Miljøprojekt, 1042 – Benchmark af kloakområdet

Benchmark af kloakområdet

2 Metode

2.1 Tilgang
2.2 Former for potentiale
2.3 Opskalering

I dette kapitel redegøres for den anvendte tilgang og metode. Afsnittet indledes med en skitsering af den anvendte tilgang til identificering og forklaring af effektiviseringspotentialet på kloakområdet.

2.1 Tilgang

For bedst muligt at kunne identificere og forklare et evt. effektiviseringspotentiale på kloakområdet, er det oplagt at anvende en benchmarking tilgang. Benchmarking er defineret som systematiske resultatsammenligninger og erfaringsudveksling baseret på målinger for at lære af de bedste på et område med henblik på selv at blive bedre (Finansministeriet, 2000).

Benchmarking kan udføres ved hjælp af forskellige værktøjer, men i dette konkrete projekt er den såkaldte DEA-metode (Data Envelopment Analysis) anvendt, suppleret med statistiske analyser (og kvalitative sammenligninger) til forklaring af potentialet.

DEA metoden er oplagt at anvende til analyser af effektiviseringspotentialer, fordi den kan håndtere, at enheder producerer flere forskellige typer af output og anvender flere forskellige typer af input.

Spildevandssektoren er netop kendetegnet ved at levere flere forskellige output i form af services. Den primære service er bortledning og behandling af spildevand. Men anlægger man en bredere fortolkning, kan man ligeledes karakterisere "miljøpåvirkning" som en service - eller et output - af kloakområdets aktivitet. Jo mindre miljøpåvirkning spildevandssektoren giver, desto bedre. Men normalt vil det også gælde at jo mindre miljøpåvirkning jo højere omkostninger.

DEA-metoden har den styrke, at den kan tage højde for at kommuner har valgt forskellige serviceniveauer for miljø - uden eksplicit at værdisætte miljøpåvirkningen. I DEA analyser gives alle input og output som udgangspunkt samme prioritet. Det betyder, at både kommuner der har lave omkostninger og kommuner, der har en høj miljøprofil (men også høje omkostninger), kan blive effektive.

DEA analysen resulterer i et udtryk for effektiviseringspotentialet alene på basis af de parametre, som indgår i selve DEA modellen. Resultaterne giver derimod ikke umiddelbart noget svar på, hvad effektivitetsforskellen mellem anlæggene skyldes. DEA analysen suppleres derfor med statistiske analyser for at undersøge om målbare parametre (som ikke er indgået i DEA analysen) kan forklare en del af forskellen. Dette er en meget central del af analysen. De statistiske analyser bliver brugt til at anslå hvor stor en del af potentialet, der faktisk vil kunne realiseres, og hvor stor en del, der afhænger af faktorer, som kommunerne ikke kan påvirke.

I bilag 1 redegøres nærmere for DEA metoden og den anvendte metode til den statistiske analyse.

2.2 Former for potentiale

DEA-analysen resulterer som beskrevet ovenfor i et økonomisk effektiviseringspotentiale - et bruttopotentiale. Det er imidlertid sandsynligt, at kun en del af dette bruttopotentiale kan realiseres. Der vil nemlig være karakteristika ved nogle kommuner, der gør, at de ikke kan være lige så effektive som de mest effektive kommuner.

Det simple benchmarking resultat fra DEA analysen vil således ikke give et retvisende billede af et realiserbart potentiale for kommunerne. Alle kommuner er underlagt nogle grundlæggende vilkår, som kommunen ikke selv kan påvirke, men som påvirker muligheden for effektivitet. Det kan f.eks. være befolkningstætheden. Eller vilkår, som kommunen kun kan påvirke på lang sigt, som f.eks. alderen af deres kloaksystem.

For at give et realistisk billede af det faktiske effektiviseringspotentiale i kommunerne er det nødvendigt at korrigere DEA-scorerne for disse forhold. Korrektionen baseres på resultatet af en statistisk analyse af sammenhængen mellem DEA-scorerne og de forskellige baggrundsvariable.

Forskellige former for potentiale

Der kan skelnes mellem to forskellige dimensioner af effektivitetspotentialerne:

Indflydelsesdimensionen: Potentialerne kan opdeles i et potentiale, der primært afhænger af kommunernes egne beslutninger, et potentiale, der primært afhænger af andres (f.eks. regeringens) beslutninger, og endelig et potentiale, der primært bestemmes ud fra givne forhold.
Tidsdimensionen: Potentialerne kan opdeles i et kortsigts potentiale (1-5 år), et langsigts potentiale, og endelig et potentiale, der kun vanskeligt eller slet ikke kan realiseres.

Indflydelses- og tidsdimensionen hænger naturligvis sammen, sådan at forhold, som er givne, sjældent kan påvirkes, hverken på kort eller langt sigt. Derimod kan forhold, der afhænger af f.eks. regeringens beslutninger, både påvirke kommunernes effektivitetspotentiale på kort og på langt sigt. Det samme gælder naturligvis de forhold, som kommunen selv har direkte indflydelse på, hvor effektiviseringsgevinsten enten kan komme med det samme, eller slå igennem over en længere periode.

Eksempler på forhold, som hverken kommunen eller andre kan påvirke, er urbaniseringsgraden eller befolkningstætheden i kommunen. Hvis kommuner, der f.eks. har en høj befolkningstæthed altid kan drive et mere effektivt kloaksystem, vil det være problematisk at sammenligne disse kommuner direkte med kommuner, som har en lav befolkningstæthed. De DEA-scorer, man kommer frem til, afspejler ikke det reelle realiserbare effektiviseringspotentiale. Der er derfor brug for at korrigere DEA-scorerne i forhold til denne type baggrundsvariable.

Et forhold, som kommunen ikke har indflydelse på, men som bestemmes af andre, er miljøreguleringen. Hvis regeringen f.eks. bestemmer, at der skal udledes mindre urenset spildevand via overløb til naturen, vil det påvirke kommunernes omkostninger til kloaksektoren. Hvis beslutningen påvirker alle kommuner på samme måde, vil det ikke have betydning for DEA-analysen, men hvis beslutningen derimod rammer de enkelte kommuner forskelligt, f.eks. fordi de har forskellig erhvervssammensætning, er det også relevant at tage højde for dette i en efterfølgende statistisk analyse. Kommunerne kan dog også vælge at reducere udledningerne mere end hvad loven kræver.

Eksempler på forhold, som kommunen selv kan påvirke, kunne være i hvor høj grad kommunen vælger at benytte private entreprenører, og hvor mange ejendomme i kommunen, som skal kloakeres. Beslutter kommunen at spare via øget køb af fremmede tjenester, vil det relativt hurtigt føre til bedre effektivitet - hvis det altså har en betydning. Vælger kommunen f.eks. at kloakere hidtil ukloakerede ejendomme, vil det først øge omkostningerne i takt med at nettet etableres. Det er primært denne type beslutninger, som det er interessant at måle kommunerne op mod hinanden på. Det vil derfor være forkert at korrigere DEA-scorerne for denne type baggrundsvariable. Derimod vil det være interessant at se, om de har nogen forklaringsgrad ift. DEA-scorerne. Vil en kommune, der øger købet af fremmede tjenester rent faktisk få en mere effektiv kloaksektor?

2.3 Opskalering

Det sidste trin i analysen er opskalering/generalisering af effektiviseringspotentialet for de enheder, der er indgået i analysen til hele Danmark. Generaliseringen er gennemført på basis af det kloakerede befolkningstal, som vurderes at være den bedste parameter for opskalering af det økonomiske potentiale, da der ikke er fundet systematiske forskelle på f.eks. store eller små kommuner.

Det samlede kloakerede befolkningstal for Danmark er 4,7 mio., svarende til at ca. 652.000 indbyggere bor i ukloakerede ejendomme (Miljøstyrelsen, 2003). Det gennemsnitlige effektiviseringspotentiale for de kommuner, som indgår i analysen, er opskaleret med den andel af det kloakerede befolkningstal, som kommunerne repræsenterer. Det er klart, at denne opjustering er forbundet med usikkerhed, men det vurderes, at den giver et udmærket billede af det samlede potentiale.