| Forside | | Indhold | | Forrige | | Næste |
Effektiviseringspotentiale på forbrændingsanlæg og deponeringsanlæg i Danmark
5. Effektiviseringspotentiale for deponeringsanlæg
Analysen peger på, at de danske deponeringsanlæg39
adskiller sig meget fra hinanden ud fra en effektivitetsvurdering. Således er der
identificeret et effektiviseringspotentiale på 30 ud af de 32 analyserede anlæg. Hvis
der imidlertid tages højde for forskellene mellem anlæggene i relation til mængder,
deponeringshøjde og alder, udjævnes disse forskelle betydeligt. Der er dog stadigvæk
større forskel på deponeringsanlæggene end på forbrændingsanlæggene set ud fra en
effektiviseringssynsvinkel.
Potentialet på de inefficiente anlæg tilsammen ses i tabellen nedenfor. Potentialet
for samtlige anlæg i Danmark vil være større end det viste potentiale, idet det er
vurderet, at analysen dækker ca. 75% af de deponerede mængder blandet affald40.
Tabel 5.1
Opdeling af effektiviseringspotentiale på deponeringsområdet i Danmark,
mio. kr. i år 2000
Aktør
Tidshorisont |
Anlæg |
Ikke anlæg |
Ikke realiserbart |
I alt |
Kort sigt |
30-50 |
5-10 |
Opdeles ikke |
35-60 |
Lang sigt |
15-20 |
5-10 |
Opdeles ikke |
20-30 |
Ikke
realiserbart |
Opdeles ikke |
Opdeles ikke |
65-95 |
65-95 |
I alt |
45-70 |
10-20 |
65-95 |
151 |
Det er ikke muligt at lægge henholdsvis de laveste tal sammen og de højeste tal sammen
og få et interval på det samlede potentiale. Usikkerheden på det totale potentiale
vurderes at være på maksimalt ± 15%.
Det kan konkluderes, at 30-50 mio. kr. årligt bør kunne realiseres af anlæggene på
kort sigt, svarende til mellem ca. 15% og 25% af deponeringsanlæggenes samlede
omkostninger. 15-20 mio. kr. årligt bør kunne realiseres af anlæggene på lang sigt,
svarende til yderligere mellem 7% og 10% af de totale omkostninger. 5-10 mio kr bør kunne
realiseres af andre end anlæggene både på kort og på lang sigt, det vil sige i alt
5-10%.
Der er således to tredjedele af det identificerede realiserbare potentiale, som bør
kunne realiseres på relativt kort sigt. Analysen peger på, at en stor del af det
kortsigtede potentiale skyldes høje udgifter til personale og eksterne tjenesteydelser,
mens en mindre del skyldes anlæggenes størrelse.
For det langsigtede potentiale peger analysen på, at der er et skalapotentiale, som
kan realiseres, hvis en række af anlæggene bliver bedre til at udnytte
stordriftsfordele.
Mængderne til deponering forventes ikke at stige i de kommende år samlet set i
Danmark. Dog vil en række mindre fyldpladser lukke inden for en årrække på grund af
skærpede regler for deponering. Dette vurderes dog ikke at være tilstrækkeligt for at
kunne realisere hele det identificerede skalapotentiale, hvorfor det kun kan realiseres
ved en diskussion af antal og størrelse af deponeringsanlæg i Danmark.
Der er endvidere identificeret et potentiale på 65-95 mio. kr. årligt, svarende til
fra 30% til 45% af de totale omkostninger (inklusive omkostninger til perkolatopsamling og
gasindvinding), som forventes at blive vanskeligt at realisere eller som slet ikke kan
realiseres. Dette potentiale skyldes forhold på anlæggene såsom forskel i
deponeringshøjde, anlæggenes alder, håndtering af farligt affald og forhold, der er
forskellige på grund af myndighedskrav.
Det skal bemærkes, at analysen omfatter ca. 75% af de deponerede mængder blandet
affald i år 2000. For de anlæg, der ikke har svaret, er der foretaget et skøn over
affaldsmængder i år 2000. Denne mængde udgør ca. 15% af den samlede mængde deponeret
affald for samtlige anlæg, der har kunnet deltage i undersøgelsen. De udeladte anlægs
deponerede mængder udgør ca. 10% af de samlede mængder til deponering. Hvis de
ikke-inkluderede anlæg ligner de anlæg, der er medtaget i analysen, vil det samlede
bruttoeffektiviseringspotentiale stige fra 151 mio. kr. i år 2000 til ca. 200 mio. kr.
Endelig skal det bemærkes, at potentialet er fastlagt i forhold til de
"bedste" af anlæggene i analysen, og analysen forholder sig således ikke til,
at de "bedste" anlæg muligvis kan blive endnu mere effektive. Det samlede
potentiale kan derfor af den grund være større end det her fastlagte potentiale. Ved
interview med de effektive anlæg er det konstateret, at disse allerede i en årrække har
gennemgået en effektiviseringsproces. Da deponeringsanlæg er mere simple rent teknisk
end forbrændingsanlæg er der ikke her den samme mulighed for løbende effektivisering
gennem investering i ny teknologi. Samtidig udgør omkostningerne det eneste input i
deponeringsanalysen, og det er således alt andet lige de billigste anlæg, der er de mest
effektive anlæg. Dette sammenholdt med en nøje gennemgang af omkostningerne hos disse
anlæg peger i retning af, at undervurderingen af potentialet ikke er af stor betydning
på deponeringsområdet.
I dette afsnit redegøres kort for det datagrundlag, der har været udgangspunktet for
analyserne. En række af de væsentligste elementer ved dataene beskrives ved hjælp af en
række illustrationer og kvalitative beskrivelser af data.
I analysen indgår alle deponeringsanlæg i Danmark bortset fra fyldpladser,
specialdepoter og industrielle deponeringsanlæg.
Resultatet af dataindsamling
Datagrundlaget for deponeringsanalysen er information indhentet via et spørgeskema
udarbejdet til brug for denne undersøgelse. Spørgeskemaet har været udsendt til i alt
53 deponeringsanlæg. Status for besvarelserne fremgår af tabellen nedenfor.
Tabel 5.2
Status for dataindsamlingen, deponeringsanlæg
Status |
Antal |
Procent |
Afleverede og anvendelige |
32 |
60% |
Afleverede, men kan ikke anvendes |
7 |
13% |
Ikke afleveret* |
14 |
27% |
I alt |
53 |
100% |
*Heraf har 3 anlæg en god begrundelse for ikke at svare, da de er under
nedlukning.
Der er flere årsager til at 7 anlægs besvarelser af spørgeskemaet ikke har kunnet
anvendes:
 | Enkelte anlæg er udeladt, fordi spørgeskemaet generelt er meget mangelfuldt udfyldt. |
 | En del anlæg har kun besvaret det generelle spørgeskema, dvs. uden at udfylde
økonomidelen. Når det efter en opfølgning viste sig, at anlæggene ikke har ønsket at
skønne omkostningerne, er anlæggene udeladt af analysen på denne baggrund. |
 | Endelig er et enkelt anlæg udeladt af analysen, fordi det er i gang med nedlukning og
forventer at lukke inden for det næste år. |
I alt er der en svarprocent på 73%, hvilket er tilfredsstillende. Ligeledes vurderes
det, at 32 anlæg - eller 60% - er fuldt tilstrækkeligt for at gennemføre analysen.
Tabellen nedenfor viser de deponeringsanlæg, der ikke har besvaret spørgeskemaet.
Tabel 5.3
Deponeringsanlæg, der ikke har besvaret spørgeskemaet
Navn |
Udholm Losseplads |
Toelt Losseplads |
Skibstrup Affaldscenter |
Læsø Losseplads |
Vejlby Losseplads |
Hadsund Losseplads |
Sandholt Lyndelse Losseplads* |
Fredericia Kommunes Losseplads |
Renordvest Losseplads |
Kjærgårdsmølle Losseplads* |
Thyholm Losseplads* |
Affaldsdeponi af 1.8.90 |
Grindsted Affalds- og Genbrugscenter |
Vester Gammelby Losseplads |
* Sandholt Lyndelse, Kjærgårdsmølle Losseplads og Thyholm Losseplads afleverede
ikke besvarelsen efter aftale, idet anlæggene står overfor lukning.
Når data og analyser præsenteres i det følgende er disse baseret på de 32 anlæg.
Det enkelte anlæg i analysen er tildelt et bogstav, og hvert enkelt anlæg bevarer det
samme bogstav igennem hele rapporten. I præsentationer, hvor anlæggene er tildelt et
tal, er der tale om en rangordning af anlæggene efter det viste karakteristika.
For at analysen er repræsentativ for deponeringsanlæg i Danmark er det væsentligt,
at anlæg af alle størrelser er dækket i analyserne. Figuren nedenfor viser
affaldsmængderne i år 2000 de deponeringsanlæg, der indgår i deponeringsanalysen.

Figur 5.1
Mængder på deponeringsanlæggene
Note: Indeholder kun de anlæg som indgår i analysen.
Som det fremgår af figuren, er der en udemærket spredning i de deponerede og
tilførte mellemdeponerede mængde for deponeringsanlæggene.
Det kan diskuteres, hvilke mængder i relation til mellemdeponering, der er korrekte at
medtage i analysen. Det har derfor været undersøgt, om det var muligt på basis af de
stillede spørgsmål at medtage summen af tilførte og fraførte mellemdeponerede mængder
i analysen. Desværre viser data, at spørgsmålene om de udvejede mængder ikke er
besvaret entydigt. Derfor er det besluttet at anvende de tilførte mellemdeponerede
mængder som en indikation af aktiviteten omkring mellemdeponering. Den udvejede mængde
er desuden undersøgt i de statistiske analyser.
Den deponerede mængde i de afleverede besvarelser dækker ca. 80% af den samlede
deponerede mængde for alle adspurgte anlæg41.
Dette vurderes at være en tilfredsstillende andel for, at analysen er repræsentativ for
deponeringen af blandet affald i Danmark.
Økonomi
De økonomiske data spiller en central rolle i analysen. På figuren nedenfor
illustreres spredningen i bruttoomkostningerne til deponering for de deponeringsanlæg,
som indgår i analysen.

Figur 5.2
Bruttoomkostning per ton deponeret affald samt bruttoomkostning per ton
deponeret + mellemdeponeret affald
Bruttoomkostningerne dækker alle omkostninger (ekskl. omkostningerne til perkolat
håndtering og gasindvinding) til såvel endelig deponering som mellemdeponering. Det
betyder, at bruttoomkostningerne per ton endeligt deponeret affald er et misvisende
nøgletal i de tilfælde, hvor den mellemdeponerede mængde er stor.
Det fremgår af figuren, at der er en meget stor spredning i nøgletallene, som
udtrykker bruttoomkostningerne per ton affald endeligt deponeret plus mellemdeponeret. Det
er en indikation af, at der findes et betydeligt effektiviseringspotentiale på
deponeringsområdet.
Den store spredning dækker efter al sandsynlighed over variationer i organiseringen af
behandlingen af deponeringsaffald samt den egentlige drift af anlæggene, men kan i
princippet skyldes forskellige miljøkrav og serviceniveauer for deponeringsanlæggene.
For deponeringsanlæggene bør der i modsætning til for forbrændingsanlæg være en
forholdsvis tættere sammenhæng mellem deponeringsanlæggenes bruttoomkostninger per ton
til deponering og deres behandlingsgebyr, da de fleste af deponeringsanlæggene kun har
beskedne biindtægter.
På figuren nedenfor illustreres spredningen i gebyrerne til deponering for de
deponeringsanlæg, som indgår i analysen.

Figur 5.3
Behandlingsgebyr eksklusiv moms og statsafgift for affald til endelig
deponering per ton
Note 1: Gebyret er for sorteret ikke-brændbart affald til deponering.
Note 2: Der kan være forskel på gebyrer for småt og stort affald. De viste størrelser
er dem, anlæggene har opgivet.
Figuren med behandlingsgebyrer viser det samme billede som figuren med bruttoomkostning
per ton, dog er spredningen en anelse mindre. Der er således store forskelle i prisen for
deponering af affald mellem de forskellige anlæg.
Da bruttoomkostningerne både dækker omkostninger til deponering og evt. omkostninger
til mellemdeponering, giver det ikke mening at sammenligne størrelsen af
behandlingsgebyret og bruttoomkostningerne per ton for samtlige anlæg. Men for de anlæg,
som ikke har haft mellemdeponeret affald, kan sammenligningen bruges. På figuren nedenfor
illustreres gebyrets andel af bruttoomkostningerne til deponering pr ton for de anlæg som
ikke har mellemdeponering.

Figur 5.4
Behandlingsgebyr ekskl. moms og statsafgifter i forhold bruttoomkostninger
per ton deponeret (kun for deponeringsanlæggene uden mellemdeponeret affald)
Figuren viser, at der er betydelig afvigelse mellem behandlingsgebyret og
bruttoomkostningerne per ton deponeret affald for mange deponeringsanlæg.
Bør gebyrerne afspejle bruttoomkostninger for et
år isoleret?
Der er store forskelle imellem deponeringsanlæggenes gebyrer og den
gennemsnitlige bruttoomkostning per ton.
Forskellen kan skyldes en række forskellige aspekter:
 | Deponeringsanlæggene bestemmer ikke selv den mængde affald, der
deponeres. For små deponeringsanlæg vil selv mindre afvigelser fra en budgetteret
mængde have betydelig indflydelse på balancen mellem indtægter (gebyrer) og
omkostninger.
|
 | Henlæggelser er ikke medtages i anlæggenes omkostninger, men kan
være indregnet i gebyret.
|
 | Der kan være usikkerhed ved fordeling af omkostninger mellem
sideaktiviteter f.eks. til fælles aktiviteter og maskiner. Endelig kan omkostningerne til
selve deponeringen svinge fra år til år, hvilket ikke kan forudses af anlæggene.
|
Det er således ikke mærkeligt, hvis omkostninger og gebyrer for et
enkelt år ikke er lig hinanden. Dette ændrer dog ikke ved at anlæggene er underlagt
"hvile i sig selv princippet", hvorfor der må finde en udligning mellem
omkostninger og indtægter (gebyret) sted over en årrække. |
Figuren nedenfor illustrerer, hvordan deponeringsanlæggenes omkostninger i gennemsnit er
fordelt på forskellige kategorier.

Figur 5.5
Fordeling af bruttoomkostninger, deponeringsanlæg
Note: Fordelingen er vægtet med beløbenes størrelse.
Perkolatomkostningerne er vist separat på figuren, men kan henføres til de øvrige
omkostningskategorier.
Figuren viser, at deponeringsanlæggenes omkostninger til perkolathåndtering i
gennemsnit udgør ca. 14% af de totale omkostninger. Desuden viser figuren, at ca. 70% af
anlæggenes omkostninger kan tilskrives driften, nemlig personaleomkostninger, eksterne
tjenesteydelser, materiale- og ressourceforbrug, øvrige omkostninger samt andel af
eventuelle fællesomkostninger og perkolatomkostninger. De resterende 30% kan tilskrives
afskrivning, forrentning, leasing og hensættelser, hvoraf en del igen stammer fra andele
af eventuelle fællesomkostninger og perkolatomkostninger. Disse kan ikke genfindes i
figuren, da fællesomkostninger og perkolatomkostninger også inkluderer afskrivning og
forrentning.
Andelen af de faste omkostninger (afskrivning, forrentning, leasing og hensættelser)
er dermed lavere for deponeringsanlæg end for forbrændingsanlæg.
Den gennemsnitlige fordeling af bruttoomkostningerne ovenfor dækker imidlertid over
meget store variationer i fordelingerne. Eksempelvis varierer andelen af
personalomkostninger fra 3% til 45%, mens afskrivninger varierer fra 3% til 37%.
I forbindelse med indhentningen af de økonomiske data for deponeringsanlæggene viste
det sig, at det er meget vanskeligt for en stor del af deponeringsanlæggene at angive
deres omkostninger fordelt på disse få kategorier. Det er flere forklaringer dette. For
det første er deponeringsanlæggenes økonomi i mange tilfælde integreret med økonomien
for andre driftsområder på anlægget eller for et helt selskabs aktiviteter. I andre
tilfælde er økonomien registreret i en kommunes økonomisystem, hvor afskrivninger af
investeringer ikke opgøres.
I forbindelse med spørgeskemaet blev deponeringsanlæg spurgt, hvorvidt de følger den
gældende regnskabspraksis for afskrivninger som beskrevet i Årsregnskabsloven. 14 af de
32 deponeringsanlæg oplyser, at de ikke følger principperne fra årsregnskabsloven, men
derimod benytter principper i den kommunale regnskabspraksis. Visse anlæg gør begge
dele.
Anlæggenes forskellige praksis til økonomistyring, specielt hvad angår aktivering og
afskrivning af anlægsaktiver vanskeliggør sammenligning af anlæggenes økonomi.
Affaldstyper
Data viser, at der er stor forskel på, hvilke affaldstyper de enkelte
deponeringsanlæg modtager. Mest udbredt er deponeringsegnet storskrald, byggeaffald og
industriaffald. Det er i den statistiske analyse undersøgt, om der er forskel på
anlæggene afhængig af hvor mange og hvilke affaldstyper, de modtager.
Sideaktiviteter
Variationen i organiseringen af affaldshåndteringen kommer bl.a. til udtryk i, hvordan
affaldsselskabernes deponeringsanlæg er lokaliseret i forhold til andre driftsområder
inden for behandlingen af affald. Det betyder, at der er forskel på, hvor mange andre
aktiviteter, udover deponering, der findes på et anlæg. På de to figurer nedenfor
illustreres, dels hvor mange af de forskellige sideaktiviteter der findes på
deponeringsanlæggene, dels fordelingen af antal sideaktiviteter på
deponeringsanlæggene.

Figur 5.6
Oversigt over sideaktiviteter på deponeringsanlæggene
Nedenfor vises en figur over antallet af sideaktiviteter i forbindelse med
deponeringsanlæggene.

Figur 5.7
Oversigt over antallet af sideaktiviteter på deponeringsanlæggene
Figuren viser, at der er to deponeringsanlæg, der ingen sideaktiviteter har i
forbindelse med deponeringsanlægget.
Det fremgår af figuren, at deponeringsanlæggene typisk har 3-4 sideaktiviteter i
forbindelse med deponeringsanlægget. Endvidere viser den, at langt de fleste
deponeringsanlæg også har sortering, kompostering og "andet" i forbindelse med
deponeringsanlægget. "Andet" dækker i denne forbindelse over en lang række af
forskellige sideaktiviteter som eksempelvis nedknusning, omlastning, rensning af
olieforurenet jord mv.
Deponeringshøjde
Deponeringsanlæggenes deponeringshøjde er fastlagt af
godkendelsesmyndigheden for det enkelt deponeringsanlæg oftest ud fra en vurdering af de
landskabelige forhold. For de deponeringsanlæg, som deltager i analysen, varierer
deponeringshøjden fra 4 til 25 meter med et enkelt anlæg, der har 40 meters
deponeringshøjde. Gennemsnittet er på godt 12,1 meter. Vægtet med anlæggenes
deponerede mængder er gennemsnittet på 13,0 meter.
Deponeringshøjden er vigtig i forhold til, hvor stort
deponeringsvolumen er på et givet areal og har som følge heraf indflydelse på de
samlede anlægsomkostninger.
Fem anlæg skriver i deres besvarelser, at deres deponeringshøjde er
beskeden og bemærker samtidig, at dette aspekt er væsentlig i forhold til deres
omkostninger især anlægsomkostningerne. |
Miljøforhold
Deponeringsanlæggene blev i spørgeskemaet spurgt om en række miljøforhold, bl.a.
til den fysiske udformning af deponeringsanlægget. Den har indflydelse på såvel
miljøbelastningen som ressourceforbruget. Endvidere blev de spurgt om forhold relateret
til opsamling og behandlingen af perkolat, andre miljøforanstaltninger og
ressourceforbruget.
Tre af de 32 anlæg opsamler ikke perkolat. På de øvrige deponeringsanlæg er der
stor variation i, hvilken type membran deponeringsanlæggene har. Mens nogle anlæg kun
har enkeltmembran i enten ler eller plast har andre anlæg kompositmembransystemer i
kombinationer af ler, plast og bentonit. Mange deponeringsanlæg har forskellige typer af
membraner på forskellige dele af deponeringsanlægget. Deponeringsanlæggenes membrantype
er bestemt af en hel række forhold, eksempelvis tidspunktet for anlæggelse af
deponeringsanlægget og dermed de på det tidspunkt gældende krav, hvilke
affaldsfraktioner deponeringsanlægget modtager samt recipient- og geologiske forhold.
Der er endvidere stor variation i den mængde af perkolat som deponeringsanlæggene
opsamler, både i faktisk mængde og mængde relativ til total deponeret mængde,
størrelse og årlig deponeret mængde. En del af disse forskelle skyldes forskellig
nedbørsmængde på anlæggene.
Kun to anlæg oplyser, at de er miljøcertificeret, mens yderligere 1 anlæg oplyser,
at de forventer certificering i løbet af 2001. Det er endvidere kendetegnende, at det kun
er få deponeringsanlæg, der udarbejder grønne regnskaber - typisk de deponeringsanlæg,
der er en del af et større affaldsselskab.
Anlæggene er blevet spurgt, om de lever op til det nye EU-direktiv. Besvarelserne
viser, at et anlæg angiver, at de med sikkerhed allerede lever op til alle kravene i
direktivet, mens ca. en tredjedel ikke ved det. Knap halvdelen mener, at de på langt de
fleste punkter lever op til direktivet. Anlæggene skal inden udgangen af 2009 leve op til
kravene i direktivet.
Tabel 5.4
Opfylder anlægget EU direktiv
|
Antal |
Ja, helt sikkert |
1 |
På de fleste punkter |
14 |
Nej |
4 |
Ikke besvaret |
2 |
Ved ikke |
11 |
I alt |
32 |
Service- og øvrige forhold
I et forsøg på at opfange alle vigtige variationer blev anlæggene tillige spurgt om
serviceforhold. Således blev deponeringsanlæggene bl.a. spurgt om forhold relateret til
deres ansatte, arbejdsmiljø og ressourceforbrug på andre serviceopgaver.
I faktiske tal, hvor der ikke tages højde for den affaldsmængde som
deponeringsanlæggene modtager, er det gennemsnitlige antal ansatte på
deponeringsanlæggene 4,7 ansatte, hvilket dækker over en spredning på 1-10 ansatte på
de forskellige deponeringsanlæg. I gennemsnit har deponeringsanlæggene ansat ca. 3,5
mand per 10.000 tons deponeret affald (ca. 2,5 mand per 10.000 tons
deponeret+mellemdeponeret affald). Gennemsnittet dækker over en spredning fra 0,6 til
godt 13 mand per 10.000 tons deponeret (0,2 til 6 mand per 10.000 tons
deponeret+mellemdeponeret)42.
Antallet af ansatte afspejler flere forhold. For det første er der stordriftsfordele.
Store anlæg kan klare sig med relativt færre ansatte i forhold til affaldsmængden end
små anlæg. For det andet har anlæggene forskelligt træk på eksterne folk, der ikke
indgår i antallet af ansatte. Endvidere er der i et vist omfang forskellige aktiviteter
knyttet til anlæggene, eksempelvis behandling af farligt affald, hvilket kan medføre
forskelligt mandskabsbehov. Endelig udfører anlæggene en varierende mængde udviklings-
og serviceopgaver. Gennemsnitsalderen for de ansatte på deponeringsanlæggene er ca. 47
år, hvilket dækker over en spredning fra ca. 35-55 år.
Middelværdien for det oplyste antal sygedage per ansat udgør 5,5, men enkelte anlæg
har langtidssygemeldte, hvilket bevirker, at det gennemsnitlige antal sygedage for alle
anlæg er godt 12 per ansat.
Deponeringsanlæggenes åbningstider er naturligvis en vigtig serviceparameter overfor
kunderne, men kan tillige være en betydende parameter i forhold til effektiviteten på
anlægget. I figuren nedenfor illustreres fordelingen antallet af anlæg fordelt på
forskellige intervaller for den ugentlige åbningstid.

Figur 5.8
Deponeringsanlæggenes ugentlige åbningstid i timer
Som det fremgår af figuren, har anlæggene typisk åbent 40-50 timer om ugen. Ingen
deponeringsanlæg oplyser, at de har en ugentlig åbningstid på under 31 timer per uge,
mens et enkelt anlæg oplyser, at det har åbent hele 65 timer om ugen. Åbningstiden skal
ses i sammenhæng med, hvor mange lastbiler der dagligt ankommer til deponeringsanlægget.
Antallet af lastbiler varierer naturligvis med den mængde affald, som
deponeringsanlægget modtager, men der er ingen sammenhæng mellem, hvor mange lastbiler,
der kommer og anlæggets åbningstid.
Antallet af lastbiler, som ankommer til deponeringsanlæggene per dag, varierer mellem
6 og 80 med et gennemsnit på ca. 38 lastbiler.
Åbningstiden - en vigtig serviceparameter?
Ni anlæg oplyser, at der dagligt i gennemsnit kommer færre end 20
lastbiler til deponeringsanlægget. Samtidig kan det konstateres, at disse
deponeringsanlæg i gennemsnit har den samme ugentlige åbningstid som de øvrige
deponeringsanlæg. Selvom åbningstiden på deponeringsanlægget skal ses i relation til
eventuelle andre aktiviteter i forbindelse med deponeringsanlægget, er det imidlertid
interessant, at de deponeringsanlæg, som ikke har eller kun har få sideaktiviteter, ikke
har en mindre ugentlig åbningstid end de øvrige deponeringsanlæg.
På denne baggrund vurderes det, at deponeringsanlæggene anser
åbningstiden for en meget vigtig serviceparameter i forhold til kunderne. |
Deponeringsanlæggene blev spurgt om deres ressourceforbrug på serviceopgaver som
eksempelvis udarbejdelse af affaldsplaner for kommuner og affaldsproducenter,
takstberegning, fakturavejledning, klagesagsbehandling mv. Det er imidlertid kun få
deponeringsanlæg, der har besvaret disse spørgsmål detaljeret, andre har svaret
overordnet, mens enkelte slet ikke har svaret. Deponeringsanlæggenes har haft vanskeligt
ved at udfylde denne del af skemaet, da det kun er få deponeringsanlæg (ofte dem der er
ejet af de store selskaber), der registrerer deres tidsforbrug.
Ud fra de deponeringsanlæg, der har oplyst deres ressourceforbrug på serviceopgaver,
kan det konstateres, at der er en stor spredning. Dog er det kun få deponeringsanlæg,
som angiver et betydeligt ressourceforbrug.
Til trods for de belyste forskellige karakteristika for deponeringsanlæggene kan
anlæggene opfattes som homogene enheder i relation til benchmarkinganalysen. Det er
derfor relevant at analysere anlæggene i en DEA-model. At anlæggene har meget
forskellige størrelse, giver ikke anledning til bekymring i den forbindelse. DEA-metoden
er netop designet til at håndtere dette aspekt.
Det væsentlige i forhold til kravet om homogenitet er at anlæggene bruger de samme
basisressourcer til at producere de samme ydelser, hvilket er tilfældet.
Endvidere bliver givne forskelle mellem anlæggene, eksempelvis forskel i
deponeringshøjde, alder og størrelse undersøgt i de efterfølgende analyser, og
forskellene i relation til perkolatforhold er helt fjernet inden DEA-analysen.
Der tages udgangspunkt i én DEA-model, som vurderes at beskrive anlæggenes produktion
på den bedste måde. Til denne model er således de mest centrale variable udvalgt ud fra
en overordnet betragtning om, hvilke elementer der spiller en rolle i driften af
deponeringsanlæggene. Denne model kaldes i det følgende for basis DEA-modellen.
Modellen er efterfølgende suppleret med en række DEA-analyser med forskellige
kombinationer af variable. For overskuelighedens skyld præsenteres her først resultatet
af basismodellen i detaljer, hvorefter resultaterne fra de øvrige DEA-analyser
præsenteres mere overordnet (dog med detaljer dokumenteret i bilag).
Input og output
Som input indgår deponeringsanlæggets omkostninger, mens output i basis DEA-modellen
er deponeret og mellemdeponeret affald. Deponering af affald er en ydelse og skal derfor
fortolkes som et output. Omkostningerne er et udtryk for de ressourcer, som anlæggene
forbruger til deponering, og de skal fortolkes som et input.
Grunden til, at affaldsmængden er opsplittet på deponeret og mellemdeponeret mængde,
er, at der er store forskelle på hvor meget mellemdeponeret affald, deponeringsanlæggene
modtager. Der er endvidere forskel på omkostningerne forbundet med mellemdeponering og
endelig deponering, specielt i relation til afskrivning og forrentning, og det er derfor
valgt at skille de to mængder fra hinanden. Mængden af mellemdeponeret affald skyldes
primært underkapacitet på forbrændingsanlæggene, og en medtagelse af mellemdeponering
separat sikrer, at de anlæg, der har store mængder mellemdeponeret affald, ikke
straffes.
I princippet bør alle centrale input og output fra deponeringsanlæggene indgå.
Belastning af miljøet udgør en omkostning for samfundet, hvorfor miljøindikatorer, der
afspejler en belastning, også bør indgå, i det omfang de afspejler et ressourcetræk
for samfundet.
Perkolat er det mest umiddelbare udtryk for et deponeringsanlægs miljøbelastning.
Imidlertid er det ikke entydigt, om en stor mængde er godt eller om en lille mængde er
godt. En stor mængde opsamlet perkolat kan således være udtryk for, at man på
deponeringsanlægget gør meget ud af at opsamle perkolatet. Perkolatmængden kan også
variere afhængig af forskellige former for slutafdækning. For miljøet er det heller
ikke mængden af perkolat, men perkolatets skadelighed og evt. udslip, der er skadelig for
miljøet. Der findes imidlertid ikke tilstrækkelig viden på området til at indrage
dette aspekt i analysen. På denne baggrund er det derfor valgt ikke direkte at
inddrage perkolat i basis DEA-modellen.
Imidlertid kan omkostningerne til perkolathåndtering være meget betydende for
deponeringsanlæggenes samlede omkostninger. I den forbindelse kan 4 aspekter fremhæves:
 | Hvorvidt perkolat opsamles eller ej |
 | Hvilken type membran der er anlagt på deponeringsanlægget |
 | Hvorvidt perkolatet forbehandles på eget anlæg eller sendes direkte til et
rensningsanlæg |
 | Mængden af perkolat (bl.a. afhængig af nedbørsmængde, men også af kvaliteten og
hurtigheden af slutafdækning) |
Da det ikke har været muligt direkte at indrage perkolat som et input eller output i
analysen, og da omkostningerne til perkolathåndteringen varierer kraftigt fra anlæg til
anlæg, er det besluttet at trække omkostningerne til perkolathåndtering ud af analysen.
Det betyder, at de omkostninger, som indgår som input i DEA-modellen, er eksklusiv
eventuelle omkostninger til perkolathåndtering.
En udeladelse af perkolatomkostningerne er et forsøg på at stille alle anlæg lige i
analyserne43. Anlæggene bliver således ikke
straffet for at have omkostninger til perkolatopsamling og -håndtering. Der er heller
ikke tale om, at anlæggene skal kunne deponere affald så billigt som de anlæg, der ikke
har perkolatopsamling.
Konsekvensen af dette er dog også, at anlæggene i analysen ikke bliver målt på
deres evne til at håndtere perkolat..
Endelig kan man diskutere, hvorvidt produktion af gas udgør et output, der skal
medtages i DEA-analysen. Indvinding af gas kan være forbundet med et driftsmæssigt
overskud, men ofte er indvindingen provenuneutral, og gassen indvindes udelukkende af
miljømæssige årsager. Miljøgevinsten ved indvinding af gas er tofoldig, idet man både
opnår, at den skadelige drivhusgas methan (CH4) omdannes til den mindre
skadelige CO2, og samtidig produceres energi, der reducerer mængden af
skadelige emissioner fra andre energikilder.
Indvinding af gas er kun relevant for de deponeringsanlæg, hvor der har været
deponeret betydelige mængder af biologisk nedbrydeligt materiale. Herudover er det kun
få deponeringsanlæg, der selv producerer gas, mens enkelte andre deponeringsanlæg har
afgivet rettighederne til at opsamle gassen til et andet selskab. Det er på denne
baggrund vurderet, at det ikke er rimeligt direkte at medtage gas som et output i
basismodellen.
For ikke at stille de deponeringsanlæg, der har gasproduktion dårligere end
deponeringsanlæg, der ikke har gasproduktion, er det derfor besluttet også at fratrække
omkostningerne til gas inden gennemførelsen af analysen. Igen er konsekvensen, at
deponeringsanlæggene i analysen ikke bliver målt på deres evne til at indvinde gas, men
omvendt betyder det også, at eventuelle effektivitetsforskelle ikke kan forklares med
fordele/ulemper i forhold til indvindingen af gas.
Det skal tilføjes, at gasindvinding ikke ignoreres fuldstændig i den samlede analyse,
idet betydningen af produktionen analyseres gennem en supplerende DEA-analyse, hvor gas
indgår som output.
Endelig kan det nævnes, at anlæggenes volumenforhold også kan være vigtig i en
effektiviseringsdiskussion, da der er visse forskelle på ressourceforbruget ved
behandling af forskellige typer af affald. Der er imidlertid på baggrund af
forprojektet ikke indsamlet data om anlæggenes volumenforhold, hvorfor dette
aspekt ikke er medtaget i analysen.
De output og input, som indgår i basis DEA-modellen, fremgår af tabellen nedenfor.
Tabel 5.5
Input og output i basis DEA-analysen, deponering
Type variabel |
Variabel |
Enhed |
Input |
Samlede omkostninger, ekskl.
perkolatomkostninger og ekskl. gasomkostninger |
Kr |
Output |
Deponeret mængde (ekskl. ren jord) |
Ton |
Output |
Mellemdeponeret mængde (ekskl. ren jord) |
Ton |
Note: Alle variable er årlige for 2000.
Resultater
På basis af input og outputvariablene i tabellen ovenfor er basis DEA-analysen
gennemført, og scorerne for hvert af de 32 deponeringsanlæg er afbildet i figuren
nedenfor. En score på 1 betyder, at anlægget er efficient, mens et anlæg med en score
mindre end 1 er inefficient44.
Resultaterne er vist for de to analyser, hvor der i den ene ikke antages at være
stordriftsfordele/ulemper (CRS), mens der i den anden antages at være
stordriftsfordele/ulemper (VRS). Forskellen mellem de to scorer det der på figuren
er mørkt kan således overordnet fortolkes som et skalapotentiale, mens det hvide
mellemrum oven over søjlerne overordnet kan fortolkes som et potentiale knyttet til
anlæggenes tekniske formåen.
Se her!
Figur 5.9
DEA-scorer i basis DEA-modellen under hhv. konstant (CRS) og variabelt (VRS)
skalaafkast, deponeringsanlæg
Når der ikke tages højde for stordriftsfordele er 2 anlæg efficiente (CRS-analysen).
I gennemsnit har anlæggene en score på 0,24, hvilket betyder at deponeringsanlæggene
under en antagelse om konstant skalaafkast i gennemsnit kan reducere deres input med 76%.
Gennemsnittet af de ineffektive anlægs score isoleret er 0,19.
Når der tages højde for stordriftsfordele er der 7 deponeringsanlæg, der er
efficiente (VRS-analysen), mens 25 deponeringsanlæg er inefficiente. I gennemsnit har
anlæggene en score på 0,52, hvilket betyder at deponeringsanlæggene under en antagelse
om variabelt skalaafkast i gennemsnit kan reducere deres input med 48%. Gennemsnittet af
de ineffektive anlægs score isoleret er 0,43.
Som tidligere nævnt er det intuitivt logisk at acceptere, at deponeringsanlæg har
stordriftsfordele. Til gengæld er der ikke noget der taler for at meget store anlæg vil
have vanskeligere ved at være effektive, hvorfor stordriftsulemper ikke accepteres. I
sammenligningen af scorerne for hvert anlæg i de to analyser kan det fastlægges, om
analysen peger på stordriftsfordele eller stordriftsulemper for et enkelt anlæg. Alle
undtaget to anlæg producerer ifølge DEA-analysen på for lille skala45.
Dette bekræfter den grundlæggende hypotese om, at der er stordriftsfordele for drift
af deponeringsanlæg, hvilket mere præcist vil sige, at anlæg kan deponere affald
billigere per ton, jo større de er.
Det samlede bruttoeffektiviseringspotentiale
Ud fra effektivitetsscorerne kan det samlede bruttoeffektiviseringspotentiale beregnes.
Effektiviseringspotentialet dækker den mulige besparelse af input i analysen, hvilket i
basismodellen for deponering blot er bruttoomkostningerne ekskl. evt. omkostninger til
perkolathåndtering og gasindvinding.
Tabel 5.6
Beregnet bruttoeffektiviseringspotentiale for deponeringsanlæg
|
Uden hensyntagen til
stordriftsfordele |
Med hensyntagen til
stordriftsfordele |
Omkostninger (mio. kr./år), alle anlæg |
151 |
130 |
Gennemsnitlig besparelse per anlæg |
84% |
72% |
Gennemsnitlig besparelse per inefficient
anlæg |
86% |
74% |
Note: Potentialet per anlæg er forskelligt fra det potentiale de gennemsnitlige
DEA-scorer udtrykker, fordi besparelsen er udtrykt i kr., mens DEA-scorerne var udtrykt
per anlæg og derfor ikke tog hensyn til størrelsen af anlæggene.
Som det fremgår af tabellen ovenfor, er det samlede bruttoeffektiviseringspotentiale
på lang sigt uden hensyntagen til stordriftsfordele beregnet til 151 mio. kr. årligt
svarende til en besparelse på i gennemsnit 84% af deponeringsanlæggenes samlede
omkostninger. Med hensyntagen til stordriftsfordele, dvs. med en underliggende hypotetisk
antagelse om, at anlæggene producerer ved den mest effektive størrelse ses, at
potentialet falder til 130 mio. kr., svarende til 72% af deponeringsanlæggenes samlede
omkostninger.
Der er altså tale om et endog meget stort relativt effektiviseringspotentiale på
deponeringsområdet i Danmark.
Årsager til effektiviseringspotentialet
Et meget vigtigt element i en effektiviseringsdiskussion på deponeringsområdet er
udviklingen i mængden af affald. Figuren nedenfor viser udviklingen fra 1994 til 2000.

Figur 5.10
Udviklingen i mængder fra 1994 til 2000
Kilde: Miljøstyrelsen
Mængderne til deponering har været faldende igennem en årrække. Udviklingen er
resultatet af en politik om at minimere affaldet til deponering. Anlæggene har selv
spillet en væsentlig rolle ved minimeringen af affaldsmængderne til deponering.
Siden 1994 er der kun lukket få deponeringsanlæg (ikke omfattende fyldpladser og
specialdepoter) i Danmark, hvorfor mængderne til deponering på hvert enkelt
deponeringsanlæg i gennemsnit vurderes at være faldet.
Det er samtidig et faktum, at der ikke i deponeringsanlæggenes rammebetingelser er
indlagt krav om kapacitetstilpasning (sammenlægning, lukning af anlæg,
personalereduktion eller anden form for effektivisering) ved faldende mængder46. I stedet giver de faldende mængder en
forlængelse af levetiden på de nuværende deponeringsanlæg, hvilket er positivt.
Da det imidlertid kan konstateres, at der på deponeringsanlæggene er sket forskellige
grader af kapacitetstilpasninger i takt med de faldende mængder, er dette en væsentlig
årsag til den store spredning i anlæggenes omkostninger per ton og dermed til
effektiviseringspotentialets størrelse.
Kvalificering af potentialet
Det er dog vigtigt at påpege, at det beregnede bruttopotentiale i Tabel 5.6 udtrykker
et fuldstændig unuanceret potentiale, hvor der ikke er taget stilling til, hvor stor en
del af de samlede potentiale, som reelt vil kunne realiseres. For eksempel kan
anlægsaktiverne ikke umiddelbart realiseres, og disse omkostninger er derfor ikke et
potentiale på kort sigt. For at få et bedre billede af det kortsigtede
effektiviseringspotentiale, kan man f.eks. udføre en tilsvarende analyse, hvor man i
stedet for de samlede omkostninger tager driftsomkostningerne med.
I de følgende afsnit redegøres for resultaterne af analyser, som har til formål at
kvalificere potentialet yderligere.
Som allerede nævnt er der valgt én basis DEA-analyse, der vurderes at være den
analyse, der bedst beskriver anlæggene inden for de rammer DEA-analysen har. Imidlertid
er der desuden udført en række supplerende og kvalificerende DEA-analyser, der belyser
hvor meget resultaterne afviger ved brug af alternative kombinationer af input og output.
De kvalificerende DEA-analyser omfatter desuden analyse af betydningen af udeladelse af
meget effektive og meget inefficiente deponeringsanlæg.
Der er udført 8 supplerende DEA-analyser på deponeringsområdet, som alle er
varianter af basismodellen:
Model 1: Med opsplitning i drifts- og anlægsomkostninger
Model 2: Kun på driftsomkostninger i stedet for totalomkostninger
Model 3: Med gasindvinding som output
Model 4: Med dieselforbrug som input
Model 5: Totalomkostninger inkl. i stedet for ekskl. perkolatomkostninger
Model 6: Faktiske omkostninger erstattet med beregnede fiktive omkostninger på basis
af behandlingsgebyrer
Model 7: Deponeret og mellemdeponeret som en samlet mængde
Model 8: Uden mellemdeponeret mængde
Input og output
Tabellen nedenfor giver en oversigt over de input- og outputvariable, der indgår i
de i alt 9 modeller.
Tabel 5.7
Oversigt over input og output i deponeringsanalyserne
Model |
BM |
M1 |
M2 |
M3 |
M4 |
M5 |
M6 |
M7 |
M8 |
Input |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Samlede omkostninger ekskl. omkostninger
til perkolathåndtering og gasindvinding |
X |
|
|
X |
X |
|
|
X |
X |
Driftsomkostninger ekskl. omkostninger
til perkolathåndtering og gasindvinding |
|
X |
X |
|
|
|
|
|
|
Afskrivning, forrentning og leasing
ekskl. omkostninger til perkolathåndtering og gasindvinding |
|
X |
|
|
|
|
|
|
|
Samlede omkostninger ekskl. omk. til
gasindvinding |
|
|
|
|
|
X |
|
|
|
Dieselforbrug |
|
|
|
|
X |
|
|
|
|
Fiktive omkostninger beregnet på
baggrund af gebyrer |
|
|
|
|
|
|
X |
|
|
Output |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Deponeret mængde |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
X |
Mellemdeponeret mængde |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
|
Deponeret + mellemdeponeret mængde |
|
|
|
|
|
|
|
X |
|
Produceret mængde gas |
|
|
|
X |
|
|
|
|
|
Resultater
På basis af input og outputvariablene i tabellen er de supplerede DEA-analyser
gennemført. Scorerne for hvert af de 32 deponeringsanlæg er vises i bilag 9-16. De
samlede beregnede bruttopotentialer for hver af analyserne ses i figuren nedenfor. De
potentialer, der sammenlignes, er bruttopotentialer inklusiv eventuelt
langsigtsstrukturændringer, der kan medvirke til at realisere stordriftsfordele.
Se her!
Figur 5.11
Bruttoeffektiviseringspotentialer fra de alternative DEA-modeller,
deponeringsanlæg
Bruttopotentialet bliver lidt mindre i model 1, fordi omkostningerne er splittet op i
drifts- og anlægsomkostninger. Dette giver deponeringsanlæggene yderligere en parameter
at blive efficient på, og det betyder også, at selv om et deponeringsanlæg har høje
driftsomkostninger kan det stadig blive efficient, hvis det til gengæld har lave
anlægsomkostninger og vice versa. Da det er anlæggenes totale økonomi, der er
interessant og ikke en specialisering i enten lave driftsomkostninger eller lave
anlægsomkostninger, beskriver denne model ikke virkeligheden ligeså godt som en model
med samlede omkostninger. Anlæggene har i øvrigt stor mulighed for at påvirke
fordelingen af drifts- og anlægsomkostninger, ud fra deres valg af afskrivningspolitik.
Resultatet fra denne model må derfor betragtes med forbehold.
Da der i model 2 kun medtages driftsomkostninger, er det ikke overraskende at
bruttopotentialet i denne model bliver mindre end i basismodellen, idet variationen i
driftsomkostninger svarer til variationen i de samlede omkostninger. I modellen udelades
anlægsomkostninger som en parameter, man kan være efficient på, hvorved man ikke tager
hensyn til anlæggenes måde at investere på. I gennemsnit er effektivitetsscorerne stort
set uændret i forhold til basismodellen. Modellens resultat anvendes i forbindelse med
kvalificeringen af bruttopotentialet.
Bruttopotentialet er mindre i model 3 and i basismodellen, fordi anlæggene kan være
efficient på gasproduktion som output. Tilsvarende er bruttopotentialet mindre i model 4,
fordi anlæggene kan være efficiente på diesel som input. Igen er det værd at bemærke
at ingen af disse parameter kan forrykke det samlede bruttopotentiale væsentligt.
Bruttopotentialet for model 5 er en del større end basismodellen, da omkostningerne
til perkolathåndtering er medtaget i denne model. Den primære årsag til det højere
potentiale er, at de totale omkostninger for deponeringsanlæggene er større i denne
model, men effektivitetsscorerne er dog også en anelse mindre i denne model. Strukturelle
forhold bevirker, at anlæggenes ressourcebelastning til håndtering af perkolat varierer
kraftigt, og til at belyse dette forhold er modellen uden perkolatomkostninger det bedste
udgangspunkt.
Endelig giver model 6, hvor de faktiske omkostninger er erstattet med fiktive
omkostninger beregnet på baggrund af behandlingsgebyrerne, et bruttopotentiale, der er
noget mindre end i basisscenariet. Dette skyldes, at variationen i gebyrerne er mindre end
variationen i anlæggenes faktiske omkostninger eksklusiv perkolatomkostninger i år 2000.
Modellen er ikke relevant for kvalificeringen af potentialet, da den ikke afspejler de
faktiske omkostninger.
Bruttopotentialet for model 7 er en anelse større end for basismodellen, da
deponeringsanlæggene har en parameter mindre, de kan være efficiente på i denne model.
I model 8 bliver potentialet mindre, men det er som nævnt en undervurdering. Under
alle omstændigheder ligger variationen inden for usikkerheden.
Antallet af variable og
effektiviseringspotentialet
Normalt gælder det, at antallet af variable har en vis betydning for
DEA-scorernes størrelse. Analysen af deponeringsanlæg viser dog, at det her ikke er
meget udtalt. Effektiviseringspotentialet falder således kun med mellem 3% og 9%, når
der inkluderes en ekstra variabel i analysen.
I modellen med kun 2 variable er potentialet det samme som i
basismodellen, hvor der er 3 variable.
Generelt afhænger variationen og antallet af variable meget af, om
der er det såkaldte input slack (se bilag 1 for en nærmere forklaring af begrebet
input slack) forbundet med de enkelte variable. |
Der er, som allerede nævnt, indsamlet en lang række variable i undersøgelsen af
deponeringsanlæggene udover dem, der indgår direkte i DEA-analyserne. Formålet med
dette afsnit er at kvalificere potentialet ud fra disse andre forhold ved at udføre
statistiske analyser samt kvalitativt at vurdere forskellen mellem de efficiente og
inefficiente deponeringsanlæg. Formålet er at identificere årsagerne til potentialet,
og vurdere i hvilket omfang potentialet kan realiseres.
De variable, der ikke er inddraget direkte i DEA-analyserne, kan i princippet være
ligeså vigtige som de, der indgår direkte. Det er imidlertid ikke alle variable, der kan
integreres i en DEA-model (se bilag 1), hvorfor en række af de indsamlede variable er
inddraget i supplerende statistiske analyser.
Følgende variable har været inddraget og undersøgt i supplerende statistiske
analyser:
 | Ejerforhold |
 | Anlægsår |
 | Andre driftsområder |
 | Areal og kapacitet |
 | Membran |
 | Behandling af evt. mellemdeponeret affald |
 | Affaldstyper |
 | Regnskabspraksis |
 | Ressourceforbrug på affaldsplaner |
 | Åbningstid |
 | Antal lastbiler |
 | Miljøudstyr |
 | Grundvandsmonitering |
 | EU direktiv |
For disse variable er det ved hjælp af lineær regression undersøgt, om scoren for
anlæggene afhænger statistisk signifikant af forhold, som ikke er inddraget i
DEA-analysen.
Statistisk analyse
De statistiske analyser på deponeringsområdet er gennemført lidt anderledes end på
forbrændingsområdet.
Det er undersøgt, hvorledes VRS-scoren afhænger af de forskellige relevante
parametre, men resultaterne bliver langt mere anvendelige, når det er CRS-scoren, der
anvendes. Årsagen er, at der for adskillige deponeringsanlæg er stor forskel på de to
scorer, CRS og VRS, jfr. Figur 5.9 på side *, og anlæggenes
scorer er mere klare i CRS-analysen, hvor der ikke er kompenseret for stordriftsfordele.
Ved at benytte CRS-scorerne i stedet, forklarer den statistiske analyse
stordriftsfordelene i stedet for DEA-modellen. Der foretages en sammenligning af
resultaterne ved de to metoder.
Resultaterne og fortolkningen af analysen præsenteres i det følgende.
Den statistiske analyse udpeger en række elementer som værende af betydning for de
identificerede scorer. En meget lang række elementer har været afprøvet i den
statistiske model, men af disse er det kun et begrænset antal, som kan forklare scorerne.
Nedenfor beskrives de elementer, der har vist sig at beskrive data med en
tilfredsstillende forklaringsgrad47.
Jo større deponeret mængde, anlægget modtager, jo højere score har
anlægget. Det betyder, at også den statistiske analyse påpeger, at der er
stordriftsfordele på deponeringsområdet.
Jo højere deponeringshøjden er, jo højere score har anlægget. Dette er et
meget intuitivt resultat, idet især anlægsomkostningerne reduceres betydeligt, hvis
deponeringshøjden øges.
Jo yngre deponeringsanlægget er, desto lavere er scoren. Dette er en naturlig
følge af, at specielt forrentningsomkostningerne, men også afskrivningerne, er højere
ved nye anlæg end ved ældre anlæg. Det er også en logisk følge af, at der gennem
tiden er blevet stillet større og større krav til deponeringsanlæggets udformning.
Eksempelvis er kravene til membrantype løbende blevet skærpet, hvilket med tiden har
forøget omkostningerne til anlæg af deponeringsanlæg. Dette aspekt kan således også
være indeholdt i den effekt, der identificeres som alderseffekten.
Endvidere viser de statistiske analyser, at anlæg med 4 sideaktiviteter har
højere scorer i gennemsnit. Dette er også intuitivt, da flere aktiviteter giver bedre
mulighed for at udnytte ressourcerne. På grund af det sparsomme datamateriale, kan denne
parameter ikke opdeles yderligere. Endelig viser analysen, at de fælleskommunale anlæg
generelt har en højere score end de anlæg, der er kommunalt styrede eller styret på
anden vis. Der er en vis korrelation mellem disse variable, men det vurderes dog at være
fornuftigt at medtage dem begge i analysen.
En effekt kommer ikke helt så kraftigt ud som de effekter, der er redegjort for
ovenfor48. Det er om, hvorvidt anlægget
modtager farligt affald, som analysen peger på kan have betydning for anlæggets
score. Fem af de analyserede anlæg har angivet at modtage mere end 3,5% af deres affald
som farligt affald. Analysen indikerer, at dette aspekt kan have betydning for disse
anlægs scorer, så anlæggene der modtager farligt affald generelt har lidt lavere score
end de øvrige anlæg.
Det skal nævnes allerede på dette sted, at den estimerede model har vanskeligt ved at
forudsige høje effektivitetsscorer ud fra de oplysninger, der er tilstede. Dette tyder
på, at de mest effektive anlæg på en række andre punkter skiller sig ud fra de øvrige
anlæg. Dette aspekt diskuteres nærmere, når effektiviseringspotentialet kvalificeres.
Der er også en række faktorer, der har vist sig ikke at have signifikant betydning
for anlæggenes score:
Anlæggenes regnskabspraksis (årsregnskab eller kommunalt regnskab) har ingen
betydning for anlæggets score. Dette betyder, at der ikke kan observeres en systematisk
skævhed i opgørelsen af specielt anlæggenes værdier for afskrivning og forrentning.
Det skal dog nævnes, at der ses en meget svag tendens til, at anlæg, der assisterer
med at udarbejde affaldsplaner, er marginalt mindre efficiente end de øvrige
anlæg parameteren er ikke nær signifikant.
Hvor meget affald, anlæggene modtager af forskellige affaldstyper ud over
farligt affald, har heller ingen signifikant betydning for anlæggenes scorer.
Dette kan formentlig forklares med, at de efficiente anlæg i analysen modtager affald af
mange forskellige typer.
Endvidere har det ikke signifikant betydning, om anlægget har særligt
overvågnings- eller kontroludstyr til miljøkravene eller kvalitetssikring, eller om
anlæggene har forskellige krav til grundvandsmonitering.
Der er som nævnt justeret for perkolatopsamling i omkostningerne, før
DEA-analysen er gennemført. Men det er alligevel testet, om det forhold at anlæggene har
perkolatopsamling eller ej har en signifikant betydning for scoren. Det har det ikke,
hvilket bekræfter, at udeladelse af anlæggenes omkostninger til perkolatopsamling
stiller anlæggene lige.
De konkrete statistiske resultater anvendes i det følgende til at kvalificere det
identificerede bruttoeffektiviseringspotentiale på 151 mio. kr. i år 2000.
Først udregnes de konkrete delelementer af potentialet på basis af de statistiske
analyser, og dernæst vurderes det resterende potentiale. Potentialet kategoriseres som
beskrevet i metodeafsnittet:
 | Potentiale på kort sigt, på lang sigt og vanskeligt eller slet ikke realiserbart |
 | Potentiale, som anlæggene selv kan påvirke eller det, som de ikke kan påvirke. |
Anvendt metode til kvalificering af potentialet
Den statistiske analyse resulterer i en række parametre.
Eksempelvis er parameteren for, at anlægget modtager farligt affald
på 0,10. Dette betyder rent teknisk, at anlæggene, der modtager mere end 3,5% (den
valgte grænse) af deres affald som farligt affald, i gennemsnit ville have en VRS score
på 0,10 højere, end de har nu. Dette kan direkte omregnes til et potentiale, nemlig
summen af 0,10*totalomkostningerne på de pågældende anlæg.
Helt så enkelt er det ikke med parametrene til eksempelvis
deponeringshøjde. For at kvalificere potentialet er det nødvendigt eksplicit at vurdere,
hvilket sammenligningsgrundlag der skal anvendes.
Eksempelvis en deponeringshøjde på 15 m. Der udregnes dermed et
potentiale, der skyldes, at ikke alle anlæg har en deponeringshøjde på 15 m.
Parameteren til deponeringshøjde er på 0,027. Det betyder således, at anlæg, der har
en deponeringshøjde på 5 meter, i gennemsnit ville have en score på 0,27 højere, hvis
de havde en deponeringshøjde på 15 meter ((15-5)*0,027).
Ved disse vurderinger er der anvendt et sammenligningsgrundlag, der
omtrent afspejler det niveau, som de efficiente anlæg i analysen har. |
Mængder
Effektiviseringspotentialet, der stammer fra varierende mængder på de forskellige
deponeringsanlæg, kan beregnes til ca. 28 mio. kr. i år 2000.
Udgangspunktet for denne beregning er en årlig deponeret mængde på 60.000 tons og en
mellemdeponeret mængde på 10.000 tons. Det udregnede potentiale angiver altså
potentialet, hvis alle anlæg var af denne størrelse. Dette er klart ikke realistisk,
ejheller det optimale niveau, men er fastsat for at stille alle anlæg lige, og giver
således et billede af konsekvensen af, at anlæggene netop ikke er lige store. Hvis en
lavere grænse var valgt, ville potentialet, der stammer fra forskellige mængder, blive
mindre.
Potentialet er dog tæt på det potentiale på 22 mio. kr. i år 2000, som DEA-analysen
udpegede som potentialet relateret til stordriftsfordele.
Dette potentiale kan karakteriseres delvist som et kortsigtet og delvis som et
langsigtet potentiale. I tilfælde af en lukning af de mest inefficiente anlæg, vil de
årlige driftsomkostninger umiddelbart blive sparet. Dog vil der være udgifter til selve
nedlukningen. På den anden side vil omkostninger til afskrivninger og forretning være
tabt for de dele af anlægget, der ikke er mobile. En total realisering af potentialet
kræver endvidere en diskussion af antal og størrelse på deponeringsanlæg i Danmark.
Det kan tillige diskuteres, hvor stor en del af potentialet, der er realiserbart på lang
sigt, da også f.eks. transportomkostningerne skal inddrages for at give et retvisende
billede af potentialet.
Det skal dog understreges, at det kun er en mindre del af det samlede potentiale, der
er relateret til anlæggenes størrelse, og dermed strukturen på deponeringsområdet. En
langt større del af potentialet skyldes andre faktorer.
Deponeringshøjde
Forskel i deponeringshøjde bidrager med ca. 14 mio. kr. i år 2000 til
effektiviseringspotentialet. Udgangspunktet for denne beregning er en deponeringshøjde
på 15 m. Dette potentiale kan karakteriseres som et potentiale, der kun vanskeligt eller
slet ikke kan realiseres. Dette potentiale kan kun realiseres, hvis alle anlæg fik en
deponeringshøjde på 15 m, hvilket ikke er realistisk. Resultatet kan imidlertid benyttes
til at illustrere, hvor vigtig deponeringshøjden er for effektiviteten på et
deponeringsanlæg. Dette peger også på, at det er vigtigt ved fremtidige anlæg af
deponeringsanlæg at prioritere deponeringshøjden højt, naturligvis sammen med
miljøspørgsmål og andre relevante kriterier.
Alder
Anlæggets alder og dermed forskel i størrelsen og vægten af afskrivning og
forrentning, bidrager med ca. 16 mio. kr. til effektiviseringspotentialet. Også dette
element i det beregnede bruttoeffektiviseringspotentiale, kan kun vanskeligt eller slet
ikke realiseres.
Sideaktiviteter
At ikke alle anlæg har 4 sideaktiviteter, bidrager til effektiviseringspotentialet med
ca. 14 mio. kr. i år 2000. Ligesom potentialet, der havde at gøre med stordriftsfordele
på selve deponeringsaktiviteten, udtrykker dette potentiale udnyttelse af
stordriftsfordele på selskabsniveau. Derfor kan selskaberne også her selv realisere
potentialet.
Ejerform
Ca. 6 mio. kr. kunne realiseres, hvis alle anlæg var styret som de fælleskommunale
anlæg. Denne del af potentialet har sandsynligvis igen at gøre med stordriftsfordele, og
fanger givetvis noget af den variation, der ikke kan forklares med, om man har 1, 2 eller
3 sideaktiviteter. Derfor kan selskaberne også her selv realisere potentialet - om end
på lang sigt.
Farligt affald
På grund af usikkerheden ved estimatet på farligt affald, er det ikke uproblematisk
at beregne potentialet på dette. Det er dog medtaget, da det er positivt, at anlæggene
yder en speciel indsats for det farlige affald. Potentialet er ikke realiserbart og
medtages derfor i analysen. Modtagelsen af farligt affald bidrager således med 4,5 mio.
kr. til potentialet.
Resterende potentiale
De identificerede potentialer er opsummeret i figuren nedenfor. Det resterende
potentiale er på ca. 70 mio. kr..
Se her!
Figur 5.12
Opdeling af effektiviseringspotentiale på deponeringsområdet i Danmark, mio
kr. i år 2000
Figuren nedenfor viser variationen i scorerne på de enkelte anlæg.
Se her!
Figur 5.13
Justerede CRS-scorer på deponeringsanlæggene
Scorerne er justeret for at tage højde for de identificerede faktorer.
Det er valgt at illustrere score-justeringen i to skridt. Først er der justeret for de
faktorer, som optræder på grund af geografiske eller oplandsmæssige forhold for
anlæggene: mængde, deponeringshøjde og alder. Det er de mørke søjler. Betragtes
billedet efter denne justering ses, at der nu er en jævn fordeling af scorerne fra ca.
0,3 og op til 1. Der er altså ikke som på det oprindelige billede tale om enkelte
anlæg, der totalt dominerer de øvrige anlæg i analysen.
Dette billede vurderes at være mere retvisende end billedet af de oprindelige scorer,
da der her ikke var taget højde for forskelle i mængder, deponeringshøjde og alder.
De øverste hvide søjler illustrer den øvrige justering, det vil sige justering for
sideaktiviteter, ejerform og farligt affald.
Figuren illustrerer, at det er en stor del af potentialet, der kan forklares med de
identificerede faktorer. Gennemsnittet af de scorerne, når de er justeret for mængde,
deponeringshøjde og alder er således på 0,59 og gennemsnittet af de fuldt ud justerede
scorer på 0,70 mod 0,24 før justering.
Det ses imidlertid også, at der er meget stor forskel på, hvor meget de enkelte
scorer er justeret op.
Fortolkningen er, at for nogle anlæg, eksempelvis anlæg I, har de identificerede
parametre været i stand til at forklare stort set hele det identificerede potentiale.
Anlæg I er et lille anlæg, der har en meget lav deponeringshøjde, kun 2 andre
aktiviteter på anlægget og ikke er fælleskommunal.
For andre anlæg, eksempelvis anlæg C, har en langt mindre del af potentialet kunnet
forklares med de identificere parametre. Anlæg C har en gennemsnitlig deponeringshøjde,
er et gammelt anlæg, har allerede 4 øvrige aktiviteter og er allerede fælleskommunal.
Selv om scoren for C og I således som udgangspunkt var af samme størrelse, er de
justerede scorer meget forskellige.
Karakteristik af de 2 efficiente
De efficiente anlæg i analysen er karakteriseret ved:
 | Modtager relativt meget affald, men ikke mest.
|
 | Har personaleomkostninger på under 500.000 kr i år 2000 ekskl.
fællesomkostninger.
|
 | Tager imod mange forskellige affaldstyper: skrotaffald, slam,
forurenet jord
|
 | Har mange aktiviteter samlet ét sted
|
 | Har en miljøgodkendt restkapacitet, som er mindre end
gennemsnittet, men der ikke er nogen entydig karakteristik af anlæggene mht. til
restkapaciteten inden for det lokalplanlagte område
|
 | Foretager målinger af miljøtilstanden, blandt andet
grundvandsmonitering
|
 | Ingen særlige forhold ang. perkolat. Den ene har membran og
perkolatopsamling, mens den anden ikke har. (Alle anlæg er forsøgt stillet lige med
hensyn til perkolat i analysen)
|
 | Det ene anlæg oplyser at man (endnu) ikke lever op til kravene i
EU's direktiv for deponeringsanlæg, mens det andet oplyser at man delvist lever op til
direktivet.
|
 | Har ikke markant anden åbningstid end de øvrige anlæg
|
 | Et af anlæggene udarbejder selv affaldsplaner for
interessentkommunerne, for det andet anlæg udarbejdes affaldsplanerne af selskabet.
|
 | Har under målsætningerne svaret, at miljø og økonomi er lige
vigtige
|
 | Foretager løbende vedligeholdelse på anlægget
|
|
Det resterende potentiale på 70 mio. kr. kan ikke kvalificeres yderligere i den
statistiske analyse. Der kan være en del af det, der kan realiseres på kort sigt, men
givetvis også en del, der kun kan realiseres på lang sigt eller slet ikke.
For at kunne kvalificere denne del af potentialet yderligere, er der foretaget en
supplerende analyse på DEA-scorerne.
Supplerende analyse
Resultaterne fra DEA-analysen er opdelt på en række omkostningskategorier, og
effektiviseringspotentialet for hver af disse er identificeret.
Disse oplysninger er suppleret med en vurdering af, hvor stor en del af de
identificerede potentialer fra den statistiske analyse, der kan henføres til henholdsvis
anlæg, personaleomkostninger, materialeomkostninger og øvrige omkostninger. Eksempelvis
vurderes det, at deponeringshøjden hovedsagelig påvirker anlægsomkostninger, mens
håndtering af farligt affald både forøger personaleudgifter, anlægsomkostninger og
materialeudgifter.
Ved at kombinere disse oplysninger, er det resterende potentiale på 70 mio. kr opdelt
i kategorier. Resultatet ses i figuren nedenfor, som er den samme som Figur 5.12, dog med
de 70 mio. kr øverst i figuren opdelt på en række poster.
Se her!
Figur 5.14
Kvalificering af potentialet med en uddybning af det resterende potentiale
på 70 mio. kr., mio. kr. i år 2000
Figuren illustrerer, at der er stor forskel på størrelsen af de enkelte komponenter i
det resterende potentiale. Blandt andet ses, at afskrivninger, forrentning og leasing
udgør en meget lille del. Årsagen til dette er, at en stor del af de parametre, der blev
identificeret i den statistiske analyse, er relateret til afskrivninger og forrentning.
I øvrigt kan det bemærkes, at potentialet, der kan henføres til afskrivning og
forrentning stemmer udmærket overens med reduktionen i potentialet, når afskrivning og
forrentning helt udelades af DEA-modellen (jvf. supplerende DEA-model 2).
Det er ikke muligt at udtale sig håndfast om, hvor stor en del af disse potentialer,
der kan realiseres. Men mulighederne er diskuteret i det følgende.
Fællesomkostninger
Fællesomkostningerne er kun inddraget i lille omfang i den statistiske analyse, nemlig
via fælleskommunal og de 4 sideaktiviteter. Der er stor variation i
fællesomkostningerne, hvilket både kan skyldes reel variation, men også forskellige
praksis for fordeling af fællesomkostningerne ved besvarelse af spørgeskemaet. Derfor
kan det kun vanskeligt vurderes, i hvor høj grad det identificerede resterende potentiale
på ca. 12 mio. kr. kan realiseres.
Afskrivning, forrentning og leasing
Det resterende potentiale på disse poster er som nævnt ret småt, nemlig på knap 3
mio. kr. Der kan nemt være forhold relateret til afskrivning og forrentning, der ikke er
medtaget i analysen. Det kan f.eks. være investeringer i specielle anlæg eller maskiner
til håndtering af særlige affaldstyper som shredderaffald eller farligt affald. Det kan
også være, at specielle geografiske forhold gør sig gældende på anlægget. På den
anden side kan der også være investeret i for dyre maskiner, specielt set i lyset af de
faldende mængder. En forsigtig vurdering lyder dog på, at dette potentiale ikke vil
kunne realiseres.
Citat fra et af de efficiente anlæg
"Det er vigtigt, at det er billigt. Vi køber de billigste
maskiner, der dækker vores behov. Vi har heller ikke nye maskiner og et flot kontor.
Både vores ansatte og ejere er tilfredse med, at det kører på den måde." |
Øvrige omkostninger
De øvrige omkostninger dækker over en restgruppe, der blandt andet omfatter
forsikringer, offentlig kontrol samt ejendomsskatter. Der kan være en stor forskel på
ejendomsskatterne i de forskellige kommuner, ligesom forsikringer og offentlig kontrol
naturligvis også kan være forskellige. På denne baggrund er det vanskeligt at
forestille sig, at en stor del af dette potentiale på godt 13 mio. kr. kan realiseres.
Materialeomkostninger
Materialeomkostningerne består af en række forskellige omkostninger, såsom el,
brændsel, kemikalier, udgifter til monitering, hjælpematerialer i øvrigt herunder
forbrugsstoffer, spildevandsafgift (kloakafledning), brandslukningsmidler og
indpakningsmaterialer mv. ved mellemdeponi. Det er derfor selvsagt vanskeligt at vurdere,
hvor stor en del af potentiale på ca. 9 mio., der kan realiseres. Da visse elementer i
kategorien er udefrakommende omkostninger, kan hele potentialet dog næppe realiseres. På
den anden side er en del af potentialet også ressourceforbrug på selve
deponeringsanlægget, der til en hvis grad bør kunne reduceres.
Personaleomkostninger
Endelig er der personaleudgifter og udgifterne til de eksterne tjenesteydelser, der
udgør et potentiale på ca. 33 mio. kr. af de resterende potentiale. Meget taler for, at
en del af dette potentiale vil kunne realiseres.
Citater fra et af de efficiente anlæg
"Vores medarbejdere skal kunne træde til, hvor der er brug for
det. Hvis der ikke er en lastbil med affald, laver de noget andet."
"Vi har gjort en stor indsats de seneste år på
ledelsesområdet. Vores ansatte er dermed blevet mere tilfredse og motiverede i deres
daglige arbejde."
"Vores genbrugsstationer har åbent, når folk har fri." |
Årsagen hertil er, at der ses voldsomme forskelle i personale- og udgifter til eksterne
tjenesteydelser mellem de forskellige anlæg helt op til en faktor 10 til forskel
og det uden, at forskellene i al væsentlighed kan forklares med eksempelvis større
mængder, mange forskellige typer af affald eller krav om miljøforanstaltninger eller
monitering. Som nævnt har anlæggene haft yderst vanskeligt ved at besvare spørgsmålene
om deres tidsforbrug til forskellige serviceydelser, og det er derfor ikke muligt at
undersøge, hvorvidt service har en betydning. Dog har de anlæg, der har besvaret den del
af spørgeskemaet, ikke angivet en voldsom belastning med serviceydelser. Det er også
undersøgt, om arbejdet med affaldsplaner kan forklare forskellene, men det kunne det
ikke.
Dog er der visse elementer, der ikke er klarlagt i spørgeskemaet, og som kan have en
mindre betydning. Det er specielt udseende af deponeringsanlægget, hvor nogle anlæg gør
meget for æstetikken på anlægget, hensynet til naboer etc., mens det for andre anlæg
ikke er nødvendigt i samme grad. Endvidere er der visse anlæg, der er på forkant med
udviklingsaktiviteter, mens andre ikke beskæftiger sig med udvikling. Endelig har visse
anlæg en forsorteringsaktivitet på anlægget.
Ved en gennemgang af de konkrete svar fra anlæggene og opfølgning, har det været
muligt klart at identificere ca. 3 mio. kr. i personaleudgifter og udgifter til de
eksterne tjenesteydelser, der ikke vil kunne realiseres. Hertil kommer ca. 2 mio. kr, der
anvendes til forskellige former for serviceydelser på anlæggene, blandt andet
udarbejdelse af affaldsplaner, klagesagsbehandning, besøg, takstberegning etc. Endelig
vurderes der ved en gennemgang af anlæggenes omkostninger at være ca. 7 mio kr, der
relaterer sig til en sorteringsaktiviteter på ca. en tredjedel af samtlige anlæg. Dette
potentiale vil heller ikke kunne realiseres.
Af de resterende 21 mio. kr., det vil sige to tredjedele, vurderes en del at kunne
realiseres.
Under alle omstændigheder peger analysen på, at der er behov for, at
personaleforbruget på deponeringsanlæggene opgøres og diskuteres. Dette bekræftes af,
at kun et af de 32 anlæg har angivet, at det allerede løbende gennemfører
produktivitetsmålinger.
Arbejdsfordeling
Der er forskel på, hvor skarp arbejdsfordelingen er mellem det, som
anlæggets egne ansatte laver, og det eksterne folk anvendes til.
En revision af denne arbejdsfordeling, så anlæggenes folk i ledige
stunder udførte det arbejde, de eksterne nu udfører, ville bidrage til effektivisering
på anlæggene. |
Bemærkning vedrørende perkolatomkostninger
Sent i analyseforløbet blev det klart, at mange anlæg ikke har opgivet omkostninger
til anlæg af perkolatanlæg under søjlen med perkolathåndtering. Dette var potentielt
et problem, da de relevante omkostninger så ikke var trukket ud af analyserne for at
stille anlæggene lige med hensyn til perkolathåndtering. Derfor er konsekvenserne for
analysens resultater med hensyn til afskrivning og forrentning undersøgt nøje.
Potentialet, der kan henføres til afskrivning og forrentning kan opgøres til 41 mio
kr (størrelsen er ikke nævnt andetsteds i rapporten). Figuren nedenfor viser, hvorledes
disse 41 mio kr er fordelt på de forskellige elementer, der er diskuteret ovenfor.
Endvidere illustrerer figuren, hvilke af disse elementer, der er karakteriseret som et
potentiale, der kun vanskeligt eller slet ikke kan realiseres. Disse er markeret med
gråt.

Figur 5.15
Fordeling af afskrivnings- og forrentningspotentialet på 41 mio kr
Figuren illustrerer, at en meget stor andel af potentialet, der kan henføres til
afskrivning og forrentning, er karakteriseret som et potentiale, der kun vanskeligt eller
slet ikke kan realiseres.
Den hvide del af figuren kan henføres til anlæg, der ikke kan udnytte
stordriftsfordele så godt som andre anlæg. Dette vurderes ikke at være knyttet til
perkolatomkostningerne. En mindre del af dette potentiale er i øvrigt, som beskrevet
ovenfor, vurderet til ikke at kunne realiseres, men den største del kan realiseres
noget på kort og noget på lang sigt.
Selv om det potentielt var et problem, at det ikke var muligt at trække samtlige
omkostninger til perkolat ud af analysen, så har det altså vist sig, at det ikke spiller
en rolle i relation til størrelsen af det realiserbare potentiale.
Opsummering af potentialet
Nedenfor er opsummeret fordeling af skalapotentialet og det tekniske potentiale opdelt
på de identificerede poster.
Se her!
Figur 5.16
Opsummering af potentialet på deponeringsanlæg
Skalapotentialet udgør ca. 28 mio. kr i år 2000, mens det tekniske potentiale udgør
ca. 123 mio. kr. i år 2000.
Konklusion
Analysen har identificeret et betydeligt bruttopotentiale, og de supplerende analyser
har grupperet dette potentiale. Efterfølgende er der foretaget en vurdering af, hvem, der
har mulighed for at realisere potentialet og på hvilken tidshorisont potentialet
eventuelt kan realiseres. Da der er usikkerheder forbundet med disse vurderinger, er der
for hver potentiale-kategori foretaget en minimums og en maksimumsvurdering af muligheden
og ansvaret for realisering. Disse vurderinger er derefter samlet som intervaller og er
vist i tabellen nedenfor.
I resultaterne nedenfor tages der udgangspunkt i brutto-potentialet på de 151 mio. kr.
Tabel 5.8
Oversigt over effektiviseringspotentialet på deponeringsområdet, mio. kr. i
år 2000
|
Anlæg |
Ikke
anlæg |
Ikke
Realiserbart |
I alt |
Kort sigt |
30-50 |
5-10 |
Opdeles ikke |
35-60 |
Lang sigt |
15-20 |
5-10 |
Opdeles ikke |
20-30 |
Ikke Realiserbart |
Opdeles ikke |
Opdeles ikke |
65-95 |
65-95 |
I alt |
45-70 |
10-20 |
65-95 |
151 |
Det samlede potentiale er fast, og det er således ikke muligt at lægge henholdsvis de
laveste tal sammen og de højeste tal sammen og få et interval på dette potentiale.
Usikkerheden på det samlede potentiale vurderes at være på +/- 15%.
Det kan konkluderes, at 30-50 mio. kr. årligt bør kunne realiseres af anlæggene på
kort sigt, svarende til mellem ca. 15% og 25% af deponeringsanlæggenes samlede
omkostninger. 15-20 mio. kr. årligt bør kunne realiseres af anlæggene på lang sigt,
svarende til yderligere mellem 7% og 10% af de totale omkostninger. 5-10 mio kr bør kunne
realiseres af andre end anlæggene både på kort og på lang sigt, det vil sige i alt
5-10%.
Der er endvidere identificeret et potentiale på 65-95 mio. kr. årligt, svarende til
fra 30% til 45% af de totale omkostninger (inklusive omkostninger til perkolatopsamling og
gasindvinding), som forventes at blive vanskeligt at realisere eller som slet ikke kan
realiseres.
Det er ikke direkte undersøgt, hvor mange ressourcer, der skal til for at realisere
potentialerne. Tag potentialet på 30 mio kr fra tabellen ovenfor som eksempel. Hvis det
kan opgøres, at det vil koste 10 mio kr at realisere potentialet, så viser analysen, at
der kan spares 40 mio kr. Potentialet på de 30 mio kr er altså en mulig
netto-besparelse, givet at anlæggene investerer ligeså fornuftigt som de effektive
anlæg. Årsagen er, at potentialet er bestemt ud fra anlæg, der har tilsvarende lavere
omkostninger, men som allerede har afholdt udgifter til evt. driftsinvesteringer.
Det skal bemærkes, at analysen kun omfatter ca. 80% af de deponerede mængder i år
2000. Hvis de udeladte anlæg ligner de inkluderede anlæg, vil det samlede
bruttoeffektiviseringspotentiale stige fra 151 mio. kr i år 2000 til ca. 190 mio. kr. i
år 2000.
Det skal endelig pointeres, at det undersøgte potentiale er en undervurdering af det
samlede potentiale, da der ikke er medregnet en mulig effektivisering af de effektive
anlæg. Dette aspekt vurderes dog ikke at have så stor betydning på deponeringsområdet.
I metodeafsnittet er usikkerheden på følgende elementer diskuteret:
 | Mængder |
 | Omkostninger |
 | Miljø-parametre |
Nedenfor diskuteres usikkerheden specielt i relation til deponeringsanlæg.
Som nævnt i metodeafsnittet vurderes mængderne ikke at være usikre.
Omkostninger
For omkostningernes vedkommende, er der dels usikkerhed ved opgørelse af afskrivning
og forrentning og dels ved fordeling af omkostningerne mellem de forskellige aktiviteter.
For deponeringsanlæg vurderes begge elementer at være forbundet med en rimelig stor
usikkerhed.
Der er således usikkerhed med hensyn til opgørelsen af afskrivningerne, hvor
anlæggenes levetid er vanskelig at fastsætte. Med de seneste års nedgang i mængderne
til deponering, er levetiden utvivlsomt generelt steget, og dette kan være håndteret på
forskellig vis på de enkelte anlæg.
Sytten ud af de 32 analyserede anlæg oplyser endvidere, at de ikke normalt følger
årsregnskabsloven i deres regnskab. Et enkelt gør dog noget tilsvarende. De resterende
anlæg har måttet skønne afskrivning og forrentning til denne analyse, og i et par
tilfælde er dette skøn foretaget af COWI. Det er dog undersøgt, om de 17 anlæg
systematisk adskiller sig fra de øvrige anlæg i analysen, og dette er ikke tilfældet.
De resterende 15 anlæg angiver, at de følger årsregnskabsloven, det vil sige opgør
forretning og afskrivning efter en nøjere fastsat metode. Det kan være, at anlæggene
anvender forskellige levetider, men det er vigtigere, at de anvender realistiske levetider
for deres anlæg end de samme levetider på samtlige anlæg. Afskrivning og forrentning
udgør ca. 25% af de samlede omkostninger.
Fordeling af omkostninger vurderes at være vanskeligere på deponeringsanlæg end på
forbrændingsanlæg. I forbindelse med deponeringsanlæg er der nemlig typisk flere
sideaktiviteter (se databeskrivelse), og medarbejderne arbejder også typisk på tværs af
aktiviteter. Der er således både usikkerhed ved fastlæggelse af de direkte omkostninger
ved deponering og fordeling af fællesomkostningerne.
På denne baggrund er der i robusthedsanalysen anvendt en betydelig usikkerhed på ± 30% på de samlede omkostninger (ekskl. omkostninger til perkolat
og gasinvinding).
Miljøparametre
Der indgår ikke miljøparametre direkte i analysen, og usikkerhed op
perkolatomkostningerne og omkostningerne til gasinvinding kan siges at være indbefattet
af usikkerhedsberegningerne på omkostningerne.
Konkret metode
I de præsenterede robusthedsanalyser er data-elementerne ændret 20 gange med en
tilfældig (normalfordelt) faktor. Dernæst er der gennemført en DEA-analyse svarende til
hvert af de 20 datasæt, og de resulterende scorer er anvendt til at udregne det totale
effektiviseringspotentiale.
De anvendte tilfældige tal er vist i figuren nedenfor.

Figur 5.17
Anvendte afvigelser i robusthedsanalysen
Note: Gennemsnittet af de automatisk generede afvigelser er meget tæt på 0. Hver
af prikkerne i figuren illustrerer den faktor, der er anvendt på en af de 32 anlæg i et
af de 20 "forsøg". Figuren illustrer, at der hovedsagelig er anvendt afvigelser
på op til ± 30%, men også i enkelte tilfælde højere. Da
DEA-analysen direkte sammenligner anlæggene med hinanden, er det værd at bemærke, at
den relative forskel i anlæggenes omkostninger har varieret med op til det dobbelte. Der
er således tale om betydelige ændringer i de relative størrelser.
Robusthedsanalyse på økonomi
De beregnede effektiviseringspotentialer i hvert af de 20 "forsøg" er
sammenlignet med potentialet i basis-situationen. Gennemsnittet af de 20
effektiviseringspotentialer er ca. 2% højere end effektiviseringspotentialet i
basissituationen, hvilket vurderes at være tilfredsstillende. Fordelingen af de
procentvise afvigelser fra basis-situationen er vist i figuren nedenfor.

Figur 5.18
Robusthedsanalyse på økonomi - procentvise afvigelser fra basis-situationen
Figuren viser, at effektiviseringspotentialet selv med store afvigelser på
omkostningerne, kun varierer med op til ca. 10%. Årsagen er, at det er de samme anlæg,
der er efficiente igennem hele robusthedsanalysen.
"Outliers"
For deponeringsanlæg er der et par anlæg, der stort set dominerer samtlige andre
anlæg. Tages det mest dominerende anlæg (F) ud af analysen, reduceres
bruttoeffektiviseringspotentialet med ca. 12%. En nærmere analyse af tallene viser, at
der i dette tilfælde står ét anlæg på spring, der overtager pladsen som det bedste
anlæg. For dette anlæg forbedres scoren således betydeligt, mens der for langt de
fleste af de øvrige anlæg er tale om reduktioner i effektiviseringspotentialet på under
15%.
Tages de to mest dominerende anlæg (F og Å) ud af analysen, reduceres
bruttoeffektiviseringspotentialet med ca. 16%. En successiv udelukkelse af de næste
efficiente anlæg giver mindre reduktioner i potentialet.
Disse resultater er ikke overraskende, idet de efficiente anlæg klarer sig noget bedre
end de næstbedste anlæg. De efficiente anlæg er som tidligere karakteriseret ved en
række specielle forhold som er medvirkende til at omkostningerne per ton affald er lave.
Men det vurderes ikke at forholdene bevirker at de efficiente anlæg ikke kan sammenlignes
med de øvrige anlæg. Dette er også illustreret i Figur 5.13 på side *, hvor scorerne for anlæggene er justeret for mængde,
deponeringshøjde og alder. Figuren viser, at de dominerende anlæg F og Å efter denne
justering ikke er nær så dominerende.
Det skal i øvrigt understreges, at vi har gennemgået omkostningerne og de øvrige
data grundigt for de efficiente anlæg for at sikre, at de var korrekt opgivet.
På denne baggrund vurderes det ikke at give anledning til bekymring, at de mest
effektive anlæg har en betydning for bruttopotentialet.
Selskaber med flere anlæg
To selskaber driver hver to deponier. Disse selskaber kører økonomien for anlæggene
integreret, hvilket umiddelbart taler for at behandle selskabernes anlæg som ét anlæg.
Det er imidlertid vurderet, at det er vigtigt at have alle anlæg repræsenteret separat
for at afspejle og tage hensyn til de konkrete størrelser af deponeringsanlæggene.
Selskabernes økonomi for deponeringsanlæggene er derfor opsplittet.
For at belyse betydningen af opsplitningen af økonomien er der gennemført en
følsomhedsanalyse, hvor de to selskabers anlæg er slået sammen og indgår som ét
anlæg.
Resultatet af følsomhedsanalysen viser, at det samlede bruttopotentiale uden
hensyntagen til stordriftsfordele kun ændrer sig fra 151,4 mio. kr. til 151,6 mio. kr.
Det har således kun marginal betydning om anlæggene for selskaber med ansvar for flere
anlæg medtages som et samlet anlæg eller som separate anlæg.
Konklusion
Samlet set viser robusthedsanalyserne, at betydelige afvigelser i de samlede
omkostninger kun betyder små afvigelser i effektiviseringspotentialet. Det er naturligvis
altid vigtigt at have indsamlet de korrekte data fra anlæggene, men der er således ikke
grund til bekymring over mindre afvigelser fra det sande billede. Endvidere er det set, at
en udelukkelse af de dominerende anlæg fra undersøgelsen ikke betyder afgørende
ændringer i potentialets størrelse.
Usikkerhedsanalyserne indikerer, at en usikkerhed på ± 15%
på det samlede potentiale er en tilstrækkelig usikkerhedsmargin.
39 |
Deponeringsanlæg i Danmark bortset fra fyldpladser,
specialdepoter og industrielle deponeringsanlæg.
|
40 |
Vurderingen er baseret på de indrapporterede mængder samt
skøn over mængderne for de anlæg, der ikke har svaret.
|
41 |
Mængden for de anlæg, der ikke har besvaret spørgeskemaet
er dels oplyst i forprojektet, dels skønnet ud fra viden om de enkelte deponeringsanlæg.
Mængden for de anlæg, der skal lukke er ikke medtaget.
|
42 |
Data om ansatte skal tages med forbehold, idet anlæggenes
fordeling af personaleforbrug på evt. sideaktiviteter samt deponering er forbundet med
usikkerhed.
|
43 |
Det har sent i analysefasen vist sig, at ikke alle anlæg har
trukket omkostningerne til anlæg af perkolatanlæg og membran ud særskilt. Konsekvensen
af dette er diskuteret under resultater.
|
44 |
Scoren giver et konservativt estimat for, hvor stor en andel
af samtlige input, anlægget burde kunne nøjes med og stadig producere den samme mængde
output. Estimatet er konservativt, fordi der kan optræde såkaldt inputslack i
inputvariablene (se Bilag 1).
|
45 |
For de anlæg, der producerer på for lille skala,
omdefineres skala-inefficiensen til teknisk inefficiens. Når en antagelse om
stordriftsulemper ikke accepteres, er dette den korrekte måde at håndtere og beskrive
inefficiensen på.
|
46 |
I disse tilfælde vil der teoretisk set være tale om den
såkaldte Skralde-effekt, se box side *.
|
47 |
Samtlige de nævnte variable er signifikante på 90% niveau.
|
48 |
Denne variabel er signifikant på 70% niveau.
|
| Forside | | Indhold | | Forrige | | Næste | | Top
| |