fratrukket driftskostnader), 
som følge av Stad skipstu	nnel, har en positiv netto nytte på cirka 	478 	millioner 2011	-	
kroner, se 	Tabell 	4.1. Vi skiller ikke her på lite og stort tunnelalternativ da det forut	settes 	
at hurtigbåten kan passere gjennom begge tunnelalternativ.	 	
Tabell 	4.1 	Estimert nåverdi (2011) av en ny hurtigbåtrute mellom Selje og Ålesund, i 
millioner 2011	-kroner	 	
 	Nåverdi i millioner kroner	 	
Trafikantnytte 	- tjenestereiser (A)	 	144	 	
Trafikantnytte 	- fritidsreiser (B)	 	481	 	
Trafikantnytte 	- til/fra arbeid C	 	85 	
Sum trafikantnytte (A+B+C)	 	710	 	
Driftskostnader (D)	 	232	 	
Netto nytte (A+B+C	-D) 	478	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Alle våre vurderinger og alternative beregninger er dokumentert i detalj i vedlegg F. 	 	
 	 	 	
6 Vi antar at 30 prosent av de nye pendlerreisene utøses i 2018 og at det	 tar 10 år før effekten er fullt 	
implementert. Hovedbegrunnelsen for denne tregheten er at tilpassningen i arbeidsmarkedet tar tid, se 
drøfting i vedlegg F.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	18 	
 
4.3	 	Verdien av spart ventetid for skip ved 
passering av 	Stad	 	
Ved bygging av Stad skipstunnel, stor eller liten, vil fartøy som tidligere måtte vente på 
passering ved dårli	g vær, kunne passere forbi Stad ved å benytte seg av tunnelen. Denne 	
ventetiden har en kostnad, ved at skipskapasitet ikke blir utnyttet. Skipstunnelen fører 
dermed til sparte ventekostnader for alle skip som ikke er større enn at de kan passere 
gjennom hv	ert av tunnelalternativene. 	 	
Som poengtert av Kystverket (2010) vil gevinsten ved redusert ventetid omhandle to 
forhold:	 	
 	Redusert ventetid gir en produktivitetsgevinst ved at det blir mulig å øke 
omfanget av inntektsgivende oppdrag	 	
 	Økningen i punktlighet g	ir en høyere verdi av transporten for transportbrukerne.	 	
DNV har beregnet ventekostnaden 	per time 	for ulike skipstyper basert på elektronisk 	
registrering av trafikk (AIS) fra 	oktober 2008	 til september 2010, disse beregningene er 	
dokumentert i Kystverket (	2010) og DNV (2010).	 	
Analysen er gjennomført ved å telle antall skip som krysser definerte passerings	-	
/tellelinjer	7. Passeringene er deretter koblet mot DNVs skipsregister og fartøyene er delt 	
inn i 13 fartøystyper. For å vurdere antall fartøyer som er akt	uelle brukere av en 	
skipstunnel	, er fartøyene i tillegg delt inn i syv ulike størrelseskategorier, der man kan 	
skille mellom de som kan passere gjennom liten og stor tunneldimensjon, tilsvarende 
hhv. 	mindre enn 	23 meter og 	mindre enn 	26,5 meter fartøysbred	de. 	 	
For å kunne kvantifisere den forventede ventetiden 	ved passering av Stad i dårlig vær 	
uten tunnel, 	har 	DNV 	videre estimert sammen	hengen mellom bølgehøyde og 	en såkalt 	
passeringsrate for ulike fartøyskategorier	. Analysen identifiserte 	en sammenheng 	
me	llom økt bølgehøyde og færre passeringer (lavere passeringsrate) 	på månedsbasis, og 	
man anslo 	forventet ventetid 	ved passering av Stad ved ulike bølgehøyder 	for 	ulike 	
grupper 	fartøyer. Ved å legge til grunn de estimerte sammen	hengene mellom 	
bølgehøyde og 	passerings	rate, og se disse i sammenheng med 	sannsynlighet	er for ulike 	
bølgehøyder for et gjennomsnittsår (over perioden 1957	-2009)	, anslo DNV 	sannsynlig	-	
heten for at et fartøy i hver fartøyskategori møter 	så 	høye bølger 	at de	t velger å vente 	
med å passer	e Stad. 	 	
Videre multipliserer man denne 	sannsynlighet	en med forventet ventetid (i timer) for 	
hvert fartøy som møter dårlig vær og samtidig velger å vente	, for hver fartøyskategori. 	
Produktet av disse to størrelsene angir hvor lenge (i timer) et fartøy i hver fartøys	-	
kategori i gjennomsnitt må vente i løpet av et år. Til slutt multipliserer man gjennom	-	
snittlig ventetid for hver fartøyskategori med antall fa	rtøyer i hver kategori	 som hhv. k	an 	
benytte seg av liten og stor skipstunnel. Videre tas det hensyn til Kystverkets prognose 
for årlig vekst i antall fartøyer	 i ulike kategorier	. Deretter anslås ventetiden 	på grunn av 	
dårlig vær 	med hhv. liten og stor tunn	el per år for hver fartøyskategori fra 2018 til 2043 	
(DNVs analyseperiode). 	 	
Vi er i utgangspunktet enig i den overordnede fremgangsmåten, men har i vår kvalitets	-	
sikring funnet flere forhold vi mener 	bør behandles annerledes. 	Med utgangspunkt i 	
DNVs bereg	ninger har vi i grove trekk gjennomført følgende fire endringer	. Vi har:	 	
 	Lagt til fiskefartøyer som ikke er dekket i AIS	-data	 	
 	 	 	
7 Tellelinjene er vist i figur 5.3 i Vedlegg A.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	19 	
 	
 	Trukket fra utenlandske skip, da sparte ventekostnader for flere av disse ikke 
uten videre bidrar til økt nytte for nordmenn	 	
 	Beregnet sammenhengen mellom passeringer forbi Stad og bølgeforhold på en 
annen måte	 	
 	Lagt til grunn en reallønnsvekst for mannskaper om bord på fartøyene	 	
 	Økt analyseperioden fra ferdigstilling av tunnelen fra 25 til 75 år	 (til 2093).	 	
Alle vurderinger og 	alterna	tive beregninger er dokumentert i vedlegg	ene	 A- E. 	 	
Vårt anslag på sparte kostnader på grunn av redusert ventetid for fartøystransport som 
følge av Stad skipstunnel, er illustrert i 	Figur 	4-1. Vi finner at nåverdien av sparte 	
ventekostnader ved Stad ved dårlig vær varierer mellom 	44 og 104 	millioner kroner for 	
lite tunnelalternativ, og mellom 5	4 og 1	18	 millioner kroner for stort tunnelalternativ.	 	
Figur 	4-1 	Anslått samfunnsøkonomisk nytte av spart ventetid ved Stad 
skipstunnel, nåverdi i millioner 2011	-kroner 	 	
 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Det er interessant å studere hvordan våre anslag forholder seg til anslagen	e utarbeidet 	
av Kystverket (2010) og Raabe og Eilertsen (2011). Fra 	Figur 	9-6 i vedlegg E ser vi at vårt 	
lave anslag ligger litt under Kystverkets anslag, mens vårt hø	ye anslag er over dobbelt så 	
stort. Dette kan i hovedsak tilskrives en lengre analyseperiode og at vi har korrigert for 
at AIS	-dataene som Kystverket (2010) baserte seg på ikke inneholdt passeringer av 	
fiskebåter. Raabe og Eilertsens høye anslag er imidler	tid over tre ganger så høyt som 	
vårt høye anslag, noe som i all hovedsak skyldes at de legger til grunn at fiskebåter står 
for betydelig flere fartøypasseringer enn 	det vi 	og Kystverket (2010)	 gjør	. 	
4.4	 	Verdi av drivstoffbesparelser 	ved passering 	
av Stad	 	
Stad	 skiptunnel vil 	gjøre det mulig 	for skip til å redusere drivstofforbruket. De	t har for 	
det første vært argumentert for at tunnel gir redusert seilingsdistanse (Raabe og 
Eilertsen, 2011). Dessuten vil det at fartøyene med tunnel vil velge en rute som er 44	
104	
54	
118	
0
20
40
60
80
100
120
140	
Lavt anslag 	-liten 	
tunnel	
Høyt anslag 	-liten 	
tunnel	
Lavt anslag 	-stor 	
tunnel	
Høyt anslag 	-stor 	
tunnel

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	20 	
 
mindre utsatt for høy sjø, medføre lavere drivstofforbruk. Grunnen til det siste er at 
skips d	rivstofforbruk per nautisk mil er lavere når det er lite bølger enn når det er høy 	
sjø	. 	
I beregningene i 	Kystverket (2010) har 	en ikke 	analysert 	effektene av red	usert distanse 	
og 	redusert drivstofforbruk	. Men 	Rostein AS sine egne analyser av hva Stad skipstunnel 	
innebærer i form av redusert drivstoffbruk	, omtales i rapporten	. Rostein AS beregner 	
kostnadsreduksjoner på mellom 1 og 1,5 million kroner. Det beregner K	ystverket til en 	
nåverdi på mellom 15 og 22 millioner kroner. 	 	
Seilingsdistanse	 	
Raabe og Eilertsen (2011) 	anser 	at 	seilingsdistansen for et 	gjennomsnittlig 	skip 	vil 	
redusere	s med 9 nautiske mil og 	reisetiden 	med en time	 ved bruk av skipstunnelen, noe 	
de an	slår innebærer en samfunnsøkonomisk kostnadsbesparelse 	på 	47	6 millioner kroner	 	
i nåverdi 	for liten tunnel og 516 millioner kroner for stor tunnel. Samtidig finner 	de 	en 	
reduksjon i miljø	utslippene som de velger ikke å beregne verdien av. Sammenlignet med 	
Kystverket (2010) finner altså Raabe og Eilertsen (2011) en betydelig gevinst 	som følge 	
av at skipstunnel innebærer redusert seilings	distanse.	 	
Vi har undersøkt 	nærmere 	hvorvidt 	seilings	distansen endres for skip hvis Stad 	
skipstunnel blir bygd. 	Vi har sett 	på flere mulige reiseruter for ulike typer skip, basert på 	
AIS	-dataene. Samlet sett 	finner 	vi 	ikke noen 	entydig	 reduksjon i 	seilingsdistansen forbi 	
Stad som følge av tunnel. 	Kun skip som kjører innenskjærs på nordøstsiden av Stad 	på 	
vei til/fra	 Måløy vil 	få 	reduser	t seilings	distansen. 	Ved alle andre ruter innebærer 	
passering gjennom Stad skipstunnel en 	lengre seilingsrute. 	Vi har valgt et konservativt 	
anslag på antall skip som vil velge å passere gjennom Stad skipstunnel. Dette anslaget 
inkluderer kun skip 	som passerer tre tellelinjer	(tellelinjene er vist på figur 5.3 i vedlegg 	
A). 	Anslaget tilsvarer lavt anslag i beregningen av spart ventetid. Men selv om ikke 	
tunnelen gjennomgående innebærer redusert seilingsdistanse for skipene i det 
konservative anslaget	, vil det at man med tunnel gjennomgående vil være mindre utsatt 	
for høy sjø og sterk vind, gi grunnlag for drivstoffbesparelser.	 	
Bølgehøyde og drivstofforbruk	 	
Forskning og nylig gjennomførte forsøk tyder klart på 	at 	skip bruker vesentlig mer 	
drivstoff per	 nautisk mil i høy sjø enn i godt vær med lite bølger og vind. 	Ved at 	skip kan 	
passere Stad uten å måtte trosse det røffe været der	, vil skipene 	kunne 	redusere sitt 	
driv	stofforbruk	 siden bølgehøyden 	i den mer beskyttede leden som benyttes ved bruk	 	
av tunnelen er 	mindre enn utenfor Stad, 	selv om ikke distansen 	er kortere. 	 	
Aarseth og Vartdal (2011) 	går gjennom 	forskning om	 effekten av høyere bølger på skips 	
drivstofforbruk. Vi vil kort oppsummere tre viktige funn i denne studien og hvilke 
implikasjoner funnene har	 for denne utredningen:	 	
 	Jo mindre et skip er, desto større prosentvis økning er det i drivstofforbruk per 
nautisk 	mil som følge av høye bølger. 	 	
 	Den prosentvise økningen i drivstofforbruk stiger mer enn proporsjonalt med 
økningen i	 bølgehøyde. Aarseth og Vartdal (2011) refererer til studier som viser 	
at jo høyere bølger, desto større er endringen i drivstofforbruket ved samme 
turtall for fiskefartøy (Åkre 1982;1984). Ved 2.74 meters signifikante bølger 
endres drivstofforbruket med o	mtrent 120 prosent. Fra et forsøk utført med et 	
92	-meter langt supply	-skip, Far Searcher, finner Aarseth og Vartdal (2011) at 	
drivstofføkningen er på 44 prosent ved frisk bris (omkring 2 meters bølger).

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	21 	
 
Funnene til Aarseth og Vartdal (2011) er grunnlaget 	for våre antakelser og metode for å 	
beregne drivstoffbesparelser som følge av Stad skipstunnel. 	 	
Siden 	fiskefartøy 	gjennomgående er 	mindre 	enn andre skip	, har vi splittet 	
skipsmaterialet i fiskefartøy og andre fartøy	. På grunnlag av 	tidligere forskning og 	forsøk	 	
anslår vi 	effekt	en på drivstofforbruket per nautiske mil av	 ulike 	signifikant	e bølgehøyde	r 	
for hver av disse to skips	gruppene.	 	
For fiskefartøy tok vi utgangspunkt i en ekstrapolering av effekten ved 2,5 meter, 113 
prosent. Vi ekstrapolerte en effe	kt på 1	-2 meter og 3 meter pluss. Samtidig tok vi 	
utgangspunkt i effekten av 2 meter signifikant bølgehøyde på 	Far Searcher	, 44 prosent. 	
Dette er et konservativt anslag på hvordan 2	-3 meter signifikant bølgehøyde vil påvirke 	
drivstofforbruket for lengre sk	ip. Usikkerheten i estimatene tilsier imidlertid at vi bør 	
benytte konservative anslag. 	Våre forutsetninger er vist i 	Tabell 	4.2. 	
Tabell 	4.2 	Forutsetning	er om endring i drivstoffor	bruk per nautisk mil ved ulike 	
bølgehøyder	 	
Signifikant bølgehøyde	 	Økt drivstofforbruk relativt til forbruket ved rolig sjø	 	
 	Fiskefartøy	 	Andre fartøy	 	
0-1 meter	 	- 	- 	
1-2 meter	 	60 %	 	23 %	 	
2-3 meter	 	113 %	 	44 %	 	
3 meter pluss	 	196 %	 	76 %	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Utsatthet for høye bølger ved passering	 	
Vi tar hensyn til hvor eksponert skipene er for vær	- og sjøforholdene rundt Stad	 når skip 	
passerer gjennom tunnelen	. Avhengig av hvilke seilingsruter som velges, vil skipene i 	
mindre grad være utsatt for høye bølger 	enn ved passering forbi Stad. 	Noen ruter er 	
utenfor øyene 	omkring 	Stad, mens andre ruter er innenfor øyene. Skip som vil kjøre 	
gjennom Stad skipstunnel er for det meste skjermet fra det tøffe været rundt Stad. Vi 
har 	gjort skjønnsmessige anslag for 	hvor my	e skipene blir utsatt for vær	- og 	
sjøforholdene.	 Disse 	er vist i	 Tabell 	4.3. 	
Tabell 	4.3 	Andelen 	av skip som er eksponert m	ot Stadværet	 ved passering 	
gjennom tunnelen, 	fire ulike rutealternativ	. 	
Alternativ	 	Passering på u	tsiden av øyene	 	Passering på in	nsiden av øyene	 	
Rundt Stad	 	75 %	 	56 %	 	
Stad skipstunnel	 	- 	23 %	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Mer detaljerte diskusjoner og beskrivelser av valg av antakelser og m	etode er 	presentert 	
i vedlegg G	. 	
I 2018 anslår vi at mindre 	utsatthet for høy 	sjø ved bruk av skipstunnelen gir opphav til 	
en reduksjon i drivstofforbruket på 3300 tonn. Fiskefartøy utgjør en stor del av skipene 
som 	bruker tunnelen,	 og bølgehøyde har stor effekt på deres driv	stoffbruk. Samtidig har 	
Kystverket beregnet at antall fiskefartøy vil reduseres frem mot 2025 (se vedlegg D). 
Derfor vil den årlige drivstoffreduksjonen bli noe mindre over tid.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	22 	
 
Vi legger til grunn en drivstoffpris på ca 2850 kroner per tonn, basert på Gr	ønland 	
(2011).	8 Realprisen på drivstoff er forutsatt å holde seg stabil over tid. 	Resultatene er 	
vist i 	Tabell 	4.4. 	
Tabell 	4.4 	Estimert nåverdi 	(2011) 	av 	redusert drivstoff	orbruk på grunn av mindre 	
utsatthet for høy sjø. M	illioner 2011	-kroner	 	
 	Liten tunnel	 	Stor tunnel	 	
Nåverdi av r	edusert 	drivstoffor	bruk	 	142	 	149	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
4.5	 	Verdi av redusert reisetid	 ved passering av 	
Stad	 	
Selv om seilingsdistansen gjennomgående ikke blir kortere ved bruk av tunnelen, vil 
skipene bruke kortere tid på å passere Stad siden de 	kan holde høyere hastighet 	fordi 	de 	
seiler i mindre værutsatt farvann	. Denne tidsbesparelsen har	 en økonomisk verdi. 	 	
I dette avsnittet beregner vi den samfunnsøkonomiske gevinsten av spart tid som følge 
av at skipene gjennomgående kan holde høyere hastighet i den mindre bølgeutsatte 
leden via skipstunnelen. 	Beregningene er dokumentert i Vedlegg G. 	Vi diskuterte i 	
avsnitt	 4.4 om 	drivstoff	besparelser 	at distanseendringen ikke er entydig. Vi definerte et 	
konservativt anslag på 	antall 	potensielle brukere av Stad skipstunnel; skip som passerer 	
tre tellelinjer. 	 	
I Kystverket (2010) er det ikke prissatt noe	n effekter av at Stad skipstunnel vil føre til 	
raskere passering av Stad. Raabe og Eilertsen (2011) mener at et gjennomsnittlig skip 
reduserer tiden for å passere Stad med 1 time. De beregner imidlertid ikke 	den 	
økonomiske 	verdien av denne 	tidsbesparelsen.	 	
Aarseth og Vartdal (2011) viser at bølgehøyde 	i tillegg til å påvirke drivstofforbruket per 	
mil, også påvirker fartøyenes hastighet. 	De 	gjennomførte forsøk med 	det 92 meter lange 	
supply	-skipet 	Far 	Searcher	. I forsøket ble farten redusert med 15 prosent u	tenfor Stad, 	
der sjøen var relativt høy, sammenlignet med farten i indre farvann med lite sjø, selv om 
pådraget fra motoren ble holdt uendret. For et fiskefartøy på 41,75 meter finner Åkre 
(1984) at farten reduseres med 	omtrent ¼	 når motorpåslaget holdes k	onstant ved 2.7 	
meter	s bølgehøyde	. Ved å ekstrapolere effekten fra 2	-3 meter til 1	-2 meter og deretter 	
til 3 meter og 	høyere, anslår vi 	vi hvordan farten til ulike skip endres med signifikant 	
bølgehøyde	, jf. Vedlegg G	. For skipet 	Far Searcher 	ble det registrert en fartsreduksjon på 	
15 prosent ved ca. 2 meter bølgehøyder. Denne fartsreduksjonen er benyttet for 
bølgehøyde 2	-3 meter og er derfor et konservativt anslag. Vi har ekstrapolert for 1	-2 	
meter og 3 meter pluss. 	Våre forutsetninger om f	art	sreduksjon	 som funksjon av 	
bølgehøyde 	vises i 	Tabell 	4.5. Hvert skip endrer farten til tallene vist i tabellen. 	
Gjennomsnittsfart har vi fra en stor skipsundersøkelse om utslipp fra skip; Entec (2005). 	 	
 Tabell 	4.5 	Forutsetninger om fartøyenes hastighet ved ulike bølgehøyder, relativt til 
rolig sjø. Prosent.	 	
Signifikant bølgehøyde	 	Fart relativt til rolig sjø	 	
 	Fiskefartøy	 	Andre fartøy	 	
0-1 meter	 	- 	- 	
1-2 meter	 	73 %	 	89 %	 	
 	 	 	
8 475 USD per tonn og 6 NOK/USD gir 2850 NOK per 	tonn.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	23 	
 
Signifikant bølgehøyde	 	Fart relativt til rolig sjø	 	
 	Fiskefartøy	 	Andre fartøy	 	
2-3 meter	 	64 %	 	85 %	 	
3 meter pluss	 	55 %	 	82 %	 	
Kilde: Econ Pöyry	, basert på Aarseth og Vartdal (2011)	 	
Den økonomiske v	erdien av en time 	tidsbesparelse 	for ulike skip	styper 	er 	estimert 	av 	
Grønland (2011) og inkluderer 	skipets faste kostnader: K	ostnader for kapital, 	mannskap, 	
vedlikehold, forsikring og administrasjon. Antall skip vi legger til grunn er angitt i vedlegg 
B. Vi har identifisert hvilke distanser som ulike ruter utgjør, både rundt Stad i godt og 
dårlig vær, samt gjennom Stad skip	stunnel. Når vi har fartse	ndringen i ulikt vær, antall 	
skip, gjennomsnittsfart for ulike skip, distansen og verdien av en time for ulike skip	, kan 	
vi beregne den samfunns	økonomiske gevinsten av Stad skipstunnel. 	 	
Vi estimerer d	en årlige gevinsten av 	redusert reisetid 	ved at skip k	an benytte Stad 	
skipstunnel 	beregnet til 	7 millioner 	kroner 	i 2018. Gevinsten øker over tid. Økningen 	
skyldes i hovedsak at vi har antatt en årlig reallønnsvekst på 	1,5	 prosent. Dette endrer 	
hva mannskapselementet i totalkostnaden per time koster. Betydnin	gen for denne 	
antakelsen varierer mellom skipstypene. 	 	
Vi redegjorde i avsnitt om drivstoffbesparelser for hvordan effekten av bølger på 
drivstoff er avhengig av hvilken rute skipene kjører. Skjermingen fra vær	- og sjø	-	
forholdene ute ved Stad er avgjørende	 for at Stad skipstunnel vil bidra med 	
samfunnsøkonomiske gevinster i form av spart tid. Vi benytter samme andel for 
eksponering mot vær	- og sjøforholdene ute ved Stad som ved drivstoffanalysene. Dette 	
er vist i 	Tabell 	4.3.I Tabell 	4.6 vise	s resultatene. 	 	
Tabell 	4.6 	Estimert nåverdi (2011) av redusert reisetid,	 millioner 2011	-kroner	 	
Type tunnel	 	Verdi 	av spart tid	 	
Liten tunnel	 	117 	
Stor tunnel	 	118	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
4.6	 	Verdi av sparte miljøutslipp	 	
Reduksjonen i drivstoffbruken vi diskuterte 	i underkapittel 	4.4	 gir også gevinster i form 	
av reduserte miljøutslipp, særlig av CO	2- og NO	X. Vi anslår nedenfor den 	
samfunnsøkonomiske verdien av disse utslippsreduksjonene. 	 	
Det er viktig å notere seg at da 	vi beregnet gevinsten av redusert drivstoff tok vi i bruk 	
en internasjonal pris på drivstoff. Denne prisen har ikke internalisert miljø	konse	-	
kvensene av drivstofforbruket. Dermed kan vi rendyrke hvilke samfunns	økonomiske 	
miljøgevinster Stad skipstunnel h	ar 	som følge av 	redusert drivstoff	orbruk	. 	
I samsvar med den nyeste norske verdsettingsstudien fra SWECO og TØI (Samstad m. fl., 
2010), legger vi til grunn at det benyttes kalkulasjonspriser for den samfunnsøkonomiske 
kostnaden ved CO	2-utslipp basert på an	takelser om framtidige kvotepriser for CO	2. Vi 	
har også for NO	x-utslipp lagt til grunn kostnadsanslagene	 fra Samstad m. fl. (2010). 	 	
Samstad m. fl. (2010) angir kostnadsanslag på CO	2- og NO	x-utslipp kun i 2015, 2020 og 	
2030. Vi har tatt i bruk Klifs 	data 	for CO	2-priser for 2011 fra deres hjemmesider	(per 	
august 2011)	. Mellom disse årene antar vi en lineær økning for å nå opp til de 	
beregnede prisene	 i 2015, 2020 og 2030	. Våre forutsetninger om samfunnsøkonomiske

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	24 	
 
kostnader per tonn utslipp er vist i 	Figur 	4-2. M	ens NO	x -kostnaden er lik over tid, vil den 	
forventede CO	2-prisen øke mye de neste 20 årene. 	 	
Figur 	4-2 	Beregnet sam	funnsøkonomisk kostnad av CO	2- og NO	X-utslipp i 	
analyseperioden, 2011	-kroner per tonn utslipp.	 	 	
 	
Kilde: Samstad m. fl (2010) og 	Klif	 	
Den beregnede årlige reduksjonen i utslippskostnad er 3 millioner kroner i 2018, 
stigende til 7,9 millioner kroner i 2050.	 Den store økningen i forventet kostnads	-	
reduksjon skyldes forutsetningen om økt samfunnsøkonomisk kostnad ved CO	2-utslipp, 	
basert på 	den for	vente	de	 økning	en	 i kvoteprisene	. 	
Samlet sett anslår vi at sparte samfunnsøkonomiske kostnader ved utslipp av CO	2 og NO	x 	
har en nåverdi på 108 millioner 2011	-kroner for lite tunnelalternativ og 114 millioner 	
kroner for stort tunnelalternativ. Dette er vist i 	Tabell 	4.7. Alle beregninger er 	
dokumentert i vedlegg G.	 	
Tabell 	4.7 	Estimert nåverdi (2011) av reduserte miljøutslipp, millioner 2011	-	
kroner 	 	
Type tunnel	 	Verdi av reduserte miljøutslipp	 	
Liten tunnel	 	108	 	
Stor tunnel	 	114	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
4.7	 	Verdi av overføring av gods fra vei til sjø	 	
I diskusjonen om nytteeffekter har både Kystverket (2010) og Raabe og Eilertsen (2011) 
drøftet nytteeffekter ved at en andel av godstransporten som i dag skjer på vei, kan 
tenkes å bli overført til sjø dersom Stad skipstunnel bygges. En slik overføring vil	 i så fall 	
redusere antall vogntog på veiene og gi komforteffekter for andre trafikanter, samt 
færre ulykker på vei. Skipstunnelen vil utvilsomt styrke konkurranseevnen for 
sjøtransport i forhold til veitransport for gods. Vi er likevel enige med Kystverke	t (2007) 	
som anser at skipstunnelen i seg selv neppe vil utløse en slik overgang fra vei til 
sjøtransport av gods. 	 	
Kystverket (2010) gir regneeksempler på positive gevinster i form av reduserte utslipp og 
dermed miljøkostnader dersom gods overføres fra ve	i til sjø. Raabe og Eilertsen (2011) 	
gir regneeksempler på reduserte ulykkeskostnader pga. antatt nedgang i trafikkulykker 
med vogntog. 	 0	
100
200
300
400
500
600
700
800
900	
2011	2013	2015	2017	2019	2021	2023	2025	2027	2029	2031	2033	2035	2037	2039	2041	2043	2045	2047	2049	
CO2
NOx

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	25 	
 
Utslippene per tonn/km er langt lavere med skipstransport enn for veitransport. 
Kystverket anser det også godtgjort at 	det allerede i dag er lavere transportkostnader 	
med båt enn med vogntog til kontinentet. Når gods i dag likevel transporteres med 
vogntog til kontinentet i stort omfang, må det altså være kvalitative aspekter ved 
transport på vei som trekker i favør av den	ne transportformen. Slike fordeler er trolig 	
høy frekvens, 	pålitelighet, mindre behov for omlasting og kortere 	framføringstid for 	
godset	. Dette reiser tvil om etableringen av Stad skipstunnel i seg selv kan påregnes å gi 	
merkbare gevinster i form av reduse	rte transportkostnader, utslippskostnader og 	
ulykkeskostnader. 	 	
Vi anser ut fra dette at vi ikke har grunnlag for å prissette en slik eventuell effekt. Vi 
anser effekten som liten.	 	
4.8	 	Verdi av færre ulykker og økt trygghet ved 
passering av Stad	 	
Færre dødsulyk	ker og personskader som følge av at skip kan gå gjennom skipstunnelen i 	
dårlig vær, er den største nytteeffekten når det gjelder sparte ulykkeskostnader. 
Ulykkesrisikoen ved seiling i tunnelen er neglisjerbar ved stor tunnel, og også i liten 
tunnel er ulyk	kesrisikoen svært lav sammenlignet med passering rundt Stad i dårlig vær. 	
Vi har i beregningene sett bort fra eventuell stengning av tunnelen pga sterk strøm mv, 
som ifølge øvrige utredninger må antas å forekomme svært sjelden. 	 	
Færre ulykker gir også mind	re skader på skip og last, lavere kostnader ved at skip er ute 	
av drift, mindre kostnader ved redningsaksjoner og reduserte utslipp av bunkersolje ved 
forlis, noe som gir mindre miljøskader og reduserte kostnader ved strandrensning.	 	
Det er svært stor usikk	erhet knyttet til hvor stor ulykkesrisikoen er fremover uten 	
tunnel, på bakgrunn av historiske ulykkesdata. På 1960	- og 1970	-tallet var det i 	
gjennomsnitt 0,3	-0,4 dødsfall per år i skipsulykker rundt Stad. På 1980	-tallet førte to 	
alvorlige ulykker til høye	 dødstall (7 døde), men siden 1985 har det ikke vært 	
dødsulykker til sjøs i området ved Stad. Utviklingen er vist i 	Tabell 	4.8. 	
Tabell 	4.8 	Antall døde ved skipsulykker ved Stad 	 	
Periode	 	Antall	 	Gjennomsnitt per år	 	
1960	-2010	 	14 	0,27	 	
1970	-2010	 	10 	0,24	 	
1980	-2010	 	7 	0,23	 	
1984	-2010	 	2 	0,07	 	
1985	-2010	 	0 	0,00	 	
Kilde: Sjøfartsdirektoratet og Jan Helgøy (ordfører i Vanylven 	kommune)	. 	
Når det er så få og sjeldent forekommende observasjoner av ulykker ved Stad, blir den 
statistiske usikkerheten i å anslå forventet antall døde uten tunnel i analyseperioden 
2018	-2092 stor. Kystverket (2010) la til grunn et forventet antall døde p	å 0,055 ved 	
starten på analyseperioden. Vi anser at de historiske dataene for ulykker ved Stad samt 
nasjonale ulykkesdata tilsier noe høyere ulykkestall. Vi legger derfor til grunn at stor 
tunnel vil innebære en reduksjon på 0,1 døde per år og liten tunnel	 0,085 døde per år. 	 	
Vi anser imidlertid at en tendens til større fartøy og generelt bedre sikkerhet til sjøs vil 
redusere ulykkesrisikoen i situasjonen uten tunnel. Vi forutsetter således at gevinsten i 
form av redusert ulykkesrisiko dersom skipstrafikken	 kan gå i tunnel gjennom Stad, blir 	
mindre i framtiden enn i dag. 	 	
I vedlegg H redegjøres det nærmere for beregningene.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	26 	
 
Vi forutsetter 20 personskader per dødsfall, i likhet med hva som er gjort i Kystverket 
(2010). Vi legger til grunn at samfunnets betal	ingsvillighet for en spart dødsulykke er 	
drøyt 30 millioner kroner, basert på de siste verdsettin	gsanslagene fra Samstad m. fl. 	
(2010), som er en del høyere enn de som tidligere er lagt til grunn. Vi mener dessuten 
det er gode grunner til at samfunnets bet	alingsvillighet for å unngå dødsfall og ulykker 	
øker over tid som følge av økt velstandsnivå, noe vi har lagt til grunn i våre anslag. 
Betalingsvilligheten for å unngå ulykker og dødsfall antas å øke med 1,5 prosent årlig. 	 	
Færre ulykker med tunnel som føl	ge av skipstunnel vil også gi reduserte skader på skip, 	
materiell, miljø osv. Ifølge Kystverket (2010) utgjorde disse kostnadene en mindre del av 
de samlede ulykkeskostnadene. Vi har ikke gjort egne vurderinger av disse kostnadene, 
utover at vi har korrige	rt for lengre analyseperiode og prisomregning til 2011	-priser. 	 	
Med disse forutsetninger anslås n	åverdien av sparte ulykkeskostnader til 	om lag 240 	
millioner 	kroner med stor tunnel og 	knapt 210 	millioner kroner med liten tunnel, jf	. 	
Tabell 	4.9. 	
Tabell 	4.9 	Estimert nåverdi (2011) av reduserte ulykkeskostnader som følge av 
Stad skipstunnel, millioner 2011	-kroner 	 	
 	Liten tunnel	 	Stor 	tunnel	 	
Dødsfall	 	 	54 	 	 	64 	 	
Personskader	 	 	131 	 	 	154 	 	
Andre skader	 	 	22 	 	 	24 	 	
Sum sparte ulykkeskostnader	 	 	207 	 	 	242 	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
I forbindelse med	 debatten om Stad skipstunnel har det vært lagt vekt på at i tunnelen 	
vil gi økt trygghetsfølelse for passasjerer, mannskap og deres pårørende ved passering 
av Stad. Dette er en samfunnsøkonomisk gevinst, som kommer i tillegg til selve ulykkes	-	
risikoen. Vi	 tror en slik effekt er til stede, men det er ikke grunnlag for å vedsette den.	 	
4.9	 	Verdi av økt utenlandsk turisme	 	
Som poengtert i Kystverket (2010) vil Stad skipstunnel kunne bidra til økt turisme til 
Norge. Det viktigste argumentet for at Stad skipstunnel v	il kunne bidra til økt turisme er 	
at skipstunnelen vil være en unik attraksjon i verdenssammenheng. 	 	
Ut fra en prinsi	pie	ll samfunns	økonomisk betraktning kan 	den samfunnsøkonomiske 	
turisteffekten av Stad skips	tunnel innebære 	deles 	i tre: 	 	
 	Noen utenlandske	 turister, som ellers ikke ville kommet, kommer til Norge på 	
grunn av skipstunnelen 	 	
 	Noen utenlandske turister, som kommer uavhengig av tunnelen, forlenger sin 
ferie pga skipstunnelen (eksempelvis kan man tenke seg at hurtigruteturister 
utvider ferien sin	 men noen dager for å se skipstunnelen)	 	
 	Noen nordmenn vil feriere mindre i utlandet for å se skips	tunnelen.	 	
Utover disse effektene kan man tenke seg at flere nordmenn som ellers ville feriert 
andre steder i Norge, isteden tar turen for å se på skips	tunnelen. Med mindre tunnelen 	
ikke gjør disse nordmenn mer lykkelige enn å besøke andre turistmål (Operaen i Oslo, 
kjøre gjennom Lærdalstunnelen mv.) er dette en ikke en samfunnsøkonomisk effekt 	- da 	
netto nytten for landet som helhet er uendret. 	 	
Den sa	mfunnsøkonomiske nytten av et ekstra besøksdøgn vil bestå av:

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	27 	
 	
 	Økt belegg på eksisterende hoteller og andre overnattingssteder. Samfunns	-	
økonomisk nytte av en ekstra overnatting vil være lik turistens betaling for 
hotell	rommet fratrukket driftskostnadene k	nyttet til den spesifikke 	
overnattingen. 	 	
 	Økt forbruk utover overnatting. Samfunnsøkonomisk nytte av annet forbruk, 
utover overnatting, vil være lik turistenes betaling minus kostnadene ved å 
frembringe varene.	 	
I vår søken etter å kvantifisere disse samfun	nsøkonomiske turisteffektene er det naturlig 	
å starte med å anslå hvor mange besøksdøgn per år en skipstunnel, stor eller liten, vil 
generere. Vi har forsøkt å finne frem til studier som isolerer turisteffekten av lignende 
signalbygg. Etter å ha søkt i nor	sk og internasjonal litteratur kan vi ikke se at noen har 	
forsket på isolerte samfunnsøkonomiske turisteffekter av liknende infrastruktur	-	
investeringer. Vi finner det derfor ikke faglig forsvarlig å kvantifisere en slik effekt. 	 	
Det er imidlertid sannsynli	g at det er en effekt knyttet til økt utenlandsk turisme, da man 	
kan tenke seg at noen utlendinger (eventuelt nordmenn som har planlagt en sydenferie) 
vil velge å reise til Norge eller bli én dag (eventuelt droppe sydenferien) lengre for å få 
oppleve skips	tunnelen. 	 	
Etter samtaler med interessenter trekkes det frem at tunnelen kan gjøres mer attraktiv 
for turister ved å gjøre gjennomfarten spektakulær og opplevelsesrik ved hjelp av 
utsmykking (lysshow mv.). En slik utsmykking kan potensielt tiltrekke seg f	lere turister. 	
Det er imidlertid ikke lagt planer for en slik utsmykking. Dette vil i så fall medføre 
kostnader. 	 	
Vår totale vurdering er at turisteffekten er positiv men liten, og trolig noe større ved stor 
tunnel enn ved liten tunnel. 	 	
4.10	 	Positive effekter	 for fiskerinæringen	 	
Det kan tenkes flere positive effekter for fiskerinæringen.	 	
Mindre forsinkelser i fiskeleveranser	 	
Stad skipstunnel vil kunne gi mulighet til økt leveringspålitelighet og bedre 
transportkvalitet til sjøs. For næringer der rett leverans	e til rett tid er særlig viktig, kan 	
dette gi opphav til samfunnsøkonomiske gevinster. Et begrep som dekker dette er 
verdikjedeeffekter. Fiskeri	- og oppdrettsbransjen har gitt flere innspill til hvordan 	
skipstunnel gir gevinster, og temaet er også drøftet 	i Kystverket (2010).	 	
Oppdrettsnæringen, brønnbåtsrederier, landbaserte fiskeslakterier og disses kunder 
inngår i en verdikjede som drives etter ”akkurat i tide leveranser”. Det foregår mye 
transport av levende fisk (”brønnbåter”) fra oppdrettsanlegg, som i	 stor grad ligger sør 	
for Stad, til et av landets største fiskeslakterier som ligger like nord for Stad. Redusert 
ventetid ved Stad for fiskebåter og brønnbåter gir mulighet for økt kapasitetsutnyttelse 
av flåten, noe som er en samfunnsøkonomisk gevinst. V	erdien av denne reduserte 	
ventetiden er inkludert i ventetidsberegningene i 	kap 4.3	. 	
Det vil nok være en tilleggseffekt som følge av økt pålitelighet i leveransene, samt 
verdien av redusert ventetid hos mottakere av fisk på land. Kystverket (2010) drøfter 
dette momentet basert på mottatt materiale fra Marine Harvest. Et grovt anslag på 
Mar	ine Harvests kostnad ved forsinkelser av fiskeleveranser er drøyt 1 million kroner 	
per år.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	28 	
 
Generelt vil slitasjen på fartøy kunne reduseres dersom de slipper å passere Stad i dårlig 
vær. I Kystverket (2010), vedlegg 3, presenteres anslag basert på sjablon	gmessige 	
forutsetninger, som tilsier relativt store kostnadsbesparelser. Anslagene synes å være 
basert på relativt sjablongmessige forutsetninger. Vi anser derfor at disse tallanslagene 
er for utsikre til at vi vil legge særlig vekt på dem. 	 	
Mindre 	skader 	ved transport av levende fisk 	 	
Siden mange oppdrettsanlegg ligger sør for Stad, og Marine Harvests fiskeslakteri ligger 
nord for Stad, er det behov for transport forbi Stad av levende fisk. Dette skjer ved 
såkalte brønnbåter. 	 	
Transport av levende fisk i h	øy sjø fører erfaringsmessig til skader som gjør at fiskens 	
kvalitet blir redusert, og gjennomsnittlig salgspris går ned. Dette er et samfunns	 	
økonomisk tap. Kystverket (2010) vedlegg 3 presenterer tall og beskrivelser som 
sannsynliggjør at transport av le	vende fisk i høy sjø fører til redusert salgsverdi av fisken. 	
Kystverket presenterer regneeksempler basert på regnestykker fra Marine Harvest på at 
nedklassing av fisk av denne årsak tilsvarer 336.000 kroner årlig basert på dagens 
transportmønster rundt St	ad. Men siden brønnbåtene også med Stad skipstunell i noen 	
grad er utsatt for sjøgang i dårlig vær, må besparelsen pga tunnelen være mindre enn 
dette, en vurdering som også deles av Kystverket (2010). 	 	
Større leveringsområde for fiskeflåten 	 	
Fiskerinæringe	n har presentert en del materiale som viser at de prisene fiskeflåten 	
faktisk oppnår i dag varierer mye nord og sør for Stad. Med godt vær vil mange 
fiskefartøy som fisker nord for Stad levere til mottak sør for Stad, men ved dårlig vær vil 
ikke dette ofte	 ikke være regningssvarende. Sogn og Fjordane fiskarlag har således 	
presentert materiale for tapte inntekter for fiskerne basert på observerte prisforskjeller 
ved leveranser Nord og sør for Stad, blant annet for makrell og sild. 	 	
Slike beregninger gir uttr	ykk for fiskernes tap knyttet til at de står overfor et lite antall 	
mottakere av fisken. I en slik situasjon vil fiskekjøperne få markedsmakt og dermed 
presse prisen lavere enn en mer konkurransepreget situasjon ville tilsi. Slike beregninger 
er således ik	ke uttrykk for samfunnsøkonomiske gevinster av en skipstunnel, men i stor 	
grad fordelingseffekter mellom fiskekjøpere og fiskeselgere. Hvis fiskerne får økt pris, vil 
fiskeselgerne betale en høyere pris. Et større marked pga Stad skipstunnel vil kunne 
styr	ke konkurransen mellom kjøperne av fisk, og således gi fiskeselgerne økt inntekt. 	
Men effektene er altså i stor grad fordelingseffekter mellom fiskeselgere og fiskekjøpere 
og trolig i beskjeden grad en samfunnsøkonomisk gevinst. 	 	
Et større marked for fiske	leveranser vil kunne ha samfunnsøkonomiske gevinster 	
gjennom økt spesialisering og bedre tilpasning mellom tilbud og etterspørsel, på linje 
med at markedsintegrasjon gjennom for eksempel nedbygging av tollbarrierer mellom 
land som gir samfunnsøkonomiske fø	lge av økt og endret handel. 	 	
Begge disse typene samfunnsøkonomiske gevinster er langt mindre enn det som 
fremgår av regneeksempler for hva fiskeselgere potensielt kan tjene ved å selge til en 
høyere pris sør for Stad enn observert pris i dag nord for Stad	. Dessuten vil neppe Stad 	
skipstunnel fjerne hele kilden til dagens prisforskjeller. En viktig grunn til at man 
generelt observerer prisforskjeller på ulike steder for en tilsynelatende homogen vare 
(her: fisk), er ulikheter i transportkostnader, og slike 	transportkostnader vil det fortsatt 	
være selv med Stad skipstunnel. Vi tror således det er begrensede, men dog ikke 
neglisjerbare, samfunnsøkonomiske gevinster knyttet til økt konkurranse mellom 
fiskekjøpere og en utvidelse av området hvor fiskeflåten kan 	levere. Det vil være noen 	
gevinster, men vi er usikre på hvor store de er. Vi har ikke hatt anledning til å analysere

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	29 	
 
spørsmålet nærmere, og har heller ikke kommet over andre forsøk på å beregne 
samfunnsøkonomiske gevinster ved dette momentet. 	 	
4.11	 	Øvrige næri	ngseffekter	 	
I tillegg til verdikjedeeffekter innen fiske drøftet ovenfor, vil Stad skipstunnel kunne 
bidra til å utvide arbeidsmarkedsregionene i området, eller å integrere arbeidsmarkeder 
sør for Stad med arbeidsmarkeder nord for Stad. Innenfor regionalpo	litikken er såkalt 	
regionforstørring gjennom transportinvesteringer en mulig kilde til samfunns	-	
økonomiske gevinster gjennom økt sysselsetting og bedre tilpasning mellom bedriftenes 
arbeidskraftbehov og arbeidstakernes kvalifikasjoner. Det sistnevnte beteg	nes gjerne 	
som en produktivitetseffekt. Bedre transportinfrastruktur muliggjør generelt økt og 
lengre pendling og dermed styrket bosetting i distrikter som får bedret sin tilgjenge	-	
lighet til regionale sentre. Det sistnevnte er ikke uten videre en samfunns	økonomisk 	
relevant effekt, men kan være en fordelingseffekt mellom regioner. 	 	
Erfaringsmessig er veitiltak viktige for regionforstørring i Sogn og Fjordane (Asplan Viak, 
2008 og Engebretsen og Gjerdåker, 2010). I Ytre Sogn mellom Florø og Vågsøy og 
mellom 	Florø og Førde har man de senere årene gjennomført og diskutert veiprosjekter 	
for å redusere pendlings	avstander. Analyse av eksisterende veiprosjekter viser imidlertid 	
ikke entydige effekter på den regionale utviklingen, konkurranseevne, sysselsetting og 
pendling (Engebretsen og Gjerdåker, 2010). Effektene varierer med lokale forhold. I 
utgangspunktet er det derfor vanskelig å etablere noen tallmessige anslag på hvordan 
Stad skipstunnel med forlenget hurtigbåtrute til Sunnmøre vil påvirke lokale 
arbeidsmar	keder. 	 	
I analysen av trafikantnytten har vi anslått økningen i pendling og tallfestet samfunns	-	
økonomiske nyttevirkninger ved denne, basert på reduksjonen i tids	- og transport	-	
kostnader for de reisende. Dette må anses å være et nedre anslag på arbeids	mar	keds	-	
effekter som følge av utvidelse av arbeidsmarkedsregionen. I tillegg kan bedre rekrut	-	
terings	muligheter for nøkkelpersonell, spesialisering og økt utnyttelse av stor	drifts	-	
fordeler gi opphav til ytterligere effekter. 	 	
Men i likhet med Kystverket (2010) finner vi ikke grunnlag for å tallfeste de sistnevnte 
effektene. Vi vil imidlertid presisere at deler av, kanskje størstedelen, av en slik gevinst 
gjennom pendling er inkludert i beregningene av trafikantnytte pga. flere 	passasjerer på 	
hurtigbåt. 	 	
4.12	 	Skattekostnad	 	
I henhold til Finansdepartementets veileder, skal det beregnes en samfunnsøkonomisk 
kostnad lik 20 prosent av offentlig finansieringsbehov. Det er gjort også i denne 
utredningen. I tillegg til at dette er gjort for 	investeringskostnaden, har vi dessuten 	
beregnet en skattekostnad for nåverdien av årlig offentlig tilskuddsbehov til forlenget 
hurtigbåtrute fra Selje til Ålesund som følge av tunnel.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	30 	
 
Referanser	 	
Asplan Viak (2008): 	Vekstselskapa i Flora, Bremanger og Vågs	øy. Verdiskapsings	-	
kartlegging Flora, Bremanger 	– Vågsøy	. 	
Brørs, B. S. Bjørndal og G. Eidnes (2000): Stad Skipstunnel. Hydraulikk. 	SINTEF	 Bygg	- og 	
miljøteknikk. 	 	
Bjørndal, S., G. Eidnes (2007): Stad skipstunnel. Hydraulikk. Oppdatering av rapport 
STF22 F0	0219 av 2000	-10	-19. 	SINTEF	 Byggforsk. 	 	
COWI (2010): Realprisjustering av enhetskostnader over tid. Notat, COWI. 	 	
Dalen, D. M., M. Hoel og S. Strøm (2008): 	Kalkulasjonsrenten på lang sikt i en usikker 	
verden, 	Samfunnsøkonomen 8, 52	-60. 	 	
DNV (2010): 	Analyse 	av AIS data og beregning av ventetid	, Det Norske Veritas, 	
Rapportnr. 	2010	-1858.	 	
Drevdal F., K. Austeng og O. 	Torp (2005): 	Usikkerhetsanalyse 	– modellering, estimering 	
og beregning	, Consept rapport no. 11, NTNU.	 	
Econ Pöyry og Holte Consulting (2009): 	Kvalit	etssikring av Norges fotballforbunds 	
søknad og statlige tilskudd og garantier til søknad om EM i fotball for herrer i 2016	, 	
Econ Pöyry og Holte consulting, Rapport 2009	-111.	 	
Edge B. L. og J. C. Santas (2005): 	On the importance of spectral wave observations	 in the 	
continued development of global wave movement	, Proceedings of the Fifth Int. 	
Symposium on ocean wave measurement and analysis WAVES 2005, 3	-7 July 2005, 	
Madrid, Spain.	 	
Endresen, Ø, Sørgård, E., Sundet, J.K., Dalsøren, S.B., Isaksen, I.S.A., 	Berglen, T.F. o	g G. 	
Gravir (2003): 	Emission from international sea transportation and environmental 	
impact	, Journal of Geophysical Research, Vol. 108, No. 	D17.	 	
Engebretsen, Ø. og A. Gjerdåker (2010): 	Regionforstørring: Lokale virkninger av tran	-	
sport	inves	teringer	. TØI	-rapport 1057/2010. Transportøkonomisk institutt: Oslo. 	 	
Entec UK Limited (2005): Service Contract on Ship Emissions: Assignment, Abatement 	
and Market	-based Instruments. European Commission Directorate General Environ	-	
ment. August.	 	
Eyring, V.,	 Isaksen, I.S.A., Berntsen, T., Collins, W.J., Corbett, J.J., Endresen, O., Grainger, 	
R.G., Moldanova, H. Schlager, :., Stevenson, D.S. (2005): ”Transport impacts on 
atmosphere and climate: shipping” in Atmospheric Environment, Vol. 44, pp. 4735	-	
4771.	 	
Fina	nsdepartementet (2005a): 	Veileder i samfunnsøkonomiske analyser	, Veileder, 	
Finans	departementet.	 	
Finansdepartementet (2005b): 	Behandling av kalkulasjonsrente, risiko, kalkulasjons	-	
priser og skattekostnad i samfunnsøkonomiske analyser	, Rundskriv R	-109/2005,	 	
Finansdepartementet.	 	
Finansdepartementet (2009): 	Perspektivmeldingen 2009	. St.m. 9 (2008	-2009).	 	
Grønland S. E. (2011):	 Kostnadsmodeller for transport og logistikk	, TØI rapport 	
1127/2011, TØI og Sitma.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	31 	
 
Kjerstad, N. (2011): Nautisk vurdering vedr. kunnskaps	status og terskelverdier for 	
entring av Stad skipstunnel. Notat. Høgskolen i Ålesund.	 	
Kystverket (2007): 	Konseptutvalgsutredning Stad Skipstunnel	. 	
Kystverket (2010): 	Konseptvalgutredning Stad skipstunnel, 	Kystverket 20. desember 	
2010.	 	
Kystverket (2011): Trafikkstatistikk 	– Fosnavåg. Data mottatt fra Kystverket. 	 	
Kystverket (2011b): Stad skipstunnel simulatorkjøring. 2. gangs kjøring. 	 	
Kystverket (2012): 	Bestilling 	- Tilleggsutredninger KS1 av KVU Stad skipstunnel	. Brev fra 	
Kystverket til Fiskeri	- og kystdepartementet. 	 	
Lampe O. D., Kehrer J. og H. Hauser (2010): 	Visual Analysis of Multivariate Movement 	
Data using Interactive Difference Views, 	pp. 1	-8, Vision, Modeling and Visualization.	 	
Minken, H. (2005): 	Nyttekos	tnadsanalyse i samferdselssektoren: Risikotillegget i 	
kalkulasjonsrenta	. TØI rapport 796, Transportøkonomisk institutt.	 	
Nordforsk (1987): 	Assessment of Ship Performance in a Seaway. Results of a Nordic Co	-	
operative project on Seakeeping Performance of Ship	s. 18. november. ISBN 87	-	
982637	-1-4. 	
NOU 	(2009): 	Norges offentlige utredninger 2009: 16 Globale miljøutfordringer 	– norsk 	
politikk	 	
NTP (2007): 	Nasjonal transportplan 	2010	-2019 	– Virkninger av klimaendringer for 	
transport	sektoren	, Arbeidsdokument, Rapport 	fra tverrfaglig arbeidsgrunne, mai 	
2007.	 	
Raabe H. og E. Eilertsen (2011): 	KVU Stad skipstunnel 	– en kritisk gjennomgang	, SINTEF	 	
Bedriftsutvikling, 10. februar 2011.	 	
Samferdselsdepartementet (2006): 	Retningslinje for bruk av kalkulasjonsrente i 	
transporteta	tene og Avinor AS	. Brev av 27. februar 2006.	 	
Samstad, H., F. Ramjerdi, K. Veisten, S. Navrud, K. Magnussen, S. Flügel, M. Kille, A. H. 	
Halse, R. Elvik, O. San Martin (2010): Den norske verdsettingsstudien. 
Sammendragsrapport. TØI	-rapport 1053/2010. SWECO o	g Transportøkonomisk 	
institutt: Oslo. 	 	
SINTEF	 (2007a): 	Nyttekostnadsanalyse av Stad skipstunnel med utvidet tunneltverrsnitt	, 	
SINTEF	 Teknologi og samfunn, desember 2007.	 	
SINTEF	 (2007b): 	Trafikktall for hurtigbåten til bruk i nyttekostnadsanalysen av Stad 	
skipstunnel	, SINTEF	 Teknologi og samfunn, oktober 2007.	 	
Sjøfartsdirektoratet (2011): Ulykkesutvikling 2000	-2011. 	 	
St.meld, nr.9 (2008	-2009): Perspektivmeldingen 2009, Finansdepartementet, 2009. 	 	
Statens vegvesen (2006): 	Veileder i konsekvensanalyser,	 Håndb	ok 140.	 	
TØI (2010): 	Den norske verdsettingsstudien 	– sammendragsrapport	, TØI	-rapport 	
1053/2010.	 	
UNCTAD (2009): 	Review of Maritime Transport 2009	, U	nited Nations	 Conference on 	
Trade and Development	. 	
Vartdal L. (2011): 	Bølgeforhold på Stadhavet 	– kommentarer	 til konseptvalgutredning av 	
Stad skipstunnel, 	RRM	-R&T_02	-011, Rolls	-Royce Reasearch and Technology 	
Department 	– Marine, 5. april 2011.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	32 	
 
Åkre, Arne (1982): ”110	-fots kombinasjonsfartøy med to typer baugform i sjøgang”, 	NHL 	
rapport	. 	
Åkre, Arne (1983): ”=nnv	irkning av propelldyse og skrogets fyldighet på fiskebåtens 	
fremdriftsegenskaper og sjøgangsbevegelser”, 	NHL rapport	. 	
Åkre, Arne (1984): ”Resultater fra modellforsøk i stille vann og sjøgang med linebåt, M	-	
1597”, 	NHL rapport	. 	
Aarseth, L. og L. Vartdal (2011): 	Driftsanalyse: Samanlikning av drivstofforbruk og 	
fartstap ved passering av Stad og gjennom tunnel	. RRM	-R&T_11	-004.01, Rolls	-	
Royce Research and Technology Department 	– Marine, 24. august 2011.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	33 	
 
5 	Vedlegg A	 - Kvalitetssikring av 	
grunnlagsdata 	 	
Et naturlig første steg i kvalitetssikringen er å drøfte styrker og svakheter ved inngangs	-	
dataene som er lagt til grunn for beregningen	e av ventetidsbesparelser i KVUen 	
(Kystverket, 2010)	. For det første innebærer 	vår 	kv	alitets	sikring av inn	gangs	dataene å 	
vurdere 	om 	grunnlagsdataene	 som er benyttet i KVUen 	inneholder alle fartøyer som har 	
passert Stad i den aktuelle tidsperioden, fra 	oktober 2008	 til september 2010. For det 	
andre vil vi vurdere om bølgedata er en god i	ndikator på seilingskriteriet, og om 	
kvaliteten på bølgedataene som er lagt til grunn er tilfreds	stillende. Til slutt vil vi drøfte 	
om værforhold og skipstrafikk fra 	oktober 2008	 til september 2010 kan sies å 	
representere en normal	periode.	 	
5.1	 	DNVs skipsregi	ster og AIS	-data 	– gir disse 	
datagrunnlagene et godt bilde av 
skipstrafikken rundt Stad?	 	
Ventetidsberegningen gjennomført med utgangspunkt i et datasett som er satt sammen 
av DNVs skipsregister og AIS	-data fra Kystverket, for perioden 	oktober 2008	 til 	
sept	ember 2010. 	 	
DNVs skipsregister inkluderer alle skip som er/har vært klasset i DNV samt alle skip over 
100 bruttotonn fra Lloyds skipsregister (dette innebærer at NOR	- og NIS	-registeret	9 er 	
inkludert). Registrene dekker samlet sett alle skip i verden som e	r større enn 100 	
bruttotonn. DNV har opplyst i e	-post 	(datert 18. mai 2011) 	at deres skipsregister 	
oppdateres kontinuerlig og at data fra Lloyds skipsregister blir oppdatert månedlig.	 	
AIS er et automatisk identifikasjonssystem som er innført av FNs sjøfart	sorganisasjon 	
IMO for å øke sikkerheten for skip og miljø, samt forbedre trafikkovervåking og 
sjøtrafikktjenester. En AIS	-transponder ombord på et skip skal automatisk og med 	
nødvendig nøyaktighet og oppdateringsrate, forsyne andre skip og kyststaters mynd	ig-	
heter med informasjon fra skipet.	 AIS	-data, som nevnt over, henviser til innsamlede data 	
fra AIS	-transpondere i området rundt Stad for perioden oktober 2008 til september 	
2010.	 	
Ved å koble sammen AIS	-data registrert i området rundt Stad for perioden se	ptember 	
2008 til september 2010 og DNVs skipsregister har man tilgang til et register over 
fartøyer i området og deres kjennetegn (skipskategori, størrelse mv.) 	Koblingsnøkkelen 	
mellom 	AIS	-data og DNVs skipsregister	 er 	mmsi	-nummer og kallesignal, som begge	 er 	
unike for hvert skip.	 	
Skip med AIS	-transpondere dekker imidlertid ikke alle skip som beveger seg langs 	
norske	kysten. I det følgende gis en oversikt over alle fartøyer som har plikt om å ha 	
installert og bruke AIS	-transpondere. Vi vet samtidig at det e	r flere andre fartøyer som 	
av sikkerhetsmessige årsaker har installert AIS. Skipstypene opplistet under kan derfor 
 	 	 	
9 NOR	-registeret inkluderer e	thvert norsk skip med største lengde 15 m eller mer	 (sjølovens § 11)	 dersom 	
det ikke er registrert i annet lands register 	(sjølovens § 1)	, mens registrering av skip i NIS	-registeret er 	
frivillig. Skip som kan registreres i NIS	-registeret er m	askindrevne passasjerskip og lasteskip, samt 	
luftputefartøy, boreplattformer og andre flyttbare innretninger. Dette 	innebærer at f.eks. 	fiskefartøy og 	
fritidsbåter	 ikke kan registreres	 i NIS	-registeret	.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	34 	
 
sees på som et minimum av skip som er inkludert i analysen. Fartøyer som har plikt til å 
ha installert AIS	-transponder: 	 	
 	Tankere	 	
 	Alle i inter	nasjonal fart	 	
 	Alle i fart innenfor EU/EØS	 	
 	Passasjerfartøy	 	
 	Alle i internasjonal fart	 	
 	Fartøy over 300 bruttotonn i fart innenfor EU/EØS	 	
 	Hurtigbåter over 150 bruttotonn i norsk nasjonal fart	 	
 	Lastefartøy	 	
 	Fartøy over 300 bruttotonn i internasjonal fart	 	
 	Fartøy o	ver 300 bruttotonn i fart innenfor EU/EØS	 	
 	Fiskefartøy	 	
 	Fartøy over 300 bruttotonn eller 45 meter i fart innenfor EU/EØS	 	
AIS	-kravet var fullt implementert fra 1. juli 2007. Ifølge Sjøfartsdirektoratet er det få, om 	
ingen, fartøy som er pliktig å installere 	og bruke AIS som ikke benytter seg av det. Dette 	
er avdekket gjennom rutinesjekker av fartøy.	10 Det betyr at det sammenkoblede 	
datasettet (mellom AIS	-data og DNVs skipsregister) dekker alle skip som har plikt om å 	
føre AIS. 	I tillegg	 kan fartøyer av sikkerh	etsmessige grunner 	velge å 	føre AIS selv om de 	
ikke er underlagt en plikt om å ha installert systemet. Siden DNVs skipsregister dekker 
alle fartøyer over 100 bruttotonn er det kun skipene under 100 bruttotonn som ikke vil 
la seg koble med skipsregisteret. 	DNVs skipsregister er derfor supplert med data fra 	
Fiskeriregisteret og Vesseltracker	.11 Altså er alle fartøyer med AIS installert inkludert i 	
analysen.	 	
Som poengtert av 	Raabe og Eilertsen (2011)	 gir ikke dette datagrunnlaget et uttøm	-	
mende bilde av skipstr	afikken rundt Stad 	– siden fartøyer under 300 bruttotonn uten AIS 	
blir ekskludert fra analysen. Basert på sjablongmessige anslag legger 	SINTEF	 i sin 	
supplerende analyse til mindre lastefartøyer, mindre fiskefartøyer og fritidsfartøyer (se	 	
Tabell 	5.1). 	
 	 	 	
10 Telefonsamtale med Sjøfartsdirektoratet, 19. mai 2011. Det finnes ikke arkiver eller registreringer over 
antall fartøy som har fått pålegg om å installere AIS etter rutinesjekk.	 	
11 Se 	http://www.fiskeridir.no/register/fartoyreg/	 og 	http://www.vesseltracker.com/app	 .

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	35 	
 
Tabell 	5.1 	SINTEF Bedriftsutviklings forutsatte økning i passeringer forbi Stad 
utover DNVs anslag, målt i årlige tunnelpa	sseringer	 	
Fartøystype	 	Antall tunnelpasseringer årlig 
utover DNVs anslag	 	
Prosentvis økning fra DNVs 
anslag	 	
Mindre lastefartøyer	 	1 836	 	35,4	 	
Mindre fiskefartøyer	 	13 175	 	616,2	 	
Fritidsfartøyer	 	9 500	 	100,0	 	
Kilde: 	Raabe og Eilertsen (2011)	 	
Vi er enige i innvendingen til 	Raabe og Eilertsen (2011)	 når det gjelder at	 flere av	 disse 	
fartøyene ikke er inkludert i AIS	-dataene, og dermed at ventetids	besparelsene	 er under	-	
vurdert	 i Kystverket (2010)	. Metoden SINTEF har benyttet for å k	omme frem til 	
korrigeringene er forøvrig	 ikke basert på statistikk, men snarere hva konsulentene 	
mener er fornuftige anslag. 	Vårt korrigerte anslag på antall fartøyspasseringer 	
gjennomgås i detalj i 	vedlegg B.	 	
5.2	 	Er bølgedataene en god indikator på 
seilingskriteriet?	 	
For å	 kunne vurdere om hindcastdataene	12, utviklet av Meteorologisk Institutt (MET), 	
som ligger til grunn for ventetidsberegningen er en god indikator på seilingskriteriet er 
det naturlig å stille seg følgende to spørsmål:	 	
 	Er forventet bølgehøyde utenfor Stadlan	det avgjørende for at et fartøy velger å 	
passere eller ikke?	 	
 	Hvis ja, er hindkastdataene fra MET representative for bølgeforholdene som er 
utenfor Stadlandet?	 	
Om forventet bølgehøyde er avgjørende for valg om passering	 	
Når et fartøy skal vurdere passering 	av Stad er det flere faktorer som spiller inn:	 	
 	Forventet bølgehøyde	 	
 	Forventet vindretning	 	
 	Forventet vindstyrke	 	
 	Forventede strømforhold	 	
Ifølge Vartdal (2011) er de	 liten tvil om at det er de spesielle bølgeforholdene ved Stad 	
som utgjør en risiko for fartøyene, da spesielt 	tungt, brytende bølger.	 Disse bølgene 	
påvirkes blant annet av forekomsten av sterk strøm. Ved vurdering av passering av Stad 
er derfor vitalt for	 skippere å vurdere faktorer som bidrar til bølgehøyde.	 	
Bølger på åpent hav og dypt vann er hovedsakelig et produkt av tre faktorer: vindstyrke, 
hvor lenge det blåser og lengden på det åpne havstrekket som vinden blåser over. I 
 	 	 	
12 En hindcast er en måte å teste en matematisk modell på. I dette ti	lfellet er hindcast bølgedata produsert 	
med en numerisk modell som bruker inputdata om vind, topogografi og isdekke for å beregne 
bølgehøyde på et gitt tidspunkt.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	36 	
 
tillegg viser intervjuer med	 representanter fra de lokale fiskarlagene	13 samt skippere	14 at 	
det ofte er en kombinasjon av faktorene nevnt innledningsvis som blir vurdert, der 
erfaring med ulike værforhold gir indikasjoner på bølgehøyde. Eksempelvis blir det høye 
bølger med en gang vinden dreier på vest. 	 	
Erfarne skippere baserer sin avgjørels	e om passering av Stad på en forventing om 	
bølgehøyde. Vurderingen av forventet bølgehøyde er basert på en kombinasjon av 
mange ulike faktorer, deriblant erfaring, men spesialvarselet for Stad som angir en 
forventet bølgehøyde er antatt å være relativt pre	sis og blir benyttet som en viktig del 	
av beslutningsunderlaget.	15 Forventet bølgehøyde er derfor avgjørende for at et fartøy 	
velger å passere Stad, og vurderes av oss i likhet med DNV som en god indikator på 	valg 	
om passering av Stad	. 	
Om hindcastdataene f	ra MET er representative for bølgeforhold ved 	
Stad	 	
Det 	finnes	 i dag to ulike måter å 	anslå	 bølgehøyder ved Stad:	 	
 	Hindcastdata fra MET	 	
 	Spesialvarsel for Stad fra MET	 	
DNV har valgt å bruke hindcastdata i ventetidsberegningen. Bakgrunnen for dette er at 
spesi	alvarselet for Stad ikke blir	 lagret, og det ville medført et omfattende arbeid å lage 	
en tidsserie basert på varselet.	16 MET vurderer derfor at hindcastkjøringene med en 	
oppløsning på 10 km er de beste historiske bølgeseriene de har. 	 	
Hindcastdata baserer 	seg på numeriske beregninger av bølgehøyde, bølgelengde og 	
retninger, der inngangsdata er vinden 10 moh, topografidata og informasjon om 
isdekke	.17 Simuler	ingen er gjort i grider på 10km*	10km, og vinddata som er bruk i 	
bølgemodellen er beregnet i de samme g	ridrutene ved hjelp av en numerisk atmosfære	-	
modell som benytter historiske data for vindfelt i atmosfæren. Til sammenligning 
benytter spesialvarselet for Stad en romlig oppløsning på 4 km.	18 Posisjonen hvor 	
hindcastdata	 er beregnet for er 62.2N	-4.96	E, som 	ligger et stykke nordvest for hoved	-	
leden forbi Stad. 	 	
Modellen tar ikke hensyn til fysiske forhold som er karakteristiske for grunne og 
kystnære farvann. Dette inkluderer blant annet sterke strømmer og lokal topografi over 
og under vann	. Når bølgene passe	rer over grunner, som ved Stadlandet, endrer 	
bølgeretningen seg. Dette fører til variasjon i bølgeretningen, rotete sjø og relativt høye 
bølger i enkelte områder. Ved Stadlandet vil det i tillegg være spesielle havstrømmer 
som påvirker bølgene. MET sin kon	klusjon er derfor at hindcastdata 	beregnet for	 den 	
angitte posisjonen representerer bølgeforholdene i havet like utenfor Stad godt, men 
ikke vil representere bølgeforholdene i den indre leden så godt. I den indre leden vil 
bølgene kunne være høyere enn det	 som er beregnet, men det vil også være tilfeller der 	
bølgene er lavere. 	På bakgrunn av at hindcastdata er mindre representative for den 	
 	 	 	
13 Intervju i Måløy 28. april 2011.	 	
14 Intervju i Selje 27. april 2011. 	 	
15 Oppsummering ett	er møte med Kystverket, los, VTS & DNV vedrørende KVU Sta	d skipstunnel. DNV, 	
11.9.2010. 	 	
16 Mailkorrespondan	se med Meterologisk Institutt 	– Værvarslinga på Vestlandet, 	30.5.2011	 	
17 Mailkorrespondanse med Meterologisk Institutt 	– Værvarslinga på Vestlandet,	 30.3. 	2011	 	
18 Mailkorrespondanse med Meterologisk Institutt 	– Værvarslinga på Vestlandet, 28.4.2011

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	37 	
 
indre leden forbi Stad, er det knyttet stor usikkerhet til bruk av hindcastdata som et mål 
på bølgehøyde. 	 	
For en kort	ere tidsserie	 av bølgehøyder ved Stad	, eksempelvis fra perioden 2008	-2010 	
(når AIS	-målinger ble gjort) hadde det vært mulig å produsere hindcastdata med høyere 	
oppløsning (4 km). Men selv med noe høyere oppløsning ville hindcastdata ikke fange 
opp lokale b	ølge	forhold	. Alternativt kan andre væregenskaper benyttes, som vindstyrke 	
eller vindretning. Etter	som bølge	høyden er simulert utifra vindstyrke er det sannsynlig 	
at disse er korrelert, og valg av vindstyrke som væregenskap vil derfor ha liten betydning 
for ventetids	beregningen. Vindretning alene vil ikke være en hensiktsmessig å bruke da 	
det også er nød	vendig å ta hensyn til 	vindstyrken	 for å relatere det til passeringsraten. 	 	
Det er tydelig store usikkerheter knyttet til hvor representative hindcastda	ta er for 	
bølgeforhold ved Stad, men det finnes per i dag ikke 	andre, 	enkelt tilgjengelig	e værdata	 	
som vil gi bedre resultater.	 	
5.3	 	Representerer perioden 2008	-2010 en 	
normalperiode når det gjelder skipstrafikk 
og værforhold rundt Stad?	 	
En naturlig innvending 	til analysen er også at den er basert på et datagrunnlag som ikke 	
representerer en forventet normalsituasjon. Vi vet at både skipstrafikken og vær	for	-	
holdene kan variere fra år til år, samt at grunnlagsdataene 	for passeringer 	kun 	
representerer perioden fr	a oktober 2008	 til september 2010. 	I tillegg vil klimaendringer 	
kunne føre til at datagrunnlaget ikke er representativt for fremtiden. Denne problem	-	
stillingen er behandlet i vedlegg C.	 	
Skipstrafikk og økonomiske konjunkturer	 	
Skipstrafikken påvirkes av 	etterspørselen etter transporttjenester. I en oppgangs	-	
konjunktur er det derfor naturlig å anta at etterspørselen etter sjøtransport vil øke	, da 	
flere varer skal bringes inn til landet og fraktes mellom byer og tettsteder langs 
norskekysten. I slike opp	ga	ngs	tider kan vi derfor oppleve mer sjøtrafikk enn normalt. 	
Oppgangskonjunkturer øker samtidig etterspørselen etter arbeidskraft og olje, noe som 
øker prisene på disse innsatsfaktorene til sjøtransporten. Dette vil videre bidra til høyere 
drifts	kostnader 	for fartøysflåten, og prisene på å transportere varer til sjøs øker. Økte 	
transportbrukerpriser til sjøs redusert etterspørselen etter sjøtransport. Sammenhengen 
mellom økonomiske konjunkturer og skipstrafikk er derfor ikke entydig ut fra en 
prinsipiell be	traktning. 	 	
Når det gjelder skipstrafikken rundt Stad kan det tenkes at denne har blitt påvirket av 
finans	krisen som var gjeldene fra og med 3. kvartal 2008. 	En viktig del av 	
kvalitetssiktingen innebærer derfor å vurdere om perioden oktober 2008 til septe	mber 	
2010, pga. finanskrisen, representerer en periode som ikke sies å representere en 
normalperiode. 	For å undersøke om 	finanskrisen har hatt en stor innvirkning på skips	-	
trafikken rundt Stad,	 har vi tatt utgangspunkt i Statistisk sentralbyrås Havnestatis	tikk, da 	
havneanløp og brutto	tonnasje 	er en god indikator på utviklingen i 	skipstrafikk	en	. Vi har 	
deretter	 studert hvorvidt havne	anløpene og bruttotonnasjen rundt Stad kan sies og 	
sam	variere med den økono	miske utviklingen i Norge	, og kostnadsutviklinge	n tilknyttet 	
sjøfart. Som indikator på den økonomiske ut	viklingen har vi valgt å benytte fastlands	-	
Norges brutto	produkt og som indikator på kostnads	utviklingen har vi valgt å bruke SSBs 	
prisindeks for sjøfart.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	38 	
 
Figur 	5-1 	Havneanløp for havner nær Stad, og fastlands	-Norges bruttoprodukt, 	
indeksert lik 1 i 1. kvartal 2006	 	
 	
* 	Havner nær Stad er definert som alle havner som er drevet av Bremanger Hamn og Næring, 
Nordfjord Havn IKS, Ålesundsregionens havnevesen, og Møre og Romsdal Havn IKS. 	 	
Kilde: Statistisk sentralbyrå, 	bearbeidet av Econ Pöyry	 	
Ved å definere havne	anløpene run	dt Stad som alle anløp registrert av aktør	ene	 	
Bremanger Hamn og Næring, Nordfjord Havn IKS, Ålesunds	regionens havnevesen, og 	
Møre og Romsdal Havn IKS (se	 Figur 	5-1), ser vi at ut	viklingen i havner	 (herav 	
skipstrafikken)	 rundt Stad synker svakt i hele perioden fra 2006 til 2010. Den samme 	
trenden er gjeldende blant øvrige norske havner.	 	
Utviklingen i skipsanløp og bruttotonnasje til havner rundt Stad ser ut til å samv	ariere 	
negativt med SSBs prisindeks. Dette kan tolkes som at skipstrafikken for havnene nær 
Stad avtar ved økte kostnader. Sammenhengen er imidlertid ikke like klar når det gjelder 
den økonomiske utviklingen, da anløpsutviklingen er svakt synkende trend i 	hele 	
perioden og fast	lands	-Norges bruttoprodukt har en økende trend gjennom perioden. 	
Etter nærmere undersøkelse av figuren ser vi at bruttotonnasje og havneanløp har en 
betydelig nedgang etter fjerde kvartal 2008, som sammenfaller med finanskrisen. 	 	
Hvis	 det er en sammenheng mellom havneanløp og hhv. økonomiske situasjonen og 	
kostnads	utviklingen skal denne kunne fanges opp ved hjelp av statistisk analyse. Etter å 	
ha forsøkt å forklare utviklingen i hhv. havneanløp og bruttotonnasje til havner nær Stad 
med kostnadsutviklingen og Fastlands	-Norges bruttoprodukt (korrigert for fiske	sesong	19) 	
finner vi: 	 	
 	en signifikant negativ sammenheng mellom havneanløp/bruttoonnasje og 
kostnads	utviklingen (representert ved SSBs prisindeks sjøfart) 	 	
 	en signifikant negativ	 sammenheng mellom havneanløp og den 	
makroøkonomiske situasjonen (representert ved Fastlands	-Norges 	
bruttoprodukt i faste priser).	 	
 	 	 	
19 Dataene er oppgitt i kvartalstall, vi har derfor funnet det hensiktsmessig å definere fiskesesongen som 1. 
og 4. kvartal for hver av estimeringsårene.	 0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6	
2006K1	2006K2	2006K3	2006K4	2007K1	2007K2	2007K3	2007K4	2008K1	2008K2	2008K3	2008K4	2009K1	2009K2	2009K3	2009K4	2010K1	2010K2	2010K3	2010K4	
Ha vnea nløp tilhørende ha vner nære Sta d*
Bruttotonna sje tilhørende ha vner nære Sta d*
Fa stla nds	-Norges bruttoprodukt i f a ste kroner	
SSBs prisindeks sjøf a rt

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	39 	
 
Disse sammenhengene gjelder både for perioden fra 1. kvartal 2006 til 4. kvartal 2010 og 
fra 1. kvartal 2008 til 4. kvartal 2	010.	20 Samtidig viser en korrelasjonsanalyse at korrela	-	
sjonen mellom kostnads	utviklingen i sjø	transport	næringen (ved SSBs prisindeks) og den 	
makroøkonomiske ut	viklingen (ved Fastlands	-Norges bruttoprodukt) er lik 0,7 	– altså 	
sam	varierer.	 	
En åpenbar kr	itikk av denne tilnærmingen er at tidsperioden fra 2006 til og med 2010 	
for kort til å kunne si om økonomiske konjunktur påvirker skipstrafikken. Data for skips	-	
anløp er tilgjengelig fra 2004	, men den er mangelfull. 	 	
Spørsmålet videre er om, og eventuelt h	vordan, vi mener disse statistiske sammen	-	
hengene bør integreres i en korreksjon av DNVs ventetidsberegning (basert på fartøys	-	
trafikk nær Stad fra 	oktober 2008	 til september 2010). Initialt er det viktig å påpeke at vi 	
ikke med sikkerhet kan si at estimer	te sammenhenger mellom skipstrafikk og 	
økonomiske konjunk	turer vil gjelde i fremtiden, noe som i utgangspunktet taler for at vi 	
ikke bør korrigere DNVs ventetidsberegning. 	 	
Imidlertid er DNV	-perioden fra 	oktober 2008	 til september 2010 en periode som e	r 	
kjennetegnet av en nedgang ved finanskrisen (frem til 3. kvartal 2009) og en oppgang 
(etter 3. kvartal 2009), 	se 	Figur 	5-2. 	
Figur 	5-2 	 Bruttoprodukt på Fastlands	-Norge målt i f	aste priser, indeksert lik 1 i 	
1. kvartal 2006	 	
 	
Kilde: Statistisk sentralbyrå, 	bearbeidet av Econ Pöyry	 	
Fra figuren ser vi at oppgangen etter 3. kvartal 2009 er høyere enn nedgangen fra 4. 
kvartal	 2008. Våre resultater, som innebærer mindre skipstrafikk ved høy	konjunktur 	
taler dermed for at DNVs ventetidsberegning er overvurdert, og derfor bør korrigeres 
ned. Vi ønsker imidlertid at anslaget skal representere en normalsituasjon i vår 
analyseperiod	e (fra 201	1 til 20	93	), som både kan inneholde av lav	- og høy	konjunkturer. 	
På den andre siden er det naturlig å anta en teknologisk utvikling innen sjøtransport, 
mer effektive forbrenningsmotorer og ny teknologi, som gjør bransjen mindre følsom for 
olje	prisendringer og økonomiske konjunkturer. Gitt alle disse usikkerhets	faktorene 	
 	 	 	
20 Sammenhengen som er estimert kan formelt settes opp slik: 	Havneanløp	t = a + b*	Xt +c*S	t+ e	t , der 	
Havneanløp	t angir antall havneanløp for havner nær Stad kvartal 	t, Xt er Fastlands	-Norges bruttoprodukt 	
i millioner faste 2010	-priser eller SSBs prisindeks f	or sjøfartsnæringen for kvartal 	t, St er en dummy	-	
variabel som har verdien 1 hvis det er fiskesesong og ellers, 	og a, b og c angir estimerte 	
koeffisientene. Vi forutsetter at feilleddene 	e er uavhengige, normalfordelte, har en forventning lik null, 	
og h	ar en ukjent varians. Med utgangspunktet i dette oppsettet kan 	b tolkes som sammenhengen 	
mellom antall havneanløp og den makroøkonomiske situasjonen. 	 0,98
1,00
1,02
1,04
1,06
1,08
1,10
1,12
1,14	
2006K1	2006K2	2006K3	2006K4	2007K1	2007K2	2007K3	2007K4	2008K1	2008K2	2008K3	2008K4	2009K1	2009K2	2009K3	2009K4	2010K1	2010K2	2010K3	2010K4

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	40 	
 
mener vi det ikke er faglig forsvarlig å korrigere DNVs ventetidsberegning for 
økonomiske kon	junkturer. 	 	
Skipstrafikk og værforhold	 	
I beregningen av venteomfang ved dårlig væ	r estimeres sammenhengen mellom 	
passeringsomfang og bølgehøyde for perioden oktober 2008 til september 2010. Videre 
benyttes de estimerte sammenhengene mellom passeringer og bølgehøyde og 
observerte værdata fra 1957 til 2009 til å anslå venteomfanget. Se 	vedlegg D for en 	
utfyllende gjennomgang av metoden som er benyttet for å anslå ventetiden, og vedlegg 
C for	 en gjennomgang av værdata fra 1957 til 2009. 	 	
Som nevnt over er det sannsynlig at værforholdene rundt Stad varierer fra år til år, hvor 
noen år er kj	ennetegnet ved flere stormer mens andre år fremstår som relativt rolige.	 	
Hvis det har seg slik at perioden 	oktober 2008	 til september 2010 er atypisk en normal	-	
situasjon kan det 	føre	 til at forholdet mellom passering	er og bølgehøyde som er forsøkt 	
estimert	 av DNV blir misvisende. Det er ikke sikkert i hvilken retning en atypisk 	
værperiode vil påvirke 	sammenhengen	 mellom passeringsrate og bølgehøyde, da 	
forholdet mellom dem er lite signifikant og ikke proporsjonalt. I perioden 2008	-2010 har 	
det av flere blit	t antydet at ”været var uvanlig fint”.	21 Dette har ført til få registrer	inger 	
ved høye bølgehøyder, noe som har ledet til mindre pålitelige statiske estimerings	-	
resultater. 	Videre vil mindre pålitelige estimeringsrater føre til mer usikkerhet knyttet til 	
beregning av passeringer	. Så lenge man kun har AIS	-data fra denne perioden er man 	
likevel	 bundet til å bruke værdata fra samme periode	 ved beregning av sammenheng 	
mellom passeringer og bølgehøyde	. 	
Den største usikkerheten når det gjelder anslått ventetid 	vil imidlertid knytte seg til om 	
gjennomsnittet av værdata fra 1957 til 2009 vil være representative for været i frem	-	
tiden. Dette blir behandlet i 	vedlegg C.	 	
5.4	 	Kvalitetssikring av metode for å beregne 
passeringer forbi Stad	 	
Ut fra	 det koblede datasettet me	llom DNVs skipsregister og AIS	-data	, telles antall skip 	
som krysser definerte passerings	-/tellelinjer. De ulike tellelinjene er angitt i	 Figur 	5-3. 	
 	 	 	
21 Intervju med DNV, 3.3.2011.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	41 	
 
Figur 	5-3 	Passerings	-/tellelinjer som er lagt til grunn i DNVs analyse av 	
skipstrafikken rundt Stad 	 	
 	
Kilde: 	Kystverket (2010) og DNV (2010).	 	
Tellelinjene er plassert på samme sted som ved tidligere analyser av 	skipstrafikk rundt 	
Stad, og beskrives i KVUen på følgende måte:	 	
 	Tellelinje A 	– Stad og 66 km ut i havet (ca. 36 nm). Antall skip som passerer 	
denne tellelinjen vil inkludere størsteparten av all trafikken som passerer Stad, 
både indre og ytre seilingsled.	 	
 	Tellelinje B 	– Fra Sandsøya til Skorpa	 	
 	Tellelinje C 	– Fra Stadlandet til Kvamsøya (C1), og fra Kvamsøya til Sandsøya (C2)	 	
 	Tellelinje D 	– Fra Skongenes på Vågsøy til Fureneset på Stadlandet (D1), og fra 	
Langeneset på Vågsøy til Artuneset på Silda (D2).	 	
I fø	lge DNV	 (2010)	 vil fartøyer som potensielt vil benytte seg av en tunnel mest sann	-	
synelig være de fartøyene som passerer Stad (tellelinje A) og samtidig har beveget seg i 
det indre farvann (tellelinje B, C eller D). 	 	
På et overordnet nivå innebærer kvalite	tssikringen av tellemetoden å ta stilling til	: 	
 	om det finnes bedre måter å telle fartøyer som er potensielle brukere av en 
eventuell tunnel på	 	
 	hvor sannsynlig det er at fartøyer unnlates i tellingen ved den bestemte telle	-	
metoden.	 	
For å kunne ta vurdere de	tte har vi vært i kontakt med Kjell Røang (AIS	-ekspert og ansatt 	
i Christian Michelsen Research AS). 	Han	 har ingen innvendinger eller forslag til alternativ 	
analyse til DNVs tellemetode, men poengterer at feilkilder ved valgt metode kan oppstå. 
Han oppgir 	følgende 	mulige 	feilkilder ved bruk av AIS	-data til å analysere skips	trafikk:	 	
 	Fartøyer med AIS 	– som ikke bruker det. Selv om fartøyer har installert AIS, kan 	
de glemme å slå på systemet. Når det gjelder fiskefartøyer har de åpenbart et 
insentiv til å slå	 av AIS	-systemet hvis de har funnet områder med store fiske	-	
forekomster. Røang påpeker at omfanget av denne feilkilden er begrenset.	 	
 	Fjell som skygger for AIS	-signaler kan gi blindsoner. Selv om et fartøy har slått på 	
AIS	-systemet kan fjell bidra til blind	soner som resulterer i at AIS	-signalene ikke 	
blir registrert. I følge Røang kan det være slike blindsoner syd for Stad.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	42 	
 	
Tellingene forbi hver av tellelinjene foregår ved at det ved at AIS	-signalene (som 	
normalt sendes ut hvert tiende sekund for et bestemt 	fartøy) plottes i et kart, 	
deretter trekkes en linje gjennom plottene (plottlinje) for hvert av fartøyene. 
Hver gang en slik plottlinje passerer en tellelinje registreres en passering av 
tellelinjen 	– dette tilsier at valgt tellemetode er robust ovenfor sl	ike blindsoner.	 	
 	AIS	-antenner som gir svake signaler. Røang vurderer omfanget av AIS	-antenner 	
med svake signaler som lavt, noe som tilsier at det er få fartøyer som passerer 
en tellelinje og ikke blir registrert. 	 	
Vår vurdering er at omfanget av feilkilder 	knyttet til passering av de ulike telle	linjene er 	
begrenset, og legger derfor til grunn at det ikke er hensiktsmessig å korrigere DNVs 
analyser 	for disse potensielle feilkildene	.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	43 	
 
6 	Vedlegg B 	– Skipstrafikk rundt Stad	 	
En nøkkelvariabel for beregningen av samfunnsøkonomisk nytte (som spart ventetid, 
sparte drivstoffutgifter, redusert reisetid mv.) ved en eventuell skipstunnel er omfanget 
av fartøyer som vil benytte seg av tunnelen. KVUens metoden for å anslå denne 
større	lsen er beskrevet i DNV (2010), og benytter resultatene til å beregne spart 	
ventetid. 	 	
DNV (2010) har anslått venteomfang historisk ved å ta utgangspunkt i et datasett der 
AIS	-data er koblet mot alle eksisterende skipsregistre for perioden fra oktober 2008	 til 	
september 2010. Deretter telles alle passeringer som sannsynligvis vil benytte seg av en 
eventuell skipstunnel, liten og stor. Det legges til grunn at alle fartøy som passerer langs 
angitte tellelinjer A i tillegg til en eller flere av tellelinjene B/	C eller D, se 	Figur 	5-3, vil 	
benytte seg av tunnelen. 	 	
Vi har ingen innvendinger til overordnede metoden som er benyttet. Den konkrete 
anvendelsen av metoden gir imidl	ertid grunn til fire innvendinger til kart	legging av 	
historiske passeringer som ved stor sannsynlighet vil benytte seg av tunnel.	 	
For det første, som påpekt av Raabe og Eilertsen (2011), er DNVs ventetidsberegning 
kun basert på fartøyer som har sendt ut A	IS-signaler i den aktuelle tidsperioden. Dette 	
gjelder alle fartøyer av en størrelse over 300 bruttotonn, samt de fartøyene som under 
300 bruttotonn som frivillig har installert AIS. Dette taler for at DNVs analyser basert på 
et ufullstendig grunnlag, da i	kke alle fartøyer under 300 brt har installert og bruker AIS. 	
Altså kan det se ut til at DNVs 	beregnede ventetids	kostnader er undervurdert. 	 	
For det andre, er det etter vår vurdering knyttet betydelig usikkerhet til at alle fartøyer 
som passerer tellelinj	e A i tillegg til en eller flere av tellelinjene B/C eller D (se 	Figur 	5-3) 	
vil benytte seg av en eventuell skipstunnel ved dårlig vær. For eksempel kan slike 
fartøye	r ha vært på vei til eller fra havet og ikke på vei langs kysten. Hvis det har seg slik 	
at flere av disse passeringene ikke ville benyttet seg av en eventuell skipstunnel taler det 
for at DNVs beregning er over	vurdert.	 	
For det tredje, er DNVs ventetidsans	lag basert på passeringer gjennomført av både uten	-	
landsk	- og norskregistrerte fartøyer. I et samfunnsøkonomisk perspektiv (for Norge) bør 	
sparte ventekostnader for utenlandske skip ekskluderes fra beregningen, fordi sparte 
ventekostnader for disse skipene	 ikke direkte kan ledes tilbake til økt velferd for nord	-	
menn. Vi vet imidler	tid at flere utenlandskregistrerte fartøyer er eid av nordmenn, samt 	
at økt leverings	punktlighet og reisetid til/fra Norge indirekte kan lede til økt velferd for 	
norske innbygg	ere. Inkluderingen av utenlandske skip taler likevel for at DNVs beregning 	
er over	vurdert.	 	
For det fjerde 	har DNV ikke tatt hensyn til at tunnelen vil holdes stengt ved ekstreme 	
vind og/eller bølgehøyder og trolig også ved dårlig sikt. Dette bør i prinsip	pet korrigeres 	
for, da en stengt tunnel ved ekstremvær bidrar til at bespart ventetid reduseres. Dette 
trekker isolert sett i retning av at DNVs beregning er over	vurdert.	 	
I det følgende gjennomgår vi hver av innvendingene i detalj, og kommer med forslag t	il 	
hvordan innvendingene kan korrigeres for. 	 	
6.1	 	Justering for passeringer av fartøyer som 
ikke sender AIS	-signaler	 	
Raabe og Eilertsen (2011) har forsøkt å justere anslaget for sparte ventekostnader ved å 
komplettere DNVs analyse ved å legge til passeringer for fiskefartøy, fritidsbåter og

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	44 	
 
mindre lastefartøy (se 	Tabell 	5.1). Metoden som er benyttet for å komme frem til 	
justeringene er imidlertid ikke basert på historisk statistikk, men snarere hva konsulent	-	
ene mener er fornuftige anslag. 	 	
Vi mener det er rimelig å forsøke å justere	 DNVs anslag for disse opplagte feilkildene, 	
men mener at justeringene bør baseres på empiri. Med utgangspunkt datamaterialet 
som er utarbeidet av DNV har vi derfor forsøkt å anslå omfanget av ufullstendigheten, 
for så å korrigere DNVs anslag. 	 	
Raabe og Ei	lertsen (2011) har rett i at flere fiskefartøyer, fritidsbåter og laste	fartøyer 	
under 300 bruttotonn ikke er inkludert i DNVs analyse. For å kunne basere justeringen 
på empiri er vi avhengige av å ha en god kilde på det totale omfanget for hver av 
fartøys	kategoriene. Det er tilfelle for fiskefartøy, som alle er registrert i Fiskeri	-	
direktoratets fartøyregister. Fritidsbåter kan meldes inn til Småbåt	registeret, men siden 	
innmeldingen er frivillig vil ikke registeret gi oss det totale omfanget av fritidsbåt	er. Vi 	
har heller ikke funnet frem til en kilde som inneholder det totale omfanget av øvrige 
fartøyer under 300 bruttotonn. Med utgangs	punkt i dette har vi kun valgt å justere DNVs 	
anslag for passeringer av fiskefartøy, altså ikke for passeringer gjennomf	ørt av 	
fritidsbåter og øvrige fartøyer under 300 bruttotonn. Dette taler for at vi, tiltross for 
justeringen, undervurderer antallet fartøyer under 300 bruttotonn.	 	
I det følgende dokumenteres vår beregninger som leder frem til antall ekstra 
passeringer av 	fiskefartøyer, og som videre blir benyttet til å korrigere DNVs analyse. Vår 	
justeringsm	etode gjennomføres i tre steg. Først anslås antall fiske	fartøyer som er i 	
trafikk rundt Stad i analyseperioden (oktober 2008 	– september 2010) ved å se DNVs 	
datasett i	 sammenheng med Sjøtransportstatistikk for 2009 fra SSB.	22 Deretter trekkes 	
fra antall fiskefartøyer som allerede er oppført i DNVs analyse. Til slutt antar vi at de 
ekstra fiskefartøyene passerer Stad like hyppig som fiskefartøyene i DNVs analyse. 	 	
Med ut	gangspunkt i DNVs datasett som ligger til grunn for ventetidsberegningen samt 	
Skipstatistikk fra SSB i 2009, kan man sette opp følgende sammenheng for å anslå 
omfanget av fiskefartøy i området rundt Stad:	 	
Antall fiskefartøy i området rundt Stad 	 
= 	
Antall s	kip (fratrukket fiskefartøy) i området rundt Stad	 	
Antall fiskefartøy i Norge (i 2009)	 	Antall skip (fratrukket fiskefartøy) i Norge i 2009	 	
For at sammenhengen skal gjelde må vi imidlertid forutsette at:	 	
Forholdet 	mellom det totale antall fartøyer og 	fartøyer i området rundt Stad er likt for 	
fiskefartøyer som for alle andre fartøyer.	 	
Ved å legge denne forutsetningen til grunn vil man imidlertid undervurdere antall 
fiskefartøy	passeringer hvis det er flere fiskefartøyer i området enn på landsbasis, og 	
motsatt undervurdere hvis det er færre fiskefartøyer i området enn på landsbasis. For å 
vurdere forutsetningen har vi studert om det er et betydelig avvik mellom fiskefartøyer 
som andel av totalt antall fartøyer registrert i havner nær Stad i forhold til al	le øvrige 	
norske havner. Vi finner at om lag 45 prosent av fartøyene registrert i havner nær Stad 
er fiskefartøyer, i forhold til ca. 40 prosent i landet for øvrig. Dette taler for at vår 
metode undervurderer fisketrafikken med 12,5 prosent.	23 Altså, ved å 	multiplisere 	
 	 	 	
22 SSBs Skipsstatistikk inkluderer alle fartøyer som er registrert i Fisk	eridirektoratets fartøysregister. 	 	
23 Siden 45/40 = 1,125, altså 12,5 prosent høyere.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	45 	
 
venstre	siden i sammenhengen over med 1,125 kan vi ta hensyn til at fiske	trafikken i 	
området rundt Stad er høyere enn i landet for øvrig. Vi ender opp med:	 	
Antall fiskefartøy i området rundt Stad 	 	
= 1,125 *	 	
Antall skip (fratrukket fiskefartøy	) i området rundt Stad	 	
Antall fiskefartøy i Norge (i 2009)	 	Antall skip (fratrukket fiskefartøy) i Norge i 2009	 	
Gitt at vi kan godta denne sammenhengen (slik den er oppsatt over) som et forvent	-	
nings	rett anslag, er begge sider av likhetstegnet et 	forholdstall som er fritt for 	
benevning. Når vi anvender sammen	hengen vi har satt opp, er det bare tre tall vi trenger 	
for å anslå antall fiskefartøy som er i trafikk rundt Stad: Antall fiskefartøy i Norge i 2009, 
Antall skip (fratrukket fiskefartøy) i tr	afikk rundt Stad og Antall skip (fratrukket 	
fiskefartøy) i Norge i 2009. 	 	
 	Antall fiskefartøy registrert i Norge i 2009: 6	 313 fiskefartøy	24 	
 	Antall unike skip (fratrukket fiskefartøy) som har sendt ut AIS	-signaler i perioden 	
oktober 2008 til september 2010: 	2 889 skip	25 	
 	Antall skip (fratrukket fiskefartøy) registrert i Norge i 2009: 8 876 skip	26 	
Innsatt i regneformelen gir disse tallene et anslag på antall fiskefartøy i trafikk rundt 
Stad i analyseperioden oktober 2008 til september 2010 (tilsvarende omfanget 	i DNVs 	
register) på 2 312 fiskefartøy. 	 	
Etter nærmere undersøkelse finner vi at DNVs sammenkoblede datasett inkluderer 533 
unike fiskefartøy. For å unngå dobbelttelling av fiskefartøy som allerede er inkludert i 
vente	tidsberegningen velger vi derfor å tre	kke denne størrelsen fra de 2 312 	
fiskebåtene. Vi ender da opp med anslag på 1	 779 fiskefartøy som er i trafikk rundt Stad 	
og ikke er inkludert i DNVs ventetids	beregning.	 	
Vårt mål er ikke å anslå antall fiskefartøy i trafikk rundt Stad, men antall passeri	nger som 	
med overveidende sannsynlighet vil benyttet seg av en eventuell tunnel. De 533 
fiskebåtene i DNVs sammenkoblede datasett hadde i gjennomsnitt 9,4 passeringer forbi 
tellelinje A pluss B, C eller D fra oktober 2008 til september 2010. Ved å legge ti	l grunn at 	
de ekstra 1	 779 fiskebåtene hadde den samme passeringsfrekvensen i perioden, 	
kommer vi frem til at DNVs anslag sjablongmessig kan korrigeres for en økning på 16 655 
fiske	båt	passeringer. Vårt anslag tilsvarer 63 prosent (forventningsrett ansla	g) av 	
anslaget til Raabe og Eilertsen (2011), da de kom frem til totalt 26 350 fiskebåt	-	
passeringer. Siden alle disse fiskebåtpasseringene gjennomføres av fartøyer under 300 
brt er det meget sannsynelig at alle fartøyene kan passere både liten og stor tunn	el-	
alternativ. Vi	 velger derfor å korrigere DNVs ventetidsberegning ved å legge til disse 	
passeringene.	 	
 	 	 	
24 Se tabell 08203 i Statistisk sentralbyrås sjøtransportstatistikk. 	 	
25 Denne størrelsen er hentet ut fra DNVs sammenkoblede datasett ved å telle antall unike kallesigna	l 	
(tilsvarende unike fartøyer), og angir antall skip (fratrukket fiskefartøyer) i analyseperioden, oktober 
2008 til september 2010.	 	
26 Se tabell 08203 i Statistisk sentralbyrås sjøtransportstatistikk.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	46 	
 
6.2	 	Omfang av tunnelpasseringer ved dårlig 
vær, lite og stort alternativ	 	
Som nevnt over er det etter vår vurdering ikke åpenbart at alle fartøyer som passer	er 	
tellelinje A i tillegg til en eller flere av tellelinjene B/C eller D (se 	Figur 	5-3) vil benytte seg 	
av en eventuell skipstunnel. 	 	
For det første, som poengtert av	 DNV (2010), vil enkelte fartøyer være for brede eller for 	
høye til å kunne passere hvert av tunnel	alternativene. Liten skipstunnel innebærer at 	
fartøyer som er bredere enn 18 meter og høyere enn 22,4 meter ikke kan passere, og 
stor tunnel innebærer at fa	rtøyer som er bredere enn 21,5 meter og høyere enn enn 	
29,5 meter ikke kan passere. Altså, fartøyer med en bredde eller høyde som overstiger 
tunnel	alternativenes begrensninger kan ikke redusere ventetiden ved å bruke tunnelen. 	
Dette er tatt hensyn til i D	NVs beregning av ventetid. 	 	
For det andre, vil det kunne være slik at flere fartøyer ønsker å passere forbi Stad selv 
om været er dårlig, enten som følge av at de ikke skal følge kysten videre, det bidrar til 
kortere reisevei, er en opplevelse i seg selv e	ller av andre ukjente årsaker. Dette taler for 	
at DNVs ventetidsberegning kan være over	vurdert, og passeringer som har krysset 	
tellelinje A+B/C/D i perioden oktober 2008 til september 2010 (DNVs anslag) kan sees på 
som et høyt anslag på faktisk bruk at tu	nnel. Som et pessimistisk alternativ til antall 	
passeringer har vi med bakgrunn i DNVs sammenkoblede data også talt antall 
passeringer, gjennomført av fartøyer som kan passere gjennom hver av tunnelene, forbi 
tellelinje A+B/C+D.	27 Vi vurderer det slik at fa	rtøyene som passerte tellelinje A+B/C+D 	
med meget stor sannsynlighet vil benytte seg av tunnelen, og anser derfor dette som et 
lavt anslag på tunnelpasseringer.	 	
Med utgangspunkt vurderingen av hvilke passeringer fra oktober 2008 til september 
2010 som med 	sikkerhet ville ha benyttet seg av tunnelen (lavt anslag, passering av 	
A+B/C+ D) og et positivt syn (høyt anslag, passering av A+B/C/D) har vi beregnet antall 
passeringer ved hvert tunnelalternativ. Vi finner at vårt lave anslag reduserer antall 
passeringe	r (ift. DNV) som hadde ønsket å benytte seg av en liten skipstunnel, fra 15 071 	
til 10 785, altså en reduksjon på cirka 28 	prosent (se 	Tabell 	6.1) . For stort 	
tunnelalternativ reduseres antall brukere av tunnelen (ift. DNV) fra 17	 565 til 12	 684, 	
tilsvarende en reduksjon på 28 prosent.	 	
Tabell 	6.1 	Antall 	fartøypasseringer forbi 	Stad (A), samt minst en av de andre 	
tellelinjene B, C eller D, fra sept	. 2008 til sept	. 2010	 	
 	Liten	 	Stor	 	
Tellelinje*	 	A+B/C+D	 	A+B/C/D	 	A+B/C+D	 	A+B/C/D	 	
Trafikkanslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Andre 	aktiviteter	 	2 119	 	2 506	 	2 136	 	2 539	 	
Andre offshore service skip	 	0 	1 	7 	19 	
Bulkskip	 	200	 	338	 	200	 	338	 	
Fiskefartøy	 	2 779	 	4 987	 	2 779	 	4 991	 	
Gasstankere	 	273	 	309	 	273	 	309	 	
Kjemikalie	-/produkttankere	 	352	 	459	 	369	 	477	 	
Kjøle	-/fryseskip	 	59 	86 	624	 	781	 	
 	 	 	
27 Passering forbi tellelinje A+B/C+D angir fartøypasse	ring som har beveget seg fra indre led nord/sør for 	
Stad, rundt Stadlandet, for så å bevege seg inn i indre led (sør/nord for Stad) igjen.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	47 	
 
 	Liten	 	Stor	 	
Tellelinje*	 	A+B/C+D	 	A+B/C/D	 	A+B/C+D	 	A+B/C/D	 	
Trafikkanslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Konteinerskip	 	0 	0 	48 	170	 	
Offshore supply	-skip	 	44 	59 	180	 	346	 	
Oljetankere	 	408	 	433	 	408	 	433	 	
Passasjer	 	328	 	338	 	1 399	 	1 442	 	
Ro Ro last	 	360	 	431	 	363	 	435	 	
Stykkgodsskip	 	3 712	 	4 904	 	3 747	 	5 065	 	
Ukjent	 	151	 	220	 	151	 	220	 	
Totalt antall	 	10 785	 	15 071	 	12 684	 	17 565	 	
* 	Forskjellen mellom lavt alternativ (de som krysser A+B/C+D) og høyt alternativ (de som 
krysser A+B/C/D) er at fartøypasseringene i lavt alternativ kysser minimum tre tellelinjer og 
fartøypasseringene i høyt alternativ krysser minimum to tellelinjer. 	 	
Kilde	: DNV, be	arbeidet av 	Econ Pöyry 	 	
Ovenfor la vi til grunn at DNVs passeringsanslag sjablongmessig kan suppleres med 
16	 655 fiskefartøy	passeringer for hvert tunnelalternativ. Siden flere av disse fiske	-	
fartøyene kan tenkes å kun passere to av de tre telleli	njene blir det feil å inkludere disse 	
16	 655 fiskebåtpasseringene direkte i vårt lave anslag på antall passeringer. Ved å ta 	
utgangspunkt i tabellen over ser vi at:	 	
 	Av de fiskefartøyer som kan benytte seg av liten tunnel: 	 	
 	4 987 fiskefartøyer passerer tell	elinje A+B/C/D	 	
 	2 779 passerer tellelinje A+B/C+D, tilsvarende 55,7 prosent av 
fiskefartøypasseringene som passerer tellelinje A+B/C/D	 	
 	Av de fiskefartøyer som kan benytte seg av stor tunnel: 	 	
 	4 991 fiskefartøyer passerer tellelinje A+B/C/D	 	
 	2 779 passerer te	llelinje A+B/C+D, tilsvarende 55,6 prosent av 	
fiskefartøypasseringene som passerer tellelinje A+B/C/D	 	
Altså, ved å legge til grunn forholdstallene mellom de fiskefartøyene i DNVs register som 
passerer A+B/C+D og A+B/C/D for hvert tunnelalternativ, på hhv. 	55,7 og 55,6 prosent, 	
er vårt anslag at:	 	
 	For liten skipstunnel: 16	 665*0,557 = 9 282 fiskefartøypasseringer passerer telle	-	
linje A+B/C+D	 	
 	For stor skipstunnel: 16	 665*0,556 = 9 266 fiskefartøypasseringer passerer telle	-	
linje A+B/C+D	 	
Samlet korrigering for e	kstra fiskefartøyer for høyt og lavt alternativ er dokumentert i 	
Tabell 	6.2. 	
Tabell 	6.2 	Antall 	fartøypasseringer forbi	 Stad 	(korrigert for fiskefartøyer)	, fra sept	. 	
2008 til sept	. 2010	 	
Tunnelalternativ	 	Liten	 	Stor	 	
Trafikkanslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Totalt antall passeringer fra DNVs analyse (A)	 	10 785	 	15 071	 	12 684	 	17 565	 	
Ekstra fiskefartøypasseringer (B)	 	9 282	 	16 665	 	9 266	 	16 665	 	
Totalt antall passeringer (A+B)	 	20 067	 	31 736	 	21 950	 	34 230

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	48 	
 
Kilde: DNV, be	arbeidet av 	Econ Pöyry	 	
6.3	 	Korrigering for at utenlandske fartøyer er 
inkludert i DNVs ventetidsberegning	 	
DNVs ventetidsanslag basert på passeringer gjennomført av både uten	landsk	- og norsk	-	
registrerte fartøyer. I et samfunnsøkonomisk perspektiv (for Norge) bør utenlandske 
skip eksklu	deres fra beregningen, det fordi sparte ventekostnader for uten	landske skip 	
ikke direkte kan ledes tilbake til økt velferd for nordmenn. 	 	
Lav	ere ventetid for utenlandske fartøyer kan riktignok bidra til økt leverings	punktlighet 	
reduserte transportkostnader for varer til/fra Norge, som indirekte leder til økt velferd 
for nordmenn. Disse effektene bør prinsipielt inkluderes i ventetids	beregn	ingen. Siden 	
det er meget krevende å anslå disse effektene har vi valgt å gi dem en kvalitativ 
vurdering.	 	
For å få et grep om hvor stor andel av skipstrafikken rundt Stad som er norske skip og 
potensielle brukere av en eventuell skipstunnel har vi med utgang	spunkt i DNVs 	
sammenkoblede datasett identifisert alle fartøyer som er registrert i Norge.	28 Ved å telle 	
opp antall passeringer, over snitt A+B/C+D (lavt anslag) og A+B/C/D (høyt anslag), 
gjennomført av norske fartøyer kom vi frem til at mellom 77,4 og 84,8	 prosent av 	
passeringene har blitt gjennomført av norske fartøyer. Resultatene er dokumentert i 
Tabell 	6.3. 	
Tabell 	6.3 	Antall 	fartøypasseringer forbi	 Stad	, fra sept	. 2008 til sept	. 2010	 	
Tunnelalternativ	 	Liten	 	Stor	 	
Trafikkanslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Totalt antall passeringer (A)	 	10 785	 	15 071	 	12 684	 	17 565	 	
Totalt antall norskregistrerte passeringer (B)	 	9 142	 	12 007	 	10 	515	 	13 598	 	
Andel norskregistrerte fartøyer, i prosent (A/B)	 	84,8	 	79,7	 	82,9	 	77,4	 	
Kilde: DNV, 	be	arbeidet av 	Econ Pöyry	 	
Vi vet imidler	tid at flere utenlandskregistrerte fartøyer er eid av nordmenn, der 	
rasjonale bak utflaggingen er økt tilgang på billig 	arbeidskraft og lavere skattekostnader. 	
For et utflagget skip som utelukkende benytter seg av et utenlandsk mannskap, vil kun 
kapital	avkastningens andel av fartøyets verdiskaping kunne sies å være verdiskapingen 	
som tilfaller Norge. Stad skipstunnel vil d	ermed kun bidra til en økt samfunnsøkonomisk 	
nytte for Norge såfremt skipstunnelen bidrar til at norske rederes kapitalavkastning 
øker. Bildet er imidlertid ikke så entydig, da flere utenlands	registrerte skip eid av nord	-	
menn sysselsetter mannskaper med n	orsk statsborgerskap. 	 	
For å undersøke dette nærmere er det naturlig å studere hvor mange fartøys	passeringer 	
som kan kobles til nasjoner som er kjent for å være såkalte bekvemlighets	flagg (Flag of 	
Convenience). I følge UNCTAD (2009) er følgende seks nasj	oner de mest benyttede 	
bekvemlighetsflagg målt i bruttotonnasje: Panama, Liberia, Marshall	øyene, Bahamas, 	
Malta og Kypros. 	 	
 	 	 	
28 For å identifisere alle norske og utenlandske fartøyer har vi benyttet de tre første numrene i hvert 
fartøys unik	e MMSI	-kode, kalt MID, som er inkludert i DNVs sammenkoblede datasett. 	I følge 	
International Tele	communication Union (ITU), se 	
http://www.itu.int/online/mms/glad/cga_mids.sh?lng=E	 , er norske fartøyer tildelt en MID kode som er 	
lik 257, 258 eller 259.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	49 	
 
Tabell 	6.4 	Antall 	fartøypasseringer forbi	 Stad	, fra sept	. 2008 til sept	. 2010	 	
Tunne	lalternativ	 	Liten	 	Stor	 	
Trafikkanslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Panama	 	53 	138	 	53 	139	 	
Liberia	 	1 	1 	3 	6 	
Marshalløyene	 	26 	91 	27 	92 	
Bahamas	 	174	 	344	 	334	 	565	 	
Kypros	 	2 	7 	18 	30 	
Malta	 	40 	122	 	44 	133	 	
Totalt antall passeringer av FoCs* (A)	 	296	 	703	 	479	 	965	 	
Totalt 	antall passeringer i DNVs datasett (B)	 	10 785	 	15 071	 	12 684	 	17 565	 	
Andel av totale passeringer, i prosent (A/B)	 	2,7	 	4,7	 	3,8	 	5,5	 	
* FoCs er definert som fartøyer registrer i Panama, Liberia, Marshalløyene, Bahamas, Kypros og 	
Malta. 	 	
Kilde: DNV, 	be	arbeidet av 	Econ Pöyry	 	
Ved å telle opp antall passeringer, over snitt A+B/C+D (lavt anslag) og A+B/C/D (høyt 
anslag), gjennomført av fartøyer registrert i disse seks nasjonene (senere omtalt som 
FoCs) kom vi frem til at mellom 2,7 og 5,5 prosent av passeri	ngene har blitt gjennomført 	
av FoCs. Resultatene fra opptellingen er 	dokumentert i 	Tabell 	6.4. 	
Selv om passeringene er gjennomført av FoCs er det ikke åpenbart at de eies av norske 
redere. Som nevnt over, er det samtidig meget usikkert hvor mye Stad skipstunnel 
bidrar til verdiskaping	søkning tilknyttet utenlandske skip som tilbake	føres til det norske 	
samfunn (via økte lønninger og/eller kapitalavkastning). På en andre side har vi ikke 
gjennomført en fullstendig analyse av alle land som norske redere kan tenkes å ha 
registrert skipet 	sitt i. Samtidig vet vi at nordmenn nyter godt av at utenlandske skip 	
langs kysten. Økt punktlighet og seilingstimer kan eksempelvis bidra til billigere varer og 
dermed økt velferd. Derfor, som et sjablongmessig anslag legger vi til grunn at 
halvparten av 	verdiskapings	økningen (til FoCs) som følge av en skips	tunnel finner veien 	
til norske redere eller mannskaper. Beregningene er dokumentert i 	Tabell 	6.5. 	 	
Tabell 	6.5 	Antall 	fartøypasseringer forbi	 Stad	, fra sept	. 2008 til sept	. 2010	 	
Tunnelalternativ	 	Liten	 	Stor	 	
Trafikka	nslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Andel norske fartøypasseringer (A)	 	84,8	 	79,7	 	82,9	 	77,4	 	
Andel passeringer 	gjennomført av FoCs	* (B)	 	2,7	 	4,7	 	3,8	 	5,5	 	
Halve andelen passeringer gjennomført av FoCs (B/2)	 	1,4	 	2,3	 	1,9	 	2,7	 	
Andel norske passeringer pluss halve andelen passeringer av FoCs/2 
(C=A+B/2)	 	86,1	 	82,0	 	84,8	 	80,2	 	
Antall passering	er korrigert for fiskefartøy (D	) 	20 
067	 	
31 
726	 	
21 
950	 	
34 
220	 	
Antall passeringer korrigert for fiske	- og utenlanske fartøyer	 (C*D)	 	17 
285	 	
26 
016	 	
18 
611	 	
27 
432	 	
* FoCs er definert som fartøyer registrer i Panama, Liberia, Marshalløyene, Bahamas, Kypros og 	
Malta. 	 	
Kilde: DNV, 	bearbeidet	 av 	Econ Pöyry

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	50 	
 
6.4	 	Oppsummering av våre tre korrigeringer av 
DNVs anslag på antall passeringer	 	
Våre tre korrigeringer av inngangsdataene til ventetidsberegningen er dokumentert i 
Tabell 	6.6. For lite tunnelalternativ mener vi det er riktig å oppjustere ventetids	-	
anslagene til DNV med 15 prosent (som et lavt anslag) og med 73 prosent (som et høyt 
anslag). For stort tunnelalternat	iv mener vi det er riktig å oppjustere ventetids	anslagene 	
til DNV med 6 prosent (som et lavt anslag) og med 56 prosent (som et høyt anslag).	 	
Tabell 	6.6 	Oppsummering av EKS’ korrigeringer av antall fartøypass	eringer forbi 	
Stad, 	fra sept	. 2008 til sept	. 2010	 	
Tunnelalternativ	 	Liten	 	Stor	 	
Trafikkanslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Opprinnelig anslag fra DNV	 	- 15 071	 	- 17 565	 	
1. korrigering 	– supplering av fiskefartøy som ikke er inkludert i beregningen	 	- 31 726	 	- 34 220	 	
2.korrigering 	– konstruering av et lavt anslag for fartøypasseringer	 	20 067	 31 726	 21 950	 34 220	 	
3. korrigering 	– ekskludering av utenlandske fartøyer (A)	 	17 285	 26 016	 18 611	 27 432	 	
Prosentvis økning fra DNVs opprinnelige anslag	 	14,7	 	72,6	 	6,0	 	56,2	 	
Vårt anslag på årlige passeringer (A/2)*	 	8 643	 13 008	 	9 305	 13 716	 	
* 	Anslag på fartøyspasseringene som trolig vil benytte seg av skipstunnelen (stor eller liten) 
fra oktober 2008 til september 2010 (A) uttrykker fartøyspasseringer fra oktober 2008 til 
september 2010, en toårsperiode. Ved å dele A på to har vi beregnet gjenn	omsnittlig antall 	
årlige passeringer for toårsperioden som ligger til grunn for vår analyse. 	 	
Kilde: 	Econ Pöyry 	 	
Vårt anslag på antall passeringer som med stor sannsynlighet vil benytte seg av en 
skipstunnel er dermed lik 8	 643 	– 13	 008 passeringer 	gjennomført av fartøyer som kan 	
passere gjennom liten skipstunnel, og 9	 305 	– 13	 716 passeringer gjennomført av 	
fartøyer som kan passere gjennom stor skipstunnel.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	51 	
 
7 	Vedlegg C 	– Værdata	 	
En annen nøkkelvariabel, i tillegg til fartøypasseringer, i beregningen a	v samfunns	-	
økonomisk nytte (som spart ventetid, sparte drivstoffutgifter, redusert reisetid mv.) ved 
en eventuell skipstunnel (stor eller liten) er sannsynligheten for ulike værforhold ved 
Stad.	 	
DNV (2010) benytter bølgehøyde som indikator på værtype, og b	eregner med 	
utgangspunkt i Hindcast	-bølgedata fra 1957 til 2009 (tilsvarende 155	 000 	registreringer)	 	
sannsynligheten for at et skip møter ulike signifikante bølge	høyder (	HS) på måneds	basis. 	
Disse observerte sannsynlighetene benyttes videre til å beregne 	hvor ofte fartøyer kan 	
antas å møte høye bølger ved passering av Stad. 	 	
Beregningene er dokumentert i 	Figur 	7-1. Figuren viser hvor stor andel av tiden i løpet 	
av måne	dene januar til desember man historisk (fra 1957 til 2009) har målt signifikante 	
bølgehøyder over ulike nivåer.	29 Eksempelvis sier figuren at det er en sannsynlighet på 	
0,8 at signifikant bølgehøyde vil være over 2 meter i januar måned. 	 	
Vi har ikke kunnet 	kvalitetssikre selve beregningen som er gjennomført for å komme 	
frem til andel av tiden bølgehøyden overstiger hver av de signifikante bølgehøydene, 
siden vi ikke har fått tilgang til grunnlagsdataene, men har ingen overordende inn	-	
vendinger til metoden so	m beskrives i DNV (2010).	 	
I forbindelse med kvalitetssikringen har vi imidlertid stilt oss spørsmålet om perioden 
1957 til 2009 i gjennomsnitt kan sies å representere værforholdene i et normalår, som 
bør ligge til grunn i ventetidsberegningen. 	 	
Figur 	7-1 	Gjennomsnittlig andel av tiden med bølgehøyde over ulike 
signifikante bølgehøyder, fra 1957 til 2009 	 	
 	
Kilde: 	Meterologisk institutt og 	DNV (2010)	 	
Værforholdene ved Stad er på lang sikt påvirket av både 	naturlige sykluser i vær	-	
systemet, samt langvarige endringer i klima. Flere kilder har vist til at vær	forholdene ved 	
Stad går i sykluser, hvor enkelte perioder har dårligere vær enn andre. Med en antatt 
levetid på tunnelen på 	75	 år, ville det vært naturli	g å beregne gjennom	snitt ut 	fra et 	
datasett med samme periode. 	På den andre siden finnes det ikke 	brukbare data lenger 	
tilbake enn 1957. 	 	
 	 	 	
29 Andelen av tiden med bølgehøyde over et bestemt nivå kan 	sees på som	 en sa	nnsynlighet for at 	
bølgehøyden vil være høyere enn det bestemte nivået i fremtiden.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	52 	
 
Det har i den senere tid blitt gjennomført flere forskningsprosjekt med den hensikt å 
prognostisere klimautvikling, o	gså knyttet til bølgehøyde. 	Gjennom forsknings	prosj	ektet 	
RegClim (Regional Climate 	Development Under	 Global Warming) har Meteorologisk 	
institutt i samarbeid med fire andre norske	 forskningsinstitutter utviklet scenarier for 	
klimautviklingen i Norden,	 omliggende havområder og deler av Arktis v	ed en global 	
oppvarming. 	I de nye	 beregningene har en tatt utgangspunkt i kontroll	perioden 1961	-	
1990 og en	 scenarioperiode 	på 	2071	-2100.	 Resultatene er brukt i rapporten ”Virkninger 	
av klimaendringer for transport	sektoren” (2007). = rapporten vises det til at 	
klimascenariet til M	eterologisk institutt viser en betydelig økning av ekstreme 	
vindstyrker om vinteren	, noe som vil føre til økte bølgehøyder. Resultatene indikerer 	
også at det kan bli mindre sterk vind i som	merhalvåret. I tillegg 	anslår Meterologisk 	
institutt (met.no) at signifikant bølgehøyde på Vestlandet i gjennomsnitt vil øke med 25 
cm i beregningsperioden. Det er imidlertid knyttet betydelig usikkerhet til resultatene av 
modellene.	 	
Denne kilden konkluder	er altså med at gjennomsnittlig bølgehøyde sannsynligvis vil 	
være høyere i fremtiden enn historisk. 	Det	te taler for at DNVs beregnede sannsyn	-	
ligheter for ulike bølgehøyder er for lave, noe som isolert sett taler for at ventetiden er 
undervurdert i beregni	ngen. På den annen side kan teknologisk utvikling gjøre fartøyene 	
mer sjødyktige. Det er også knyttet betydelig usikkerhet til de prognostiserte klima	-	
endringene. 	Det er ikke opplagt for oss hvordan en korrigering skal gjennomføres. Vi 	
velger derfor ikke å	 korrigere for dette.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	53 	
 
8 	Vedlegg D 	- Fartøysprognoser	 	
For å kunne anslå fremtidige ventetids	-, drivstoff	-, tids	- og miljøbesparelser må vi ha et 	
forhold til hvordan fartøystransporten vil utvikle seg i analyseperioden, som vi har satt 
lik 75 år. 	Det er forbun	det betydelig usikkerhet da det er utfordrende å anslå hvordan 	
fartøystrafikken vil utvikle seg i fremtiden 	– spesielt med en så lang tidshorisont. 	 	
Kystverket har tidligere utviklet slike fartøys	prognoser frem til 2025.	30 DNV (2010) legger 	
disse prognosen	e til grunn i sine beregninger av fremtidens venteomfang uten 	
skipstunnel. De fremskriver det beregnede ventetids	omfanget i 2009 for hver fartøys	-	
kategori frem til 2042, 25 år etter 2018 (da tunnelen først kan tas i bruk). Kystverkets 
prognoser er dokumen	tert i 	Tabell 	8.1. 	
Tabell 	8.1 	Kystverkets prognose over utviklingen i fartøystrafikk for hver fartøys	-	
kategori frem til	 2025	 	
Fartøyskategori	 	Årlig vekst i prosent	 	
Andre aktiviteter	 	0,30	 	
Andre offshore service skip	 	-1,39	 	
Bulkskip	 	0,93	 	
Fiskefartøy	 	-2,14	 	
Gasstankere	 	1,34	 	
Kjemikalie	-/produkttankere	 	0,93	 	
Kjøle	-/fryseskip	 	0,93	 	
Konteinerskip	 	0,93	 	
Offshore supply	-skip	 	-1,39	 	
Oljetankere	 	0,34	 	
Passasjer	 	-0,19	 	
Ro Ro last	 	0,93	 	
Stykkgodsskip	 	0,93	 	
Ukjent	 	0,30	 	
Kilde: 	Kystverket, tilpasset de ulike fartøyskategoriene av DNV	 	
Selv om prognosene kan ses på som usikre, er disse prognosene den eneste kilden på 
prognoser på norske fartøyer. Vi støtter derfor vurderingen om å legge disse 
prognosene til grunn frem til 2025, altså for årene de er beregnet for. Siden prognosene 
er bere	gnet med det formål å fange opp fartøysutviklingen frem til 2025, mener vi at det 	
ikke er grunnlag for å benytte prognosene etter 2025. Vi legger derfor til grunn at 
utviklingen i antall skip stabiliserer seg etter 2025 og videre ut analyseperioden. 
Fartøy	sutviklingen som ligger til grunn i vår analyse er dokumentert i 	Figur 	8-1. 	
 	 	 	
30 Vi kjenner til at Kystver	ket arbeider med å utvikle nye fartøysprognoser, disse er imidlertid ikke 	
ferdigstilte og kan derfor ikke benyttes i analysen.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	54 	
 
Figur 	8-1 	Utvikling i antall fartøyer som l	igger til grunn for vår analyse av 	
samfunnsøkonomiske nyttevirkninger	 	
 	
Kilde: 	Kystverket, tilpasset de ulike fartøyskategoriene av DNV	 	
 Fiskefartøy
Offshore 	supply	skip	
Gasstankere
Oljetankere, and re 
aktiviteter og 
ukjente
Passasjer	
Bulkskip, 
Kjemikalie	-/	
prod ukttankere, 
Kjøle	-/fryseskip, 	
Konteinerskip, 
RoRo	last og 	
Stykkgod sskip60 %
70 %
80 %
90 %
100 %
110 %
120 %
130 %	
2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	2024	2025	2026	2027	2028	2029	2030

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	55 	
 
9 	Vedlegg 	E 	- Verdi av spart ventetid for 	
skip ved Stad	 	
Ved bygging av stor eller liten Stad skipstunnel vil fartøy som tidligere måtte vente på 
passering ved dårlig vær kunne passere forbi Stad ved å benytte seg av tunnelen. 
Skipstunnelen utløser dermed sparte ventekostnader for alle skip som ikke er større en	n 	
at de kan passere gjennom hvert av tunnelalternativene. 	 	
Som poengtert av Kystverket (2010) vil gevinsten ved redusert ventetid omhandle to 
forhold:	 	
 	Redusert ventetid gir en produktivitetsgevinst ved at det blir mulig å øke 
omfanget av inntektsgivende op	pdrag	 (prissatt effekt i Kystverket (2010))	 	
 	Økningen i punktlighet gir en høyere verdi av transporten for transportbrukerne	 	
(ikke prissatt effekt i Kystverket (2010))	 	
DNV har verdsatt den sparte samfunnsøkonomiske ventekostnaden i KVUen for Stad 
skipstunne	l ved å følge fremgangs	måten 	(steg 1	-7) 	beskrevet under:	 	
Steg 1.	 Kartlegge passeringer forbi Stad for ulike fartøykategorier (i perioden fra 	oktober 	
2008	 til september 2010) og anslå hvor mange av disse passeringene som 	sannsynligvis 	
ville	 benyttet seg av en eventuell skipstunnel (liten 	eller	 stor)	. Dette steget er behandlet 	
separat i vedlegg B. 	 	
Steg 2	. Analyse av bølgeforhold for området ved Stad i fra 1957 til 2009. Dette steget er 	
behandlet separat i vedlegg C.	 	
Steg 3.	 Beregne sammenhen	gen mellom signifikant bølgehøyde	31 og en såkalt 	
passeringsrate forbi Stad 	(i perioden fra 	oktober 2008	 til september 2010)	 	
Steg 4	. Anslå samlet spart vente	tid for hver fartøy	skategori	 i timer per år	, med 	
utgangspunkt i 	”gjennomsnittsværet” 	fra 1957 til 2	010	. 	
Steg 5	. Fremskrive den 	anslåtte sparte ventingen	 med utgangspunkt i forventet utvikling 	
i omfang av 	de 	ulike fartøyskategorie	ne. Dette steget er behandlet separat i vedlegg D.	 	
Steg 6	. Kartlegge samfunnsøkonomisk kostnad for hver fartøys	kategori per t	ime	 ved 	
dårlig vær	. 	
Steg 7	. Beregne verdien av spart ventetid ved å m	ultiplisere 	beregnet 	spart ventetid for 	
hver fartøykategori med tilhørende alternativ	verdi for 	det enkelte året.	 	
Vi er i utgangspunktet enig i den overordnede fremgangsmåten. Som vi skal	 komme 	
tilbake til senere i analysen er det klart at steg 3 og 4 et de mest utfordrende metodisk. 
Det er også forbundet betydelig usikkerhet til hvordan skipstrafikken vil utvikle seg i 
analyse	perioden (steg 4), samt hva som er en korrekt samfunnsøkonomis	k kalkulasjons	-	
pris for en time venting for hver fartøykategori (steg 5). I det følgende gjennomgår vi 
hvert av stegene presentert over (bortsett fra steg 1, 2 og 5 som behandles separat i 
 	 	 	
31 Signifikant bølgehøyde er 	gjennomsnittsverd	ien	 av den høyeste tredjedelen av 	individuelle bølgehøyder	 	
i en 20 minutters periode, og individuell bølgehøyde er høyden mellom en 	bølgedal	 og etterfølgende 	
bølgetopp	. Maksimal individuell bølgehøyde i en periode på 20 minutter vil alltid være høyere enn 	
signifikant bølgehøyde	, normalt med en faktor på ca. 1,6. For eksempel vil en varslet bølgehøyde på 4 	
meter gi individuelle bølger (enkeltbølger) på ca. 6,4 meter.	 Kilde: M	etLex, se URL: 	
http://metlex.met.no/wiki/Hovedside	.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	56 	
 
vedlegg B, C og D), justerer for endringer vi mener er hensikts	mes	sige og ender opp med 	
en nåverdi av spart ventekostnad for hvert tunnel	alternativ. 	 	
9.1	 	Beregne sammenhengen mellom 
bølgehøyde og fartøyspasseringer 	 	
Steg 3	 i DNVs 	ventetidsberegning innebærer å studere sammen	hengen mellom 	
bølgehøyde og passeringsrate for h	ver fartøyskategori fra 	oktober 2008	 til september 	
2010 ved hjelp av statistisk analyse. 	Den statistiske analysen blir gjennomført under 	
antakelsen om at alle fartøyer passerer ved en signifikant bølgehøyde under 3 meter. 	 	
Den statistiske analysen har mer 	presist til hensikt å estimere reduksjonen i en såkalt 	
passerings	rate (betegnet 	aHsf) ved ulike bølgehøyder for hver av fartøyskategori f. 	
Passeringsraten er definert som antall fartøyer som krysser tellelinjene A + B, C eller D, 
dividert på antall fartøy som er registrert i AIS i nærområdet (altså alle fartøy som er vist 
i Figur 	9-1) Videre estimeres en polynomisk regresjons	likning, som er uttrykt på følgende 	
måte:	 	
Likning 	9.1 	aHsf = y	f – ŷf = y	f – c1*Hs	2+ c	2*Hs + c	3 	
der 	y er 	gjennomsnittlig	 passeringsrate 	forbi i snitt A + B, C eller D, 	og 	ŷ estimert 	
passeringsrate. 	Videre angir 	Hs	 bølgehøyde	kategori som har verdien 1, 2, …, 5 og <6, 	
mens 	ci (der i = 1, 2 eller 3) angir koeffisientene som estimeres. 	 	
Figur 	9-1 	Plott over alle AIS	-signaler som ligger til grunn for beregning av DNVs 	
passeringsrate, fra oktober 2008 til september 2010 	 	
 	
Kilde: DNV 	(2010)	 	
Vi mener det er svakheter ved den statistiske analysen av sammen	hengen mellom 	
signifikant bølge	høyde og passeringsrate for hver fartøyskategori. For det første 	
benyttes det en passeringsrate som er definert som antall passeringer som sannsynligvis	 	
vil benytte seg av tunnelen (tellelinje A + B, C eller D) delt på totalt antall turer i området 
rundt Stad. Etter samtaler med DNV er det klart at turer i området rundt Stad er alle 
turer som er registrert i AIS	-plottet (fra oktober 2008 til september 201	0) vist i 	Figur 	9-1. 	
En kritikk av den beregnede passeringsraten er derfor at flere fartøyer kan ha ventet

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	57 	
 
utenfor det definerte ”området rundt Stad”. Man kan eksempel	vis tenke seg at fartøyer 	
legger seg til havn i Ålesund, Florø eller Bergen i vente på finere vær. I tillegg kan man 
tenke seg at passeringsraten omfatter fartøyer som aldri har vurdert å passere Stad. 
Altså mener vi passeringsraten er en problematisk anal	ysevariabel.	 	
DNV har gjennomført statistisk analyse for hver av de 14 fartøyskategoriene (se 
eksempelvis 	Tabell 	6.1). Sammenhengen mellom observert pas	seringsrate og syv ulike 	
bølgehøyder er estimert. Det tilsier at analysen for hver fartøyskategori er gjennomført 
ved hjelp av kun syv observasjoner. Få observasjon leder til liten variasjon i data og 
følgelig er de estimerte sammenhengene i liten grad er 	statistisk signifikante forskjellig 	
fra null. Altså er det betydelig statistisk usikkerhet knyttet til DNVs punktanslag. 	 	
Vårt overordende syn er derfor at DNVs ventetidsberegninger er basert på et usikkert 
grunnlag, og at man bør forsøke å anslå 	sammenhengen mellom passeringer og bølge	-	
høyde på en annen måte. 	 	
Som et innspill til utarbeidelsen av beslutningsunderlag for om politikerne bør velge å 
bygge Stad skipstunnel gjennomførte Lampe mfl. (2010) en interessant studie av 
hvordan skipstrafikken 	rundt Stad blir påvirket av dårlig vær. Selv om hovedformålet 	
med studiet var å vise at ulike teknikker innen visuell analyse kan benyttes til å analysere 
skips bevegelsesmønster ble følgende relevante problemstilling besvart:	 	
Hvor signifikant er sammenhen	gen mellom antall fartøyer som velger å vente i området 	
rundt Stad og værforhold?	 	
Studien finner ved hjelp av såkalt interaktiv visuell analyse at skipstrafikken rundt Stad i 
perioden oktober og november 2008 var:	 	
 	8,6 prosent høyere enn gjennomsnittet ved	 vindstyrker mellom 0,1 og 6,9 m/s 	
(fra stille til laber bris) 	– tilsvarende signifikant bølgehøyde mellom og 1,1 	
meter	32 	
 	3,0 prosent høyere enn gjennomsnittet ved vindstyrker mellom 6,9 og 13,7 m/s 
(fra laber bris til liten kurling) 	– tilsvarende 	signifikant bølgehøyde mellom 1,1 og 	
2,9 meter	 	
 	5,4 prosent lavere enn gjennomsnittet ved vindstyrker mellom 13,7 og 20,5 m/s 
(tilsvarende liten kurling til sterk kuling) 	– tilsvarende signifikant bølgehøyde 	
mellom 2,9 og 5,5 meter	 	
 	24,4 prosent lavere enn g	jennomsnittet ved vindstyrker mellom 20,5 og 27,3 	
m/s (tilsvarende sterk kuling til full storm) 	– tilsvarende signifikant bølgehøyde 	
mellom 5,5 og 8,9 meter	 	
Selv om resultatene presenteres som statistisk robuste resultater, 	er det problematisk å 	
benytte de	m direkte i en beregning av ventetid da de kun er basert på en to måneders 	
analyse	periode. Resultatene viser imidlertid at det er fruktbart å studere skipstrafikken 	
rundt Stad ved ulike værforhold (som bølger), og dets avvik fra gjennomsnittlig skips	-	
traf	ikk. Vår vurdering er at dette er en god tilnærming.	 	
Ved å undersøke DNVs datagrunnlag kommer det tydelig frem at det er relativt få 
passeringer ved en signifikant bølgehøyde over fire meter, se 	Figur 	9-2A. Eksempelvis, 	
 	 	 	
32 Ved å benytte en tabell over sjøtilstander ved ulike vindstyrker har vi oversatt vindstyrker til ulike 
bølgehøyder, se blant annet følgende URL	-adresse: 	
http://www.nofo.no/modules/module_123/proxy.asp?	D=2&C=135&I=180

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	58 	
 
blant passeringer forbi tellelinje A + B/C eller D passerer kun 1,3 prosent av passeringene 
når signifikant bølgehøyde er over fire meter.	 	
Figur 	9-2 	Antal	l passeringer ved ulike signifikante bølgehøyder (H	s), fra sept. 	
2008 til sept 2010 	 	
A - Registrerte turer ved ulike bølgehøyder	 	B – Gjennomsnittlig antall fartøypasseringer forbi Stad 	per 	
tretimersperiode	 ved ulike bølgehøyder*	 	
 	 	
*Gjennomsnittet av 	antall fartøypasseringer forbi tellelinje A+B/C/D og A+B/C+D	 	
Kilde: DNV (2010)	, bearbeidet av Econ Pöyry	 	
Det er en todelt forklaring på at det er registrert få passeringer ved bølge	høyder over 	
fire meter. For det første har signifikante bølgehøyder over f	ire meter kun blitt observert 	
3,5 prosent av tiden fra 1957 til 2009, se 	Figur 	7-1. For det andre kan få registrerte 	
passeringer over fire meter signifikant bølgehøyd	e skyldes at fartøyene som står overfor 	
slikt vær velger å utsette turen til sjøen har roet seg. Vi er ute etter å isolere den siste 
effekten, da det er de turene som blir utsatt pga. dårlig vær som bidrar til at det er 
ventekostnader uten tilgang på en sk	ipstunnel. 	 	
Videre er det naturlig å studere gjennomsnittlig antall passeringer, for en bestemt 
tidsenhet, forbi Stad ved ulike bølgehøyder for de fartøyene som kan benytte seg av 
tunnelen, se 	Figur 	9-2B. Sammen	hengen er ikke entydig da gjennomsnittlig antall 	
passeringer hver tredje time øker frem til signifikant bølgehøyde er fire meter, og avtar i 
når bølgene er over fire meter. I et teoretisk perspektiv burde gjenn	omsnittlig antall 	
passeringer holde seg relativt konstant frem til sjøen oppleves som utrygg, for så å 
reduseres gradvis til null passeringer ved ekstreme bølgehøyder. En mulig forklaring på 
den observerte sammenhengen mellom bølgehøyde og gjennomsnittlig 	passeringer er 	
at vi ikke har tatt hensyn til sesong	variasjon. Vi vet de vind	- og bølgeforhold er mest 	
utfordrende fra oktober til mars (se 	Figur 	7-1), og at fiskese	songen er tilnærmet over	-	
lappende.	33 Ved å se på skipstrafikken fordelt på måned, se 	Figur 	9-3, finner vi at vår 	
hypotese stemmer.	 Dette bør altså korrigeres for i statistisk analyse i sammenhengen 	
mellom signifikant bølgehøyde og passeringer forbi Stad.	 	
 	 	 	
33 Eksempelvis er høysesong for sildefiske fra oktober til februar, og torskefiske fra januar til mai.	 0	
2 000
4 000
6 000
8 000
10 000
12 000
14 000
16 000	
0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	
Signifikant bølgehøyde, i meter	
Fartøyer forbi tellelinje A+B/C/D
Fartøyer forbi tellelinje A+B/C+D
Øvrige fartøyer i områd et rund t Stad 0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50	
0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	
Signifikant bølgehøyde, i meter 	
Fartøyer som kan passere liten tunnel
Fartøyer som kan passere stor tunnel

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	59 	
 
Figur 	9-3 	Skipstrafikken rundt Stad fordelt på måneder, i prosent av totalt 
antall passeringer*	 	
 	
Kilde: DNV (2010)	, bearbeidet av Econ Pöyry	 	
Vår holdning er at passeringer forbi Stad per tidsenhet er en bedre variabel, enn DNVs 
passeringsr	ate, for å fange opp fartøys	passeringer rundt Stad ved ulike bølgehøyder. Det 	
skyldes i all hovedsak at DNVs passeringsrate er forbundet med svakheter. For det første 
inkluderer ikke DNVs passeringsrate fartøyer som venter på å passere Stad utenfor 
”områd	et rundt Stad”. For det andre inkluderer DNVs passeringsrate trolig flere fartøyer 	
som oppholder seg i området men aldri har hatt til hensikt å passere Stad. 	 	
Med utgangspunkt i våre vurderinger og tilgjengelige data velger vi	 derfor	 å estimere 	
sammen	heng	en mellom antall passeringer forbi Stad og signifikant bølgehøyde, hver 	
tredje time for perioden 	oktober	 2008 til september 2010.	34 Med passeringer mener vi 	
registrerte passeringer forbi tellelinje A+B/C/D 	(høyt anslag) 	og A+B/C+D	 (lavt anslag), se 	
vedlegg 	B for forklaring av disse tellelinjene	. 	
Til forskjell fra DNV (2010) har vi valgt å kjøre regresjonene uten å kontrollere for 
fartøyskategori.	35 Dette valget er begrunnet i at vi ved å ta hensyn til fartøyskategori får 	
for få observasjoner til å estimere signifikante forskjeller mellom dem ved de høyeste 
bølgehøydene, da det i utgangs	punktet er få registrerte observasjoner. Det er dessuten 	
slik a	t det er ved disse høye bølgenivåene vi ønsker å studere atferdsendringer i fartøys	-	
flåten.	 	
Vi har også valgt å kontrollere for fiskesesongen, som vi definerer fra oktober til april. Vi 
får da følgende sammenheng mellom gjennomsnittlig antall passeringer o	g bølge	høyde:	 	
Likning 	9.2 	Pt = a + b*S	F,t + c	i*D	Hi,t + e	t 	
der 	Pt angir antall passeringer i løpet av 	periode t, 	SF,t er dummy	-variabel som har 	
verdien 1 den aktuelle observasjonen 	er i	 fiskesesongen fra okt	ober til mars (og er lik 	
ellers), mens 	DHi,t 	angir en vektor med tre	 ulike dummy	-variabler som kan ha verdien 1 	
eller hvis signifikant bølgehøyde er lik hhv. 6, 7 eller 8	-9 meter på tidspunktet 	t. Vi 	
forutsetter at feilleddene, angitt som 	et, er 	uavhengige og normal	fordelte med en 	
forventning lik null og en ukjent varians. 	 	
 	 	 	
34 Tilsvarende 5	 840 observasjoner. Antall observasjoner innebærer antall 3 timeintervaller i løpet av 	
toårsperioden oktober 2008 til september 2010. 	 	
35 Våre estimerte sammenhenger kan da tolkes som gjennomsnittsatferden for alle fartøyskategoriene 
samlet. V	ed videre å benytte observert fordeling av fartøyskategorier som passerer Stad fra oktober 	
2008 til september 2010 kan vi anslå ventetiden per fartøyskategori.	 0
2
4
6
8
10
12	
Jan	Feb	Mar	Apr	Mai	Jun	Jul	Aug	Sep	Okt	Nov	Des

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	60 	
 
Parameterne 	a, b	 og 	ci er de vi søker å finne verdier på, tolkningen av disse er som 	
følger:	 	
 	Konstantleddet a kan tolkes som gjennomsnittlig antall passeringer hver tredje 
tim	e ved signifikante bølgehøyder mellom og 5 meter (utenom fiskesesong)	 	
 	Parameteren b kan tolkes som fiskesesongens påvirkning på gjennomsnittlig 
antall passeringer hver tredje time	 	
 	Parameteren c	i, der i = 6, 7 eller 8	-9, kan tolkes som hhv. 6, 7 og 8	-9 me	ters 	
bølge	høydes påvirkning på gjennomsnittlig antall passeringer ved bølgehøyder 	
mellom og 5 meter.	 	
Vår definisjon av vektoren 	DHi,t er ikke åpenbar. For det første er det ikke opplagt at vi 	
burde velge 6 meter som den minste bølgehøyde som påvirker 	fartøyflåtens atferd. 	
Begrunnelsen ligger i at etter å ha gjennomført statistisk analyse der vi inkluderte 5 
meter signifikant bølgehøyde viser seg at denne variabelen ikke er signifikant forskjellig 
fra null. En åpenbar kritikk til denne tilnærmingen er 	at flere mindre fartøyer vil velge å 	
vente på å passere Stad ved fem meter bølgehøyde, noe man i prinsippet kunne fanget 
opp ved å gjøre eksplisitte analyser av bestemte fartøyskategorier. Vi finner det imidler	-	
tid bedre å basere våre ventetidsberegninger 	på robuste statistiske sammen	henger. For 	
det andre kan det virke rart at vi behandler passeringer ved 8	-9 meter som en aggregert 	
størrelse. Vi valgte å behandle disse observasjonene som en aggregert størrelse siden 
det kun er registret noen få tretimerspe	rioder med 9 meter signifikant bølgehøyde i 	
perioden. Følgelig er det ikke nok observasjoner til å gi et statistisk robust grunnlag. Ved 
å benytte denne aggregerte størrelsen utnytter vi samtidig all tilgjengelig informasjon. 	 	
Med utgangspunkt i dette mode	lloppsettet har vi estimert modellen for antall 	
passeringer forbi tellelinje A+B/C+D (lavt anslag) og A+B/C/D (høyt anslag), og for hhv. 
de som kan benytte seg av liten og stor skipstunnel (se 	Tabell 	9.1). Estimerings	-	
resultatene virker robuste både med hensyn til koeffisienter og modellens totale 
forklarings	kraft.	36 	
Tabell 	9.1 	Effekter av bølgehøyders 	påvirkning på antall passeringer hver tredje 	
time forbi Stad, estimert fra oktober 2008 til september 2010*	 	
Tunnelalternativ	 	Liten	 	Stor	 	
Trafikkanslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Kontantledd (a)	 	1,75	 	2,41	 	2,08	 	2,84	 	
 	(56,4)	 	(62,0)	 	(62,1)	 	(69,0)	 	
Dummy 	- fiskesesong (b)	 	0,28	 	0,46	 	0,29	 	0,47	 	
 	(6,8)	 	(9,2)	 	(6,6)	 	(8,63)	 	
Dummy 	- 6 meter signifikant bølgehøyde (c6)	 	-0,42	 	-0,93	 	-0,52	 	-1,02	 	
 	(2,2)	 	(3,9)	 	(2,5)	 	(4,0)	 	
Dummy 	- 7 meter signifikant bølgehøyde (c7)	 	-0,66	 	-1,37	 	-0,69	 	-1,49	 	
 	(2,1)	 	(3,4)	 	(2,0)	 	(3,5)	 	
Dummy 	- 8-9 meter signifikant bølgehøyde (c8	-9) 	-1,06	 	-1,66	 	-1,18	 	-1,82	 	
 	(2,65)	 	(3,3)	 	(2,7)	 	(3,4)	 	
R2-justert	 	0,991	 	0,981	 	0,991	 	0,982	 	
* N= 5 840. T	-verdier er dokumentert under de estimerte koeffisientene i parentes.	 	
 	 	 	
36 Alle estimerte koeffisienter er statistisk signifikante forskjellig fra null på 5 prosentnivå	 eller mindre, og 	
R2-justert er over 0,98 noe som tyder på at modellen forklarer variasjonen i dataene godt.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	61 	
 
Kilde: Econ Pöyry	 	
Tolkningen av 	disse resultatene er som følger: Ved å ta utgangspunktet i andre kolonne 	
(lite tunnelalternativ og lavt anslag) finner vi at gjennomsnittlig antall passeringer, hver 
tredje time, ved signifikante bølgehøyder fra til 5 meter er 1,75 passeringer. I periode	n 	
fra oktober til mars (fiskesesongen) er antall passeringer innenfor et tidsintervall på 3 
timer 2,03 (1,75 pluss 0,28). I fiskesesong når bølgene øker til 6 meter, reduseres antall 
passeringer med 0,42 	- og vi ender opp med 1,61 passeringer (2,03 fratruk	ket 0,42) hver 	
tredje time. Likeledes, når bølgene øker til 7 og over 8 meter 	– reduseres antall passer	-	
inger med hhv. 0,66 og 1,06.	 	
Formålet med å estimere sammenhengen mellom fartøyspasseringer forbi Stad og 
bølge	høyde er å anslå hvor stor nedgang i f	artøystrafikken man kan forvente ved høye 	
bølger. Etter å ha testet en mengde alternativer kommer vi frem til at den kritiske 
verdien er bølgehøyder på 6 meter, dvs. når bølge	høyder stiger over 6 meter viser 	
fartøys	trafikken forbi Stad en signifikant n	edgang. 	 	
Vår metode tar utgangspunkt i at gjennomsnittlig antall passeringer ved 0	-5 meter 	
bølgehøyde per tidsenhet er det antall passeringer man normalt kan forvente, det vil si 
at signifikant negative avvik fra denne forventningen kan tolkes som ventede 
passeringer. 	Figur 	9-4A illustrerer dette. Hvis vi sier at gjennomsnittlig antall passeringer 	
(per tidsenhet) fra til 5 meter signifikante bølgehøyder er lik 100 pr	osent, vil den 	
prosentvise nedgangen ved 6, 7 og 8	-9 meter kunne (såfremt det er signifikante 	
endringer) tolkes som andelen fartøyer som venter ved hver av bølgehøydene. 	 	
Figur 	9-4 	Estimerte nedganger i fart	øystrafikk forbi Stad ved ulike bølgehøyder	 	
A – Illustrasjon av andelen fartøyer som velger å vente 	
med å passere Stad ved bølgerover 5 meter, i prosent	 	
B – Estimerte avvisningsandeler i fartøystrafikk forbi 
Stad ved ulike bølgehøyder over 5 meter, i prose	nt 	
 	
 
Tunnelalternativ	 	I figur	 	
Liten	 	Stor	 	
Anslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Ved 6 meter bølger	 	A 	21,7	 	34,4	 	23,0	 	32,5	 	
Ved 7 meter bølger	 	B 	34,5	 	50,7	 	30,5	 	47,5	 	
Ved 	8-9 meter bølger	 	C 	55,0	 	61,5	 	52,2	 	58,1	 	
Ved >=10 meter bølger	 	D 	100,0	 100,0	 100,0	 100,0	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Tilhørende 	Figur 	9-4B viser resultatene fra vår statistiske analyse oversatt til prosent 	
avvik fra normalt antall passeringer ved 0	-5 meter høye bøl	ger. Ved 6 meter høye bølger 	
finner vi eksempelvis en 21,7 prosent signifikant nedgang i skipstrafikken (som kan 
benytte seg av liten tunnel) forbi tellelinjene A+B/C+D (lavt anslag) og en 34,4 signifikant 
nedgang i trafikken forbi tellelinje A+B/C/D (høyt	 anslag). 	 	
Ved 10 meter bølger eller mer har vi ingen passeringsobservasjoner forbi Stad. Dette 
kan enten skyldes at bølgehøydene ikke har nådd et slikt nivå i løpet av perioden, eller at 
alle fartøyer som har møtt en slik bølgehøyde velger å vente med pas	sering til sjøen roer 	
seg. Uavhengig av hva som er riktig tolkning mener vi at det er naturlig å tro at fartøyer 
velger og ikke passere Stad ved slike bølgehøyder, altså at avvisningseffekten er 100 
prosent. 	 	
Som nevnt over fant Lampe mfl. (2010) at gjenno	msnittlig 24,4 prosent av fartøyene 	
som møter bølgehøyder mellom 5,5 og 9 meter (tilsvarende	 vindstyrker mellom 	20,5 	og A	
C	
D	
B0
20
40
60
80
100	
0	1	2	3	4	5	6	7	8-9	>=10	
Signifikant bølgehøyde, i meter	
And el passeringer 	-pred ikert	
Gjennomsnittlig and el passeringer 
ved til 5 meter bølger

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	62 	
 
27,3	 m/s	) velger å vente på finere værforhold. For å kvalitetssikre våre egne resultater 	
har vi derfor anslått hvor stor andel av fartøy	ene som velger å vente ved bølger fra 6 til 9 	
meter.	37 Våre resultater tilsier at 34,9 prosent av fartøyene som møter 6	-9 meter bølger 	
venter, noe som tilsvarer 10,5 prosent mer enn Lampe mfl. (2010). Avviket kan skyldes 
to forhold. For det første er vår gj	ennomsnittlige venteandel beregnet for fartøyer som 	
møter 6	-9 meter høye bøler, ikke 5,5	-9 meter som Lampe mfl. (2010) legger til grunn. 	
Siden det er naturlig å anta at fartøyer som møter 5,5	-6 meter bølger venter en mindre 	
andel av tiden enn fartøyer som 	møter 6	-9 meter bølger vil disse trekke ned gjennom	-	
snittet gjennomsnittlig venteandel. For det andre kan avviket skyldes at det statistiske 
grunnlaget som ligger til grunn for analysen Lampe mfl. (2010) er mindre, og følge	lig er 	
inne	holder deres anslag 	større usikkerhet. Vi mener derfor at våre anslag virker 	
fornuftige, og legger avvisningsandelene presentert i figur 	Figur 	9-4B til grunn ved 	
beregning av samlet spar	t reisetid ved hhv. liten og stor skipstunnel.	 	
9.2	 	Anslå spart ventetid	 	
DNV (2010) benyttet de	 estimerte sammenhengene mellom passeringsrate og bølge	-	
høyde for hver fartøys	kategori videre	 (steg 4)	, sammen med sannsynligheten for ulike 	
bølge	høyder (beregnet 	for perioden 1957	-20	09	), til å anslå ventetid for hver fartøys	-	
kategori i basisåret. 	Følg	ende sammenheng	 legges til grunn for beregning av ventetiden	: 	
Likning 	9.3 	tvf = a	Hsf 	* n	f * t	Hs 	
der 	tvf er samlet ven	tetid for fartøyskategori 	f, aHsf angir som nevnt reduksjonen i 	
passerings	rate for fartøyer som krysser tellelinje A+B/C/D (estimert i steg 3), 	nf er antall 	
fartøyer i fartøys	kategorien som har passert tellelinje A+B/C/D og 	tHs angir timer	 med en 	
bestemt bølgehøyde. 	 	
Sammenhengen presentert over er ikke åpenbar, da det ikke er opplagt at antall timer 
med en bestemt bølgehøyde er den faktiske ventetiden et fartøy som velger å vente ved 
dårlig vær, for eksempel dersom fartøyet først kommer i v	enteposisjon etter at 	
bølgehøyden har vedvart en stund. Denne innvendingen synes korrekt da vi også har 
kvalitetssikret selve ut	regningen, som avviker fra dette oppsettet. I selve utregningen 	
multipliseres det også til en faktor (for hver av bølgehøydene)	 definert på følgende 	
måte:	 	
Likning 	9.4 	pHs,i	 = P(H	S≥x	i)/∑	10j=0 P(H	S≥x	j) 	
der 	P(H	S≥x	i) angir sannsynligheten for at signifikant bølgehøyde er høyere en 	xi meter, 	
∑10j=0 P(H	S≥x	j) lik summert sannsynlighet for 	at bølgehøyden er over 	xj meter, og 	xj tar 	
verdiene 1,2,..,10 meter. Vi har ingen god tolkning på sammenhengen presentert i 
Likning 	9.4. Fra 	Likning 	9.3 synes det klart at denne andelen 	pHs,i	 (som har verdi mellom 	
og 1) har til hensikt å korrigere for at antall timer med høye bølger ikke er lik det antall 
timer som ventes per	 fartøy.	 	
Siden vi ikke greier å gi en god tolkning på hvordan DNV (2010) har anslått ventetiden 
har vi valgt å sette opp en sammenheng som for oss er logisk. Etter vårt syn er det 
naturlig å beregne følgende to størrelser:	 	
 	Antall fartøyspasseringer (forbi 	Stad) per år som møter dårlig vær og velger å 	
vente på finere vær	 	
 	 	 	
37 For å anslå gjennomsnittlig andel av fartøyene som venter ved bølgehøyder mellom 6	-9 meter ut fra vår 	
metode har vi beregnet gjennomsnittlig ven	tetid ved bølger på hhv. 6, 7, 8, og 9 vektet etter antall 	
fartøyer som kan for	vente å møte hver av bølgehøydene.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	63 	
 	
 	Antall timer ventet for fartøyspasseringene som velger å vente på finere vær 
(gjennomsnitt per passering).	 	
 	Ved videre å multiplisere disse to størrelsene kommer vi frem til en størrelse 
som 	angir totalt antall fartøystimer ventet per år (for fartøyer som velger å 	
vente på finere vær). I de følgende to avsnittene beskriver vi i detalj hvordan vi 
har beregnet disse to størrelsene, og tilslutt dokumenterer vi vårt anslag på 
spart ventetid i basi	såret.	 	
9.2.1	 Beregning av a	ntall passeringer 	per år 	som møter 	
dårlig vær og 	velger å vente 	 	
For å kunne beregne antall passeringer per år som møter dårlig vær og samtidig velger å 
vente på finere vær må vi ha tilgang til fire størrelser:	 	
 	Antall fartøyspasseringe	r forbi Stad som med stor sannsynlighet vil benytte seg 	
av tunnelen 	– denne størrelsen er beregnet i vedlegg B.	 	
 	Andel av fartøyene som velger å vente på finere vær 	– denne størrelsen er 	
beregnet i avsnitt 	9.1	. 	
 	Fordelingen av fartøyspassering i løpet av året 	– denne fordelingen er 	
dokumentert i 	Figur 	9-3. 	
 	Sannsynl	igheter for ulike bølgehøyder ved Stad 	– disse sannsynlighetene er 	
dokumentert i vedlegg C.	 	
Fra vedlegg B har vi altså antall passeringer som med stor sannsynlighet vil benytte seg 
av skipstunnelen (liten eller stor). Ved å multiplisere disse passeringene 	med andelen 	
som velger å vente på finere vær (fra avsnitt 	9.1	) for hver av bølgehøydene 6, 7, 8	-9 og 	
10 meter og over kan vi identifisere antall fartøyspasseringer	 som velger å vente på 	
finere vær for hver av de fire bølgehøydene (se 	Tabell 	9.2). 	
Tabell 	9.2 	Antall 	fartøypasseringer som velger å vente ved ulike bølgehøyder, 	
årlig	 	
 Tunnelalternativ	 	Liten	 	Stor	 	
 Trafikkanslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Antall passeringer som vil benytte seg av skipstunnel årlig (P)**	 	8643	 13008	 9305	 13716	 	
Antall passeringer som venter med 	bølger på 6 meter (P*A)***	 	1875	 4 480	 2141	 4464	 	
Antall passeringer som venter med bølger på 7 meter (P*B)***	 	2979	 6 600	 2841	 6521	 	
Antall passeringer som venter med bølger på 8	-9 meter (P*C)***	 	4757	 7 997	 4859	 7966	 	
Antall passeringer som venter med 	bølger på over 10 meter (P*D)***	 	8643	 13008	 9305	 13716	 	
** 	Disse passeringene er hentet fra 	Tabell 	6.6. 	
***	 	Størrelsene A, B, C og D er estimerte nedganger (avvisningsandeler) i fartøystrafikk forbi 
Stad ved ulike bølgehøyder dokumentert i 	Figur 	9-4 A og B	. 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Som forventet, ser vi i	 Tabell 	9.2 at 	antall fartøy	er som velger å vente ved ulike 	
bølgehøyder	 øker ved høyere bølger. Skipstrafikken er relativt høyere på vinterhalvåret	 	
da det også er høye bølger, dvs. fra september til mars	, se 	Figur 	9-3. For å hensynta at 	
flere fartøypasseringer skjer på vinterhalvåret fordeler vi passeringene som venter på 
hver av bølgehøydene over 5 meter (se 	Tabell 	9.2) etter fordelingen av observerte 	
fartøyspasseringer fra oktober 2008 til september 2010 (se 	Figur 	9-3).

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	64 	
 
Siden en stor andel av disse fartøyspasseringene sjeldent eller aldri møter de høye 
bølgene må vi også ta hensyn til sannsynligheter for ulike bølgehøyder faktisk oppstår. 
Med utgangspunkt i værdata fra 1957 t	il 2009 (behandlet av DNV, 2010), se 	Figur 	7-1, 	
har vi beregnet sannsynligheter for spesifikke bølgehøyder på månedsbasis. Vår 
beregnede sannsynligheter er dokumenter	t i 	Figur 	9-5A. Som vi ser fra figuren har bølge	-	
høydene historisk vært høyest i januar og desember måned. 	 	
Figur 	9-5 	Sannsynlighet for ulike bølgehøyder ved Stad* 	 	
A – Sannsynlighet for ulike bølgehøyder, 	på 	
månedsbasis	 	
B – Sannsynlighet for ulike bølgehøyder, gj.snitt i 	
løpet av året 	 	
 	 	
Kilde: DNV (2010)	, bearbeidet av Econ Pöyry	 	
Ved å multiplisere sannsynlighetene for ulike bølgehøyder rundt Stad på månedsbasis 
(fra 	Figur 	9-5A), og antall fartøyspasseringer forbi Stad som vent	er ved hver av 	
bølgehøydene fordelt etter måned (fra 	Tabell 	9.2 og 	Figur 	9-3) kan vi anslå hvor mange 	
fartøypasseringer som møter hver av bølgehøydene og samtidig velger å vente på finere 
vær. Vår anslag er dokumentert i 	Tabell 	9.3. Som vi ser fra tabellen reduseres antall 	
passeringer, som møter en bestemt bølgehøyde og venter, når bølgehøyden øker. Dette 
forklares ved at sannsynligheten for å møte de høyeste bølgehøyde	ne er meget lav.	 	
Tabell 	9.3 	Anslått antall fartøypasseringer som møter dårlig vær og venter med 
å passere Stad, i løpet av året	 	
 Tunnelalternativ	 	Liten	 	Stor	 	
 Trafikkanslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Antall 	passeringer som møter 6 meter og venter	 	32 	75 	36 	75 	
Antall passeringer som møter 7 meter og venter	 	21 	46 	20 	46 	
Antall passeringer som møter 8	-9 meter og venter	 	17 	28 	17 	28 	
Antall passeringer som møter 10 meter eller mer og venter	 	4 	6 	4 	6 	
Kilde: Econ 	Pöyry	 	
9.2.2	 Beregning av antall timer ventet for 
fartøyspasseringene som velger å vente	 	
Etter å ha anslått hvor mange fartøyspasseriger som blir utsatt pga. venting, gjenstår det 
å anslå hvor lenge hver av fartøyspasseringene må vente. For å anslå ventetiden per	 	
fartøyspassering (som møter dårlig vær og venter) er det naturlig å ta utgangspunkt i det 
antall timer man kan forvente at bølgene er på de ulike nivåene i løpet av året. Ved å ta 
utgangspunkt i sannsynligheter for hver av de ulike bølgehøydene (se 	Figur 	9-5B) og 8 	
760 timer (totalt antall timer i året), og videre multiplisere disse for hver av bølge	-	
høydene 	– ender vi opp med timer man kan forvente med	 hver av bølgehøydene (se 	
Tabell 	9.4). Eksempelvis finner vi at det kan forventes å være bølgehøyder på 6 meter 	
147 timer i basisåret.	 0,0 %
0,5 %
1,0 %
1,5 %
2,0 %
2,5 %
3,0 %
3,5 %
4,0 %
4,5 %
5,0 %	
Jan	Feb	Mar	Apr	Mai	Jun	Jul	Aug	Sep	Okt	Nov	Des	
6 meter
7 meter
8-9 meter
10 m eller mer 1,54 %	
0,64 %	
0,33 %	
0,04 %	
0,0 %	0,5 %	1,0 %	1,5 %	2,0 %	
6 meter
7 meter	
8-9 meter	
10 meter eller mer

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	65 	
 
Selv om det er 147 timer med bø	lger på 6 meter er det lite sannsynlig at et fartøy som 	
møter denne bølgehøyden (og velger å vente) trenger å vente alle 147 timene. Enkelte 
av fartøyene kan møte høye bølger når været på vei til å bli bedre, og slipper dermed 
unna med mindre venting. Gjen	nomsnittsfartøyet kan forventes å ankomme midt i 	
perioden med høye bølger. Ved å legge denne forutsetningen til grunn kan vi dele antall 
timer med hver av bølge høydene på to, vi ender da opp med en gjennomsnittlig venting 
per år og fartøy som møter bølger	 over 6 meter og velger å vente på 46,7 timer (se 	
Tabell 	9.4). Etter å ha sjekket beregningene til DNV (2010) viser det seg at de legger til 	
grunn en gjennomsnittlig 	ventetid på 41,5 timer per skip som møter dårlig vær.	 	
På en annen side vil ventetiden avhenge av hvor mange perioder timene (med høye 
bølger) fordeler seg på, samt hvor lange de ulike periodene er. Etter å ha studert bølge	-	
høyden ved Stad over perioden okt	ober 2008 til september 2010, finner vi at det var 	
seks meter bølger eller mer i om lag 300 timer fordelt på fem perioder. Dette tilsvarer 
en gjennomsnittlig lengde med bølger over seks meter på 60 timer. Gitt at vi legger til 
grunn samme forutsetning som 	over, nemlig at gjennomsnittsfartøyet kan forventes å 	
komme midt i perioden med høye bølger, ender vi opp med en gjennom	snittlig ventetid 	
(for alle fartøyer som venter) på 30 timer per skip som møter dårlig vær. . 	 	
Tabell 	9.4 	Anslag på antall timer per år ventet ved ulike bølgehøyder for et 
fartøy som velger å vente	 	
 	
Sannsynlighet for 	
hver av 	
bølgehøydene, i 
prosent (A)	 	
Timer i året (B)	 	Timer med hver av 
bølgehøydene	 	
(C=A*B)	 	
Anslått antall timer 
ventet for et fartøy 
som velger å vente	 	
(D=C/2)	 	
6 meter	 	1,68	 	8 760	 	147,4	 	73,7	 	
7 meter	 	0,70	 	8 760	 	61,6	 	30,8	 	
8-9 meter	 	0,35	 	8 760	 	30,8	 	15,4	 	
10 meter eller mer	 	0,05	 	8 760	 	4,1	 	2,1	 	
Gjennomsnittlig antall timer ventet, vektet etter antall fartøy* 	 	46,7	 	
* 	Gjennomsnittlig antall timer ventet er vektet etter hvor mange fartøyer som møter hver av 
bølgehøydene og velger å vente. 	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Det er heller ikke opplagt at det antall timer et fartøy møter dårlig vær er det antall 
timer fartøyet faktisk vent	er. Vi vet eksempelvis at værmeldingene rundt Stad ikke er 	
100 prosent pålitelige, noe som kan bidra til at fartøy venter unødig. 	 	
Med utgangpunkt i disse betraktningene, og mangel på noen bedre alternativer velger vi 
å legge til grunn gjennomsnittlig anta	ll timer ventet på 46,7 timer 	– cirka 5,5 timer 	
høyere enn DNVs anslag.	 	
9.2.3	 Vårt anslag på spart ventetid	 	
Vi har nå det vi trenger for å beregne antall timer ventet totalt og fordelt etter fartøys	-	
kategori per år. Ved å multiplisere antall fartøyer som møter d	årlig vær og velger å vente 	
(se 	Tabell 	9.3) med gjennomsnittlig ventetid (se 	Tabell 	9.4) ender vi opp med antall 	
timer ventet for hvert tunnelalternativ (se 	Tabell 	9.5).

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	66 	
 
 Tabell 	9.5 	Anslag på årlig spart ventetid	 	
Tunnelalternativ	 	Liten	 	Stor	 	
Trafikkanslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Timer ventet ved 6 meter	 	2 326	 	5 556	 	2 655	 	5 536	 	
Timer ventet ved 7 meter	 	645	 	1 429	 	615	 	1 412	 	
Timer ventet ved 8	-9 meter	 	258	 	434	 	264	 	433	 	
Timer ventet ved 10 meter eller mer	 	8 	13 	9 	13 	
Timer ventet totalt	 	3 237	 	7 431	 	3 543	 	7 394	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
DNV (2010) fant at en liten skipstunnel	 vil kunne bidra til 2	 861 sparte ventetimer, og at 	
en stor vil kunne bidra til 3	 409 sparte ventetimer. I forhold til våre resultater synes disse 	
lave da vårt lave anslag er litt høyere for hvert av tunnelalternativene, årsaken skyldes 
primært at vi opere	rer med et større antall fartøypasseringer (se vedlegg B).	 	
Det neste steget for å kunne anslå den samlede samfunnsøkonomiske gevinsten av spart 
ventetid ved hvert av skipstunnelalternativene er å fordele de sparte ventetimen på 
hver fartøyskategori. Ved å 	legge til grunn fartøyskategorifordelingen av skip som kan 	
benytte seg av hvert av tunnelalternativene (korrigert for ekstra fiskefartøy), og som 
henholdsvis krysser tellelinje A+B/C+D (lavt anslag) og tellelinje A+B/C/D (høyt anslag) 
kan vi fordele ventet	imene. Resultatet av denne fordelingen er dokumentert i 	Tabell 	9.6. 	
Som vi ser fra tabellen står fiskefartøyene for om lag 2/3 av ventetiden, betydelig høyere 
enn DNV	s beregning, som finner at fiskefartøy står for cirka 1/3 av ventetiden.	 	
Tabell 	9.6 	Anslag på årlig spart ventetid fordelt på fartøyskategori	 	
Tunnelalternativ	 	Liten	 	Stor	 	
Trafikkanslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Andre aktiviteter	 	250	 	587	 	258	 	549	 	
Andre offshore service skip	 	0 	0 	1 	4 	
Bulkskip	 	24 	79 	24 	73 	
Fiskefartøy	 	2 293	 	5 069	 	2 347	 	4 677	 	
Gasstankere	 	32 	72 	33 	67 	
Kjemikalie	-/produkttankere	 	42 	108	 	45 	103	 	
Kjøle	-/fryseskip	 	7 	20 	75 	169	 	
Konteinerskip	 	0 	0 	6 	37 	
Offshore supply	-skip	 	5 	14 	22 	75 	
Oljetankere	 	48 	101	 	49 	94 	
Passasjer	 	39 	79 	169	 	312	 	
Ro Ro last	 	42 	101	 	44 	94 	
Stykkgodsskip	 	438	 	1 149	 	453	 	1 094	 	
Ukjent	 	18 	52 	18 	48 	
Sum	 	3 237	 	7 431	 	3 543	 	7 394	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
9.3	 	Fremskriving av det historiske venteomfang	 	
Kystverket har tidligere utviklet slike fartøys	prognoser frem til 2025. DNV (2010) legger 	
disse prognosene til grunn i sine beregninger av fremtidens venteomfang uten 
skipstunnel. De fremskriver det beregnede ventetids	omfanget i 2009 for hver fartøys	-	
kat	egori frem til 2042, 25 år etter 2018 (da tunnelen først kan tas i bruk).

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	67 	
 
Vi støtter vurderingen om å legge disse prognosene til grunn frem til 2025 som de er 
beregnet for. Siden prognosene er beregnet med det formål å fange opp fartøys	-	
utviklingen frem t	il 2025, mener vi at det ikke er grunnlag for å benytte prognosene 	
etter 2025. Vi legger derfor til grunn at utviklingen i antall skip stabiliserer seg etter 2025 
og videre ut analyseperioden. Fartøysutviklingen som ligger til grunn i vår analyse er 
dokume	ntert i vedlegg D. 	 	
9.4	 	Kartlegge fartøykategorienes samfunns	-	
økonomiske 	ventetidskostnad per time	 	
Kystverket (2010) gir i KVUens vedlegg 3 en grundig diskusjon av hvilke gevinster som 
oppstår ved spart reisetid. Diskusjonen ender opp med å legge til grunn at 	deknings	-	
bidrag per time (der normalavkastningen på kapitalen via renteleddet er inkludert) er 
tidskostnader per time, senere omtalt som ventekostnaden. Samlet tids	kostnad per time 	
for hver av fartøyskategoriene er angitt i 	Tabell 	9.7, og består av:	 	
 	Mannskapskostnader 	 	
 	Periodisk vedlikehold (kostnader ved dokking, survey av skip mv.)	 	
 	Forsikring 	 	
 	Administrasjon	 	
 	Kapitalkostnader (avskrivninger og rentekostnader)	 	
 	Grunnlagsdataene er hentet fra Grønland (2011). Vi er enige i at det synes som 
en god tilnærming å ta utgangspunkt i dekningsbidrag per time som en 
tilnærming til ventetids	kostnaden per time. 	 	
Tabell 	9.7 	DNV	s anslag på ventetidskostnader for ulike fartøyskategorier, 2010	-	
kroner per time 	 	
Tunnelalternativ	 	Liten	 	Stor	 	
Andre aktiviteter	 	1479	 	1497	 	
Andre offshore service skip	 	4329	 	5277	 	
Bulkskip	 	1107	 	1202	 	
Fiskefartøy	 	956	 	949	 	
Gasstankere	 	1823	 	1862	 	
Kjemikalie	-/produkttankere	 	2857	 	2961	 	
Kjøle	-/fryseskip	 	1900	 	2131	 	
Konteinerskip	 	0 	2517	 	
Offshore supply	-skip	 	4591	 	5070	 	
Oljetankere	 	1976	 	1989	 	
Passasjer	 	1676	 	1933	 	
Ro Ro last	 	4297	 	4323	 	
Stykkgodsskip	 	965	 	1112	 	
Andre fartøyer	 	1479	 	1497	 	
Kilde: 	Kystverket 	(2010)	 	
Kystverket (2010) har i beregningen av sparte ventekostnader forutsatt at time	-	
kostnadene (se 	Tabell 	9.7) er uendrede i hele analyseperioden. Sett i sammenheng 	med 	
at St.meld, nr.9 (2008	-2009) antar en årlig gjennomsnittlig økonomisk vekst på 1,7 	
prosent frem til 2060, er det naturlig å legge til grunn en reallønnsutvikling i mann	-	
skapskostnadene. Vi har valgt å korrigere for en reallønnsvekst på 2 prosent årlig,	 ved å

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	68 	
 
øke mannskapskostnadens andel av totale tidskostnader med denne vekstraten. Mann	-	
skaps	kostnadenes andel av totale tidskostnader varierer mellom de ulike fartøys	-	
kategoriene, noe vi derfor har hensyntatt.	38 	
To prosent årlig reallønnsvekst påvirker v	entekostnaden per time for de ulike 	
fartøyskategoriene ulikt. Siden Offshore supply	-skip i gjennomsnitt har den største 	
andelen av mannskapskostnader, på 33 prosent av samlede tidskostnader, har fartøys	-	
kategorien størst vekst i samlet tidskostnad. Eksempe	lvis har denne fartøyskategorien 	
en økning i samlet tidskostnad på 122 prosent fra 2010 til 2092 (dvs. ut 
analyseperioden).	39 Gasstankere, som er fartøyskategorien med den laveste andelen 	
mannskapskostnader, har derimot en samlet økning tidskostnad på 41 	prosent fra 2010 	
til 2092.	 	
9.5	 	B	eregne 	verdien på spart ventetid per år	 	
Kystverket (2010) beregner verdien av spart reisetid per år ved å multiplisere tids	-	
kostnaden per time med antall frigjorte timer for hver fartøyskategori. Videre antar de 
at 75 prosent av	 spart ventetid kan utnyttes til økt inntjening. Det skrives videre at 	
prosentandelen på 75 kan kanskje økes noe, men neppe opp til 100 prosent. Dvs. at 
DNVs anslag på verdien av spart ventetid er basert på følgende sammenheng:	 	
Likning 	9.5 	Vft = 0,75*	Cft*Tft 	
der 	Vf er totalt tid ventet for fartøyskategori 	f i analyseår 	t, Cft er ventekostnaden per 	
time for fartøyskategori 	f i analyseår 	t, og 	Tft angir timer ventet for fartøyskategori 	f i 	
analyseår 	t. 	
Vi har ingen kommentarer til denne forutsatte sammenhengen, og mener at antakelsen 
om at 75 prosent av spart ventetid kan utnyttes til økt inntjening er en fornuftig 
forutsetning. 	 	
Ved å følge det samme oppsettet for vår beregning ender vi opp med følgende	 anslag på 	
potensiell gevinst ved redusert ventetid for ulike skipskategorier i basisåret 2009, se 
Tabell 	9.8. 	
Tabell 	9.8 	Anslag på potensiell gevinst i 2009 ved redusert ventetid, 2011	-kroner	 	
Tunnelalternativ	 	Liten	 	Stor	 	
Trafikkanslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Andre aktiviteter	 	388 420	 	912 056	 	405 520	 	862 405	 	
Andre offshore service skip	 	0 	1 029	 	4 529	 	21 992	 	
Bulkskip	 	27 786	 	93 234	 	30 882	 	93 374	 	
Fiskefartøy	 	2 191 822	 	4 846 297	 	2 226 137	 	4 436 138	 	
Gasstankere	 	62 955	 	141 480	 	65 825	 	133 298	 	
Kjemikalie	-/produkttankere	 	126 162	 	326 640	 	140 318	 	324 522	 	
Kjøle	-/fryseskip	 	14 064	 	40 703	 	170 782	 	382 425	 	
Konteinerskip	 	0 	0 	15 520	 	98 341	 	
Offshore supply	-skip	 	24 191	 	64 406	 	111 886	 	384 785	 	
Oljetankere	 	99 950	 	210 610	 	103 000	 	195 571	 	
 	 	 	
38 Eksempelvis er gjennomsnittlig mannskapsandel over alle fartøyskategoriene lik 21 prosent. 
Gasstankere, som har den laveste mannskapsande	len, har en mannskapsandel på 11 prosent, mens 	
offshore supply	-skip har en mannskapsandel på 33 prosent av totale tidskostnader. 	 	
39 Analyseperioden er fra 2011 til 2093, 75 år etter 2018.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	69 	
 
Tunnelalternativ	 	Liten	 	Stor	 	
Trafikkanslag	 	Lavt	 	Høyt	 	Lavt	 	Høyt	 	
Passasjer	 	67 465	 	138 036	 	339 626	 	626 306	 	
Ro Ro last	 	194 089	 	461 365	 	201 567	 	432 156	 	
Stykkgodsskip	 	449 594	 	1 179 321	 	535 130	 	1 294 174	 	
Andre fartøyer	 	27 679	 	80 069	 	28 667	 	74 726	 	
Sum	 	3 646 498	 	8 415 178	 	4 350 722	 	9 285 487	 	
Kilde: 	Econ Pöyry	 	
Disse resultatene er sammenliknbare med tabell 6	-4 i Kystverket (2010).	40 Ved å 	
sammen	likne resultatene finner vi at vårt lave anslag er litt lavere enn DNVs anslag, 	
mens vårt høye anslag er om lag dobbelt så høye som DNVs. 	 	
Det er samtidig interessant å studere hvordan våre resultater, målt i nåverdier med en 
kalkulasjonsrente på 4,5 prose	nt, forholder seg til resultatene utarbeidet av Kystverket 	
(2010) og Raabe og Eilertsen (2011). Ved å legge til grunn en analyseperiode fra 2011 til 
2093 ser vi fra 	Figur 	9-6 at vårt lave anslag ligger litt under Kystverkets anslag, mens vårt 	
høye anslag 43	-52 millioner høyere. Dette kan i all hovedsak tilskrives en lengre 	
analyseperiode. Raabe og Eilertsens høye anslag er imidlertid over tre og en halv ganger 
så høyt 	som vårt høye anslag. Dette avviket skyldes att de legger til flere fartøy	-	
passeringer fra fiskebåter, samt at de ikke tar hensyn til at det er meget liten 
sannsynlighe	t for at et skip møter høye bølger og velger å vente. 	Våre resultater	 er vist i 	
Figur 	9-6. 	
Figur 	9-6 	Nåverdi av verdien ved spart ventetid, i millioner 2011	-kroner	 	
 	
Kilde: 	Econ Pöyry	 	
I denne sammenh	eng kan man spørre seg hvorfor vårt lave anslag er så mye lavere enn 	
hva 	Tabell 	9.8 skulle tilsi. Hovedforklaringen på dette avviket er at fiskefartøyer, som det 	
er re	lativt mange av i vår analyse i forhold til Kystverket (2010), har en relativt lav 	
 	 	 	
40 Se side 45 i Kystverket (2010).	 44	
104	
54	
118	
0
20
40
60
80
100
120
140	
Lavt anslag 	-liten 	
tunnel	
Høyt anslag 	-liten 	
tunnel	
Lavt anslag 	-stor 	
tunnel	
Høyt anslag 	-stor 	
tunnel

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	70 	
 
timekostnad (om lag 950 2010	-kroner)	. I tillegg forventes antall fiskefartøy å synke med 	
drøyt 2 	prosent 	årlig 	til 2025.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	71 	
 
10	 	Vedlegg F 	– Verdi av nyskapt trafikk 	
med hurtigbå	ten	 	
Stad skipstunnel har et potensial for nyskapt persontrafikk ved at flere trolig vil benytte 
sjø	veien til å transportere seg forbi Stad. Potensialet ligger i at det i dag ikke er oppsatt 	
en hurtigbåtrute forbi Stadlandet, og at en skipstunnel utløser muligheten til å kunne 
sette opp et forutsigbart og sikkert hurtigbåttilbud. 	 	
10.1	 	Tidligere utredninger	 	
Den samfunnsøkonomiske nytteeffekten av en hurtigbåt er utredet tidigere. I 	SINTEF	 	
(2007a) ble det tatt utgangspunkt i et anslag på 90 dagsreisende	41 (45 dagsreiser hver 	
vei). 60 av disse var resultatet fra transportmodellkjøringer (RTM	-kjøringer), og de 	
res	terende 30 ble begrunnet ut fra eksisterende hurtigbåtruter nord og sør for Stad. Den 	
samlede trafikantnytten ble vurdert til cirka 207 millioner kroner neddiskontert over en 
25	-års	 periode. 	SINTEF	s beregning av nåverdien var basert på RTM	-kjøringer for årene 	
2014 og 2030. For å få komme fram til trafikktall for hvert år i analyseperioden ble det 
interpolert mellom 2014 og 2030 under forutsetningen om 	at den 	årlige økningen i 	
antall reisende	 er kons	tant	. Etter 2030 	forutsatte man at 	veksten mellom 2014 og 2030 	
vil vedvare. 	 	
Kystverket (2010) gjennomgikk beregningene knyttet til nyskapt trafikk i 	SINTEF	 (2007a) 	
ved å gjennomføre: 	 	
 	en selvstendig vurdering av nivået på trafikkøkningen ved en ny hurtigb	åtrute	 	
 	en detaljert gjennomgang av beregningene som ligger til grunn for den 
neddiskonterte verdien	 	
 	manuelle sammenlikninger av generaliserte kostnader ved å reise med hurtigbåt 
og bil mellom ulike plasser mellom Bergen, Stad og Ålesund.	 	
Ut fra denne gjenn	omgangen 	anså 	Kystverket (2010) 90 dagsreiser 	som 	realistisk. De har 	
imidlertid gjennomført to justeringer. De har korrigert for prisvekst fra 2006 til 2009 ved 
hjelp av 	konsumprisindeksen	, og analyseperioden er forskjøvet fra 2014	-2038 til 2018	-	
2043. 	Kyst	verket 	ender da opp med en nåverdi på 238 millioner 2009	-kroner. 	 	
Som et supplement til Kystverket (2010) gjennomførte Raabe og Eilertsen (2011) en 
analyse av potensialet for en ny hurtigbåtrute på strekningen Måløy/Vågsøy	-Ålesund/ 	
Søndre Sunnmøre. De tok	 utgangspunkt i Kystverkets vurderinger og 	anslo effekten av 	
følgende fire forhold:	 	
 	Økt arbeidspendling mellom arbeidsregioner sør og nord for Stad. Ved å ta 
utgangspunkt i dagens pendlings	statistikk mellom arbeidsmarkedsregionene 	
Ålesund og Søndre Sunn	møre (på hhv. 533 personer fra Ålesund og 804 	
personer til Ålesund) og deres 	vurdering at en reisetid på 	1 time og 45 minutter 	
ikke 	diskvalifiserer for arbeidsreiser	, legger de til grunn 145 dag	lige reiser 	
mellom arbeidsmarkeds	regionene Nordfjord (Vågsøy/	 Måløy) og Ålesund/	-	
Søndre Sunnmøre.	 	
 	 	 	
41 ÅDT. Av disse var 66 fritidsr	eiser og 24 reiser i arbeid.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	72 	
 	
 	Økt tilgjengelighet til Vigra lufthavn i Ålesund. Raabe og Eilertsen (2011) mener 
at økt tilgang til lufthavnen øker 	antall 	forretningsreiser med 6 per dag, og 	antall 	
fritidsreiser med 	3 per dag.	 	
 	Hurtigbåten vil kunne k	onkurrere med flytransporten mellom Bergen og 	
Ålesund/ Søndre Sunnmøre. Ut fra argumentet om at reisetiden med fly fra 
Søndre Sunnmøre og Ålesund til Bergen i dag (på hhv. cirka 4 og 5 timer) ikke er 
mye kortere enn hva den samme turen vil ta med hurtigbåt	 (ca. 5	-6 timer) 	
mener de at hurtigbåten er et reelt alternativ 	– og legger til 6 daglige reiser.	 	
 	Hurtigbåten kan bidra til økt antall fritidsreiser. Raabe og Eilertsen (2011) tror at 
en nyoppsatt hurtigbåt mellom Ålesund og Selje har et potensial til å bi	dra til 	
flere fritidsreiser som er drevet av skipstunnelens attraksjonsverdi og 
argumenterer for at denne størrelsen ikke er godt dekket i Kystverkets analyse. 
De ender opp med å legge til 45 fritidsreiser per dag.	 	
Disse fire korreksjonene innebærer at den	 nyskapte trafikken endres drastisk i forhold til 	
Kystverket (2010):	 	
 	Pendlingsreiser økes fra null til 146 reiser per dag	 	
 	Tjenestereiser reduseres fra 24 til 12 reiser per dag	 	
 	Fritidsreiser økes fra 66 til 108 reiser per dag 	 	
Med utgangspunkt i disse vurde	ringene ender Raabe og Eilertsen (2011) opp med å 	
korrigere opp anslaget til Kystverket (2010) fra 90 til 266 nye reisende. Den samlede 
trafikantnytten ble videre anslått til å være lik en nåverdi på 696 millioner kroner, 458 
millioner 2009	-kroner høyere e	nn Kystverket (2010).	 	
10.2	 	Vår tilnærming til å anslå trafikantnytten ved 
hurtigbåt	 	
Vi mener at Kystverket (2010) har en fornuftig argumentasjon for at de 90 dagsreisene 
med hurtigbåt, fra 	SINTEF	 (2007a), bør opprettholdes. Allikevel synes det relevant, som 	
poe	ngtert av Raabe og Eilertsen (2011), å gjøre en selvstendig analyse av om 	
hurtigbåten vil bidra til økt pendling, flere fritids	reiser og tjenestereiser. 	 	
Den viktigste forskjellen mellom anslaget til Kystverket (2010)	42 og Raabe og Eilertsen 	
(2011) er at K	ystverket (2010) ikke legger til grunn potensialet for økt pendling. Siden 	
det finnes offentlig tilgjengelige pendlingstall på kommunenivå har vi derfor valgt å 
gjennomføre en egen analyse av potensialet for pendling med hurtigbåt mellom 
områdene nord og s	ør for Stad. Vår alternative analyse vil ved hjelp av kvalitativ 	
informasjon, tilgjengelig statistikk og egne vurderinger forsøke å sannsynliggjøre 
pendler	potensialet for en hurtigbåt. 	 	
Det er som nevnt også relevant å vurdere antall nye tjeneste	- og f	ritidsreiser som 	
utløses av hurtigbåten. Siden det ikke finnes gode erfaringstall på omfang av tjeneste	- og 	
fritidsreiser er det imidlertid ut	fordrende å argumentere for et fornuftig nivå på daglige 	
reiser med disse reisehensiktene. 	 	
I vurderingen av økt 	trafikantnytte ved hurtigbåt har vi lagt til grunn at trafikant	-	
nytteøkningen er den samme for lite og stort tunnelalternativ.	 	
 	 	 	
42 Samt SINTEF (2007a).

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	73 	
 
Vår analyse av økt trafikantnytte ved hurtigbåt er delt i fire deler. Først beskriver vi 
hvordan et nytt hurtigbåttilbud utløst a	v Stad skipstunnel trolig vil se ut. Deretter 	
sannsyn	liggjør vi potensialet og eventuell ny trafikantnytte ved økt pendling. 	Så 	
kvalitets	sikrer vi KVUens anslag på 	omfang 	og nytte 	av 	økt 	tjeneste	- og fritidsreiser.	 	
Videre beregner vi hurtigbåtens driftsk	ostnader og tilskuddsbehov. Til slutt summerer vi 	
opp økt trafikantnytte for hver av trafikantgruppene og konkluderer.	 	
10.3	 	Hurtigbåtrute i dag og med Stad skipstunnel	 	
Før vi går inn på vår drøfting av størrelsene på de økte transportstrømmene, via 
hurtigbåt ve	d Stad skipstunnel, er det nyttig å 	kjenne til 	hurtigbåttilbudet i dag og hva et 	
eventuelt nytt hurtigbåttilbud vil inne	bære. 	 	
Figur 	10	-1 	Hurtigbåttilbud fra Bergen til Ålesund	 	
A – Hurtigbåtrute i dag og i fremtiden ved Stad 	
skipstunnel* 	 	
B – Faktiske og anslåtte rutetider med hurtigbåt	 	
 	
 
Strekning på kart	 Strekning	 	Går i dag	 	Rutetid	** 	
 	 	 	Timer	 Minutter	 	
A 	Bergen 	- Florø	 	Ja 	3 	30 	
B 	Florø 	- Måløy	 	Ja 	1 	5 	
C 	Måløy 	- Selje	 	Ja 	0 	20 	
D 	Selje 	- Torvik	 	Nei	 	1 	14 	
E 	Torvik 	- Ålesund	 Nei	 	0 	42 	
** Anslått med utgangspunkt i dagens fart på hurtigbåten 	
mellom Florø og Selje og Kystverkets kartløsning (se 
URL: 	http://kart.kystverket.no	). Siden det er	 naturlig å 	
tro at hurtigbåten reduserer farten ved passering av 
Stad skipstunnel er det lagt til 5 minutter på rutetiden 
mellom Selje og Torvik.	 	
*For å øke lesbarheten har vi bevisst ikke illustrert alle stoppesteder mellom Bergen og 	
Selje/Måløy. 	 	
Kilde: Fjord1s rutetabeller sør for Stad, 	bearbeidet av Econ Pöyry	 	
I dag går det hurtigbåt fra Bergen til Selje sør for Stad, og fra Kristiansund til Trondheim 
nord for Stad. Altså er det et hull i hurtigbåttilbudet på langs kysten. Med utgangspunkt i 
denn	e observasjonen legger 	SINTEF	 (2007a) og Kystverket (2010) til grunn at det Stad 	
skipstunnel vil utløse en hurtigbåtrute fra Selje til Ålesund, som vil følge samme trasé 
som hurtigruten. Det tilsier at en ny hurtigbåttrasé vil settes opp fra Selje, gjennom 
skipstunnelen, deretter stop	pe i Torvik for så å gå videre til Ålesund (se 	Figur 	10	-1A). En 	
begrunnelse for at hurtigbåten skal stoppe i Torvik, og ikke fortsette direkte til Åles	und, 	
er det maritime og marine næringslivet i Fosnavåg og Ulsteinvik. Disse nærings	-	
områdene kan bli attraktive pendlemål for bosatte sør for Stad. 	 Stad	
Florø
Måløy	
Torvik	Ålesund	
Selje
Bergen	
Eksisterend e rute mellom Selje og Bergen
Ny rute fra Selje til Ålesund som kan bli utløst 
av Stad 	skipstunnel
A	
B	
C	
D	
E

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	74 	
 
Med utgangspunkt i denne traseen og dagens fart på hurtigbåten fra Florø til Selje har vi 
anslått rutetide	r for hurtigbåten fra Selje til Ålesund via Torvik, se 	Figur 	10	-1B. Som vi ser 	
fra figuren vil reisetiden med hurtigbåt fra Selje til Torvik ta cirka 7	4 minutter, og fra 	
Torvik til Ålesund vil reisetiden være cirka 42 minutter. 	 	
Det er også interessant å studere hva reisetiden blir for ulike reisealternativer med 
hurtigbåt forbi Stad, se 	Tabel	l 10	.1. Som vi ser fra tabellen vil reisetiden med hurtigbåt 	
fra Bergen til Ålesund være på cirka 6 timer og 50 minutter, og reisetiden med hurtigbåt 
fra Selje til Torvik vil være på 1 time og 14 minutter. 	 	
Tabel	l 10	.1 	Anslag på reisetid m/hurtigbåt for ulike reisealternativer 	 	
Reisealternativ	 	Strekning	 	Reisetid m/hurtigbåt*	 	
 	 	Timer	 	Minutter	 	
1 	Bergen 	- Ålesund	 	6 	50 	
2 	Bergen 	- Torvik	 	6 	9 	
3 	Florø 	- Ålesund	 	3 	20 	
4 	Florø 	- Torvik	 	2 	39 	
5 	Måløy 	- Ålesund	 	2 	15 	
6 	Selje 	- Ålesund**	 	1 	55 	
7 	Måløy 	- Torvik	 	1 	34 	
8 	Selje 	- Torvik	 	1 	14 	
* Beregnet med utgangspunkt i 	Figur 	10	-1B. 	
** Vi finner at strekningen Selje	-Ålesund tar 1 time og 55 minutter, 10 minutter lengre enn 	SINTEF	 	
(2007a) som finner at strekningen tar 1 time og 45 minutter. Siden vi legger hurtigbåtrute	n i 	
samme trasé som 	SINTEF	 (2007a) ser det ut til at de legger til grunn at hurtigbåten kan 	
holde en høyere gjennomsnittsfart. Vi velger å legge til grunn vårt anslag på reisetid for hver 
av strekningene.	 	
Kilde: Gule sider og Fjord1s rutetabeller, bearbeid	et av Econ Pöyry	 	
10.4	 	Potensial 	for økt pendling 	med ny 	
hurtigbåtrute	 	
Som nevnt over, kan man tenke seg at en ny hurtigbåt fører til økt arbeidspendling 
fra/til nord til/fra sør for Stad som følge av hurtigbåtens bidrag til lavere reisetid og/eller 
høyere komfo	rtfaktor. Eksempelvis vil flere personer som i dag bor og arbeider sør for 	
Stad, ha muligheten til å benytte hurtigbåten til å pendle til og fra en arbeidsplass nord 
for Stad, og motsatt. 	 	
I et samfunnsøkonomisk perspektiv er økt pendling en samfunns	økono	misk gevinst ved 	
at arbeidstakerne som velger å pendle får en økt nytte som følge av at de tjener bedre 
og/eller har en mer interessant jobb enn de i utgangspunktet hadde. I tillegg kan man 
argumentere for en bedre match mellom arbeidere og arbeidsplasser 	i området rundt 	
Stad bidrar til økt vekst i nærings	livet som ellers ikke ville forekommet. Denne effekten 	
behandles separat i avsnitt 	4.11	. 	
10.4.1	 	Beskrivelse av 	arbeidsmarkedsregionene og 	
næringsliv nord og sør for Stad	 	
Før vi går inn på drøfting av pendlingspotensial gir vi en beskrivelse av arbeids	-	
markedsregionene og næringslivet nord og sør for Stad. Området rundt Stad kan deles 
inn i fire arbeids	markedsregio	ner, se 	Figur 	10	-2A.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	75 	
 
Figur 	10	-2 	Arbeidsmarkedsregioner rundt Stad og pendling mellom disse i 2010	 	
A – Arbeidsmarkedsregioner rundt Stad 
m/tilhørende sysselsatte i parentes	 	
B – Arbeidspendling mellom regionene m/tilhørende 	
andel av sysselsatte i parentes	 	
 	 	
* Kilde: Bhuller (2009) og Statistisk sentralbyrås pendlingsstatistikk, utarbeidet av Econ Pöyry	 	
To av arbeidsmarkedsregionene er lokalisert sør for Stad (Nordfjord og Sunnfjord) og de 
resterende to er lokalisert nord for Stad (Søndre Sunnmøre og Ålesund). Mellom disse 
regionene er det størst pendling mellom Ålesund og Søndre Sunnmøre. Pendlingen fra 
Ålesund til Søndre Sunn	møre skyldes i all hovedsak nærheten mellom byen Ålesund og 	
de marine og maritime næringene. Eksempelvis pendler om lag 300 av de 803 
personene (som pendler fra Ålesund til Søndre Sunnmøre) fra Ålesund kommune til 
Ulstein og Herøy k	ommune.	43 Med bilferge og bil er reisetiden mellom Ålesund og 	
Ulsteinvik på om lag 45 minutter, og reisetiden mellom Ålesund og Fosnavåg på om lag 1 
time og 10 minutter.	 	
Det er også betydelig pendling fra Nordfjord til Sunnfjord sør for Stad. I 2010 pendlet	 	
458 personer sørover fra Nordfjord, som tilsvarer 3,2 prosent av de sysselsatte i 
Nordfjord (se 	Figur 	10	-2B). I denne sammenheng er det interessant å 	studere hvor mye 	
pendling som skjer mellom Selje/Måløy og Florø, der hurtigbåten går i dag. Dette er 
spesielt interessant siden Florø kan by på et variert næringsliv innenfor maritime, 
marine og petroleumsrelaterte næringer. 	 	
Av de 458 pendlerne, fra Nordf	jord til Sunnfjord i 2010, pendlet 44 personer fra Vågsøy 	
kommune (hvor Måløy er lokalisert) til Flora kommune (der Florø er lokalisert), 
tilsvarende 1,4 prosent av sysselsatte i Vågsøy. Fra Selje kommune pendlet fem personer 
til Flora, tilsvarende 0,3 pro	sent av sysselsatte i kommunen. Reisetiden for disse 	
pendlerne til Florø med hurtigbåt er som vist i 	Figur 	10	-1B hhv. 1 time og 5 minutter fra 	
Måløy, o	g 1 time og 25 minutter fra Selje. 	 	
 	 	 	
43 Fosnavåg er lokalisert i Herøy kommune.	 Sunnfjord
(22 584)	
Nordfjord
(14 393)	
Søndre 	
Sunnmøre
(22 584)	
Ålesund
(45 616)	Stad

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	76 	
 
10.4.2	 	Drøfting av hvor ny pendling vil oppstå med ny 	
hurtigbåt	 	
Gitt beskrivelsen av arbeidsmarkedsregionene og næringslivet nord og sør for Stad, og 
reise	tider med en ny hurtigbåt, er det åpenbart at potensialet for nyskapt a	rbeids	-	
pendling er til stede. En forutsetning for omfattende dagpendling er, i tillegg til fornuftig 
reisetid, at stedet det pendles til kan tilby attraktive arbeidsplasser som det ikke tilbys i 
nærområdet det pendels fra. Gitt at hurtigbåten settes opp me	llom Selje og Ålesund, 	
med stopp i Torvik, fremstår Fosnavåg, Ulsteinvik og Ålesund som attraktive pendlings	-	
destinasjoner for yrkes	aktive bosatt nære Selje og Måløy.	44 Det er heller ikke utenkelig 	
at personer bosatt i kommunene Ulstein og Herøy vil benytt	e seg av hurtigbåten til å 	
pendle til Måløy, som de siste årene kan vise til en positiv utvikling innen marin og 
maritime næringer.	 	
Gitt dagens pendling mellom Måløy/Selje og Florø, med en reisetid med hurtigbåt på 
hhv. 1 time og 5 minutter og 1 time og 25	 minutter, synes det imidlertid urealistisk at 	
store pendler	strømmer skal oppstå mellom Nordfjord og Ålesund. Dette kan begrunnes 	
med at reisetiden fra Selje og Måløy til Ålesund med hurtigbåt vil være over 1 time og 55 
minutter (se 	Tabel	l 	10	.1). Hvis det i det hele tatt er pendling mellom disse 	
arbeidsmarkedsregionene synes det logisk at dette er et mindre antall ukependlere. 
Denne vurderingen strider 	mot Raabe og Eilertsen (2011) som legger til grunn at 	
arbeidspendling mellom Måløy og Ålesund vil oppstå ved Stad skipstunnel.	 	
Med utgangspunkt i dagens oppsatte hurtigbåt mellom Hareid (15 minutters kjøretur fra 
Ulsteinvik) og Ålesund som tar 20 minutter,	 er det også lite sannsynelig at det oppstår 	
en betydelig pendlerøkning mellom Ulsteinvik og Ålesund. 	 	
Da sitter vi igjen med strekningen fra Måløy/Selje til Torvik (Ulsteinvik/Fosnavåg) som 
den eneste strekningen der det et stort potensial for nyskapt 	trafikk.	45 Som nevnt over 	
er det i tidligere utredninger, se blant annet 	SINTEF	 (2007a), forutsatt at hurtigbåten skal 	
stoppe i Torvik. Begrunnelsen for at hurtigbåten skal stoppe i Torvik er at Hurtigruten 
stopper der i dag. Hurtigbåthavn i Torvik innebære	r at arbeidsreiser fra Selje/Måløy får 	
ekstra tilbringertid med bil/buss på hhv. 10 minutter til Fosnavåg og 25 minutter til 
Ulsteinvik. Siden både Fosnavåg og Ulsteinvik fremstår som potensielt attraktive 
pendlerdestinasjoner med hurtigbåt, for arbeid	stak	ere	 bosatt i Selje/Måløy, er det ikke 	
utenkelig at hurtigbåtruten ut fra et bedrifts	økonomisk synspunkt både vil stoppe i 	
Fosnavåg og Ulsteinvik. Eksempelvis vil den 25 minutters kjøreturen fra Torvik til Ulstein	-	
vik kunne være avgjørende for pendling sid	en reisetiden fra Selje/Måløy til Ulsteinvik vil 	
være på over 1 time og 45 minutter. 	 	
Selv om disse argumentene taler for at hurtigbåten vil stoppe både i Ulsteinvik og 
Fosnavåg, forenkler vi og forutsetter at hurtigbåten kun vil stoppe i Torvik. Det er 
im	idlertid nyttig å ha et forhold til hva stopp både i Fosnavåg og Ulsteinvik innebærer av 	
reisetid for hurtigbåtreisende. Med utgangspunkt i 	Tabel	l 10	.1 og det faktum at 	
strekningen fra Fosnavåg til Ulsteinvik er om lag 6 nm anslår vi at reisetiden fra Selje til 
 	 	 	
44 Reisetid fra Torvik til hhv. Fosnavåg og Ulsteinvik er på hhv. 10 og 25 minutter. Disse reisetidene er 
beregnet ved hjelp av Gule siders kjørerutekalkulator	. 	
45 Figur 	10-2B viser at 149 personer pendlet fra Nordfjord til Søndre Sunnmøre i 2010, som tilsvarer 1,0 	
prosent av sysselsatte i Nordfjord. Av disse	 pendlet 8 personer fra Selje og Måløy kommune til Herøy og 	
Ulstein kommune, dette tilsvarer 0,18 prosent av sysselsatte bosatt i de to kommunene. Motsatt vei, fra 
Søndre Sunnmøre til Nordfjord, pendlet 157 personer. Av disse pendlet 9 personer fra Herøy o	g Ulstein 	
kommune, tilsvarende 0,11 prosent av sysselsatte bosatt i kommunene.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	77 	
 
Fosnavåg er lik 1 time og 10 minutter, at reisetiden fra Fosnavåg og Ulsteinvik e	r 10 	
minutter. Dette tilsier at følgende reisetider med hurtigbåten:	 	
 	Fra Selje til Fosnavåg 	– 1 time og 10 minutter 	 	
 	Fra Selje til Ulsteinvik 	– 1 time og 20 minutter	 	
 	Fra Måløy til Fosnavåg 	– 1 time og 30 minutter	 	
 	Fra Måløy til Ulsteinvik 	– 1 time og 40 mi	nutter	 	
Disse reisetidene taler isolert sett for en viss dagpendling fra Selje/Måløy til Fosnavåg/ 
Ulsteinvik. Selv om forutsetningene er tilstedet for en viss dagpendling, ved at 
pendlings	destinasjon fremstår som attraktiv og reisetidene ligger på om lag	 halvannen 	
time, er det lite trolig at dagpendling i betydelig omfang vil forekomme. Et argument 
som taler i denne retningen er at de mennesker i arbeidsdyktig alder som i dag bor i 
Selje/Måløy bosatte seg der i visshet om at det ikke ville finnes en pendl	emulighet til 	
Fosnavåg/Ulsteinvik. Det tilsier at den delen av de sysselsatte i Selje/Måløy med de 
kvalifikasjonene som kreves for å arbeide i marine og maritime næringer allerede har en 
jobb som passer dem i Florø eller andre nærliggende kommuner. I beste	 fall taler dette 	
argumentet for at hurtigbåten får et fåtall personer til å bytte arbeidsplass for å få en 
miljøforandring mv.	 	
På den andre siden vet vi at det er mange årsaker til at folk velger å bosette seg et 
bestemt sted. Utover jobbmuligheter, skyld	es ofte valg av bosted tilhørighet gjennom 	
familie og venner, til	gjenge	lighet til unik natur mv. Det taler for at det er et potensial for 	
økt pendling nordover til Fosnavåg/Ulsteinvik. 	 	
I tillegg kan men tenke seg at hurtigbåttilbudet over tid bidrar til	 at flere personer, med 	
de rette kvalifikasjonene, får opp øynene for å bo i området rundt Selje/Måløy og pendle 
til Fosnavåg/Ulsteinvik. Det kan bidra til økt innflytting til vestlige deler av Nordfjord, og 
økt nytte av hurtigbåten utløst av Stad skipstun	nel. 	 	
10.4.3	 	Prinsipiell drøfting av trafikantnytte ved økt 
pendling	 	
Et naturlig utgangspunkt for å beregne trafikantnytten ved økt pendling er å tenke på 
reiser forbi Stad som et marked, der det etterspørres reiser forbi Stad, og prisen 
konsumentene betaler utgj	ør den samlede reisekostnaden (generaliserte kostnaden). 	
Siden vi vurderer det slik at et nytt hurtigbåttilbud vil generere ny trafikk må den 
generaliserte kostnaden være lavere enn alternativet, og kjøre bil.	46 Denne prinsipielle 	
tilnærmingen er illustrert	 i Figur 	10	-3. Som vi ser fra figuren synker den generaliserte 	
kostnaden ved et nytt hurtigbåttilbud fra 	GK	1 til 	GK	2. Nedgangen i generaliserte 	
kostnad	er bidrar til at flere velger reise, som i figuren er illustrert ved at årsdøgn	-	
trafikken (ÅDT) øker fra	 R1 til 	R2. 	
Den samfunnsøkonomiske samlede effekten av lavere generalisert kostnad som følge at 
et nytt hurtigbåttilbud kan brytes ned til to effekter.	 For det første vil de som allerede 	
reiser i dag og velger å benytte hurtigbåten istedenfor bil (overført trafikk) få en økt 
trafikkantnytte fordi deres generaliserte kostnader reduseres. Denne effekten er 
illustrert som firkanten 	A i figuren. For det andr	e vil en lavere generalisert kostnad bidra 	
 	 	 	
46 Vi har valgt ikke å benytte buss som et reisemiddelalternativ, da reisetiden med buss fra 	Måløy/Selje til 	
Ulsteinvik hhv. tar 2 timer og 40 minutter og 2 timer og 30 minutte	r

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	78 	
 
til nye reiser(ende), som ellers (uten hurtigbåt) ikke ville blitt gjennomført. Trafikant	-	
nytten av den nyskapte trafikken kan illustreres som trekanten 	B i figuren.	47 	
Figur 	10	-3 	Illustrasjon av økt konsumentoverskudd ved et nytt hurtigbåttilbud	 	
 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
I forhold til pendling mellom Vågsøy/Selje og Herøy/Ulstein kan det argumenteres for at 
den overførte trafikken fra bil til hurtigbåt er liten, både fordi 	kun 17 personer pendler 	
den strekningen i dag og flere av disse trolig er ukependlere. Vi legger derfor til grunn at 
over	føringen av disse trafikantene fra bil til hurtigbåt er liten, og velger derfor å se bort 	
fra denne effekten i trafikantnytteberegning	en.	 	
Da står vi igjen med verdien av nyskapt trafikk (	B). En forutsetning for nyskapt trafikk 	
med hurtigbåt er at 	GK	2<GK	1, ellers ville samlet reisekostnad for hurtigbåt være høyere 	
enn å kjøre bil og ingen vil velge å benytte seg av hurtigbåten. For å ansl	å denne 	
størrelsen (	GK	1 fratrukket 	GK	2) er det derfor naturlig starte med å beregne endringen i 	
generaliserte kostnader ved å kjøre bil istedenfor hurtigbåt. Hvis det viser seg at den 
generaliserte kostnaden ved å kjøre hurtigbåt er lavere enn ved å kjøre 	bil, har 	
hurtigbåten et potensial for økt pendling. Videre, gitt at den generaliserte kostnaden for 
hurtigbåt er lavere enn for bil, vil vi forsøke å anslå hvor mange årlige pendlerreiser som 
vil bli gjennomført med hurtigbåten (	R2 fratrukket 	R1	). 	
Når red	uksjon i generalisert kostnad (	GK	1 fratrukket 	GK	2) og økning i nyskapt trafikk (	R2 	
fratrukket 	R1) er tallfestet, kan man benytte følgende formel til å beregne trafikantnytte	-	
økning for de nye pendlerne:	 	
Likning 	10	.1 	ΔU	 = [(GK	1 – GK	2) × (R2 – R1)] /	 2 	
der ΔU	 angir samlet økningen i trafikantnytte for nye pendlere som vil benytte seg 	
hurtigbåten, og 	[(GK	1 – GK	2)× (R	2 – R1)] / 2 	kan tolkes som arealet til trekanten B under 	
forutsetningen om at etterspørselen er	 lineær i det aktuelle intervallet. For å beregne 	
denne størrelsen trengs det altså å tallfeste følgende størrelser:	 	
 	(GK1 	– GK2) 	– Endring i generaliserte kostnader for pendlere ved å kjøre 	
hurtigbåt istedenfor bil	 	
 	(R2 	– R1) 	– Antall nye pendlere med hurti	gbåten	 	
 	 	 	
47 Trafikantnytten er i dette tilfellet ikke identisk med den samfunnsøkonomiske nytten, siden trafikantens 
billettutgifter ikke er en samfunnsøkonomisk kostnad men kun en overføring. Vi kommer tilbake til 
hvordan dette kan korrigeres for.	 A	
B	
Etterspørsel etter reiser 
nordover og sørover for Stad	
Årsdøgntrafikk	(ÅDT)	
Generalisert kostnad	
Generalisert kostnad 	med hurtigbåt	
Generalisert kostnad 	med bil	
R1	R2	
GK1
GK2

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	79 	
 
I det følgende kvantifiserer vi disse størrelsene med utgangspunkt i anslåtte reise	-	
lengder, reisetider og dagens pendlingsstatistikk.	 	
10.4.4	 	Generaliserte kostnader for pendlende	 	
Forutsetningen for at ny pendling mellom Vågsøy/Selje og Herøy/Ulstein skal 	oppstå er 	
at generaliserte kostnader er lavere med hurtigbåt som reisemiddel enn med bil. For å 
beregne endring i generaliserte kostnader for pendlere ved å kjøre hurtigbåt istedenfor 
bil mellom Vågsøy/Selje og Herøy/Ulstein, er det naturlig å anslå den ge	neraliserte reise	-	
kostnaden for bil og hurtigbåt ved ulike reisealternativer.	 	
Ut fra Håndbok 140 (se Statens vegvesen, 2006) inngår følgende kostnadskomponenter i 
generaliserte kostnader for bil (som krysser fergesamband)	48 og hurtigbåt:	 	
 	Distanseavhengige k	jøretøykostnader. Disse kjøretøykostnadene omfatter driv	-	
stoff, olje, dekk, reparasjoner, vedlikehold samt distanseavhengige av	-	
skrivninger. Håndbok 140 sier at den samfunnsøkonomiske kostnaden av 
distanseavhengige kjøretøy	kostnader er 1,3 2005	-kr per km 	for lette kjøretøyer, 	
tilsvarende 1,5 2011	-kr per km.	 	
 	Verdien av reisetid. Tid er en begrenset ressurs, og vil derfor alltid ha en 
alternativ verdi. TØI (2010) finner at tidsverdien for reiser lange reiser til/fra 
jobb med bil er lik 200 2009	-kr per time, 	som tilsvarer cirka 209 2011	-kroner per 	
time.	49 	
 	Tidsforbruk i ferjesamband. Det kan medregnes ekstra tidsbruk ved 
fergesamband. Håndbok 140 legger til grunn at tidsforbruket i ferjesamband 
(som ikke er bynære) skal settes lik 0,5 ganger avgangsintervall	. Eksempelvis vil 	
avgangsintervaller på 15 minutter innebære tidsforbruk på 7,5 minutter. 	 	
 	Ulempekostnader ved ferjesamband. Det å være bundet av avgangstidene i et 
ferjesamband oppleves av trafikantene som en ekstra ulempe utover 
ventetiden. Håndbok 140 s	ier at ulempekostnaden ved ferjesamband er 24 	
2005	-kr per km for samband som ikke er bynære, tilsvarende 1,5 2011	-kr per 	
km. 	 	
 	Fergebillett. I tillegg til overnevnte kostnadskomponenter må en bilreisende 
betale fergebillett. 	 	
For hurtigbåtreiser er kostnad	skomponentene: 	 	
 	Verdien av reisetid. Som nevnt over er tid en begrenset ressurs, og vil derfor 
alltid ha en alternativ verdi. TØI (2010) finner at tidsverdien for reiser til/fra jobb 
med hurtigbåt er lik 138 2009	-kr per time, som tilsvarer cirka 144 2011	-kroner 	
per time.	50	 	
 	 	 	
48 Bilreiser m	ellom Vågsøy/Selje og Herøy/Ulstein innebærer fergeovergangen mellom Årvika og 	
Koparneset.	 	
49 Lange reiser er definert som reiser over 100 km. Med bil er reiselengden fra Måløy til Ulsteinvik på 97,8 
km i tillegg til ferjeovergangen fra Årvika til Koparnes	et, siden passasjergrunnlaget er størst fra Måløy til 	
Ulsteinvik legger vi til grunn tidsverdien for lange reiser. 	 	
50 Verdien av reisetid med hurtigbåt er 144 2011	-kroner for lange reiser (over 100 km), og 143 2011	-kroner 	
for reiser mellom 50 og 100 km. S	iden hurtigbåtreisene mellom Måløy/Selje og Fosnavåg/Ulsteinvik er 	
på mellom 60 og 80 km, og passasjergrunnlaget er størst mellom Måløy og Ulsteinvik, legger vi til grunn 
144 kroner.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	80 	
 	
 	Tilbringertid. Siden det er naturlig å tro at den hurtigbåtreisende bruker tid på å 
komme seg til kaia der hurtigbåter drar fra, og tiden har en alternativ verdi, må 
man hensynta tilbringertiden. Håndbok 140 anbefaler å legge til grunn	 at 	
tilbringertiden for lange kollektivreiser, som hurtigbåtreiser, skal settes lik 1,0 
ganger med tidsverdien for kollektivreisen. Altså legger vi til grunn at verdien på 
tilbringertiden skal settes lik 144 2011	-kroner per time. 	 	
 	Hurtigbåtbillett. I tille	gg til overnevnte kostnadskomponenter må en hurtigbåt	-	
reisende kjøpe en billett for hurtigbåtreisen. 	 	
Tabell 	10	.2 oppsummerer hvilke enhetspriser, med tilhørende kilder, vi legger til grunn 	
for vår beregning av generaliserte kostnader for pendlere med bil og hurtigbåt. Siden vi 
ikke har billettpriser for en hurtigbåtrute nordover fra Selje, har vi blitt nødt til å an	slå 	
billettprisene selv. Med utgangspunkt i dagens billettpris mellom Florø og Måløy, på 160 
kroner ved kjøp av tur/retur billett, turens reisetid og reisedistanse, har vi anslått 
billettprisen fra Selje/Måløy til Torvik. For å gjøre dette har vi først ber	egnet billettpris 	
per km og billettpris per minutt, deretter har vi hver for seg multiplisert disse 
kronebeløpet med reiselengden og reisetiden for hver av reisene Selje	-Torvik og Måløy	-	
Torvik. Gjennomsnittet av disse to anslagene på billettpris, for hver 	av de to distansene, 	
er lagt til grunn. Ved å benytte denne metoden ender opp med en billettpris fra Selje til 
Torvik på 184 2011	-kroner og frå Måløy til Torvik på 241 2011	-kroner.	 	
Tabell 	10	.2 	Oversikt over e	nhetspriser som ligger til grunn for vår beregning av 	
generaliserte kostnader* 	 	
Komponent	 	Kilde	 	Verdi i kroner	 Enhet	 	2011	-kr 	
For bilreiser med ferjesamband:	 	 	 	 	 Distanseavhengige kjørekostnader	 	Håndbok 140	 	1,3	 2005	-kr / km	 	1,5	 	
 Tidsverdi lange bilreiser til/fra jobb	 	TØI (2010)	 	200,0	 2009	-kr / time	 	208,8	 	
 Ulempekostnader ferjesamband	 	Håndbok 140	 	24,0	 2005	-kr / ferjesamband	 	27,4	 	
 Fergebillett Årvika	-Koparneset**	 	Rutetabell Tide	 	61 2011	-kr / tur	 	61,0	 	
For hurtigbåtreiser:	 	 	 	 	 Tidsverdi hurtigbåt alle reiser	 	TØI (2010)	 	138	 2009	-kr / time	 	144,1	 	
 Hurtigbåtbillett Selje 	– Torvik	 	Econ Pöyry***	 	184	 2011kr / tur	 	284,4	 	
 Hurtigbåtbillett Måløy 	- Torvik	 	Econ Pöyry***	 	241	 2011	-kr / tur	 	240,7	 	
* Priskorrigert med Statistisk sentralbyrås	 konsumprisindeks.	 	
** For biler under 6 meter i lengde.	 	
*** Billettprisene er anslått med utgangspunkt i dagens billettpris mellom Florø og Måløy.	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Med utgangspunkt i disse kostnadskomponentene og enhetsprisene har vi anslått 
generaliserte	 kostnader for bil og hurtigbåt for reiser mellom Selje og Torvik, og mellom 	
Måløy og Torvik. Ideelt sett burde vi satt opp denne reisen til Ulsteinvik og Fosnavåg 
hver for seg, men siden Torvik ligger mellom de to destinasjonene forenkler vi og legger 
til grunn kun denne destinasjonen i beregningen av generaliserte kostnader.	 	
Generaliserte kostnader for bil og hurtigbåtreiser fra Selje til Torvik	 	
Som et utgangspunkt for beregning av de generaliserte kostnadene fra Selje til Torvik 
må vi kjenne til reisetid	en med hhv. bil og hurtigbåt, og reiselengde for bil. Med 	
utgangspunkt i Gule siders kjørekalkulator, Tides rutetabell for strekningen Årvika	-	
Kopaneset og har vi anslått kjøretid med bil (og ferge) til å være 79 minutter fra Selje til 
Torvik (cirka 84 km).	 I tillegg legger vi til grunn en antakelse om ekstra ventetid ved

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	81 	
 
ferjesambandet på 7,5 minutter, samt at fergen tar 15 minutter.	51 Med utgangspunkt i 	
disse inngangsdataene og enhetsprisene presentert i 	Tabell 	10	.2 finner vi at den 	
generaliserte kostnaden med bil fra Selje til Torvik er på om lag 566 2011	-kroner, se 	
Tabell 	10	.3. 	
Tabell 	10	.3 	Anslag på generaliserte kostnader for en bilreise fra Selje til Torvik 
inkl. ferjeovergang Årvika	-Koparneset, i 2011	-kroner 	 	
 	Kvantum 	
(A)	 
Enhe
t 	
Enhetspris i 2011	-kr 
(B)	 	
Verdsatt element 	
(A×B)	 	
Distanseavhengige 
kjøretøykostnader	 	83,7	 km	 	1,5	 	124,1	 	
Kjøretid	 	79 min	 	3,5	 	274,9	 	
Tidsforbruk i ferjesamband	 	7,5	 min	 	3,5	 	26,1	 	
Ulempekostnader i ferjesamband	 	1 tur	 	27,4	 	27,4	 	
Ombordtillegg ferje	 	15 min	 	2,4	 	52,2	 	
Fergebillett 	Årvika	-Koparneset	 	1 tur	 	61,0	 	61,0	 	
Sum generaliserte kostnader med bil fra Selje til Torvik	 	565,6	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Reisetid med hurtigbåt mellom Selje og Torvik er beregnet ved Kystverkets kart	løsning, 	
og gjennomsnittsfarten på hurtigbåten mellom Florø 	og Selje i dag. Vi finner at 	
reisetiden fra Selje til Torvik er lik 74 minutter (inkludert kjøring	 gjennom tunnelen ved 	
lav fart)	, se 	Tabel	l 10	.1. I ti	llegg vet vi at det tar tid for hurtigbåtreisende å komme seg til 	
hurtigbåtkaia ved Selje og Torvik, som et sjablongmessig anslag legger vi til grunn en 
tilbringertid på 15 minutter. Med utgangspunkt i disse inngangsdataene og 
enhetsprisene presentert i 	Tabell 	10	.2 finner vi at den generaliserte kostnaden med 	
hurtigbåt fra Selje til Torvik er på om lag 398 2011	-kroner, se 	Tabell 	10	.4. Altså om lag 	
167 2011	-kroner lavere enn generalisert kostnad enn ved å kjøre bil den samme 	
strekningen.	 	
Tabell 	10	.4 	Anslag på generaliserte kostnader for en hurtigbåtreise 	fra Selje til 	
Torvik, i 2011	-kroner 	 	
 	Kvantum 	
(A)	 	
Enhe	
t 	
Enhetspris i 2011	-kr 
(B)	 	
Verdsatt element 	
(A×B)	 	
Kjøretid	 	74	 	min	 	2,4	 	177,7	 	
Tilbringertid	 	15 	min	 	2,4	 	36,0	 	
Billettpris	 	1 	tur	 	184	,4 	184,4	 	
Sum generaliserte kostnader med hurtigbåt fra Selje til 	Torvik	 	398,2	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Generaliserte kostnader for bil og hurtigbåtreiser fra Måløy til Torvik	 	
Som et utgangspunkt for beregning av de generaliserte kostnadene fra Måløy til Torvik 
må vi kjenne til reisetiden med hhv. bil og hurtigbåt, og reiselengde for bil. Med 
utgangspunkt i Gule siders kjørekalkulator, Tides rutetabell for strekningen Årvika	-	
Kop	aneset og har vi anslått kjøretid med bil til å være 94 minutter fra Måløy til Torvik 	
(cirka 103 km). Med utgangspunkt i disse inngangsdataene og enhetsprisene presentert i 
 	 	 	
51 Avgangsintervallene mellom Årvika og Koparneset er hvert femtende minu	tt, siden tidsforbruket i 	
ferjesamband (som ikke er bynære) i Håndbok 140 er satt lik 0,5 ganger avgangsintervalle ender vi opp 
med ekstra ventetid ved fergesambandet på 7,5 minutter.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	82 	
 
Tabell 	10	.2 finner vi at den generaliserte kostnaden med bil fra Måløy til Torvik er på om 	
lag 646 2011	-kroner, se 	Tabell 	10	.3. 	
Tabell 	10	.5 	Anslag på generaliserte kostnader for en bilreise fra Måløy til Torvik 
inkl. ferjeovergang Årvika	-Koparneset, i 2011	-kroner 	 	
 	Kva	ntum 
(A)	 
Enhe
t 	
Enhetspris i 2011	-kr 
(B)	 	
Verdsatt element 	
(A×B)	 	
Distanseavhengige 
kjøretøykostnader	 	102,6	 km	 	1,5	 	152,1	 	
Kjøretid	 	94,0	 min	 	3,5	 	327,1	 	
Tidsforbruk i ferjesamband	 	7,5	 min	 	3,5	 	26,1	 	
Ulempekostnader i ferjesamband	 	1 tur	 	27,4	 	27,4	 	
Ombordtillegg 	ferje	 	15,0	 min	 	2,4	 	52,2	 	
Fergebillett Årvika	-Koparneset	 	1 tur	 	61,0	 	61,0	 	
Sum generaliserte kostnader med bil fra Måløy til Torvik	 	645,9	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Reisetid med hurtigbåt mellom Måløy og Torvik er beregnet ved Kystverkets kart	løsning, 	
og gjennomsnittsfarten på hurtigbåten mellom Florø og Selje i dag. Vi finner at 
reisetiden fra Måløy til Torvik er lik 94 minutter, se 	Tabel	l 10	.1. I tillegg vet vi at det tar 	
tid for hurtig	båtreisende å komme seg til hurtigbåtkaia ved Måløy og Torvik, som et 	
sjablongmessig anslag legger vi også her til grunn en tilbringertid på 15 min	utter. Med 	
utgangspunkt i disse inn	gangsdataene og enhetsprisene presentert i 	Tabell 	10	.2 finner vi 	
at den generaliserte kostnaden med hurtigbåt fra 	Måløy til Torvik er på om lag 490 	
2011	-kroner, se 	Tabell 	10	.4. Altså finner vi at det er om lag 143 2011	-kroner høyere 	
generalisert kostnad ved å kjøre	 bil enn å benytte seg av hurtigbåten på den samme 	
strekningen.	 	
Tabell 	10	.6 	Anslag på generaliserte kostnader for en hurtigbåtreise fra Måløy til 
Torvik, i 2011	-kroner 	 	
 	Kvantum (A)	 Enhet	 Enhetspris i 2011	-kr (B)	 Verdsatt element (A×B)	 	
Kjøretid	 	94 	min	 	2,4	 	225,7	 	
Tilbringertid	 	15 	min	 	2,4	 	36,0	 	
Billettpris	 	1 	tur	 	240,7	 	240,7	 	
Sum generaliserte kostnader med hurtigbåt fra Selje til Torvik	 	502,4	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Vårt anslag på endring i generaliserte kostnader 	for pendlere (GK	1 	
fratrukket GK	2) 	
Tabell 	10	.6 oppsummerer våre anslag på generaliserte kostnader for bil og hurtigbåt 	
mellom Selje og Torvik, og Måløy	-Torvik. Som vi ser fra tabellen er den generaliserte 	
kostnaden lavere for hurtigbåt fo	r hvert reisealternativ, hhv. på 167 2011	-kroner lavere 	
på strekningen Selje	-Torvik og 143 kroner lavere for strekningen Måløy	-Torvik, altså kan 	
vi forvente en nyskapt pendlertrafikk som følge av hurtigbåten.	 	
Tabell 	10	.7 	Generalisert kostnad for én bil	- og én hurtigbåtreise på strekningene 	
Selje	-Torvik og Måløy	-Torvik, i 2011	-kroner 	 	
 	Bilreise	 	Hurtigbåtreise	 	
Selje 	- Torvik	 	566	 	398	 	
Måløy 	- Torvik	 	646	 	502

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	83 	
 
Kilde: Econ Pöyry	 	
Vi ønsker å anslå den samlede samfunnsøkonomiske nytten. I et samfunnsøkonomisk 
perspektiv er ikke trafikantenes billettutgifter en kostnad, men en overføring fra 	trafikk	-	
anten til operatøren. Prinsipielt kan man behandle denne overføringen på to måter. Fo	r 	
det første kan man introdusere operatørnyttebegrepet, som hensyntar at operatøren 
mottar billettinntektene trafikantene betaler. For det andre kan man trekke fra billett	-	
utgifter fra trafikantenes generaliserte kostnad, som da er et uttrykk for netto nyt	te for 	
trafikanten og operatøren. Vi velger å gjøre det siste. 	 	
Ved å trekke prisen på fergebilletter og hurtigbåtbilletter fra den generaliserte 
kostnaden for hhv. bil og hurtigbåtreiser vil differansen mellom disse størrelsene 
uttrykke den samfunns	økono	miske nytteøkningen ved en ny hurtigbåtreise. 	 	
Som en forenkling i kvantifiseringen av netto samfunnsøkonomisk nytteøkning ved 
nyskapt trafikk med hurtigbåt behandler vi strekningene Selje	-Torvik og Måløy	-Torvik 	
samlet. Ved å beregne en gjennomsnittlig 	differanse i generaliserte kostnader fratrukket 	
billett	utgifter for bil og hurtigbåt (på hhv. 291 2011	-kroner på strekningen Selje	-Torvik 	
og 323 kroner på strekningen Måløy	-Torvik), vektet etter sysselsettingen bosatt i hver av 	
kommunene Selje og Vågsøy, 	har vi et samlet uttrykk for økning i samfunns	økonomisk 	
trafikantnytte ved bruk av hurtigbåt istedenfor bil. Denne størrelsen, som er lik 313 
2011	-kroner, er vårt anslag på størrelsen 	(GK	1 – GK	2) i Figur 	10	-3. 	
Tabell 	10	.8 	Generalisert kostnad fratrukket billettutgifter for én bil	- og én hurtig	-	
båtreise på strekningene Selje	-Torvik og Måløy	-Torvik, i 2011	-kroner 	 	
 	Bilreise (A)	 	Hurtigbåtreise 	
(B)	 	
Differanse i GK (A fratrukket 	
B) 	
Selje 	- Torvik	 	505	 	214	 	291	 	
Måløy 	- Torvik	 	585	 	262	 	323	 	
Gjennomsnitt vektet etter dagens sysselsetting i hhv. Vågsøy og Selje 
kommune*	 	313 	
*I 4. kvartal 2010 var antall 	sysselsatte bosatt i Vågsøy kommune lik 3 084, og antall sysselsatte bosatt i Selje 	
kommune lik 1 444.	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Verdien av tid	sbesparelser	 er nært knyttet til betalingen for arbeid (lønn). Som følge av 	
forventet produktivitetsvekst har vi valgt å 	forutsette at alle tidsverdier øker årlig med 	
anslått årlig vekst i reallønns	nivået med 	2 prosent i 	analysep	erioden 	2011	-2093	. 	
Samtidig vet vi at tidsavhengige kjøre	kostnaders andel av generaliserte kostnader 	
(fratrukket billettutgifter) er 100 prosent f	or hurtigbåt. Ved å legge til grunn at 	
reallønnsvekstens bidrag til utviklingen i generaliserte kostnader er 100 prosent, gir det 
en 	total	 økning i verdien på generaliserte kostnader fra 2011	 til 20	93	 (analyseperioden) 	
på 	cirka 407	 prosent. 	 	
10.4.5	 	Antall pendler	e som vil benytte seg av hurtigbåten	 	
Siden forutsetningen for at ny pendling mellom Vågsøy/Selje og Herøy/Ulstein er oppfylt 
ved at generaliserte kostnader for pendlere er lavere med hurtigbåt som reisemiddel 
enn med bil, altså at 	GK	1 – GK	2 > 	i Figur 	10	-3, er det neste steget å anslå nivået på økt 	
pendling (	R2 – R1). I det følgende gis en kvalitativ drøfting av hva vi mener er fornuftig 	
pendlin	g som andel av sysselsatte mellom kommunene Vågsøy/Selje og Herøy/Ulstein.	 	
Erfaringer fra pendling mellom 	Måløy	/Selje og Florø	 	
Som nevnt i over er det en betydelig pendling mellom Måløy/Selje og Florø i dag. I 2010 
pendlet 49 personer fra Vågsøy og Selje k	ommune (hvor Måløy og Selje er lokalisert) til

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	84 	
 
Flora kommune (der Florø er lokalisert), tilsvarende 1,1 prosent av samlet arbeidsstyrke i 
Vågsøy og Selje. Motsatt vei var pendlingen på syv personer, tilsvarende 0,1 prosent av 
sysselsatte i Flora. Reisetide	n med hurtigbåt for disse pendlerne fra Florø til Måløy/Selje 	
er som vist i 	Figur 	10	-1B lik hhv. 1 time og 5 minutter og 1 time og 25 minutter fra Sel	je. 	 	
Som et utgangspunkt kan vi anta at pendlingen fra/til Selje/Måløy til/fra Fosnavåg/	-	
Ulsteinvik vil være av samme størrelsesorden som fra/til Selje/Måløy til/fra Florø. Dette 
gir oss totalt antall pendlere på 49 personer fra Selje/Måløy til Fosnavåg/Ul	steinvik, som 	
tilsvarer en økning på 41 pendlere. Motsatt vei har vi med denne forutsetningen ikke 
grunnlag for å si at pendlingen vil øke, det fordi 7 personer står for pendlingen fra Flora 
og 9 personer fra Herøy/Ulstein.	 	
Et argument som taler for at det	te utgangs	punktet er for lavt er at Fosnavåg/Ulsteinvik 	
kan tilby flere industriarbeidsplasser enn Flora. I følge Statistisk sentralbyrås syssel	-	
settings	statistikk sysselsatte Herøy og Ulstein kommune 2	 563 industriarbeidere i 2010 	
mens kun 598 industria	rbeidere var sysselsatt i Flora kommune. På den andre siden er 	
reisetiden til Fosnavåg/Ulsteinvik om lag 25 til 35 minutter lengre enn til Florø for 
bosatte Måløy. 	 	
Erfaringer fra 	pendling	 andre steder	 	
Det er også interessant å ha et forhold til hva pendli	ngsomfanget er i andre deler av 	
landet med om lag tilsvarende reisetid som hurtigbåten vil ta 	fra Selje/Måløy til 	
Ulsteinvik/	Fosnavåg. Siden pendling mellom fra Selje/Måløy til Ulsteinvik/Fosnavåg 	
innebærer pendling til et attraktivt område er det spesielt	 interessant å studere 	pendler	-	
distanser inn til byer/	tettsteder som åpenbart er der det pendles fra. Med dette 	
utgangs	punkt har vi ved hjelp av NSBs rutetabeller og Gule siders kjørekalkulator 	
identifisert et utvalg pendleavstander som har en reisetid 	med tog og bil mellom 1 og 2 	
timer, se 	Tabell 	10	.9. 	
Til tross for liten variasjon i reisetid mellom de ulike destinasjonene er det et betydelig 
spenn	 i andel pendlende. Spennet skyldes i all hovedsak at pendlingen er spesielt stor 	
inn til de store byene Oslo, Bergen og Trondheim, og relativ liten ut fra storbyene. 
Eksempelvis er pendlingen fra Hamar og Tønsberg til Oslo på hhv. 5,6 og 6,1 av 
sysselsatt	e, mens 0,1 prosent av sysselsatte pendler motsatt vei. Dette er nyttig innsikt, 	
men vår vurdering er at et slikt pendlingsmønster er urealistisk for pendling fra 
Selje/Måløy til Ulsteinvik/ Fosnavåg.	 	
Mest interessant synes pendlingstallene mellom Herøy/Ul	steinvik og Ålesund. Disse 	
tallene gir oss innsikt i pendleradferd i nærhet av influensområdet, og reisetidene er i 
overens	stemmelse med en hurtigbåtreise fra Selje/Måløy til Ulsteinvik/Fosnavåg. Som vi 	
ser fra tabellen pendler 2,2 og 3,2 prosent av de sy	sselsatte fra Herøy og Ulstein 	
kommune til Ålesund. Motsatt vei er pendlingstallene noe betydelig lavere, på 0,2 og 1,0 
prosent av sysselsatte i Ålesund. 	 	
Disse observasjonene taler for at vårt utgangspunkt, med en økning på 41 pendlere fra	 	
Selje/Måløy til	 Fosnavåg/Ulsteinvik, bør justeres opp. Justeringen bør imidlertid ikke 	
overstige observerte pendlertall fra mindre byer/tettsteder til større byer på 4 prosent.	 	
Tabell 	10	.9 	Et utvalg pendleavstander med 	reisetid (for tog og bil) og andel 	
pendlende i 2010	 	
Bostedskommune	 	
 	
Arbeids	kommune	 	
 	
Reisetid m/tog	 	Reisetid m/bil*	 	Andel av sysselsatte i 
bostedskommunen som 	
pendler, i prosent	 	timer	 	min	 	timer	 	min	 	
Sarpsborg	 	Oslo	 	1 	20 	0 	58 	4,9	 	
Oslo	 	Sarpsborg	 	 	 	 	 	0,1

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	85 	
 
Bostedskommune	 	
 	
Arbeids	kommune	 	
 	
Reisetid m/tog	 	Reisetid m/bil*	 	Andel av sysselsatte i 
bostedskommunen som 	
pendler, i prosent	 	timer	 	min	 	timer	 	min	 	
Voss	 	Bergen	 	1 	20 	1 	15 	6,7	 	
Bergen	 	Voss	 	 	 	 	 	0,1	 	
Tønsberg	 	Oslo	 	1 	29 	1 	13 	5,6	 	
Oslo	 	Tønsberg	 	 	 	 	 	0,1	 	
Hamar	 	Oslo	 	1 	30 	1 	22 	6,1	 	
Oslo	 	Hamar	 	 	 	 	 	0,1	 	
Halden	 	Oslo	 	1 	45 	1 	14 	4,0	 	
Oslo	 	Halden	 	 	 	 	 	0,0	 	
Steinkjer	 	Trondheim	 	2 	6 	1 	31 	4,0	 	
Trondheim	 	Steinkjer	 	 	 	 	 	0,1	 	
Ulstein	 	Ålesund	 	- 	- 	1 	27 	3,2	 	
Ålesund 	 	Ulstein	 	 	 	 	 	1,0	 	
Herøy	 	Ålesund	 	- 	- 	1 	39 	2,2	 	
Ålesund 	 	Herøy	 	 	 	 	 	0,2	 	
* Anslått med utgangspunkt i Gule siders kjørekalkulator, rutetider for ferjesamband og forutsetningen 10 
minutter ekstra reisetid per ferjesamband. Siden dette kun er ment som en illustrasjon har vi ikke tatt 
hensyn til at en togreise innebærer tilbringer	tid, og at bilreiser innebærer tid i kø. 	 	
Kilde: NSBs rutetabell, Gule sider, ferjeselskapenes rutetabeller og SSBs sysselsettingsstatistikk	 	
Før vi går i gang med å kvantifisere hvor stor pendlerøkning vi forventer	, er det naturlig 	
å studere dagens pendlin	g inn til Herøy og Ulsteinvik fra nærliggende kommuner, se 	
Tabell 	10	.10	. Ut fra denne kan vi gjøre oss fire interessante observasjoner. For det første 	
kommer det klart frem at pendleromfanget fra Vågsøy/Selje kommune til Herøy/Ulstein 
kommune, tiltross for reiset	id på over 1 time og 40 minutter, er oppsikts	vekkende liten. 	 	
For det andre er pendlingsandelen betydelig lavere for strekningen fra Ålesund til 
Herøy/ Ulstein (på 1,2 prosent av sysselsatte i Ålesund) enn fra Vanylven kommune (på 
4,5 prosent av sysselsat	te), til	 tross for at reisetiden er 17 minutter høyere. En 	
sannsynlig	 forklaring på denne pendlingsdifferansen er at arbeidsmulighetene i Ålesund 	
er større og vel så attraktive som i arbeidsmulighetene i Ulsteinvik og Fosnavåg. Dette er 
også i overensstemm	else med våre observasjoner fra 	Tabell 	10	.9 beskrevet over, nemlig 	
at omfanget av pendling på halv	annen time ut fra større byer ofte er liten.	 	
For det	 tredje er pendlingsandelen fra Herøy/Ulstein til Ålesund av en betydelig størrelse 	
(på 2,9 prosent av sysselsatte i de to kommunene), tiltross for en reisetid med bil på 1 
time og 27 minutter og det attraktive næringslivet i Herøy/Ulstein. Trolig skyldes 	det at 	
flere benytter seg av hurtigbåten som går fra Hareid til Ålesund, da samlet reisetid fra 
Ulsteinvik til Ålesund kan anslås til å være 45 minutter.	52 	
Til	 slutt, fra tabellen ser vi også at pendlingen fra/til Vanylven kommune til/fra Herøy og 	
Ulstein k	ommune, tiltross for en reisetid med bil på 1 time og 10 minutter fra Fiskå til 	
Ulsteinvik, er på hhv. 4,5 og 0,2 prosent av sysselsatte.	53 Disse reisetidene ligger på 	
samme nivå som reisetiden med hurtigbåt fra Selje/Måløy til Ulsteinvik/Fosnavåg, i 
tilleg	g grenser Vanylven kommune mot Selje og Vågsøy kommune mot nord. Det synes 	
 	 	 	
52 Hurtigbåten fra Ålesund til Hareid tar 30 minutter, og bil/buss	-reise	n fra Hareid til Ulsteinvik tar 15 	
minutter.	 	
53 Vårt anslag på reisetid fra Fiskå til Fosnavåg med bil er på 1 time og 22 minutter.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	86 	
 
fornuftig å basere våre pendleranslag mellom Vågsøy/Selje og Herøy/Ulstein kommune 
på faktisk pendling fra/til Vanylven kommune til/fra Herøy/Ulstein kommune. 	 	
Tabell 	10	.10	 	Pendling inn til Herøy og Ulstein kommune fra nærliggende 
kommuner, i 2010	 	
Bostedskommune	 	Arbeidskommune	 	Reisetid med bil til/fra 	
Ulsteinvik*	 	
Andel av sysselsatte i 
bostedskommunen(e)	 	
 	 	Timer	 	Minutter	 	som pendler,	 i prosent	 	
Vågsøy	 	Herøy og Ulstein	 	1 	54 	0,1	 	
Herøy og Ulstein	 	Vågsøy	 	 	 	0,1	 	
Selje	 	Herøy og Ulstein	 	1 	39 	0,3	 	
Herøy og Ulstein	 	Selje	 	 	 	0,1	 	
Ålesund	 	Herøy og Ulstein	 	1 	27 	1,2	 	
Herøy og Ulstein	 	Ålesund	 	 	 	2,9	 	
Vanylven	 	Herøy og Ulstein	 	1 	10 	4,5	 	
Herøy og 	Ulstein	 	Vanylven	 	 	 	0,2	 	
Volda	 	Herøy og Ulstein	 	0 	31 	3,2	 	
Herøy og Ulstein	 	Volda	 	 	 	1,1	 	
Ørsta	 	Herøy og Ulstein	 	0 	32 	3,5	 	
Herøy og Ulstein	 	Ørsta	 	 	 	0,7	 	
* Anslått med utgangspunkt i Gule siders kjørekalkulator, rutetider for ferjesamband og forutsetningen 10 
minutter ekstra reisetid per ferjesamband. Siden dette kun er ment som en illustrasjon har vi ikke tatt 
hensyn til at en togreise innebærer tilbringer	tid, og at bilreiser innebærer tid i kø. 	 	
Kilde: Gule sider, ferjeselskapenes rutetabeller og SSBs sysselsettingsstatistikk	 	
Vårt anslag på endring i pendling (R	2 fratrukket R	1) 	
For å oppsummere vet vi at:	 	
 	I 2010 pendlet 1,1 prosent av sysselsatte fra Vågsø	y og Selje kommune til Flora 	
kommune. Motsatt vei var pendlingen på 0,1 prosent av sysselsatte i Flora. 
Reisetiden med hurtigbåt fra Florø til Måløy og Selje er lik hhv. 1 time og 5 
minutter og 1 time og 25 minutter. 	 	
 	I 2010 pendlet 4,5 prosent av sysselsa	tte fra Vanylven kommune til Herøy og 	
Ulstein kommune. Motsatt vei var pendlingen på 0,2 prosent av sysselsatte i 
Herøy og Ulstein. Reisetiden med bil fra Fiskå til Ulsteinvik og Fosnavåg er hhv. 1 
time og 10 minutter og 1 time og 22 minutter. 	 	
Ut fra diss	e observasjonene kan det synes fornuftig at pendlingen fra Selje/Vågsøy til 	
Herøy/Ulstein ved Stad skipstunnel og hurtigbåt bør ligge mellom 1,1 og 4,5 prosent av 
sysselsatte i de to kommunene. Motsatt vei, kan det umiddelbart virke fornuftig at 
pendlingen	 med hurtigbåt vil ligge på mellom 0,1 og 0,2 prosent av sysselsatte.	 	
Pendling nordover	 over Stad	 	
Når det gjelder pendling fra Selje/Vågsøy til Ulstein/Herøy med hurtigbåt er det 
åpenbart at 4,5 prosent av sysselsatte (som fra Vanylven kommune) er 	et 	for h	øyt	 	
anslag	. Det fordi reisetiden er tilnærmet lik mellom bilreiser fra Vanylven til 	
Ulstein/Herøy og hurtigbåtreiser fra Selje/Vågsøy til Ulstein/Herøy. Kommunene 
Vanylven og Selje/	Vågsøy skiller seg fra hverandre ved at andelen industriarbeidsplasser 	
av 	totalt antall arbeidsplasser i Vanylven kommune utgjør en betydelig lavere andel (8,1 	
prosent) enn i Selje og Vågsøy kommune (21,1 prosent). Dette taler for at flere personer

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	87 	
 
i Selje og Vågsøy ikke har behov for å pendle til Herøy og Ulstein. Riktignok kan	 bosatte i 	
Vanylven pendle til Selje/Vågsøy, men reisetiden kan for de fleste antas å være lengre 
for de fleste vanylvinger. 	De bosatte i Selje/Vågsøy har 	også 	en kortere reisevei til Florø. 	
Samlet sett taler disse argumentene for at potensialet for pendli	ng til Ulstein/Herøy er 	
større fra Vanylven enn Selje/Vågsøy. På den andre siden er det åpenbart at pendling på 
1,1 prosent av sysselsatte (som fra Selje/Vågsøy til Flora kommune) er for lavt, det fordi 
Ulsteinvik/Fosnavåg kan tilby et mer omfattende spekt	er av arbeidsplasser enn Florø. 	
Det virker derfor 	rimelig 	at andelen pendlere fra Selje/ Vågsøy til Ulstein/Herøy med 	
hurtigbåt ligger på et nivå mellom 1,1 og 4,5 prosent.	 	
Blant alle pendledistanser presentert over er det kun én distanse som både har en 
reiseavstand på om lag halvannen time og en pendlingsandel av arbeidstyrken mellom 
1,1 og 4,5 prosent. Det er distansen mellom fra Ulstein/Herøy til Ålesund som har en 
pendlingsandel på 2,9 prosent, og en anslått reisetid med bil på 1 time og 27 minutter 
og	 med hurtigbåt fra/til Hareid på 45 minutter. Siden det generelt er mer attraktivt å 	
arbeide i Ålesund enn Fosnavåg og Ulsteinvik og reisetiden er kortere med hurtigbåt kan 
det videre argumenteres for at en pendlingsandel på 2,9 er for høyt. Vår vurdering	 er at 	
det er rimelig å tro at 	1,5 prosent av de sysselsatte i Vågsøy/Selje vil velge å pendle til 	
Ulstein/Herøy ved oppsetting av hurtig	båttilbud som følge av Stad skips	tunnel. Dette 	
tilsvarer et totalt antall pendlere fra Vågsøy/Selje på 	68	 personer, s	e Tabell 	10	.11	. Altså 	
en nettoøkning i antall pendlere på 	60	 personer (tilsvarende en ÅDT på 	72	), da 8 	
personer pendler den samme strekningen i dag. 	 	
Tabell 	10	.11	 	Anslag på nyskapt pendling fra Vågsøy/Selje til Herøy/Ulstein	 	
 	
ÅDT	 	Personer	 	
Andel av 	
sysselsatte, i 	
prosent	 	
Pendling fra Vågsøy/Selje til Herøy/Ulstein, i dag (A)	 	9,6	 	8 	0,18	 	
Pendling fra Vågsøy/Selje til Herøy/Ulstein, 	m/hurtigbåt (B)	 	81,9	 	68 	1,50	 	
Nyskapt pendling fra Vågsøy/Selje til Herøy/Ulstein, m/hurtigbåt (A	-B) 	72,2	 	60 	1,32	 	
* Årsdøgntrafikk (ÅDT), angir gjennomsnittlig antall reiser tur/retur i løpet av året. I vårt tilfelle legger til 
grunn at hver person som 	pendler reiser 440 turer i året, det fordi et år består av om lag 220 arbeidsdager 	
og at en person som pendler reiser to ganger daglig.	 	
Kilde: SSBs sysselsettingsstatistikk og Econ Pöyry.	 	
Pendling sørover over Stad 	 	
I 2010 pendlet 8 personer fra Vågsøy og 	Selje kommune til Herøy og Ulstein kommune. 	
Motsatt vei pendlet 9 personer. Disse erfaringstallene taler for at pendlingen sørover fra 
Herøy/Ulstein til Vågsøy/Selje vil være av samme omfang som nordover. På den andre 
siden vet vi at pendlingen fra Flora t	il Vågsøy/Selje er av liten betydning, kun lik 0,1 	
prosent av sysselsatte i kommunen. Vi vet også at dagens pendling fra Ulstein/Herøy til 
Vanylven er på 0,2 prosent av sysselsatte i de to kommunene. Det virker imidlertid 
rimelig	 at pendlingen fra Ulstein/	Herøy vil være noe høyere enn dette da næringslivet i 	
Måløy er mer omfattende enn næringslivet i Vanylven. Vi vet samtidig at pendlingen 
mellom Ålesund og Ulstein/Herøy er på 1,2 prosent av sysselsatte bosatt i Ålesund. Med 
utgangspunkt i disse betraktning	ene anslår vi at netto økning i pendling fra 	
Ulstein/Herøy til Vågsøy/Selje vil være på 0,5 prosent av sysselsatte i Ulstein og Herøy 
kommune. Det tilsvarer økning i antall pendlere på 33 personer, som tilsvarer en ÅDT på 
drøyt 40	.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	88 	
 
Tabell 	10	.12	 	Anslag på nyskapt pendling fra Herøy/Ulstein til Vågsøy/Selje	 	
 	ÅDT
* 	
Person
er 	
Andel av sysselsatte, i 	
prosent	 	
Pendling fra Herøy/Ulstein til Vågsøy/Selje, i dag (A)	 	10,8	 	9 	0,11	 	
Pendling fra Herøy/Ulstein til 	Vågsøy/Selje, m/hurtigbåt (B)	 	51,2	 	42 	0,50	 	
Nyskapt pendling fra Herøy/Ulstein til Vågsøy/Selje, 
m/hurtigbåt (A	-B) 	40,4	 	33 	0,39	 	
* Årsdøgntrafikk (ÅDT), angir gjennomsnittlig antall reiser tur/retur i løpet av året. I vårt tilfelle legger til 
grunn at hver	 person som pendler reiser 440 turer i året, det fordi et år består av om lag 220 arbeidsdager 	
og at en person som pendler reiser to ganger daglig.	 	
Kilde: SSBs sysselsettingsstatistikk og Econ Pöyry.	 	
Som et totalanslag legger vi derfor til grunn et netto ø	kning i antall dagpendlere på 	93	 	
personer, tilsvarende en ÅDT på 	112	.54 Det	 er omtrent samme ans	lag som 	Raabe og 	
Eilertsen (2011). 	 	
Det er imidlertid naturlig å tro at det tar tid før etterspørselen tilpasser seg det 
forbedrede transporttilbudet, 	representert ved en ny hurtigbåt. Et viktig argument for 	
slike tilpasnings	tregheter i etterspørselen etter arbeidsreis	er er at transportbehov både 	
avhenger av bosted og arbeidssted. Ikke bare kan det ta tid før man får opp øynene for å 
bo i området rundt 	Selje/Måløy og pendle til Fosnavåg/Ulsteinvik, en slik 	
flyttebeslutning må også passe inn i den enkeltes livssituasjon. Det vil samtidig være 
tregheter i arbeidsmarkedet, da det ikke er åpenbart at de som bor i Vågsøy/Selje og har 
tilstrekkelig kompetanse 	får jobb i Fosnavåg/Ulsteinvik umiddelbart, eller at det finnes 	
relevante, ledige jobber. Slike tregheter taler for at det tar tid før hele pendler	-	
potensialet blir realisert. Vårt anslag er at pendlerpotensialet er full	ført 	10 år etter at 	
skipstunnelen er	 ferdigstilt. 	 	
Vi anser imidlertid at allerede relativt raskt etter at tunnelen er fullført, vil det utløses 
mange nye arbeidsreiser. En grunn til det er at 	siden tunnelen (hvis den blir vedtatt 	
bygd) skal stå ferdig i 	2018, 	slik at 	deler av tilpasningen 	med å flytte, skaffe seg riktig 	
kompetanse mv. kan skje før hurtigbåten er i drift. Vårt anslag er at 30 prosent av 
pendlerpotensialet utløses umiddelbart etter at hurtigbåten er ferdigstilt, og at det tar 
10 år før effekten er fullt realisert. 	Figur 	10	-4 viser hvordan ÅDT og antall pendlere 	
utvikler seg i analyse	perioden	, etter våre forutsetninger	. 	
 	 	 	
54 Av disse 125 pendlerne kan man argumenter for at enkelte vil ukependle. Etter hva vi kjenner til finnes 
er det ikke gjenn	omført arbeider som kartlegger omfanget av ukependling. Vi har derfor valgt ikke å 	
korrigere for dette.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	89 	
 
Figur 	10	-4 	Anslag på øk	t pendling mellom Vågsøy/Selje og Herøy/Ulstein, fra 	
2011 til 2040*	. ÅDT og antall. 	 	
 	
* Nivået i ÅDT og antall pendlere er forutsatt konstant fra 2028 og ut analyseperioden (til 2093). 	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Vårt anslag er basert på sysselsetting i 2010. Prin	sipielt kan det argumenteres for at 	
utviklingen i pendlertall bør korrigeres for i størrelsen på arbeidstyrken i analyse	-	
perioden, både fordi det kan tenkes at sysselsettingsandelen samt antall personer i 
arbeidsdyktig alder endres over tid. Siden vi ikke 	har grunnlag for å postulere hvilken 	
retning sysselsettings	andelen vil endres er et naturlig utgangspunkt å korrigere antall 	
pendlere med Statistisk sentralbyrås befolkningsprognoser for de fire kommunene. 
Siden effekten på Samlet antall pendlende og ÅDT 	av å korrigere for befolknings	utvikling 	
viser seg å være av liten betydning har vi valgt ikke å korrigere pendler	omfanget. 	
Argumentet mot en slik korrigering er samtidig at Stad skipstunnel vil kunne bidra til 
høyere bosetning i kommunene enn dagens prog	noser skulle tilsi. I mangel på gode 	
indikatorer for fremtidens sysselsatte i de fire kommunene har vi valgt å legge til grunn 
at 	en konstant pendlingsøkning i alle år fra 2028 og ut analyseperioden. 	 	
10.4.6	 	Trafikantnytte ved økt pendling som følge av 	
hurtigbåt	 	
Med utgangspunkt i differansen mellom generaliserte kostnader for bil og hurtigbåt på 
313 2011	-kroner	55 (GK	1 – GK	2 i Figur 	10	-2) og anslag på økt pendling i analyse	perioden 	
(R2 – R1 i Figur 	10	-2) har vi det vi tr	enger for å verdsette verdien av nyskapt pendling. 	
Ved å benytte likning 11.1 kan vi anslå årlig trafikantnytte ut analyse	perioden, se 	Figur 	
10	-5. 	
 	 	 	
55 Korrigert 	for en årlig reallønnsvekst på 1,5	 prosent ut analyseperioden.	 0
20
40
60
80
100
120	
2018	2019	2020	2021	2022	2023	2024	2025	2026	2027	2028	2029	2030	2031	2032	2033	2034	2035	2036	2037	2038	2039	2040	
Antall p end lend e
ÅDT

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	90 	
 
Figur 	10	-5 	Anslag på økt trafikantnytte ved økt pendlin	g mellom Vågsøy/Selje og 	
Herøy/	Ulstein fra 2011 til 2093, i millioner 2011	-kroner	 	
 	
 Kilde: Econ Pöyry	 	
Nåverdien av økt trafikantnytte som følge av økt pendling er med 4,5 prosent 
kalkulasjonsrente estimert til 144 millioner kroner. 	 	
10.5	 	Hurtigbåtens potensial for flere 
tjenestereiser og fritidsreiser	 	
Som poengtert av Raabe og Eilertsen (2011) og Kystverket (20	10) åpner Stad skipstunnel 	
med et nytt hurtigbåt	tilbud for større muligheter for forretningsreiser og fritidsreiser. 	
For å anslå omfanget av disse reisene tar Kystverket (2010) utgangspunkt i RTM	-	
kjøringer som ble gjennomført av 	SINTEF	 (2007a), mens Raabe	 og Eilertsen (2011) anslår 	
nivået med utgangs	punk i egne 	vurderinger. 	 	
Kystverket (2010) la til grunn resultatene som var presentert i 	SINTEF	 (2007a). Dvs. at en 	
ny hurtigbåt fra Selje/Måløy til Ålesund genererer 90 dagsreiser (45 dagsreiser hver vei). 
60 av disse var resultatet fra transportmodellkjøringer (RTM	-kjøringer), og de resterende 	
30 ble begrunnet ut fra eksisterende hurtig	båt	ruter nord og sør for Stad. 	
Argumentasjonen for de 30 ekstra dagreisene, dokumentert i 	SINTEF	 (2007b), synes 	
rimelig	. 	
Raabe og Eilertsen legger til grunn at hurtigbåttilbudet vil bidra til et økt antall 
foretnings	reiser:	 	
 	Som følge lettere tilgang til regionens største flyplass, Lufthavn Vigra v/Ålesund, 
på 5 reisende personer per arbeidsdag. 	Tilsvarende en økning i årsdø	gntrafikk 	på	 	
6 reiser per dag.	 	
 	Siden hurtigbåten vil være reelt reisealternativ for å komme seg til Bergen, antar 
de at en økning i foretningsreiser på 5 reiser per arbeidsdag. Det tilsvarer en 
økning i årsdøgntrafikk på 6 reiser per dag. 	 	
Totalt innebær	er disse anslagene en økning i årsdøgntrafikken på 12 foretningsreiser, 	
halvparten av hva Kystverket (2010) legger til grunn. Videre anslår de at hurtigbåten vil 
bidra til:	 0
5
10
15
20
25	
2011	2015	2019	2023	2027	2031	2035	2039	2043	2047	2051	2055	2059	2063	2067	2071	2075	2079	2083	2087	2091

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	91 	
 	
 	Et økt antall fritidsreisende som følge lettere tilgang til regionens største 
flypl	ass, Lufthavn Vigra v/Ålesund, på 4 reisende personer per uke utenom 	
sesong og 25 personer per uke i sesong.	56 Tilsvarende en årsdøgntrafikk på 3 	
reiser per dag.	 	
 	Et økt antall fritidsreiser som følge av overføring av trafikk fra Hurtigruta, på 60 
reiser per	 dag. Kystverket beregner denne overføringen til å være 66 reiser per 	
dag.	 	
 	Et økt antall fritidsreisende som følge av at tunnelen har en attraksjonsverdi, på 
45 reiser per dag.	 	
Totalt anslår Raabe og Eilertsen at hurtigbåten utløser 108 fritidsreiser per d	ag. 	 	
Ut fra en samlet vurdering synes vi Raabe og Eilertsens (2011) betraktninger rundt 
omfanget av foretnings	- og fritidsreiser med hurtigbåten virker rimelige. Anslått omfang 	
av de to størrelsene er imidlertid bygd på egne vurderinger, ikke på empiriske 	erfaringer. 	
Når det gjelder Kystverket (2010) er anslaget i trafikknivå på 90 ÅDT dels begrunnet ut 
fra RTM	-kjøringer, som fanger opp overføring fra hurtigruten (60 ÅDT i 2014), og dels 	
begrunnet fra erfaringer fra dagens hurtigbåtruter mellom ´Bergen og S	elje´ og 	
´Trondheim og Kristian	sund´ nord for Stad (30 ÅDT).	 	
Etter å ha gjennomgått 	SINTEF	 (2007a), 	SINTEF	 (2007b), Kystverket (2010) og Raabe og 	
Eilertsen (2010) er det åpenbart for oss at RTM	-kjøringene er vårt eneste faste 	
holdepunkt (tilsvarende 60 ÅD	T, tilsvarende 85 prosent fritidsreisende og 15 prosent 	
tjenestereiser), da øvrige tillegg i antall fritids	- og tjenestereisende som vil benytte seg 	
av hurtigbåten er basert på skjønn. 	 	
Ideelt sett burde korrigeringen vært basert på erfaringstall for hvor 	mange tjeneste	- og 	
fritids	reiser som 	alene kan tilskrives hurtigbåten sør for Stad (mellom Selje og Bergen) 	
og nord for Stad (mellom Kristiansund og Trondheim). Trafikktall for disse hurtigbåtene 
fordelt på reisehensikt finnes ikke, derfor er en slik tiln	ærming umulig.	 	
En analyse av nyskapte fritids	- og tjenestereiser kan alternativt være basert på å 	
beregne differansen i generaliserte kostnader (samlede reisekostnader) for fritids	- og 	
tjeneste	reisende med hhv. hurtigbåt og billigste alternative reisemåte	 (bil, buss eller 	
Hurtig	ruten). Hvis det har seg slik at hurtigbåten er det billigste reisealternativ vil flere 	
trafikanter som ellers ikke ville reist velge å benytte seg av hurtigbåten. Med denne 
metoden kan man identifisere reise	strekninger der nyskap	t hurtigbåttrafikk vil oppstå, 	
men den sier ingenting om hvor mye nyskapt trafikk som vil oppstå. 	 	
Altså er det eneste alternativet for å kunne kvantifisere hurtigbåtens effekt på nyskapt 
fritids	- og tjeneste	trafikk å benytte skjønn. Etter vår vurderi	ng bør et slikt skjønn baseres 	
på er	faringer fra liknende tilbudsforbedringer. I det minste bør man basere slikt skjønn 	
på kunn	skap om fordelingen av dagens reisende med hurtigbåt etter reisehensikt. Siden 	
vi verken har tilgang til erfaringer fra liknend	e tilbudsforbedringer, og ikke kjenner 	
fordelingen av dagens reisende etter reisehensikt, velger vi ikke å kvantifisere denne 
effekten av nyskapt trafikk. 	 	
Vi ender dermed opp med å kvantifisere nyskapt trafikk knyttet til fritids	- og tjeneste	-	
reiser på to	talt 60 ÅDT, der 85 prosent av disse er fritidsreiser (tilsvarende 51 ÅDT) og 15 	
prosent av disse er tjeneste	reiser (tilsvarende 9 ÅDT). 	 	
 	 	 	
56 Sesong er definert fra og med mai måned til og med juni måned.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	92 	
 
Ved å ta utgangspunkt i Kystverkets beregning av trafikantnytte for disse 60 dags	reisene 	
har vi gjennomført tre endr	inger. For det første er analyseperioden endret fra 2018	-	
2043 til 2011	-2093.	 	
For det andre har vi korrigert nivået i samlet trafikantnytte for 	TØIs 	oppdaterte 	
tidsverdier for hurtigbåtreisende, se 	Samstad m. fl. (2010)	. Se 	Tabell 	10	.13	 for en 	
oversikt over prisene som ligger til grunn for Kystverkets beregning av trafikantnytten 
for over	føringen fra Hurtigruten og tidsverdiene vi legger til grunn. Som v	i ser fra 	
tabellen har denne korrigeringen stor betydning, da tidsverdiene for tjenestereiser øker 
med 112 prosent og 	for 	fritidsreiser 	med 	68 prosent.	 Til forskjell fra Kystverkets anslag 	
er våre beregninger i tillegg basert på 2011	-priser	. 	
Tabell 	10	.13	 	Tidsverdier (kr/time) etter reisehensikt for hurtigbåtreisene 	 	
 	Håndbok 140*	 	Samstad m. fl. 	(2010)	 	Prosent endring 	 	
i 2011	-priser	 	 	2006	-priser	 	2011	-priser	 	2009	-priser	 	2011	-priser	 	
Tjenestereiser	 	168,0	 	187,3	 	380,0	 	396,7	 	111,8	 	
Fritidsreiser	 	77,0	 	85,9	 	138,0	 	144,1	 	67,8	 	
* Tidsverdiene fra Håndbok 140 angir tidsverdier for lange togreiser (over 100 km) da det ikke på det 
gjeldende tidspunkt var utarbeidet spesifikke tidsverdier for hurtigbåtreisende. 	 	
Kilde: Statens vegvesen (2006) og TØI (2010)	 	
For det tredje har vi 	forutsatt at tidsverdiene øker med 	1,5	 prosent per år i 	
analyseperioden	, jf. tidligere omtale. 	 Ifølge 	SINTEF	 (2007) er 95 prosent av anslått 	
trafikantnytte for de ekstra 60 tjeneste	- og fr	itidsreisene knyttet til tid. V	i legger på den 	
bakgrunn til grunn at denne 1,5 prosents årlige reallønnsvekst virker på 95 prosent av 
trafikantnytten. 	 	
10.6	 	Driftskostnader hurtigbåt	 	
For å få uttrykt det komplette samfunnsøkonomiske bildet er vi ute etter netto	 	
nytteøkning av en ny hurtigbåt. Det impliserer at også nåverdien av hurtigbåtens 
driftskostnader må inkluderes i analysen, da hurtigbåten legger beslag på ressurser som 
ellers har en alternativ anvendelse (som drivstoff, mannskaper mv.).	 	
Kystverket (2010)	 beregnet driftskostnaden for hurtigbåten ved å forutsette at en 	
forlengelse av hurtigbåten fra Selje til Ålesund innebærer en reisetid på 1 time og 36 
minutter, er 98 km lang, og at det vil være to daglige avganger. Ved å legge til grunn 
enhetskostnader p	å 383 2010	-kroner per time og 174 2010	-kroner per km, hentet fra 	
Grønland (2011), anslår de en årlig driftskostnad på 12,9 millioner 2010	-kroner.	 	
Etter vår vurdering synes dette som en god tilnærming. Våre beregninger innebærer 
imidlertid at reisetiden fra	 Selje til Ålesund (med utgangspunkt i dagens fart på 	
hurtigbåten mellom Florø og Selje) vil være på 1 time og 55 minutter. Korrigert for en 
lengre reisetid og oppjustering av prisnivået til 2011	-kroner	, får vi 	en årlig driftskostnad 	
på 13,2 millioner 2011	-kroner. 	 	
Raabe og Eilertsen (2011) økte hurtigbåtens driftskostnader sjablongmessig med 20 
prosent. Begrunnelsen for økningen var å 	at 	et høyere passasjergrunnlag vil kunne bidra 	
til høyere driftskostnader. Siden tids	- og reiselengdekostnaden er basert	 på gjennom	-	
snittlige enhetskostnader for hurtigbåter, se Grønland (2011), og vi vet at en hurtigbåt 
kan ta oppimot 300 passasjerer mener vi at det ikke er grunnlag for å korrigere for dette. 	 	
Fra den samlede driftskostnaden utgjør mannskapskostnader om la	g 4 prosent, 	
tilsvarende en årlig kostnad på 546	 000 kroner. Dette synes ganske lavt da det er 	
naturlig å tro at en nyoppsatt hurtigbåt i det minste sysselsetter et	t årsverk. Sjablong	-

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	93 	
 
messig forutsetter vi at hurtigbåten krever et årsverk, og at dette årsv	erket har en 	
alternativkostnad på én million kroner. Altså øker vi hurtigbåtens driftskostnad med 
450	 000 2011	-kroner, og samlet drifts	kostnad per år blir 13,7 millioner 2011	-kroner. 	
Denne endringen innebærer at mannskaps	kostnadens andel av totale drifts	kostnader 	
øker fra 4,1 til 7,3 prosent. 	 	
Vi forutsetter en årlig reallønnsvekst 	(mannskapslønn) 	på 	1,5 	i analyseperioden. 	 	
Med utgangspunkt i disse endringene ender vi opp med en nåverdi av hurtigbåtens 
driftskostnader på 234 millioner kroner, 34 	millioner høyere enn Kystverket (2010). Av 	
disse 234 millioner kronene utgjør tilskuddsbehovet 27,6 prosent, som tilsvarer en 
nåverdi på 64,6 millioner kroner.	57 	
10.7	 	Samlet vurdering av nyskapt trafikk med 
hurtigbåt 	 	
Vår samlede vurdering at hurtigbåten, som fø	lge av Stad skipstunnel, har en positiv 	
netto nytte på cirka 	478 	millioner 2011	-kroner (se 	Tabell 	10	.14	). Effektene er de samme 	
i begge tunnelalternati	v. 	 	
Tabell 	10	.14	 	Estimert nåverdi (2011) av en ny hurtigbåtrute mellom Selje og 
Ålesund, i millioner 2011	-kroner	 	
 	Nåverdi i millioner kroner	 	
Trafikantnytte 	- tjenestereiser (A)	 	144	 	
Trafikantnytte 	- fritidsreiser (B)	 	481	 	
Trafikantnytte 	- til/fra arbeid C	 	85 	
Sum trafikantnytte (A+B+C)	 	710	 	
Driftskostnader (D)	 	232	 	
Netto nytte (A+B+C	-D) 	478	 	
Kilde: 	Econ Pöyry	 	
 	 	 	
57 For å beregne tilskuddsbehovet har vi tatt utgangspunkt i billettinntekter fra SINTEF (2007) trukket fra 
billettinntekter for de 30 ekstra reisene, som sjablongmessig ble lagt til RTM	-resultatene, og korrigert 	
for et høyere trafikktall ved reiser til/fra j	obb (se 	Figur 	10-4).

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	94 	
 
11	 	Vedlegg G 	– Verdi av spart drivstoff, 	
reduserte miljøutslipp	 og spart reisetid	 	
Stad skipstunnel innebærer endrede seilingsdistanser og at skip blir mindre utsatt for 
høy sjø. Begge disse faktorene kan påvirke drivstofforbruket for skip. 	Vi analyserer i 	
dette vedlegget effektene av tunnelen på drivstofforbruket og samfunnsøkonomiske 
kostnadsbesparelser som følge av dette. 	 	
11.1	 	Samfunnsøkonomisk	 gevinst av redusert 	
drivstoffbruk	 	
Redusert drivstofforbruk innebærer en samfunnsøkonomisk gevinst dels ved at de 
økonomiske kostnadene reduseres og dels ved at utslipp av klimagasser og andre utsli	pp 	
til luft reduseres. 	 	
Oppsummering	 av KVU og Raabe og Eilertsen (2011)	 	
I Kystverket (2010) utarbeidet av DNV er det ikke funnet prissatte effekter av endret 
rute rundt Stad. Kystverket nevner imidlertid i seksjon for ikke	-prissatte effekter at 	
mindre tid	 og drivstoffbruk kan ha en nåverdi på mellom 15	-22 million kroner 	
(Kystverket 2010, s. V	-48). Denne nåverdien er basert på anslag fra Rostein AS. Rostein 	
AS anslår at de kan spare 1	-1,5 million kroner i drivstoff i året. Gevinsten er knyttet til 	
kortere d	istanse gjennom Stad skipstunnel enn rundt Stad. Den samfunns	økonomiske 	
gevinsten er begrunnet i kortere distanse, altså ved det kvantitative elementet ved Stad 
skipstunnel. 	 	
Raabe og Eilertsen (2011)	 anser at gjennomsnittlig seilingsdistanse reduseres me	d 9 	
nautiske mil og sparer 1 times reisetid, og beregner gevinsten ved dette. 	Ved en literpris 	
på 3 kroner for nyttefartøy og 7 kroner for fritidsfartøy, finner Raabe 	og Eilertsen 	(2011) 	
en nåverdi for drivstoffbesparelsen på 47	6 og 	516 millioner 	kroner 	for henholdsvis liten 	
og stor tunnel. 	Raabe og Eilertsen 	(2011) 	beregner også reduksjoner i utslipp av 	CO2, 	
NOx og partik	ler som følge av den beregnede nedgangen i drivstofforbruket. 	 	
Endret distanse	 	
Vi har gjort egne analyser for å undersøke 	hvorvidt Stad skipstunnel reduserer 	den 	
gjennomsnittlige 	distansen skip må kjøre for å passere Stad. 	 	
For å bestemme distansene 	ved bruk av 	Stad skipstunnel og 	ruten 	rundt Stad	, har vi 	
tegnet kart i kartprogrammet ArcGIS. I dette programmet har vi også mul	ighet til å 	
beregne avstanden på de ulike rutene. 	Vi har identifisert fire knutepunkter for transport. 	
To av knutepunktene er byene Måløy og Fosnavåg, mens knutepunktene merket med 
romertallene I og II 	i Figur 	11	-1 – Figur 11.6 	kun utgjør to punkter for transport sørover 	
(I) eller nordøstover (II). 	Disse er for skip som kun passerer to tellelinjer	 (tellelinjene er 	
vist i Figur 5.3 i Vedlegg A)	. I tillegg har vi inklude	rt en dimensjon for hvorvidt skipene 	
kjører utenfor øyene øst for Stad eller velger en indre rute. 	Skip som kjører ytre rute 	
passerer tellelinje B, mens skip i indre rute passerer C. 	Dermed har vi	 i alt regnet ut 	
distansen for seks ulike alternative seilin	gsruter.	 Disse rutene kan sees i 	Figur 	11	-1-

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	95 	
 
Figur 	11	-6. I tillegg til vanlig rute rundt Stad har vi lagt en rute som passerer lenger vekk 	
fra Stad. Det er antatt at skip vil bevege seg lenger unna Stad ved dårlig vær. Dårlig vær 
er definert som 5	 signifikante høydemeter eller høyere.	 	
Vi finner at i stedet for å redusere distansen, vil ruten gjennom Stad skipstunnel i de 
fleste tilfeller innebære en økning i distansen. Kun for skip som reiser gjennom 
tellelinjene A	-C-D (se

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	96 	
 
Figur 	11	-6, tellelinjene er vist i Figur 5.3	) vil Stad skipstunnel redusere distansen. Stad 	
skips	tunnel ligger inntil land og særlig for skip som kun passerer en eller to tellelinjer er 	
en 	rute gjennom Stad skipstunnel en omvei. Disse skipene kan tenkes å passere gjennom 	
Stad skipstunnel ved såpass dårlig vær at alternativet er å vente på bedre vær. Men 
denne effekten er allerede tatt hensyn til ved verdien av redusert ventetid (vedlegg F). 	 	
Figur 	11	-1 	Reiseruter for fartøyer som kun krysser tellelinje A	 	
A – Alternativ reiserute gjennom skipstunnel for 
fartøyer som kun krysser tellelinje A	 	
B – Reisedistanser gjennom skipstunnel og rundt Stad for 
fartøyer som kun krysser tellelinje A, i nautiske mil	 	
 	
 	
Antall fartøyer som kun har passert forbi tellelinje A i 
perioden fra september 2008 til september 2010: 	 	
 	
Kilde: Econ Pöyry 	 	
Figur 	11	-2 	Reiseruter 	for fartøyer som kun krysser tellelinje A og B	 	
A – Alternativ reiserute gjennom skipstunnel for 
fartøyer som kun krysser tellelinje A og B	 	
B – Reisedistanser gjennom skipstunnel og rundt Stad for 	
fartøyer som kun krysser tellelinje A og B, i nautiske mil	 	
 	
 	
Antall fartøyer som kun har passert forbi tellelinje A og B i 
perioden fra september 2008 til september 2010: 	 	
 Må løy	
Fosna vå g	
Sta dla ndet	
II	
I 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45	
Stad skipstunnel	Nåværende rute 	
vanlig vær	
Nåværende rute 	
dårlig vær 13 006	14 641	
Liten tunnel	Stor tunnel Må løy	
Fosna vå g	
Sta dla ndet	
II	
I 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45	
Stad skipstunnel	Nåværende rute 	
vanlig vær	
Nåværende rute 	
dårlig vær 1 194	1 214	
Liten tunnel	Stor tunnel

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	97 	
 
Kilde: Econ Pöyry 	 	
Figur 	11	-3 	Reiseruter for fartøyer som kun krysser tellelinje A og C	 	
A – Alternativ reiserute gjennom skipstunnel for 
fartøyer som kun krysser tellelinje A og C	 	
B – Reisedistanser gjennom skipstunnel og rundt Stad for 	
fartøyer som kun krysser tellelinje A og C, i nautiske mil	 	
 	
 	
Antall fartøyer som kun har passert forbi tell	elinje A og C i 	
perioden fra september 2008 til september 2010: 	 	
 	
Kilde: Econ Pöyry 	 	
Figur 	11	-4 	Reiseruter for fartøyer som kun krysser tellelinje A og D	 	
A – Alternativ reiserute gjennom skipstunnel for 
fartøyer som kun krysser tellelinje A og D	 	
B – Reisedistanser gjennom skipstunnel og rundt Stad for 	
fartøyer som kun krysser tellelinje A og D, i nautiske mil	 	
 	
 	
Antall fartøyer som kun har passert forbi tellelinje A og D i 
perioden fra september 2008 til september 2010: 	 	
 Må løy	
Fosna vå g	
Sta dla ndet	
II	
I 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45	
Stad skipstunnel	Nåværende rute 	
vanlig vær	
Nåværende rute 	
dårlig vær 644	687	
Liten tunnel	Stor tunnel Må løy	
Fosna vå g	
Sta dla ndet	
II	
I 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45	
Stad skipstunnel	Nåværende rute 	
vanlig vær	
Nåværende rute 	
dårlig vær 2 532	2 842	
Liten tunnel	Stor tunnel

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	98 	
 
Kilde: Econ Pöyry 	 	
Figur 	11	-5 	Reiseruter for fartøyer som kun krysser tellelinje A, B og D	 	
A – Alternativ reiserute gjennom skipstunnel for 
fartøyer som kun krysser tellelinje A, B og D	 	
B – Reisedistanser gjennom skipstunnel og rundt Stad for 	
fartøyer som kun krysser tellelinje A, B og D, i nautiske mil	 	
 	
 	
Antall fartøyer som kun har passert forbi tellelinje A, B og D 
i perioden fra september 2008 til september 2010: 	 	
 	
Kilde: Econ Pöyry 	 	
 	 Må løy	
Fosna vå g	
Sta dla ndet	
II	
I 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45	
Stad skipstunnel	Nåværende rute 	
vanlig vær	
Nåværende rute 	
dårlig vær 7 137	8 081	
Liten tunnel	Stor tunnel

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	99 	
 
Figur 	11	-6 	Reiseruter for fartøyer som kun krysser tellelinje A, C og D	 	
A – Alternativ reiserute gjennom skipstunnel for fartøyer 	
som kun krysser tellelinje A, C og D	 	
B – Reisedistanser gjennom skipstunnel og rundt Stad for 	
fartøyer som kun krysser tellelinje A, C og D, i nautiske mil	 	
 	
 	
Antall fartøyer som kun har passert forbi tellelinje A, B og D 
i perioden fra september 2008 til september 2010: 	 	
 	
Kilde: 	Econ Pöyry	 	
Vi fi	nner at i vanlig vær blir distansen rundt Stad	 redusert ved ruten Måløy	-Fosnavåg, 	
men kun ved indre rute	. Distansen	 ville kun blitt redusert for 3	 975 (4140) skip. Fra 	Figur 	
11	.5 kan vi	 se at skip som passerer tellelinjene A	-B-D (ytre rute rundt Stad Fosnavåg	-	
Måløy) vil kjøre 2.8 nm ved passering gjennom Stad i 	godt 	vær, 	men noenlunde samme 	
distanse (0,	2 nm ekstra) ved dårlig vær (5 meter og høyere). 	 	
Delkonklusjon: 	det er små samfunnsøkonomiske gevinster av endret 	seilings	distanse	 som 	
følge av Stad skipstunnel	. Det er kun for rute A	-C-D at distansen blir redusert, og da med 	
3,3 n	autiske mil 	ved ålreit v	ær og 5,6 	nautiske mil 	ved dårlig vær.	 	
Den store gevinsten 	ved 	Stad skipstunnel er knyttet til at ruten gjennom 	tunnelen 	tilbyr 	
langt bedre sjøforhold 	i dårlig vær 	enn ved seiling rundt Stad. Vi vil i den neste seksjonen 	
presentere forskningsresultater om	 vind	- og sjøforholds effekter på drivstoffbruken	 per 	
nautisk mil. 	Disse resultatene benyttes til å etablere en metode for å inkludere effekten 	
av de tøffe vær	- og sjøforholdene rundt Stad 	på	 skipenes drivstoffbruk. Ruten A	-C-D 	
innebærer redusert distanse.	 Gevinstene av redusert distanse blir slått sammen med 	
gevinstene av at vær	- og sjøforholdene er bedre i rute gjennom Stad skipstunnel. 	 	
Vi avslutter vedlegget med å presentere resultater fra våre beregninger. 	 	
11.1.1	 	Endrede vær	- og 	sjøforhold	 	
Det er et meget 	røffe vind	- og sjøforhold rundt Stad. Dette har påvirkning på skips 	
drivstoffbruk, se Aarseth og Vartdal (2011) og Nordforsk (1987). Drivstoffbrukendringer 
som følge av at skip kan passere gjennom Stad skipstunnel i stedet for rundt Stad er 
samfunnsøkonomi	ske gevinster av Stad skipstunnel. 	 	
Vi 	redegjør i det følgende for 	forskning 	om sammenhengen mellom vind/bølger og 	
drivstofforbruk. 	Vi har også vært i kontakt med Rolls	-Royce for å få bedre forståelse av 	
hvordan bølgehøyde påvirker skips drivstoffbruk. Le	if Aarseth og Leif Vartdal fra Rolls	-Må løy	
Fosna vå g	
Sta dla ndet	
II	
I 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45	
Stad skipstunnel	Nåværende rute 	
vanlig vær	
Nåværende rute 	
dårlig vær 3 975	4 140	
Liten tunnel	Stor tunnel

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	100	 	
 
Royce Research & Technology Centre 	– Maritime ved Ulsteinvik har vært meget 	
behjelpelige med faglige innspill og 	informasjon. 	 	
Tidligere studier og funn	 	
Flere studier viser 	at drivstofforbruket per nautisk mil (nm) er h	øyere jo større 	
bølgehøyden er, se Aarseth og Vartdal (2011) og Nordforsk (1987). 	 	
I Aarseth og Vartdal (2011) undersøkes hvordan bølgehøyde påvirker skips drivstoffbruk 
og fart. Aarseth	58 har redegjort for tre ulike studier som det er nødvendig å vie litt 	plass:	 	
 	Han legger frem resultater fra passering rundt Stad med det 92	-meter lange 	
supply	-skipet Far Searcher,	 	
 	Han viser skroglengdens betydning for hvordan bølgehøyde påvirker 
drivstoffbruk ved hjelp av studien ”Assessment of ship performance in a 
seaway”.	 Dette er gjort for skip med skroglengde 100, 200 og 300 meter.	 	
 	Han presenterer resultater fra forskning på hvordan fiskebåters drivstoffbruk 
blir påvirket av bølgehøyde. Bølgehøyde har størst effekt på drivstoffbruken til 
denne skipstypen, fordi disse skipene i gjennomsnitt er kortere enn andre skip 
som passerer Stad.	 	
Vi vil presentere Aarseths resultater nedenfor. For å illustrere Aarseth sine argumenter 
har vi kopiert de figurene 	i hans rapport 	som vi finner 	særlig 	relevante 	for vårt formål.	 	
Aarseth undersøker drivstoffbruken til skip som runder Stad ved hjelp av ett skip 	Far 	
Searcher.	 Dette er et 92 meter langt supply	-skip. Skipet reiser strekningen Måløy	-	
Ålesund. Resultater fra målinger viser at rundt Stad bruker skipet mer drivstoff og kjør	er 	
saktere enn ved de gode forholdene ved utfart fra Måløy og innfart til Ålesund. Mer 
presist; Aarseth finner at drivstofforbruket øker med 44 prosent (fra 225 kWh til 325 
kWh per nm). Målinger viser at det var lite vindgenerert sjø, men at dønninger kan 	ha 	
forårsaket respons i skipet. Denne responsen kan forklare effektøkningen og fartstapet. 
Skipet holdt samme motorpådrag, altså at turtallet og propellstigningen var den samme. 
På den andre turen var farten litt lavere og drivstofforbruket tilsvarende lav	ere. 	 	
Konklusjon fra denne delen av rapporten	 er at 	grunnet tøffere vær	- og sjøforhold rundt 	
Stad øker drivstofforbruk	et og farten reduseres. I forhold til stille vann øker skipets 	
drivstofforbruk per nautiske mil med 44 prosent i sjøgang	. 	
Aarseth present	erer tidligere forskning fra Nordforsk (1987), som viser at skipslengde 	
har betydning for bølgehøydens innvirkning på drivstoffbruk. Fra 	Figur 	11	-7 kan vi se et 	
av hov	edresultatene. De tre grafsammensetningene refererer til tre ulike skipslengder; 	
100 meter, 200 meter og 300 meter. Hver grafsammensetning består av ulike skip med 
samme lengde, men med ulik fylde. Jo fyldigere skipet er, jo lavere er effekten av 
signifik	ant bølgehøyde på drivstofforbruket. Mens x	-aksen viser til signifikant 	
bølgehøyde, viser y	-aksen 	drivstofforbruket relativt til forbruket uten bølger	. For Stad 	
skipstunnel er skip med lengde 100 meter mest interessant. 	Figur 	11	-7 viser at et skip 	
med den lengden vil øke drivstofforbruket med 10	-60 prosent for bølgehøyde mellom 1 	
og 2 meter. Blir bølgehøyden høyere er det noe usikkert hvordan drivstofforbruket vil 
endr	e seg, men det later til at grafen vokser eksponentielt. Det er imidlertid viktig å 	
merke seg at figur 7.7 viser hvordan drivstofforbruket endrer seg med konstant fart. 
Men som eksempelet med 	Far Searcher 	viste, et skip vil redusere farten selv med 	
 	 	 	
58 I det følgende refererer vi kun til Aarseth. Han er forfatter av første versjon av rapporten, mens 
kvalitetssikrer Vartdal er 	medforfatter i versjon 2.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	101	 	
 
samme m	otorpådrag. Slik kompliseres bildet av hvordan bølgehøyde påvirker 	
drivstoffbruken. Imidlertid virker det rimelig at et skip som 	Far Searcher 	øker 	
drivstoffbruken med 40	-50 prosent i sjøgang. 	 	
Figur 	11	-7 	Påvir	kning av fylde og bølgemeter på drivstoffbruk, tre ulike 	
skroglengder	 	
 	
Kilde: Nordforsk (1987), hentet fra Aarseth og Vartdal (2011).	 	
Delkonklusjon: 	Effekten av 	økt 	bølgehøyde på drivstoffbruk er 	større desto høyere 	
bølgene er. 	 Effekten er størst for min	dre skip. 	 	
I den oppdaterte versjonen av 	rapporten (	Aarseth og Vartdal	, 2011) vises det til studier 	
av hvordan fiskebåter endrer drivstoffbruk og fart i møte med ulike signifikante 
bølgehøyder. Disse studiene er skrevet av Arne Åkre (1982;1984). Det ble 	utført en 	
rekke forsknings	prosjekter om fiskefartøys havegenskaper på 1980	-tallet. Ved Norges 	
Hydrodynamiske Laboratorier (NHL) i Trondheim ble det utført modellforsøk av 
fiskefartøy med ulik lengde. Nedenfor presenterer vi to av disse studienes resultate	r. 	
Først diskuterer Aarseth en studie av et 33,53 meter langt fiskefartøy. Sjøgangs	-	
egenskapene til dette skipet ble testet ved ulike bølgehøyder: meter, 2.26 meter, 2.74 
meter, 3.32. Det refereres til Beaufort skala i disse studiene. Beaufort er en ska	la for 	
vindstyrke og blir ofte regnet om til signifikant bølgehøyde og vi	ce	 versa. Et internettsøk 	
på Beaufort skala viser en annen signifikant bølgehøyde enn hva Åkre opererer med. 
Årsaken er at det benyttes undersøkelser av hvilke bølgehøyder som skapes 	på 	
Tromsøflaket ved ulike vindstyrker. Vind skaper ulik bølgehøyde avhengig av havdybde 
og lengde som vinden kan virke uten å bli redusert. Altså vil vindstyrker ha ulik effekt på 
bølgehøyde på forskjellige steder. Testingen som Åkre beskriver (1982; 1984)	 er 	
imidlertid utført innendørs og er ikke utsatt for vind i det hele tatt. Derfor vil vi i det

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	102	 	
 
følgende ta i bruk signifikant bølgehøyde fra studiene til Åkre (1982; 1984) og se bort 
fra hvilken Beaufort styrke disse bølgene tilsvarer. 	 	
Resultatene er v	ist i 	Figur 	11	-8, som inneholder 	fire grafer for hver av sjøtilstandene. X	-	
aksen viser farten til skipet ved de ulike sjøtilstandene 	(ulik vindstyrke og bølger) 	og y	-	
aksen viser fremdriftseffekten målt i kW. Høyere fart krever mer effekt ved alle 
sjøtilstandene. Ved 11 knop kjører skipet på i overkant av 450 kW ved stille sjø. Ved 
sjøgang ser vi at alle skipene må redusere farten til under 5 knop ved samme 
fremdriftsef	fekt. For å få bedre oversikt over hvilken sjøtilstand som hører til hvilken 	
graf har vi lagt inn informasjon. Vi ser at Beaufort 4 krever mer effekt enn Beaufort 5. 
Men som Aarseth påpeker er dette et forsøk hvor man kun simulerer bølgehøyden og 
ikke noe 	vind. Det er ikke urimelig å anta at dette vil ha innvirkning på drivstoffbruken. 	 	
Aarseth viser også til en studie av et 41,75 meter lang fiskefartøy. Fiskefartøyet 
gjennomgikk et modellforsøk hvor det ble utsatt for stille vann og sjøtilstand tilsvarende	 	
signifikant bølgehøyde 2.74 meter. Forsøket viser noenlunde samme resultater som for 
fiskefartøyet på 33.53 	meter. I 	Figur 	11	.8 vises resultatene	. Fartøyet bruker mellom 25	-	
50 prosent mer drivstoff når sjøtilstanden endres fra stille vann til sjøgang, avh	engig av 	
farten. Aarseth viser at ved en fart på 11 knop og samme motorpåslag øker 
fremdriftseffekten fra cirka 310 kW til cirka 430 kW. Samtidig reduseres farten fra 11 
knop til 7 knop. Dermed øker drivstofforbruket per nautiske mil med 118 prosent. Dette	 	
er betydelig mer enn hva det 92 meter lange supplyskipet opplever. Når det gjelder 
transformasjonen fra signifikant bølgehøyde til vindstyrke (ved Beaufort skala) er det 
igjen slik at Åkre regner seg fra bølgehøyde til vindstyrke. Han benytter effekten av	 	
vindstyrke på bølgehøyde fra Tromsøflaket. Som nevnt ovenfor vil effekten av vindstyrke 
på bølgehøyde variere med havdybde og lengde som vinden kan blåse uten å møte 
nevneverdig motstand.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	103	 	
 
Figur 	11	-8 	Fremdrif	tseffekt som funksjon av fart for 33,52 meter langt 	
fiskefartøy i ulike sjøtilstander	 	
 	
Kilde: Åkre 1982, hentet fra Aarseth (2011)	 	
 	
Beaufort 4	 	
Beaufort 5	 	
Beaufort 3	 	
Beaufort 0

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	104	 	
 
Konklusjon:	 Fiskebåter opplever sterk økning i drivstofforbruket i sjøgang 	i forhold til	 ved 	
stille vann. Effekten er høyere enn for 	større	 båter. Dette er som forventet. Siden 	
fiskebåter er kortere enn 100 meter forventer vi en 	relativt 	ster effekt av bølgehøyde på 	
driv	stofforbruk.	 	
Et viktig element i diskusjonene i faglitteraturen er at det ikke er kun bølgehøyde som 
påvirker drivstoffbruken. Vindstyrke, dønninger, resonans fra land, bølgetype, strøm	-	
mer, osv. er også viktige eksterne forhold som påvirker drivstoff	bruk. For våre 	
beregninger har vi diskutert ovenfor at vi vil benytte signifikant bølgehøyde. Grunnen til 
dette er at vi kun har tilgang til bølgehøyde i AIS	-dataene. 	 	
Figur 	11	-9 	Fremdriftseffekt 	for fiskebåte	r i stille vann vs. Beaufort 4 (Hs=2.74 	
meter)	 	
 	
Kilde: Åkre 1984, hentet fra Aarseth 2011	 	
11.1.2	 	Våre forutsetninger	 	
Vi presenterer nedenfor 	hvordan vi har dannet våre forutsetninger om økninger i 	
energibruk ved høy sjø basert på forskningslitteratur og eget skjønn. 	 	
Ikke bare bølgehøyde	n, men også strømmer, vind, type bølge, osv. har 	betydning. 	Men 	
vi benytter 	bare 	bølgehøyde	 som indikator, 	fordi dette er en variabel	 som er inkludert i 	
AIS	-dataene.	 Bølge	forholdene 	som skipene kjører under	, antas å være 	de samme som 	
bølgehøyden skipene kjørte under i perioden september 2008 til september 2010.	 	
Effekten på drivstoffbruk er avhengig av en mengde s	kipsfaktorer: skipslengde, skrogets 	
bredde	, fart, motorkraftytelse, pådrag, vekt, osv. I denne studien nøyer vi oss med å 	
dele inn skip i to kategorier: 	fiske	fartøy og andre fartøy	 og gir forutsetninger om 	
gjennomsnittlig effekt av bølgehøyde på drivstoffo	rbruk for disse to gruppene skip. 	 	
Det er usikkert 	hvordan skipene vil endre adferd av at Stad skipstunnel blir et alternativ 	
til 	å passere 	utenfor 	Stad. Men vi vet noe om hva skip kan spare av tid og drivstoff. 	
Dermed kan vi identifisere potensielle bruke	re av tunnelen. I det vi gjennomgikk 	
distanseendringene ved å kjøre Stad skipstunnel fant vi at skip som passerer tre 
tellelinjer enten vil redusere distansen (A	-C-D) eller kjøre litt lenger (A	-B-D). Men Stad 	
skipstunnel tilbyr fordeler i form av bedre vær	- og sjøforhold. Det virker rimelig å anta at 	
disse skipene vil benytte Stad skipstunnel (og da holder vi utenfor alle skip som vil kjøre

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	105	 	
 
gjennom Stad skipstunnel når alternativet er å vente på bedre vær (se vedlegg 6)). Vi 
undersøker altså den mengden ski	p som utgjør lavt alternativ i vedlegget om spart 	
ventetid. 	 	
For effekten av bølgehøyde på drivstoffbruken til fiskefartøy benytter vi studien til Åkre 
(1984).	 Vi finner effekten på fiskefartøy under 2.74 meter signifikant bølgehøyde (figur 	
11	.9). Samtidig	 vet vi at effekten på 2.32 meter signifikant bølgehøyde er litt lavere. Vi 	
ekstrapolerer en effekt som er litt lavere enn hva vi finner i 	Figur 11.8.	 Den viser nemlig 	
effektendringen av å holde samme turtall under 2.74 meter signifikant bølgehøyde. 	 	
Derme	d trenger vi å definere effektendringer på 1	-2 meter og 3 meter pluss. 	Vi 	
ekstrapolerer	 oss frem til hvordan fiskebåters effektbruk endrer seg under disse 	
bølgehøydene. Fra 	Figur 	11	-10	 kan vi se at nesten alle skipene i våre beregninger kjører 	
med bølgehøyder mindre enn 	5 meter. 	 	
Figur 	11	-10	 	Trafikk av skip som passerer tellelinjer A+B/C+D, etter sesong og 
signifikant 	bølgemeter	 	
 	
Kilde: AIS	-data	 	
På bakgrunn av f	unnene til Åkre (1982) om at fiskebåter	s drivstofforbruk per nautisk mil 	
ikke nødvendigvis øker når bølgehøyden blir større enn 2,7 meter, forutsetter vi at 
bølgehøyder over 3 meter ikke medfører økt drivstoffor	bruk for fiskebåter. Vi anser at 	
dette er en konservativ forutsetning. 	 	
Forutsetninger om økt drivstofforbruk ved økt bølgehøyde	 	
Fra 	Figur 11.9 	har vi at en bølgehøyde på 2.7	 m gir 430 kW effekt istede	n for 	310	 kW for 	
en fiskebåt	. Vi har fra 	Figur 11.8 	at 	en bølgehøyde på 2.3	 m 	gir en lavere effektbruk. Vi 	
antar derfor at et middelanslag som dekker 2	-3 meter signifikant bølgehøyde vil kreve 	
en fremdriftseffekt på 420 kW. For 1	-2 meter signifikant bølgehøyde antar 	en 	effekt på 	
360 kW. Høyere bølger, 3 meter 	og mer 	er antatt å kreve 500 kW.	 Når bølgehøyden 	
øker, reduseres dessuten hastigheten selv med økt motorpådrag	. Fiskebåten som antass 	
å holde 11 knop ved bølgehøy6de på 0	-1 meter, antas å senke farten etter hvert som 	
bølgehøyden øker, ned til 6 knop ved 3 	meters høye bølger eller mer. Den kombinerte 	
effekten av økt motorpådrag og redusert hastighet gir en økning i drivstofforbruket per 
nautisk mil med 96 prosent for fiskebåter, jf. Tabell 11.1. 	 	
 %
5 %
10 %
15 %
20 %
25 %
30 %
35 %
40 %	
0	1	2	3	4	5	6	7	8	9

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	106	 	
 
For andre skip tar vi utgangspunkt i resultatene fra effektm	ålingen av 	Far Searcher	. 	
Målingen 	viste at ved sjøgang vil skipet øke	 drivstoffbruken med 44 prosent. 	Vi antar at 	
dette gjelder en sjøgang tilsvarende 	2.7 meter	. Vi har liten informasjon om hvordan 	
denne typen skip 	øker si	tt drivstoffbruk 	ved andre bølgehø	yder. 	Vi forutsetter 	at for 	
andre skip 	vil den prosentvise drivstoffreduksjonen ved 1	-2 meters bølger stå i samme 	
forhold til drivstofføkningen ved 2	-3 meter som tallene for fiskebåter. Det samme 	
gjelder økningen i drivstofforbruk 	for andre skip 	ved 3 meter eller høyere bølger. 	
Forutsetningene er oppsummert i 	Tabell 	11	.1. 	
Tabell 	11	.1 	Forutsatt økning i drivstoff	orbruk per nautisk mil ved ulike 	
bølgehøyder. Prosent økning i forgold til 0	-1 meters bølgehøyde. 	 	
Bølgehøyde	 	Fiskefartøy	 	Andre fartøy	 	
0-1 meter	 	- 	- 	
1-2 meter	 	60 %	 	23 %	 	
2-3 meter	 	113 %	 	44 %	 	
3 meter pluss	 	196 %	 	76 %	 	
Kilde: Econ Pöyry. Basert på Aarseth	 og Vartdal (2011) og Åkre (1982; 1984)	 	
Det er viktig å ta hensyn til at været endrer seg gjennom et år. Det er dårligere vær på 
vinteren enn på sommeren rundt Stad. Imidlertid er vi også interessert i å vite når 
skipene faktisk kjører. Skipstrafikken endr	er seg også over året. For eksempel er 	
fiskebåtene mer i trafikk i fiskesesongene. Vi har derfor beregnet skipstrafikken på 
signifikante bølgemeter gjennom året for skip som passerer tellelinjene A+B/C+D. Det er 
disse skipene vi antar vil benytte Stad skip	stunnel (lavt anslag i ventetids	beregningen). 	
Selv om vi benytter værdata på månedsnivå har vi summert sammen månedene til 
sesonger for å gjøre figuren oversiktlig. Tendensen er imidlertid den samme; flest skip 
passerer Stad på vinteren og høsten, da det 	er dårligst vær. Det er først og fremst ved 	
bølgehøydene 1	-2 meter, 2	-3 meter og 3	-4 meter at skipene passerer Stad. Det gjør at 	
feilkilden som ligger i at vi vet mindre om hvordan drivstofforbruket endrer seg med 
høyere bølger er relativt liten.	 	
Grønland 	(2011) utarbeider kostnader per nautisk mil for ulike skipskategorier. Vi følger 	
Kystverket (2010) sin tilpasning av disse skipskategoriene til AIS	-data. Vi beholder 	
imidlertid Grønland (2011) sin oppdeling av skipskostnader i ulike vektklasser. Et 
fiskefa	rtøy kan for eksempel	 være på 	under 1000 dødvekttonn, mens et annet kan ha 	
større laste	kapasitet. Vi inkluderer derfor i beregningen at drivstoffbruket ikke bare 	
følger skips	kategori, men også at skip av ulik størrelse kan bruke forskjellig mengde 	
drivst	off ved en gitt signifikant høydemeter. 	 	
Eksponering mot høy sjø ved ulike seilingsruter	 	
Vi vet at været rundt Stad kan være tøft. Men vi har mindre informasjon om hvordan 
vær	- og sjøforhold fortoner seg langsmed Stad og minst av alt hvordan vær	- og 	
sjøfor	hold er innenfor øyene rundt Stad. Grunnet manglende informasjon om hvordan 	
skip vil endre adferd med Stad skipstunnel som et alternativ for passering av Stad, 
definerte vi ovenfor mengden skip som vil benytte seg av tunnelen som skip som 
passerer A+B/C+D.	 Skip som kjører ruta A	-B-D passerer utenfor øyene på nordøstsiden 	
av Stad. Skip som kjører ruta A	-C-D, derimot, passerer på innsiden av øyene	, og er 	
dermed i noen grad beskyttet mot de høye bølgene som er utenfor Stad. 	Hvis skipene 	
kjører gjennom Stad ski	pstunnel vil de i enda mindre grad 	være eksponert mot det 	røffe 	
været utenfor Stad. 	 	
Vi gjør forutsetninger om hvor 	stor andel av reisen forbi eller gjennom Stad 	skipene vil 	
være 	eksponert for Stadværet	.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	107	 	
 
Delkonklusjon: 	Det er rimelig å anta at det er bedr	e vær innenfor øyene og 	leden via 	Stad 	
skipstunnel enn ute ved Stad. Men det er også plausibelt å anta at noe av de røffe vær	- 	
og sjøforholdene ute ved Stad 	er til stede i 	omkringliggende områder. Vi 	gjør 	
forutsetninger om i hvor stor grad skipstrafikk med	 ulike ruter 	blir eksponert for 	
Stadværet.	 	
Skip som passerer på utsiden av øyene og forbi Stad vil bli skjermet ved Måløy og 
Fosnavåg (rute A	-B-D). Slike skip antas å ha en eksponeringsfaktor på 75 prosent. Skip 	
som derimot kjører innenfor øyene (A	-C-D) ha	r 75 prosent av eksponeringen til skip med 	
rute A	-B-D. Når det gjelder skip som passerer gjennom Stad skipstunnel antar vi at de 	
opplever 30 prosent av det røffe været som skip i rute A	-B-D er eksponert for. Andelen 	
eksponering mot det ruskete været ute ve	d Stad er oppsummert i 	Tabell 	11	.2. 	
Tabell 	11	.2 	Andelen eksponering mot Stadværet, fire ulike rutealternativ	 	
Alternativ	 	Utsiden av øyene	 	Innsiden av øyene	 	
Rundt Stad	 	75 %	 	56 %	 	
Stad skipstunnel	 	- 	23 %	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
I Tabell 	11	.3 viser vi drivstofforbruksendringen i 2018. Drivstofforbruket reduseres i stort 	
alternativ med 13.700 tonn i 2018, en reduksjon på Y prosent. Vi legger til grunn en 
drivstoffpris på 2850 krone	r per tonn	59, basert på Grønland (2011). Realprisen er basert 	
på verdensmarkedspriser og inkluderer ikke CO2	-avgifter. Realprisen er forutsatt å holde 	
seg konstant i analyseperioden. 	 	
Vi framskriver antallet skip i de ulike gruppene med Kystverkets prognose	 for veksten i 	
skipstrafikken. For fiskefartøy er det antatt en nedgang over tid. 	 	
Tabell 	11	.3 	Endring i drivstoffbruk og kostnader fra skipstrafikken forbi Stad 
skipstunnel i 2018.	 	
Kategori	 	2018	 	
 	Liten 	tunnel	 	Stor tunnel	 	
Endret drivstofforbruk, tonn	 	-12 300	 	-13 700	 	
 -% 	-15%	 	-15%	 	
Verdi av endret drivstofforbruk, mill kr	 	35,4	 	39,4	 	
 -% 	-15%	 	-15%	 	
Kilde: Econ Pöyry, Kystverket	 	
Vi legger til grunn en drivstoffpris på ca 2850 kroner per tonn, basert på 	Grønland 	
(2011).	60 Realprisen på drivstoff er forutsatt å holde seg stabil over tid. 	 	
I nåverdi utgjør verdien av drivstoffbesparelsene 	142	 mill 	kroner med liten tunnel og 	149	 	
mill kroner med stor tunnel.	 	
 
 
 	 	 	
59 Basert på en pris på 475 USD per tonn og en dollarkurs på 6 kroner per USD. 	 	
60 475 USD per tonn og 6 NOK/USD gir 2850 NOK per tonn.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	108	 	
 
11.2	 	Miljøkostnader	 	
Reduksjonen i drivstofforbruket fører til mindre utslipp av 	CO	2, SO	2 og NO	X. I 	
beregningen av verdien av drivstoffreduksjonen er prisen eksklusiv CO2	-avgift benyttet. 	 	
CO2	-utslippene verdsettes med 	utgangspunkt i prisen på CO	2-kvoter. Fra Klifs hjemme	-	
side	 finner vi at prisen 	da analysen ble gjort (august 2011) var 	omtrent 110 kroner per 	
tonn (14 euro a 7,76 kroner).	61 Videre 	er det sannsynlig at 	CO	2-kvoteprisen vil stige i 	
fremtiden. Etatsgruppen for 	Klimakur 2020 legger til grunn at prisen er 210 kroner 	
(2009	-priser) 	per tonn i 2015, 320 kroner i 2020 og 800 kroner i 2030	, Se Samstad m. fl. 	
(2010)	. Vi oppsummerer CO	2-prisene per tonn i 	Figur 	11	-11	 (2011	-priser)	. 	
Figur 	11	-11	 	 Antatt CO	2-pris per tonn, 2011	-kroner	 	
 	
Kilde: 	TØI	 (2010); Klifs hjemmeside.	 	
Ved forbrenning av drivstoff dannes nitrogenoksider (	NO	X). 	NO	X-utslipp er en viktig 	
bidragsyter til sur nedbør. Disse u	tslippene utgjør en kostnad for samfunnet. 	
Kostnadene settes til 50 kroner per kilo utslipp når utslippene foretas utenfor større 
byer, se 	Samstad m. fl. (	2010). 	 	
Logikken om at befolkningstettheten bestemmer størrelsen på miljøkonsekvensene 
gjelder også f	or partikkelutslipp. Men i motsetning til 	NO	X har partikkelutslipp kun en 	
miljøkostnad hvis utslippene foretas i større byer. Reduksjon i partikkelutslipp rundt 
Stad representerer derfor ingen samfunnsøkonomiske gevinster.	 	
Samstad m. fl. (2010) 	argumentere	r for at 	SO	X-utslipp og nmVOC er neglisjerbare i 	
transport	sammenheng og har derfor utelatt dem i sin kostnadsanalyse. Vi inkluderer 	
derfor ikke SO	X- og nmVOC	-utslipp i vår 	beregning.	 	
Det er standard prosedyre i litteraturen om miljøutslipp fra skipstrafi	kk å beregne en 	
faktor for hvor mye utslipp som knyttes til hvert tonn eller hver kilo drivstoff. Nedenfor 
presenterer vi beregninger av utslippsfaktorer for 	CO	2 og NO	X fra ulike studier. Vi vil også 	
benytte slike faktorer. Det er litt variasjon i hva resu	ltater fra estimeringer av 	
utslippsfaktorer blir. I 	Tabell 	11	.4 viser vi hvilken verdi faktorene har og hvilke studier 	
 	 	 	
61 http://www.klif.no/Aktuelt/Nyheter/2009/September	-2009/Klimakur	-2020	-forventer	-at-kvoteprisen	-vil-	
stige/	 0	
100
200
300
400
500
600
700
800
900	
2011	2013	2015	2017	2019	2021	2023	2025	2027	2029	2031	2033	2035	2037	2039	2041	2043	2045	2047	2049

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	109	 	
 
som er referert. Som vi ser er vi enige i faktorene som Aarseth og Vartdal (2011) 
benytter. 	 	
Tabell 	11	.4 	Oversikt over CO2	- og NOx	-faktorer, kg utslipp per tonn drivstoff	 	
Studie	 	År 	CO2	-faktor*	 	NOx	-faktor*	 	
Endresen et al.**	 	2003	 	3,170	 	0,087/0,057	 	
Rolls	-Royce	 	2011	 	3,175	 	0,060	 	
Econ Pöyry	 	 	3,175	 	0,060	 	
Kilde: Econ Pöyry	, div. studier. 	 	
Reduksjonen i 	CO2	- og NOx	-utslippene 	antas å bli mindre over tid. 	Nåverdien av sparte 	
CO2	-utslipp er vist i	 Tabell 	11	.5. 	
Tabell 	11	.5 	Nåverdien 	(2011) 	av den samf	unnsøkonomiske gevinsten av reduserte 	
CO2	-utslipp som følge av re	dusert drivstoffbruk i millioner 2011	-kroner	 	
Type tunnel	 	Verdi av reduserte CO2	-utslipp	 	
Liten tunnel	 	108	 	
Stor tunnel	 	113	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
11.3	 	Verdi av spart tid	 	
Stad skipstunnel kan påvirke tiden skip bruker for å passere Stad på to måter. For det 
første vil redusert distanse føre til spart tidsbruk. Vi fant imidlertid i avsnittet om 
redusert drivstoffbruk at selve distansereduksjonen kun gjaldt for en rute, og at	 denne 	
reduksjonen var relativt liten. For det andre vil muligheten til å slippe det tøffe vær	- og 	
sjøforholdene ute ved Stad resultere i mindre tidsbruk. Vi fant i avsnittet om 
drivstofforbruk at høyere bølger både økte drivstoffbruken og reduserte farten	. I dette 	
avsnittet analyser vi verdien av spart tid. Først legger vi frem funn fra tidligere rapporter. 
Deretter legger vi frem antakelser og metode for beregning av de samfunnsøkonomiske 
gevinstene av spart tidsbruk. Til slutt presenterer vi resultatene 	fra beregningen. 	 	
I Kystverket (2010) er effekten av spart tid ikke verdsatt. Som i avsnittet om 
drivstoffreduksjon nevnes imidlertid Rostein AS egne kalkuleringer av hva Stad skips	-	
tunnel vil bety rent tidsmessig. Rostein AS påpeker at skipene deres blir	 utsatt for 	
forsinkelser som følge av det dårlige været som kan oppstå rundt Stad. Kystverket 
(2010) argumenterer for at dette reduserer kapasitetsutnyttelsen til skipsflåten og 
beregner hva en kapasitetsøkning som følger Stad skipstunnel er verdt for sels	kapet. De 	
anslår en kapasitetsøkning til 6 millioner i året, med en nåverdi på 90 millioner kroner. 	 	
Vi har ikke beregnet kapasitetstapene som er knyttet til forsinkelser rundt Stad grunnet 
dårlig vær. I stedet har vi tatt utgangspunkt i 	Grønland	 (2011) si	n oversikt over 	
tidskostnader for skip. Hvert skip koster realressurser i form av kapital, mannskap, 
forsikring, administrasjon, osv., se 	Grønland 	(2011). De årlige kostnadene for disse 	
elementene blir oppdelt på dager og timer, slik at vi har en kostnad f	or en skipstype med 	
en bestemt dødvektstonnasje per time. Den informasjonen vi trenger å fremskaffe er 
derfor hvorvidt skipene reduserer tiden ved å benytte Stad skipstunnel og i tilfelle 
størrelsen på tidsreduksjonen. 	 	
Fra Aarseth og Vartdal (2011) har vi	 igjen hentet mye informasjon og kunnskap:	 	
 	Supplyskipet Far Searcher reduserte farten med 15 prosent når det kom i 
sjøgang.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	110	 	
 	
 	Fiskefartøy på 41,75 meter reduserer farten fra 11 knop til 7 knop når signifikant 
bølgehøyde blir 2.74 meter (se 	Figur 	11	-7). Dette er en reduksjon på 26 prosent. 	 	
 	Fra undersøkelsene med Far Searcher kan vi se at farten reduseres rundt Stad, 
men at farten er høyere	 ved utfart	- og innfartssted. 	Skjermede områder gir 	
lavere fartsendring. 	 	
Basert på informasjonen i Aarseth og Vartdal (2011) kan vi igjen slå fast at effekten av 
økte bølger er større på kortere skip. Det gir mening å opprettholde kategoriseringen av 
skipsfartøy i fiskefartøy og andre fartøy. Vi benytter erfaringene fra 	Far Searcher 	til å 	
definere endret fart i 2	-3 meter bølger til 15 prosent. Fra Åkre (1984) kan vi se at ved 	
samme motorpåslag reduseres farten med 26 prosent. Ved ekstrapolering av 	Figur 	11	-9, 	
med informasjon fra 	Figur 	11	-8, og opprettholdelse av motorpåslaget ka	n vi 	
ekstrapolere kurver for lavere og høyere bølgehøyde. Som ved drivstoffreduksjon 
mangler vi informasjon om hvordan 	svært 	høye bølger endrer farten. Vi lager derfor her 	
også fire bølgekategorier med følgende fartsreduksjon: 8 knop i 1	-2 meter og 6 knop 	i 3 	
meter og over. Gjennomsnittsfart for ulike skip hentes fra Entec (2005). Det er den 
relative forskjellen mellom fiskefartøyet i 	Figur 	11	-9 vi benytter oss av for 	fiskefartøy. 	
For andre fartøy tar vi i utgangspunkt i reduksjonen i fart som 	Far Searcher	 opplever ved 	
sjøgang. Denne reduksjonen utgjør 15 prosent. Relasjonen mellom 2	-3 meter og 1	-2 	
meter og 3 meter og over fra fiskefartøy gir et forholdstall som vi skri	ver opp og skriver 	
ned med de 15 prosentene. 	Tabell 	11	.6 viser de relative fartstapene som fiskefartøy og 	
andre fartøy opplever ved ulike bølgehøyder.	 	
Tabell 	11	.6 	Fart ved ulike signifikante bølgehøyder relativt til rolig sjø (0	-1 meter), 	
fiskefartøy og andre fartøy. Prosent av fart ved rolig sjø. 	 	
 	Fart relativt til rolig sjø	 	
Bølgehøyde	 	Fiskefartøy	 	Andre fartøy	 	
0-1 meter	 	- 	- 	
1-2 meter	 	73 %	 	89 %	 	
2-3 meter	 	64 %	 	85 %	 	
3 meter pluss	 	55 %	 	82 %	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Med ekstrapoleringen av fartsreduksjonen har vi mulighet til å beregne de samfunns	-	
økonomiske gevinstene av redusert tidsbruk. Stad skipstunnel tilbyr litt 	kortere reiserute 	
for noen skip, men mest av alt tilbyr tunnelen bedre vær	- og sjøforhold. Når bølgene blir 	
høyere reduseres farten til skipene. For å ha konsistens mellom beregningene av 
redusert drivstoffbruk og redusert tidsbruk tar vi i bruk den sjablo	ngmessige identifise	-	
ringen av hvor store deler av rutene som skipene er utsatt for været som registreres ute 
ved Stad. Eksponeringen for været utenfor Stad for de ulike rutene er vist i 	Tabell 	11	.2. 	
Disse tallene baseres på følgende antakelse: Ingen skip eksponeres for Stadværet i hele 
ruta. Men skip som kjører utenfor øyene rundt Stad eksponeres mest (75 prosent). Skip 
som passerer Stad, men som kjører innenfor øyene	 eksponeres i mindre grad (56,25 	
prosent). Skip som velger å passere gjennom Stad skipstunnel vil eksponeres aller minst 
mot det dårlige været rundt Stad (23 prosent).	 	
Vi presenterer nedenfor de samfunns	økonomiske gevinstene av redusert tidsbruk. Fordi 	
de	t ofte er høyere signifikante bølger enn 0	-1 meter vil skip bruke mer tid på å runde 	
Stad. Dette gjelder som definert ovenfor for skip som passerer 3 tellelinjer. 	Nåverdien av 	
de gevinstene ved spart reisetid er vist i 	Tabell 	11	.7.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	111	 	
 
Tabell 	11	.7 	Nåverdien 	(2011) 	av den samf	unnsøkonomiske gevinsten av spart tid, i 	
millioner 2011	-kroner	 	
Type tunnel	 	Verdi av spart tid	 	
Liten 	tunnel	 	117	 	
Stor tunnel	 	118	 	
Kilde: Econ Pöyry	 	
Det finnes en oppside som ikke er tatt hensyn til i beregningene. Siden vi ikke har 
informasjon om hvordan skipene vil endre atferd med Stad skipstunnel som 
rutealternativ, vet vi ikke eksakt hvilke skip som 	vil velge å benytte seg av tunnelen. Som 	
i analysen av drivstoffreduksjon bruker vi det lave anslaget for skip som er benyttet i 
vedlegg E (verdi av spart ventetid). Dette anslaget omfatter alle skip som passerer tre 
tellelinjer (A+B/C+D). Vi finner at ski	p som passerer kun to tellelinjer samlet sett ikke har 	
positive gevinster av Stad skipstunnel. Men i denne gruppen finnes fiskefartøy (med stor 
effekt på fart av bølger), det finnes skip som ikke øker distansen veldig mye ved å velge 
Stad skipstunnel som r	ute og det finnes skip som vil spare tid ved dårlig vær. Uten å 	
tallfeste disse gevinstene slår vi fast at det finnes flere samfunnsøkonomisk gevinster av 
Stad skipstunnel knyttet til spart tidsbruk.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	112	 	
 
12	 	Vedlegg H 	– Verdi av 	færre	 ulykker	 	
Stad har historisk	 vært et ulykkesutsatt område. Passering gjennom tunnel i dårlig vær 	
vil redusere ulykkesrisikoen betydelig rundt Stad. I tillegg til å redusere risikoen for død 
og personskade, vil færre ulykker også gi sparte kostnader ved skade/tap av skip og last, 
samt	 miljøskader som følge av utslipp av bunkersolje. Sannsynligvis er sparte kostnader 	
ved død og personskade den viktigste nytteeffekten som følge færre ulykker ved passer	-	
ing av Stad. 	 	
12.1	 	Sparte kostnader ved død og personskade	 	
Dødsulykker	 	
I dette vedlegget gå	r vi nærmere inn på betydningen av tunnelen for dødsulykker og 	
person	skader, blant annet	 fordi disse kostnadsinnsparingene i tillegg til å være en svært 	
viktig nyttekomponent også er svært vanskelige å anslå. Grunnen til det er at det 
historisk har vært re	lativt få og sjeldent forekommende dødsulykker ved Stad. 	Tabell 	
12	.1 viser dødsulykker ved Stad siden 1960. 	 	
Tabell 	12	.1 	Døde i skipsulykker ved Stad 	 	
År 	Antall døde	 	
1966	 	4 	
1976	 	2 	
1978	 	1 	
1983	 	5 	
1984	 	2 	
Kilde: Fax fra Ordfører Jan Helgøy, Vanylven kommune. Tallene for årene 1980	-2010 er i overensstemmelse 	
med Sjøfartsdirektoratets ulykkesstatistikk (som går tilbake 	til 1980).	 	
Ser vi på historiske sannsynligheter for ulike tidsperioder, finner vi at det de siste 25 
årene ikke har vært ulykker, mens går vi tilbake til 1970	-tallet og 1960	-tallet blir 	
gjennomsnittet mellom i overkant av 0,2 døde per år, jf. 	Tabell 	12	.2. 	
Tabell 	12	.2 	Antall døde i skipsulykker	 ved Stad 	- periodegjennomsnitt	 	
Periode	 	Antall døde	 	Gjennomsnitt per år	 	
1960	-2010	 	14 	0,27	 	
1970	-2010	 	10 	0,24	 	
1980	-2010	 	7 	0,23	 	
1984	-2010	 	2 	0,07	 	
1985	-2010	 	0 	0,00	 	
Spørsmålet er hvor relevante disse tallene er som utgangspunkt for å anslå forventet 
antall døde per år i fremtiden, og som praktisk talt fullstendig (stor tunnel) eller i 
overveiende grad (liten tunnel) vil bli unngått dersom Stad skipstunnel bygges. 	 	
Ogs	å for Norge sett under ett, har det de senere tiårene vært en nedgang i antall 	
dødsfall i skipsulykker, særlig siden 2005, jf. 	Tabell 	12	.3.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	113	 	
 
Tabell 	12	.3 	Gjennomsnittlig antall døde per år i skipsulykker i Norge. 	 	
 	
Kilde: Sjøfartsdirektotatet. 	 	
De senere årene har myndighetene arbeidet målrettet for å hindre ulykker med 
hurtigbåter, der det har vært flere hendelser som har hatt potensial til å bli en stor 
ulykke. Tiltakene har omfattet endret regelverk, strengere krav til opplæring og bedre 
merki	ng av hurtigbåtleder. 	 	
Fiskefartøy står for mange av de alvorlige ulykkene, både når det gjelder materielle og 
immaterielle konsekvenser. Fiskefartøy er den fartøysgruppen som har flest dødsfall. I 
perioden 2000	-10 har det i gjennomsnitt vært 10 forlis	 i N	orge	, der 7	-8 fiskere har 	
omkommet hvert år. Det er de minste fiskefartøyene som er mest ulykkesutsatt. Av 17 
omkomne på skipsulykker på fiskefartøy i perioden 2000	-2010 var 2/3 på fiskefartøy 	
mindre enn 10 meter (Sjøfartsdirektoratet, 2011). 	 	
Det har vært en stor nedgang i antall fiskefartøy de senere årene. Fra 2000 til 2010 ble 
antallet redusert med mer enn 50 prosent, til drøyt 6000. Nedgangen var størst både 
absolutt og relativt for de minste fartøyene, mens det var en viss økning i antall 	fartøyer 	
for fartøy med lengde mellom 10 og 20 meter. 	 	
Antall omkomne ved skipsulykker på lasteskip har svingt mye fra år til år, men uten noen 
klar trend det siste tiåret. 	 	
I fremtiden vil gjennomsnittlig størrelse på skipene trolig fortsette å øke, noe s	om må 	
antas å redusere fremtidig risiko for forlis sammenlignet med i dag. Fortsatt innsats fra 
Sjøfartsdirektoratet og andre aktører, bedre navigasjonsutstyr, kart og varsling vil trolig 
bidra til å redusere dagens risikosituasjon ytterligere. 	 	
Spørsmålet	 er hvilke forutsetninger som bør legges til grunn for risikoen for dødsfall og 	
ulykker i analyseperioden. 	 	
Legger vi perioden 1980	-2010 til grunn, var det årlig 0,23 dødsfall per år ved Stad, mens 	
det altså ikke var noen dødsfall i området siden 1985. Det	 tyder på at risikoen ved Stad 	
er redusert. 	 	
Også på nasjonal basis er dødsrisikoen ved skipsulykker redusert. For perioden 1981	-	
2010 var det i gjennomsnitt 7,6 dødsfall per år ved skipsulykker i Norge sett under ett, et 
tall som falt til 4,3 for perioden 	2000	-10, en nedgang på 44 prosent. Forutsatt samme 	
reduksjon ved Stad, kan forventet antall dødsfall per år i skipsulykker ved Stad uten 
tunnel estimeres til 0,13.	 0
2
4
6
8
10
12
14
16	
1981	-85	1986	-90	1991	-95	1996	-00	2001	-05	2006	-10

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	114	 	
 
Kystverket (2010) valgte å ta utgangspunkt bare i perioden 1984	-2010, som gav 0,08 	
forvente	t antall døde per år uten tunnel. De valgte et ”konservativt” anslag og la til 	
grunn at stor tunnel ville redusere forventet antall døde med 0,05 til nesten null. Risiko	-	
reduksjonen ved liten tunnel i deres anslag var omtrent 85 prosent av risikoreduksjone	n 	
ved stor tunnel. I lys av det historiske materialet for ulykker samt den kvalitative 
vurderingen av faktorer som kan bidra til høyere eller lavere risiko i fremtiden enn i de 
historiske periodene vi har sett på her, velger vi å legge til grunn en noe stø	rre reduksjon 	
i forventet antall døde som følge av Stad skipstunnel enn det Kystverket (2010) gjorde. 
Likevel legger vi til grunn langt lavere forventet antall døde enn gjennomsnittet de siste 
30 årene. Vi anser således fortsatt vårt anslag som et nøkternt	 og konservativt anslag. 	 	
For startpunktet i analysen (2018) legger vi til grunn en nedgang i forventet antall døde 
på 0,10	 per år	. Som følge av en fortsatt økende gjennomsnittstørrelse på fartøyene og 	
øvrige sikkerhetsforbedringer, antar vi at denne nedga	ngen pga tunnelen gradvis blir 	
mindre fordi antall ulykker selv uten tunnel ville gått ned. Vi antar at ulykkesrisikoen 
uten tunnel vil fortsette å avta framover, fra 0,10 døde per år i 2018 til 0,07 i 2050 
(nedgang på 30 prosent), og deretter være uendret	 resten av analyseperioden. 	 	
Med liten tunnel legger vi til grunn at forventet antall døde vil reduseres med 0,085 i 
2018. Vi antar samme relative endring i dette tallet som for stor tunnel, slik at forventet 
reduksjon i antall døde per år med liten tunnel	 blir 0,06 i 2050. 	 	
Framtidige klimaendringer kan komme til å innebære flere perioder med dårlig vær. Vi 
legger her ikke til grunn noen slike endringer. Økt forekomst av dårlig vær analyseres i et 
eget beregningsalternativ. 	 	
Personskader	 	
Kystverket (2010) 	forutsatte at antall personskader er 20 ganger antall dødsfall ved 	
skipsulykker. Dette tallet er basert på en gjennomgang av ulykkesstatistikken til 
Sjøfartsdirektoratet SINTEF (2007), der man gikk gjennom hvilke ulykkestyper som antas 
å være påvirket av d	årlig vær. 	 	
I denne statistikken så man på antall døde og skadde ved ulykker til sjøs i Norge i årene 
1990	-2006. I analysen klassifiserte man ulykkene i grupper hvorvidt de var 	antatt å 	
avhengige av værforhold	ene 	eller ikke. Forskerne antok at dette var al	le ulykker med 	
fall, enten i båten eller fall over bord, samt ulykker der personer er savnet. Blant disse 
ulykkene utgjorde antall skadde nesten 20 ganger antall døde. Det resultatet danner 
grunnlaget for deres anbefaling om at antall skadde bør settes lik	 20 ganger antall døde. 	
Forskerne anser resultatet som usikkert.	 	
Vi har ikke funnet grunnlag for å gjøre andre forutsetninger om dette, og legger til grunn 
en forutsetning om at antall personskader er 20 ganger antall dødsfall. 	 	
Andre kostnadsbesparelser v	ed ulykker	 	
En skipstunnel som reduserer antall ulykker vil dessuten gi samfunnsøkonomiske 
kostnadsbesparelser som følge av reduserte materielle skader på skip, ute av drift	-	
kostnader, skader/tap av last, redningsaksjoner, forurensning og strandrensing. 
Kys	tverket har på basis av sine anslag for reduserte ulykker pga. tunnel beregnet disse 	
kostnadene. Vi har ikke gjort noen egne analyser av disse kostnadene, ut over 
prisjustering, lengre analyseperiode (75 år mot Kystverkets 25 år) og at vi antar større 
redu	ksjon i sannsynligheten for ulykke uten tunnel enn det 	Kystverket la til grunn. 	
Dermed beregner vi også en større reduksjon i denne typen kostnader enn det 
kystverket gjorde. Kystverket beregnet en nåverdi for disse kostnadene på 14 millioner

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	115	 	
 
med stor tunn	el, mens vi beregner en nåverdi på 24 millioner kroner med våre 	
forutsetninger (NB 	– ulike basisår for prisene). 	 	
Andre forutsetninger enn Kystverket 	 	
I tillegg skiller våre forutsetninger seg fra Kystverkets ved at	 	
 	Vi benytter oppdaterte anslag for samfun	nets betalingsvillighet for å unngå 	
dødsulykker og personskade 	 	
 	Vi forutsetter at samfunnets betalingsvillighet for å unngå dødsfall og 
personskader øker over tid 	 	
 	Vi benytter 75 års analyseperiode istedenfor 25 år 	 	
I den norske verdsettingsstudien fra 200	9 (Samstad m. fl., 2010) estimeres total 	
ulykkeskostnad ved død til 30,2 millioner kroner, mot 23 millioner i Kystverket (2010). Vi 
legger det nyeste anslaget til grunn. I Kystverket (2010) la man til grunn en kostnad per 
personskade som var 12 prosent av 	kostnaden ved dødsfall. Vi legger den samme 	
forutsetningen til grunn i vår analyse. Vi oppjusterer videre alle tall ved hjelp av 
konsumprisindeksen til 2011	-kroner. 	 	
Vi velger dessuten å legge til grunn at samfunnets betalings	villighet for å unngå dødsfa	ll 	
og ulykker øker over tid. Vi antar at betalingsvilligheten øker i takt med antatt 
realinntektsvekst fremover. Vi legger til grunn 1,5 prosents årlig vekst i samfunnets 
betalingsvillighet for å unngå dødsfall og personskader. 	 	
Reduksjonen i ulykkesrisiko	 blir mindre ved liten tunnel fordi store skip ikke kan gå 	
gjennom tunnelen. Kystverket (2010) anslår at risikoreduksjonen ved liten tunnel er 
omtrent 85 prosent av risikoreduksjonen ved stor tunnel. Vi legger denne forutsetningen 
til grunn og antar følgel	ig at forventet antall døde ved liten tunnel reduseres med 0,085 	
mot 0,1 ved Stor tunnel i 2018. Som nevnt over forutsetter vi at effekten reduseres fram 
til 2050 pga antatt reduksjon i ulykkesrisiko i framtiden selv uten tunnel. 	 	
Anslåtte nåverdier av red	userte ulykkeskostnader er vist i	 Tabell 	12	.4. 	
Tabell 	12	.4 	Estimert nåverdi (2011) av reduserte ulykkeskostnader som f	ølge av 	
Stad skipstunnel, mill 2011	-kr. 	 	
 	Liten tunnel	 	Stor tunnel	 	
Dødsfall	 	 	54 	 	 	64 	 	
Personskader	 	 	131 	 	 	154 	 	
Andre skader	 	 	22 	 	 	24 	 	
Sum sparte ulykkeskostnader	 	 	207 	 	 	242 	 	
12.2	 	Økt trygghet og komfort	 	
En tunnel vil gi reisende økt komfort og redusert fare for skader på last innen 
godstransport. Redusert skade på last er inkludert i anslagene over, men for øvrig ikke 
nærmere vurdert i forhold 	til anslagene i Kystverket (2010).	 	
En skipstunnel vil gi færre nestenulykker. En mye omtalt nestenulykke er hendelsen da 
Hurtigruteskipet Midnatsol i 2003 fikk motorstopp rett utenfor Stad og så vidt unngikk 
havari. Spørsmålet er hvordan færre nestenulykke	r skal håndteres i en samfunns	-	
økonomisk analyse. Vår vurdering er at færre nestenulykker har samfunnsøkonomisk 
relevante nyttevirkninger, både pga. redsel og ubehag for dem som er involvert i 
hendelsen, men også fordi den reduserer trivsel under reisen fo	r fremtidige reisende. 	 	
Vi finner imidlertid ikke grunnlag for å kvantifisere denne effekten.

KS1 Stad skipstunnel, Vedlegg 4	 	 	116	 	
 
12.3	 	Færre ulykker pga. gods til sjø	 	
I diskusjonen om nytteeffekter har både Kystverket (2007) og Raabe og Eilertsen (2011) 
drøftet nytteeffekter ved at en andel av 	godstransporten som i dag skjer på vei, 	
overføres til sjø dersom Stad skipstunnel bygges. En slik overføring vil i så fall redusere 
antall vogntog på veiene og gi komforteffekter for andre trafikanter, samt færre ulykker 
på vei. Skipstunnelen vil utvilsomt	 styrke konkurranseevnen for sjøtransport i forhold til 	
veitransport for gods. Vi er likevel enige med Kystverket (2007) som anser at skips	-	
tunnelen i seg selv neppe vil utløse en slik overgang fra vei til sjøtransport av gods, men 
at en slik tunnel kan væ	re en nødvendig betingelse for å få til en slik overgang. 	 	
Kystverket (2010) gir regneeksempler på positive gevinster i form av reduserte utslipp og 
dermed miljøkostnader dersom gods overføres fra vei til sjø. Raabe og Eilertsen (2011) 
gir regneeksempler p	å reduserte ulykkeskostnader pga. antatt nedgang i trafikkulykker 	
med vogntog. 	 	
Utslippene per tonnkm er langt lavere med skipstransport enn for veitransport. 
Kystverket nevner også at det synes å være lavere transportkostnader med båt til 
kontinentet enn 	med vogntog. Når gods likevel transporteres med vogntog til 	
kontinentet i stort omfang, må det altså være kvalitative aspekter ved transport på vei 
som trekker i favør av denne transportformen. Slike fordeler er trolig pålitelighet, 
mindre behov for omlast	ing og kortere reisetid. Dette reiser tvil om etableringen av Stad 	
skipstunnel i seg selv kan påregnes å gi merkbare gevinster i form av reduserte 
transportkostnader, utslippskostnader og ulykkeskostnader. 	 	
Vi anser ut fra dette at vi ikke har grunnlag for	 å prissette en slik eventuell effekt. Vi 	
anser effekten som liten. 	 	
12.4	 	Oppsummering ulykker	 	
Nåverdien av sparte ulykkeskostnader anslås til 	om lag 240 	millioner kroner med stor 	
tunnel og 	knapt 210 	millioner kroner med liten tunnel	. 	
Redusert risiko for nesten	ulykker vil gi komforteffekter for passasjerer og reduserte 	
skader på last, men vi har ikke tallfestet disse. 	 	
Hvorvidt Stad skipstunnel kan anses å bidra til reduserte utslipps	- og ulykkeskostnader 	
gjennom overføring fra vei til sjø, anser vi for usikkert	, men vi tror ikke effekten av 	
tunnelen isolert sett er stor.