Forundersøgelse af effektiviseringspotentialet på forbrændings- og deponeringsområdet i Danmark
5. Specifikke anbefalinger til produktivitetsanalyse på forbrændings- og deponeringsområdet
| 5.1 | Effektiviseringspotentialer i affaldssektoren |
| 5.2 | Data til analyse af forbrændingsanlæggene |
| 5.3 | Analyse af forbrændingsanlæggene |
| 5.4 | Data til analyse af deponierne |
| 5.5 | Analyse af deponierne |
Der ønskes en benchmarkinganalyse af affaldsektoren med henblik på at identificere
effektiviseringspotentialer. I analysen deles sektoren op i to, nemlig
affaldsforbrændingsanlæg og deponeringsanlæg (deponier).
Dette forstudie præsenterer en metode til at søge at afdække et eventuelt effektiviseringspotentiale, men søger ikke at angive en metode til aktiv regulering af sektoren. Tilgangen er stramt driftsøkonomisk og rummer i første omgang ikke megen plads til "bløde værdier".
 | Effektivisering versus regulering: En effektiviseringsanalyse kan anvendes til at identificere forskelle i både indtjening og omkostninger. Regulering anvendes som regel til at anspore prisreduktioner. Affaldssektoren er allerede kraftigt reguleret, både med hensyn til indtjening og emissioner. Hvis der ønskes iværksat ændring i reguleringen vil det være en stor fordel at kunne identificere omkostningsforskellene. Kun da vil der kunne iværksættes et rationel design af en mere effektiv reguleringsmekanisme. |
| Driftøkonomi versus bløde faktorer: Den driftøkonomiske analyse munder ud i en kortlægning af indtjening og omkostninger. Der vil altid være et behov for at holde disse resultater op mod de mere bløde værdier med henblik på at identificere en eventuel samvariation. DEA-metoden giver mulighed for at undersøge, om effektiveringspotentialer hænger sammen med miljøregulering, arbejdsmiljøregler, lokalaftaler, klima, infrastruktur eller lignende via supplerende analyser. |
Forstudiet skal også bruges til at præcisere driftslederens umiddelbare råderum, idet en god produktivitetsanalyse bør kunne skelne mellem kontrollable og ikke-kontrolable variable. Driftslederens råderum vil som regel være begrænset af en mængde bindinger, såsom aftaler, kontrakter, teknologier og diverse historiske beslutninger.
5.1 Effektiviseringspotentialer i affaldssektoren
Umiddelbart leder vi efter to former for effektiviseringspotentialer:
| Driftsoptimering, der handler om, at der omkostningsminimeres på et givet anlæg. |
| Strukturoptimering, der handler om, at organisere produktionsapparatet, så de samlede omkostninger bliver mindst mulige. |
Potentialet for driftsoptimering kan undersøges vha. DEA-analyse, hvor der tillades varierende skalaafkast, således, at de enkelte enheder fortrinsvist bliver sammenlignet med enheder "i samme størrelse". DEA-efficiensgraden er her et mål for, hvor godt produktionsapparatet udnyttes.
5.2 Data til analyse af forbrændingsanlæggene
Variable, der eksempelvis kan inddrages i produktivitetsanalysen:
| Produktionsvariable, der anvendes i DEA-analysen. |
| Anlægs- eller strukturvariable, der anvendes i den opfølgende analyse. |
Ad produktionsvariable
Driftsomkostninger med en tilpas opløsning:
Der bør mindst være en opgørelse af
| administrationsomkostninger |
| drift og vedligeholdelse |
| bortskaffelse af slagge og restprodukter |
| afskrivning og forrentning |
| henlæggelser. |
Energi produceret (varme og elektricitet):
Da nogle værker ikke producerer elektricitet, kunne man overveje at aggregere de to energiformer, det bør dog først undersøges, hvor stort et teknisk/metodisk problem det vil være at holde dem adskilt i analysen. Hvis energiformerne sammenvejes, skal man sikre sig en behørig behandling af kraftvarmeeffekten. Man bør nok også måle i energienheder fremfor i beløb.
Affaldsmængde brændt
Ideelt set ville man kompensere for forskelle i energiindholdet. Der findes imidlertid ikke pålidelige opgørelser af forskelle i brændværdierne for affald fra et opland til et andet. Desuden udgør specialfraktioner f.eks. slam og klinisk risikoaffald (sygehusaffald) normalt kun en mindre del af den samlede affaldsmængde. Derfor anbefales det, at se bort fra brændværdiforskelle.
Der er selvfølgelig mulighed for at inddrage flere variable, f.eks.:
| Forbrændingskapacitet, fordi stor kapacitet må forventes at gøre det nemmere at producere. Modsat er kapacitet en upræcis størrelse, fordi noget kapacitet kan være gamle ovne, som Energistyrelsen kun har accepteret opretholdt som spids- og reservelast. |
| Driftstid, der kunne være en proxy for slid, men som samtidig kan være et udtryk for varmemarkedets evne til at aftage varme i sommerhalvåret eller Energistyrelsens vilkår for anvendelse af anlæggene. |
Ad anlægs- og strukturvariable
OBS! Der skal udvises særlig varsomhed, hvis en variabel optræder både som drifts- og strukturvariabel, fordi en driftsvariabel allerede indgår i efficiensgraden.
Ovnlinjetyper
Da mange anlæg har både ren fjernvarmeproduktion (VV) og kraftvarmeproducerende linjer (KV), er det nødvendigt at kompensere for dette. F.eks. har I/S Reno Nord 58% af deres kapacitet i VV og resten i KV. Man kunne derfor tillægge dem en strukturvariabel, der hed korrigeret type, med værdien 58% VV.
Driftstid
En vægtet driftstid kunne også bruges som strukturvariabel, idet høj driftstid svarer til bedre kapacitetsudnyttelse. En forskel som kan have både driftsmæssige som stukturmæssige årsager.
Alder anlæg
Det ville være interessant, om anlægsårgange betød noget for produktiviteten. Anlæggenes alder kan være svær at opgøre, da der løbende vedligeholdes og forbedres. Desuden disponerer mange anlæg over flere linier. Disse linier kan evt. vægtes efter antal drifttimer eller kapacitet
Type røgrensningssystem
Afprøvning af type røgrens (jf. 3.1.3) f..eks. tør/semitør og våd kunne absolut være relevant, men også om rensningen indbefatter rensning for svovl samt evt. dioxin og tungmetalfjernelse, kan være et interessant undersøgelsesparameter.
Afskrivningspolitik
Da der er mulighed for meget stor variation i finansierings- og afskrivningspolitik med deraf følgende problemer med en sammenlignelig periodisering (jf. 6.1.2) bør indflydelsen heraf undersøges.
Opland
Oplandets størrelse og sammensætning på erhvervs- og husholdningsaffald kan have indflydelse på anlæggets driftsøkonomi.
5.3 Analyse af forbrændingsanlæggene
Det forudsættes i det følgende, at alle DEA-analyser er inputanalyser dvs. analyser, hvor man alene ser på, om der ville være en gevinst ved at ændre input, men ikke output. Ønsker man omvendt at fokusere på ændringer i output, foretages en outputanalyse.
Analyser:
| 1. | (Produktion) Udfør først DEA-analyse på driftsvariable. Der skal i første omgang udføres en analyse med en teknologiantagelse om varierende skalaafkast (VRS). Den giver en DEA-score til hver enkel enhed. Denne score er et mål for, hvor god driften er, men den relaterer ikke driften til anlægsaktiverne. For alle de inefficiente enheder (DEA-score << 100%) skal der ses nærmere på, hvilke variable der forklarer den manglende efficiens. Inspiration kan eventuelt hentes i Lewin&Morey (1981). (Se også Bilag I) |
| 2. | (Anlægsvariable) Undersøg derefter, hvordan DEA-scoren varierer med strukturvariablen ’korrigeret type’. På den måde finder man ud af, om ovnlinjernes type kan siges at have indflydelse på produktiviteten. (Se også 4.5.3) |
| 3. | (Produktion - Hjælpeanalyse) Udfør først dernæst endnu en DEA-analyse på driftsvariable. Denne gang udføres analysen med en teknologiantagelse om konstant skalaafkast (CRS). Alle enheder, der opnår mindre DEA-score ved denne analyse, vil i princippet kunne vinde ved at ændre skala. (Se også Bilag I) |
| 4. | (Produktion – Hjælpeanalyse – 4.5.4 og Appendiks I) Udfør først dernæst en tredje DEA-analyse på driftsvariable. Denne gang med en teknologiantagelse om aftagende skalaafkast (NIRS). Denne analyse er nødvendig for at kunne afgøre, om det enkelte anlæg laver for lidt eller for meget. Betragt en virksomhed, der er ikke best performance målt ved VRS – dvs. inefficient. Da er den to kilder til den manglende efficiens. Med hensyn til skalaefficiensen gælder der følgende sammenhæng: |
ProdNIRS er sammenfaldende med |
Virksomhedens skala er da for |
Skalaefficiens |
ProdVRS |
Stor |
ProdCRS / ProdVRS |
ProdCRS |
Lille |
ProdCRS / ProdVRS |
For lille skala: ProdVRS < ProdNIRS = ProdCRS.
For stor skala: ProdVRS = ProdNIRS < ProdCRS.
(se også 4.5.4 og Bilag I)
| 5. | (Andre forhold) Undersøg derefter eventuelt, hvordan DEA-scoren (VRS) varierer med variablen kapacitet. En sådan analyse kan afsløre, om det i sig selv er en fordel at have en stor kapacitet. Sammenlign resultaterne herfra med analyserne af skalaefficiens (se også 4.5.3). |
| 6. | (Andre forhold) Undersøg, om andre eksterne forhold eller "bløde" parametre kan forklare DEA-scoren (VRS) (se også 4.5.3.) |
Når inputanalyse er gennemført, og kilderne til evt. inefficiens på den måde er
navngivet, bør den suppleres med en angivelse af, hvem der har beslutningskompetencen på
området, og/eller hvilket tidsperspektiv der i givet fald vil være for ændring af
forholdet.
Eksempelvis bør det for hver enkelt forklaringsparameter angives, om den er styret af:
| Lovgivning eller anden ekstern myndighedsregulering |
| Driftsherrens egne beslutninger |
| Efterlevelse af overordnede politikker, som blot ikke er lovfæstet |
| Fysiske eller geografiske bindinger. |
5.4 Data til analyse af deponierne
Variable, der kan inddrages i produktivitetsanalysen:
| Produktionsvariable, der anvendes i DEA-analysen. |
| Anlægs- og strukturvariable, der anvendes i den opfølgende analyse. |
Ad produktionsvariable
Input:
Omkostninger, opdelt i passende kategorier
Output:
Indvejet affald. Enten opdelt i kategorier eller vægtet f.eks. med gebyrerne som vægt.
Ad anlægs- og strukturvariable
Der er centrale elementer i deponiernes udgifter og indtægter, der kun vanskeligt lader sig rubricere som driftsvariable i DEA-forstand. Eksempler på disse er:
| Sideaktiviteter |
| Perkolatbehandling |
| Teknologi, f.eks. membrantype |
| Afskrivningspolitik |
| Samlet værdi af anlæg. |
5.5 Analyse af deponierne
Det forudsættes i det følgende, at alle DEA-analyser er inputanalyser, dvs. analyser, hvor man alene ser på, om der ville være en gevinst ved at ændre input, men ikke output. Ønsker man omvendt at fokusere på ændringer i output, foretages en outputanalyse.
Analyser:
| 1. | (Produktion) Udfør først DEA-analyse på driftsvariable. Der skal i første omgang udføres en analyse med en teknologiantagelse om varierende skalaafkast (VRS). Den giver en DEA-score til hver enkelt enhed. Denne score er et mål for, hvor god driften er, men den relaterer ikke driften til anlægsaktiverne. For alle de inefficiente enheder (DEA-score << 100%) skal der ses nærmere på, hvilke variable der forklarer den manglende efficiens. Inspiration kan eventuelt hentes i Lewin&Morey (1981). (Se også Bilag I) |
| 2. | (Struktur) Undersøg derefter, hvordan DEA-scoren varierer med de enkelte strukturvariable. Derved afdækkes det, om produktviteten kan forklares ud fra strukturvariable (se også 4.5.3). |
| 3. | (Produktion - Hjælpeanalyse) Udfør dernæst endnu en DEA-analyse på driftsvariable. Denne gang udføres analysen med en teknologiantagelse om konstant skalaafkast (CRS). Alle enheder, der opnår mindre DEA-score ved denne analyse vil i princippet kunne vinde ved at ændre skala (se også Appendiks I) |
| 4. | (Produktion - Hjælpeanalyse) Udfør derefter en tredje DEA-analyse på driftsvariable. Denne gang med en teknologiantagelse om aftagende skalaafkast (NIRS). Denne analyse er nødvendig for at kunne afgøre, om det enkelte anlæg laver for lidt eller for meget. Betragt en virksomhed der er ikke best performance målt ved VRS – dvs. inefficient. Da er der to kilder til den manglende efficiens. Med hensyn til skalaefficiensen gælder der følgende sammenhæng: |
ProdNIRS er sammenfaldende med |
Virksomhedens skala er da for |
Skalaefficiens |
ProdVRS |
Stor |
ProdCRS / ProdVRS |
ProdCRS |
Lille |
ProdCRS / ProdVRS |
For lille skala: ProdVRS < ProdNIRS = ProdCRS.
For stor skala: ProdVRS = ProdNIRS < ProdCRS.
(se også 4.5.4 og Bilag I)
| 5. | (Struktur) Undersøg sammenhængen mellem gebyrer og DEA-scoren (VRS) (Se også 4.5.3) |
| 6. | (Struktur) Undersøg, om andre eksterne forhold eller "bløde" parametre kan forklare DEA-scoren (VRS) (se også 4.5.3). |
Når inputanalysen er gennemført, og kilder til evt. inefficiens på den måde er navngivet, bør den suppleres med en angivelse af, hvem der har beslutningskompetencen på området, og/eller hvilket tidsperspektiv der i givet fald vil være for ændring af forholdet.
Eksempelvis bør det for hver enkelt forklaringsparameter angives, om det er styret af:
| Lovgivning eller anden ekstern myndighedsregulering |
| Driftsherrens egne beslutninger |
| Efterlevelse af overordnede politikker, som blot ikke er lovfæstet |
| Fysiske eller geografiske bindinger. |