Fokus på forsyning Produktionsomkostninger og -struktur



Relaterede dokumenter
Ærø Kommune. Lolland Kommune. Slagelse Kommune. Stevns Kommune. Halsnæs Kommune. Gribskov Kommune. Fanø Kommune. Assens Kommune.

Ydernumre (praktiserende læger) på FMK i kommunerne. Procentdel af samtlige ydernumre (praktiserende læger), som mangler FMK

Ydernumre (praktiserende læger) på FMK i kommunerne. Antal ydernumre som mangler FMK

Gennemsnits antal åbningsdage inkl. åbningsdage på søgne- helligdage. Åbningsdage på søgne- helligdage

Sådan kommer din boligskat til at se ud Det betyder regeringens boligskat-udspil fordelt på kommune

Økonomi- og Indenrigsministeriets Kommunale Nøgletal

Bilag 2: Klyngeinddeling jobcentre

Gennemsnits antal åbningsdage inkl. åbningsdage på søgne- helligdage

Aktivitetsparate kontanthjælpsmodtagere. med 6-9 måneders anciennitet. samtaler eller mere. Alle personer Gens. antal samtaler.

Trivsel hos eleverne i folkeskolen, 2017

Tema 1: Status for inklusion

Bilag 9: Effektiviseringspotentialer og effektiviseringskrav for spildevandsselskaberne

Privatskoleudvikling på kommuneniveau

Passivandel kontanthjælp

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk Februar 2014

KOMMUNENAVN UDDANNELSE ANTAL

Bilag 17: Effektiviseringspotentialer og effektiviseringskrav for spildevandsselskaberne

16.1: Har virksomheden samarbejdet med et jobcenter inden for det seneste år i forbindelse med...? - Behov for hjælp til rekruttering af medarbejdere

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk Maj 2014

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk April 2013

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk December 2013

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk November 2013

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, april 2019

Bilag 2: Kommunespecifikke nøgletal. Sygefravær blandt ansatte i kommunerne

Tabel 20 - Beskæftigelse 1 Beskæftigelse efter branche og arbejdsstedskommune

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Januar 2014

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Juli 2013

Bilag 2: Kommunespecifikke nøgletal

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, juli 2019

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, november 2017

SÅDAN STIGER SKATTEN I DIN KOMMUNE

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Maj 2014

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, marts 2019

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk September 2013

N O T A T. Tal for undtagelser i forbindelse med 225- timersreglen- December måned

I bilag B nedenfor er tallene der ligger til grund for figuren i bilag A vist. Bilag B viser således de samme antal og andele som bilag A.

Foreløbige tal for undtagelser i forbindelse med 225- timersreglen

CFU s Lønkort for staten pr. 1/

Statistik for anvendelsen af e-bøger, august 2019

Statistik for anvendelsen af e-bøger, juli 2019

Statistik for anvendelsen af ereolen August 2014

Hvor bor de grønneste borgere i Danmark i 2018?

Statistik for anvendelsen af e-bøger, oktober 2017

Statistik for anvendelsen af e-bøger, januar 2018

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk August 2012

I bilag B nedenfor er tallene, der ligger til grund for figuren i bilag A, vist. Bilag B viser således de samme antal og andele som bilag A.

LO s jobcenterindikatorer

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk August 2013

Statistik for anvendelsen af e-bøger, januar 2017

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Oktober 2012

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk September 2012

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk Juli 2013

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, januar 2018

CFU s Lønkort for staten pr. 1/4-2018

Tilgang til førtidspension for målgruppen for NY CHANCE TIL ALLE

Her er Danmarks dyreste og billigste kommuner

Statistik for anvendelsen af e-bøger, september 2017

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, april 2017

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, august 2017

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, september 2017

Skatteudvalget SAU Alm.del endeligt svar på spørgsmål 234 Offentligt (01)

Statistik for anvendelsen af e-bøger, november 2018

NOTATETS FORMÅL OG KONKLUSIONER... 2 INDHOLDSFORTEGNELSE... 3 SAMMENHÆNGEN MELLEM FAKTISKE SOCIALUDGIFTER OG SOCIOØKONOMISK UDGIFTSBEHOV...

Danmark - Regionsopdelt Andel af befolkningen der er registreret i RKI registret Udvikling januar juli 2008

Forventede udgifter til service og anlæg i 2015

Kommunernes placering på ranglisten for sygedagpengeområdet, 1. halvår halvår 2018

Tilgang til førtidspension for målgruppen for NY CHANCE.TIL ALLE i indsatsens to år.

LO s jobcenterindikatorer 1. Indholdsfortegnelse

Statistik for anvendelsen af Netlydbog September 2014

Næsten 1 mio. danskere bor under meter fra kysten

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk December 2012

Indsatsen for langvarige kontanthjælpsmodtagere i målgruppen for Flere skal med

Region Kommune Tilskud 0l at Tilskud 0l Tilskud 0l Bliv kommunal dagplejerbemærkninger passe egne privat privat børn pasning 0-2 pasning 3-6

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Januar 2013

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, september 2016

Kommunernes placering på ranglisten for kontanthjælpsområdet, 1. halvår halvår 2018

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk September 2012

Statistik for anvendelsen af e-bøger, april 2017

Bilag 2: Kommunespecifikke nøgletal. Unge uden uddannelse eller beskæftigelse

Statistik for anvendelsen af e-bøger, september 2016

Profilmodel 2009 på kommuner fremskrivning af ungdomsårgangs uddannelsesniveau

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Oktober 2013

Statistik for anvendelsen af ereolen September 2014

Statistik for anvendelsen af ereolen Juli 2014

Skatteudvalget SAU Alm.del endeligt svar på spørgsmål 174 Offentligt

Skatteudvalget L 102 endeligt svar på spørgsmål 3 Offentligt

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk November 2013

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk December 2013

Bilag 2: Kommunespecifikke nøgletal. Overgange til ungdomsuddannelse

Deskriptiv analyse: Udviklingen i antal overførselsmodtagere og ledige det seneste år fordelt på kommuner

Ved brev af 30. april 2019 meddelte Udlændingestyrelsen, at landstallet for 2020 blev fastsat til 600 personer.

Bilag til Profilmodel 2013 på kommuneniveau

LO's jobcenterindikatorer 2. kvartal 2016

Befolkningens alderssammensætning hvor mange ældre er der?

Bilag 2: Kommunespecifikke nøgletal. Tilknytning til uddannelse eller beskæftigelse blandt unge med psykisk sygdom

Tabel 1: Andel af nystartede elever i grundskolen, der er startet senere end indtræden af undervisningspligten, skoleår 2008/2009 og 2009/2010

ANTAL OMSORGSTANDPLEJEPATIENTER PR. KOMMUNE OG REGION ABSOLUTTE TAL OG I PROCENT. Målt i forhold til Sundhedsstyrelsens anbefaling 2016

Region Hovedstaden. Kommune

Resultaterne er opdelt i ni landsdele. En liste over hvilke kommuner, der indgår i de respektive landsdele, kan findes bagerst i dette notat.

Lokaleportalen.dk. I disse kommuner vil de danske virksomheder bo!

Transkript:

Produktionsomkostninger og -struktur Metodenotat: I notatet beskrives data og beregningsmetoder brugt i analysen. Det beskrives, hvilke selskaber, der indgår i analysen og hvilke omkostningsfaktorer, der anvendes. Ligeledes beskrives forudsætninger og fremgangsmåden for klyngeanalyse samt beregning af potentialer og tilbagediskonteret nutidsværdi. April 2014

Datagrundlag I Forsyningssekretariatets resultatorienterede benchmarking for 2013 er der data tilgængeligt vedrørende 80 spildevandsselskaber. Disse 80 selskaber udgør datagrundlaget for klyngeanalysen. Selskaberne er følgende: Allerød Spildevand A/S, AquaDjurs A/S, Arwos Spildevand A/S, Assens Spildevand A/S, Billund Spildevand A/S, Bornholms Spildevand A/S, Brønderslev Spildevand A/S, Dragør Spildevand A/S, Egedal Spildevand A/S, Energi Viborg Spildevand A/S, Esbjerg Spildevand A/S, Fanø Vand A/S, Favrskov Spildevand A/S, Faxe Spildevand A/S, FFV Spildevand A/S (Faaborg-Midtfyn), Fredensborg Spildevand A/S, Fredericia Spildevand A/S, Frederikshavn Spildevand A/S, Frederiksund Spildevand A/S, Furesø Spildevand A/S, Greve Spildevand A/S, Gribvand Spildevand A/S, Guldborgsund Spildevand ApS, Haderslev Spildevand A/S, Halsnæs Forsyning ApS, Hedensted Spildevand A/S, Helsingør Forsyning Spildevandvand A/S, Herning Vand A/S, Hillerød Spildevand A/S, Hjørring Vandselskab A/S, Holbæk Spildevand A/S, Horsens Vand A/S, Hørsholm Vand ApS, Ikast-Brande Spildevand A/S, Jammerbugt Forsyning A/S, Kerteminde Spildevand A/S, Kolding Spildevand A/S, Køge Afløb A/S, Langeland, Spildevand ApS, Lejre Spildevand A/S, Lemvig Vand og Spildevand A/S, Lolland Spildevand A/S, Læsø Vand A/S Spildevand, Mariagerfjord Spildevand A/S, Middelfart Spildevand A/S, Morsø Forsyning Spildevand, NFS Spildevand A/S, NK-Spildevand A/S, Odder Spildevand A/S, Odsherred Spildevand A/S, Randers Spildevand A/S, Rebild Vand & Spildevand A/S, Ringkøbing-Skjern Spildevand A/S, Ringsted Spildevand A/S, Roskilde Spildevand A/S, Samsø Spildevand A/S, Silkeborg Spildevand A/S, SK Spildevand A/S, Skanderborg Forsyningsvirksomhed A/S, Skive Vandforsyning A/S, Solrød Spildevand A/S, Sorø Spildevand A/S, Stevns Spildevand A/S, Struer Spildevandsforsyning, Svendborg Spildevand A/S, Syddjurs Spildevand A/S, Sønderborg Spildevandsf. A/S, Thisted Spildevand A/S, Tønder Spildevand A/S, Tårnby Forsyning Spildevand, VandCenter Syd A/S, Varde Kloak og Spildevand A/S, Vejen Forsyning A/S, Vejle Spildevand A/S, Vestforsyning Spildevand A/S, Vesthimmerlands Vand A/S, Vordingborg Spildevand A/S, Ærø Vand A/S, Aalborg Forsyning, Kloak A/S, Århus Vand A/S. Omkostningsfaktorer I analysen er omkostningsfaktorer (cost drivers) delt op i hhv. eksogene og endogene variable. Dette er gjort for at kunne udvælge en klynge af selskaber, der er ens på en række parametre, som er forårsaget udefra, dvs. de variable som selskaberne har ikke selv kontrol over. Dernæst er det så muligt, at sammenligne selskaberne i klyngen på baggrund af parametre som er forårsaget indefra, dvs. de variable som selskaberne selv har kontrol over. EKSOGENE FAKTORER Produktion Antal kunder målt på antal målere Vandmængde Faktisk belastning målt i PE Urbaniseringsgrad Kilometer ledning i hhv. land, by, city og indre city Aktivernes tilstand Alder på ledningsnettet i år ENDOGENE FAKTORER Distribution Ledninger Pumpestationer Regnvandsbassin Spildevandsbassin Produktion Renseanlæg Minirenseanlæg 2

Formålet med klyngeanalyse er at inddele objekter i klynger, hvor objekter inden for klyngerne har ensartede karakteristika, og hvor der i mellem klyngerne er stor variation i karakteristika. Ved hjælp af klyngeanalyse kan der findes frem til grupperinger i data, som ellers ikke ville komme frem. Analyseprocessen: Neden for er vist de faser, som indgår i klyngeanalyse: 1. Udvælgelse af relevante sammenligningsvariable 2. Valg af metode til beregning af afstandsmål 3. Valg af metode til sammensætning af klynger 4. Fastsættelse af antal klynger 1. Udvælgelse af relevante sammenligningsvariable: Klyngedannelsen sker med udgangspunkt i de absolutte forskelle, der eksisterer for selskaberne på de eksogene omkostningsfaktorer. De eksogene omkostningsfaktorer er de sammenligningsvariable, som selskabsklyngerne bliver dannet ud fra. Værdierne for de endogene omkostningsfaktorer i analysen er alle blevet standardiseret, da flere af faktorerne måles på forskellige skalaer. Ved standardisering opnås der mere pålidelige resultater, end hvis analysen var baseret på forskelligartede værdier. 2. Valg af metode til beregning af afstandsmål: Efter udvælgelsen af variable er næste trin i analysen at beregne den relative afstand mellem selskaberne på bagrund af deres standardiserede værdier på de eksogene variable. Som beregningsmetode anvendes squared euclidian distance metoden. Den beregner individuelle afstande mellem selskaberne som summen af kvadraterne på forskellene mellem de standardiserede omkostningsfaktorer. Squared euclidian metoden anvendes, da det er den anbefalede metode at bruge ved Ward s procedure til klyngedannelse (se nedenfor). 3. Valg af metode til sammensætning af klynger Ved valg af analysemetode til sammensætning af klynger skelnes der overordnet mellem den ikkehierarkiske og den hierarkiske klyngemetode. Den ikke-hierarkiske metode er kendetegnet ved, at antal klynger fastsættes på forhånd. Da der på forhånd ikke er nogle indikatorer på det endelige antal klynger, fravælges den ikke-hierarkiske metode. Den hierarkiske metode betragter til at starte med alle selskaber som hver deres klynge, hvorved udgangspunktet altså er lige så mange klynger, som der er selskaber. Herefter grupperes de to selskaber, der har mindst afstand mellem sig til den første egentlige klynge. Proceduren forstsætter således sekventielt med at forene de klynger, som har mindst afstand mellem sig, indtil samtlige selskaber udgør en stor klynge. 3

For den hierarkiske metode eksisterer der flere forskellige kriterier for, hvornår det optimale antal klynger er opnået. I analysen anvendes Ward s procedure. Ward s procedure finder det optimale antal klynger ud fra et kriteriet om at opnå mindst mulig varians inden for klyngerne. 4. Fastsættelse af antal klynger Til selve dannelsen af klynger anvendes programmet SPSS. På baggrund af ovenstående valgte metoder er det optimale klyngeantal 8 klynger. En klynge bestående af 17 selskaber er udvalgt til videre analyse. Samsø Spildevand A/S er oprindeligt en del af den udvalgte klynge, men på grund af dens unikke struktur og placering som ø-kommune undlades Samsø i den videre analyse. Klynger Nedenstående kort viser de 8 klynger hver farve indikere en klynge. Selskaber markeret med grå indgår ikke i klyngeanalysen. Klyngerne varierer i størrelse fra 21 selskaber til et enkelt selskab. Hørsholm Allerød Hjørring Rudersdal Furesø Lyngby-Taarbæk Frederikshavn Læsø Gentofte Herlev Gladsaxe Ballerup Jammerbugt Brønderslev Glostrup Frederiksberg Rødovre Albertslund København Brøndby Thisted Aalborg Vallensbæk Ishøj Hvidovre Tårnby Dragør Vesthimmerland Rebild Morsø Mariagerfjord Skive Lemvig Struer Viborg Randers Norddjurs Bornholm Holstebro Favrskov Syddjurs Silkeborg Ringkøbing-Skjern Herning Ikast- Brande Århus Skanderborg Gribskov Helsingør Frederiksværk- Hundested Hillerød Fredensborg Horsens Odder Samsø Odsherred Frederikssund Egedal Varde Billund Vejle Hedensted Kalundborg Holbæk Lejre Høje- Taastrup Roskilde Greve Fredericia Solrød Fanø Esbjerg Vejen Kolding Middelfart Nordfyn Odense Kerteminde Slagelse Sorø Ringsted Køge Stevns Haderslev Assens Nyborg Faaborg-Midtfyn Næstved Faxe Tønder Svendborg Vordingborg Aabenrå Sønderborg Ærø Langeland Guldborgsund Lolland 4

Potentialeberegning n afdækker forskellige besparelsespotententialer vedr. selskabernes driftsomkostninger. Potentialerne omhandler overordnet potentiale, kapacitetsudnyttelse og antal anlæg. Flere af potentialeberegningerne bygger på regressioner hvor antallet af observationer er under 30 og flere af de forklarende variable er ikke-signifikante. De fundne sammenhængene er derfor forbundet med en ikke ubetydelig usikkerhed. De fundne resultater skal dermed ses som indikatorer på relative effekter og potentialer. Potentiale I: Overordnet potentiale Potentiale I forudsætter, at alle selskaber kan producere til samme omkostninger som det bedste selskab eller som gennemsnittet af de 25% bedste selskaber. Minimum potentialet er baseret på tilpasning til gennemsnittet af de 25% bedste selskaber top 4. Top 4 renser til en pris på 264 kr. pr. PE. = (264 ) Maksimum potentialet er baseret på tilpasning til det bedste selskab frontselskabet. Frontselskabet renser til en pris på 243 kr. pr. PE. = (243 ) Potentiale II: Kapacitetsudnyttelse Potentiale II forudsætter, at selskaberne kan opnå en kapacitetsudnyttelse på 85 %. Potentialerne opstår som følge af, at selskaberne ved forbedring af deres kapacitetsudnyttelse kan udnytte de faldende marginale omkostninger forbundet ved produktion. Selskaberne har forskellige typer af renseanlæg, som er fordelt på typerne M, MKN, MBNK/MBDN og MBNKD. M er den mindst avancerede renseanlægstype, og MBNKD er den mest avancerede renseanlægstype. Det antages, at selskaber ikke vil anlægge nye renseanlæg af typen M og MK, da de ikke lever op til nutidens miljøkrav. Derfor forudsættes det i potentiale II, at selskaberne i klyngen lukker disse anlæg og den faktiske belastning, der renses her, og omkostningerne herved overførers til MKN anlæg. Fordeling af selskabets omkostninger på rensetype kræver en fordelingsnøgle. Til denne fordeling er Forsyningssekretariatets estimat af omkostninger pr. PE for hver rensningstype anvendt (se tabel 1). Det er dog nødvendigt med en tilpasning til selskabernes faktiske omkostninger, da Forsyningssekretariatets fordelingsnøgle tager højde for stordriftsfordele. Beregningen af oprindelige omkostninger relateret til anlægstype bliver således: å æ = ( ) ( ) ( ( ) ( )) ( ) 5

Tabel 1: Faktor (kfst) Rensetype M MK MKN MBNK/MBDN MBNKD (landzone) MBNKD (byzone) Kr. pr. PE 1.582 2.991 3.113 3.279 3.892 4.076 Nedestående graf viser et eksempel på beregning af et selskabs omkostninger, hvis selskabet har en kapacitetsudnyttelse på 85 %. Regressionslinjen viser sammenhængen mellem kapacitetsudnyttelse og omkostninger pr. PE for alle selskaber. Denne sammenhæng projekteres ud til selskabets nuværende omkostning og kapacitetsudnyttelse (S14 ), således at den generelle sammenhæng mellem kapacitetsudnyttelse og omkostninger overføres på det enkelte selskabs omkostningsstruktur. S14 er selskab S14 s nuværende omkostninger og kapacitetsudnyttelse, mens S14 er selskabets fremtidige kapacitetsudnyttelse på 85 % og dertilhørende omkostninger. Kr./PE 700 600 Omkostning i dag S14 1 Potentiale 500 400 Rn Potentiel omkostning S14 2 300 Rp 200 Kapacitetsudnyttelse i dag: 40% Regressionslinje 100 Max kapacitetsudnyttelse: 85% 0 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% Kapacitetsudnyttelse 6

Beregningen af forskellen i omkostningerne mellem S1 og S14 tager udgangspunkt i beregning af den procentuelle forskel mellem de estimerede gennemsnitlige omkostninger ved en kapacitetsudnyttelse på 85 % ( ) og de estimerede gennemsnitlige omkostninger ved den nuværende kapacitetsudnyttelse ( ). Beregningen af disse tager udgangspunkt i regressionsanalyse, der estimerer de gennemsnitlige omkostninger ved forskellige kapacitetsniveauer. Der er lavet en regression for hver rensetype. Resultatet kan ses i tabel 2. Tabel 2 Konstant Koefficient Kap % Regression omkostning Ligning MKN 421-156,19 85% 288 Ligning MBNK/MBDN 326-127 85% 218 Ligning MBNKD 643-390 85% 312 er ens på tværs af alle selskaber og kan ses i tabel 2 under regression omkostninger. Den er beregnet således: = + %(85 %) Tilsvarende beregnes for hvert selskab omkostningerne ved deres nuværende kapacitetsudnyttelse, hvis de rensede til de gennemsnitlige omkostninger: = + % ( æ ) Forskellen i procent mellem de to værdier udregnes herefter. Den beregnede procentvise forskel ganges med selskabets nuværende omkostninger, og derved fås selskabets potentiale omkostninger. De ny-beregnede omkostninger i kr. pr. PE for ganges med den reale PE belastning. Det samlede potentiale for hver enkelt selskab beregnes som summen af de beregnede omkostninger for hver anlægstype fratrukket summen af de oprindelige omkostninger for hver anlægstype. Potentiale III: Antal anlæg Potentiale III anvender antal nedlagte anlæg som omdrejningspunkt for besparelser i driften. Ved beregning af potentiale III, forudsættes det, at alle selskaberne i klyngen optimerer deres drift ved at nedlægge deres eksisterende renseanlæg, undtagen et anlæg af typen MBNKD. Det forudsættes at alt spildevand for hvert enkelt selskab renses på dette anlæg. For hver enkelt type anlæg foretages en regression på tværs af alle selskaber, som afdækker sammenhængen mellem antal anlæg og omkostninger relateret til anlægstype. Beregningen af omkostninger relateret til anlægstype er gennemgået ovenfor. Regressionen estimerer, hvor mange omkostninger et ekstra anlæg på tværs af selskaberne medfører. Resultaterne af regressionsanalysen kan ses neden for. 7

Rensetype M Konstant -33917,1 30357,86-1,11724 0,345305 Antal anlæg 25115,24 2205,876 11,38561 0,001454 Observationer = 5 =0,98 Rensetype MK Konstant 110858,6 92244,62 1,20179 0,315662 Antal anlæg 5005,962 34377,54 0,145617 0,893457 Observationer = 5 =0,01 Rensetype MKN Konstant -302059 310899,2-0,97157 0,368788 Antal anlæg 355062,2 43749,59 8,115783 0,000188 Observationer = 8 =0,92 Rensetype MBNK/MBDN Konstant 1010711 603001,5 1,676134 0,132238 Antal anlæg 209405,2 169876,4 1,232691 0,252685 Observationer = 10 =0,16 Rensetype MBNKD (alle anlæg) Konstant 14004190 3493137 4,009059 0,001293 Antal anlæg 91416,99 755548,8 0,120994 0,905415 Observationer = 16 =0,001 Rensetype MBNKD (anlæg over 5000 PE) Konstant 9170679 3334380 2,75034 0,015635 Antal anlæg 1355551 985937,9 1,374885 0,190773 Observationer = 16 =0,12 For typen MBKND er der en del anlæg, som renser en meget lille mængde spildevand, hvilket kan forstyrre billedet af omkostningerne ved de større anlæg. MBKND deles derfor op på MBNKD-anlæg over 5000 PE og alle anlæg. Det er anlæg over 5000 PE, der anvendes i analysen, idet et selskab med kun et anlæg, vil have behov for et anlæg af en vis størrelse. Det vurderes, at 70 % af omkostningerne er faste omkostninger omkostninger der er uafhængige af belastningen. I analysen tages der udgangspunkt i de faste omkostninger. 8

Potentiale III udregnes for hvert enkelt selskab ved at gange omkostninger pr. anlægstype med antal anlæg og herefter summere omkostningerne for alle anlægstyper. Omkostningerne forbundet med at have et MBKND anlæg lægges herefter til, og derved fås potentiale III. NPV Net present value Net present value (tilbagediskonterede nutidsværdi) er den nutidige værdi af en række fremtidige indtægter og udgifter, hvor der tages hensyn til renten. Nutidsværdien anvendes til at beregne værdien af de samlede besparelser år for år i alle de år, besparelsen forventes at blive realiseret. Renten angiver den alternativomkostning der er forbundet med at midlerne kunne investeres anderledes. Tilbagediskonterede nutidsværdi beregnes således: = (1+ ) er tid (her i år), er løbetid (her 30 år), er renten (her 5 %), er potentialet for hvert år (her er det antaget ens for hvert år). 9