Effektivitet i renholdsbransjen: en studie av innsamling av husholdningsavfall

1. Effektivitet i renholdsbransjen: en studie av innsamling av husholdningsavfall Professor Terje Vassdal Handelshøgskolen i Tromsø Universitetet i Tromsø Foredrag for AFFNs Årskonferanse, Radisson Blu Hotel, 2. mars 2011

2. Disponering • Gjennomgang av en studie utført av Halvor Dahlberg ved Handelshøgskolen i Tromsø • En amerikansk McKinsey studie viser at styrer i private og offentlige selskaper fungerer forskjellig • Kan en trekke allmenne konklusjoner ut av disse studiene?

3. Bakgrunn:LOV 1981-03-13 nr 06: Lov om vern mot forurensninger og om avfall (Forurensningsloven). § 30.Kommunal innsamling av husholdningsavfall m.v. Kommunen skal sørge for innsamling av husholdningsavfall. Forurensningsmyndigheten kan i forskrift eller i det enkelte tilfellet pålegge kommunene å innføre ordninger for sortering av avfallet. Et slikt pålegg må baseres på en samlet vurdering av kostnadene dette vil innebære i forhold til de miljøfordeler som oppnås.       Kommunen kan gi forskrifter om at den kommunale innsamling bare skal gjelde i tettbygd strøk, at visse slag husholdningsavfall skal holdes utenfor den kommunale innsamling, og at visse slag avfall skal holdes adskilt. Kommunen kan etter søknad unnta bestemte eiendommer fra den kommunale innsamling.        Kommunen kan gi forskrifter som er nødvendig for å få til en hensiktsmessig og hygienisk oppbevaring, innsamling og transport av husholdningsavfall. Uten kommunens samtykke må ingen samle inn husholdningsavfall. Forurensningsmyndigheten kan i særlige tilfeller ved forskrift eller enkeltvedtak bestemme at kommunens samtykke ikke er nødvendig.

4. Halvor Dahlberg: Prestasjonsmåling av renovasjonsbransjen knyttet til husholdningsavfall • En tverrsnittsundersøkelse av norske kommuner ett bestemt år (2006) • Bruker offentlige data fra KOSTRA • Forsøker ikke bare påvise forskjeller, men også finne årsaken til forskjeller • Analysemetoden er komplisert og krever bruk av spesielle dataprogram

5. Problemformuleringene • Hvilke enheter i renovasjonsbransjen blir regnet som de mest teknisk effektive i 2006 tilknyttet husholdningsavfallstjenestene • Påvirker ikke-kontrollerbare variabler enhetenes muligheter for å oppnå full effektivitet og god kvalitet? • Kan innbyggertall i kommunen forklare forskjell i effektivitet/kvalitet? • Kan samarbeid vs ikke samarbeid forklare forskjell i effektivitet/kvalitet?

6. Renovasjon som tjenesteproduksjon

7. Hvordan oppnå effektivitet gjennom organisasjonsform? • Kommunalt samarbeid (stordrift og spesialisering) • Danne egne selskaper, som kan være AS • Konkurranseeksponering (anbud) • Private aktører kan konkurrere • I Spania har private 80 % markedsandel, i Tyskland 60 %, i Norge 15 %

8. Hvordan avfallhåndteringen organiseres i Norge Kilde: Kommunenes sentralforbund

9. Analysemetoden vi brukte • Vi brukte en forholdsvis avansert matematisk metode som kalles Data Envelopment Analysis • Dette er en metode som er spesielt godt egnet når bedriftsøkonomiske modeller kommer til kort • Det som produseres har ikke gode priser, men en kjenner kostnadene • Man produserer mange produkter (for eksempel ”produksjonen” på sykehus) • Kvalitet er et viktig element • Innsatsfaktorene kan være målbare, men er ikke av økonomisk art (kunnskap, erfaring osv) • Vi kontrollerte resultatene med ulike typer statistiske tester

10. Den normale DEA modellen som brukes i slike studier

11. Den ikke-radiale effektivitetsmodellen som ble brukt (Russell type modell)Innsatsminimering er målsetting

12. Den effektive fronten Y-output • INPUT effektivitet • 1 output, 1 input • 7 DMU-er • DMUk er ikke effektiv • input-effektivitet er: OXk*/Oxk < 1 Yk (Yk,Xk) Forbedrings-potensiale i input retning O X - Input Xk* Xk

13. INPUT effektivitet når: Y-output Den effektive fronten • DMUA er ikke effektiv • Total input-effektivitet er: OXA*/OXA < 1 • Teknisk effektivitet er: OXAT/OXA < 1 • Skala effektivitet er: OXA*/OXAT < 1 Yk DMUk DMUA YA O X - Input XA* XA Xk XAT

14. Data for analysen er fra KOSTRA • KOSTRA : Kommune- Stat Rapportering • Et nasjonalt system operativt siden 2001 • Kommunale, fylkeskommunale og interkommunale selskaper leverer statistikk • Databasen inneholder både ressursforbruk og tjenesteproduksjon

15. Manglende eller ikke troverdige data ble et stort problem • Det var 431 kommuner i Norge i 2006 (430 nå) • Ikke alle kommuner har rapportert inn tall • Noen har tall som ikke er troverdige • Noen kommuner er for små • Til slutt er datamengden vi har brukt

16. Variabler som ble benyttet: • Innsatsfaktorer (alt er i 1000 kr) • Kapital • Arbeid • Innkjøp • Produksjonen (i tonn) • Normalt husholdningsavfall • Utsortert husholdningsavfall (Ikke U-sortert) • Restavfall til forbrenning

17. Resultat – effektivitet:Det er i gjennomsnitt tilsynelatende et stort potensial for kostnadsreduksjon

18. 25 av 125 enheter var fullt effektive, og det var en blanding av samarbeidende og ikke samarbeidende kommuner

19. De effektive enhetene er både enkeltstående og samarbeidende, store og små

20. Neste trinn: hva kan forklare forskjeller i effektivitet? • Er det noen omgivelsesfaktorer som kan forklare effektivitet? • Følgende variabler testes: • Gebyrgrunnlag for avfall (et mål på kompleksitet i avfallshåndtering) • Fastboende befolkning (størrelse) • Andel befolkning i tettsted • Kommunens totale kostnad til avfallshåndtering

21. Generelt eksisterer en sammenheng, men bare 12 % av effektiviteten forklares (R2=0,12)

22. Tester effektivitet og kvalitet på renholdsfunksjonen mot kommunestørrelse

23. Resultater for kommunestørrelse • I a: H0 forkastes. Det betyr at kommunestørrelse betyr noe for effektivitet. De største (over 20 000 innb.) er mest effektive • I b: H0 forkastes. Kommunestørrelse betyr noe for kvalitet. De største har best målt kvalitet

24. Tester effektivitet og kvalitet mot organisasjonsform

25. Resultater for organisasjonsform • II a: H0 forkastes ikke. Betyr at organisasjonsform ikke systematisk betyr noe for effektivitet • II b: H0 forkastes ikke. Betyr at organisasjonsform ikke systematisk betyr noen for kvalitet i avfallshåndteringen

26. Oppsummert • Alle typer kommuner og organisasjonsformer kan potensielt være effektive • Men: Store kommuner har i gjennomsnitt litt bedre effektivitet og kvalitet • Derimot: Liten forskjell i effektivitet og kvalitet mhp organisasjonsform • Studien er for året 2006 • En annen modell kunne bedre tatt hensyn til at resirkulering og forbrenning er ”gode ” output, mens deponering er mindre ønsket. Slike analysemodeller finnes • Det bør undersøkes om kommunene holder seg innenfor selvkostprinsippet

27. Konsulentselskapet McKinsey har i en studie (2008) intervjuet styremedlemmer som har sitter i både offentlige eide og private selskapsstyrer (Storbritannia) • McKInsey har rangert kvaliteten av styrearbeidet fra 1 (dårlig) til 5 (utmerket) • Følgende fem områder er undersøkt • Strategisk ledelse • ”Performance management” – verdiskapning • Utvikling av humankapitalen • Styring i forhold til ulike interessegrupper • Følge regler og styring av risiko

28. De overordnede resultater av Privat eid vs offentlig eid

29. Hva kan være grunn til denne forskjellen? • Styret i offentlig eide bedrifter var mer opptatt av å redusere risiko enn å skape verdier (for eierne) • Styret i PE-bedrifter brukte faktisk mer tid på styrearbeid (var mer engasjert) • De brukte ikke den ekstra tida til mer og lengre møter, men til engasjement utenfor møtetida (uformell kontakt med ledelse, besøk i bedriftene de styrte, kontakt via e-post osv)

30. Seks Refleksjoner til slutt • Det er betydelig potensial for forbedring for mange renholdsselskaper • Større kommuner gjør det litt bedre enn små • Interkommunale samarbeidsselskaper gjør det ikke spesielt bedre enn rene kommunale selskaper • Men: noen kommuner som har effektive kommunale selskaper har satt ut deler av renhold på konkurranse • Disse oppnår intern benchmarking som fører til bedre ressursutnyttelse • Styrearbeidet kan kanskje også forbedres, med erfarne styrerepresentanter. Et aktivt og riktig fokusert styre kan gjøre en forskjell!