Kvalitetskriterier för ekonomiska …...3.3 Kvalitetsfaktorer för resekostnadsmetoden 42 3.4 Kvalitetsfaktorer för fastighetsvärdemetoden 49 3.5 Kvalitetsfaktorer för skyddsutgiftsmetoden

Kvalitetskriterier för ekonomiska miljövärderingsstudier

Har du en ekonomisk miljövärderingsstudie som du vill kvalitetsbedöma? Eller vill du veta hur en värderingsstudie bör läggas upp för att hålla god kvalitet? Eller behöver du stöd vid upphandling av en värderingsstudie? Då innehåller den här rapporten ett verktyg som kan hjälpa dig.

Kraven på att redovisa såväl nytta som kostnad av förslag till miljöförbättrande åtgärder har ökat på senare år, men svårigheter med att mäta just nyttan gör att det finns en risk för att denna undervärderas. En lösning på detta problem är att genomföra nya studier för att öka kunskapen på områden där få eller inga värderingsstudier hittills har gjorts, men detta är dyrt och tidskrävande. Därför är det även viktigt att i möj-ligaste mån använda resultat från befintliga studier. Emellertid är det avgörande att dessa studier håller en god kvalitet, och syftet med den här rapporten är därför att ge myndigheter och konsulter ett verktyg som kan användas för att belysa och bedöma kvaliteten hos olika värderingsstudier. Med hjälp av verktyget förbättras förutsätt-ningarna för att beslut om miljöförbättrande åtgärder bygger på ekonomiska miljö-värderingsstudier av god kvalitet. Dessutom kan de kvalitetskriterier som presenteras i rapporten användas som stöd vid upplägg och upphandling av nya studier.

ISBN 91-620-1247-9www.naturvardsverket.se

Kvalitetskriterier för ekonomiska

miljövärderingsstudier

BeställningarOrdertel: 08-505 933 40Orderfax: 08-505 933 99E-post: [email protected]: CM-Gruppen, Box 110 93, 161 11 BrommaInternet: www.naturvardsverket.se/bokhandeln

NaturvårdsverketTel: 08-698 10 00, fax: 08-20 29 25E-post: [email protected]: Naturvårdsverket, SE-106 48 StockholmInternet: www.naturvardsverket.se

ISBN 91-620-1247-9ISSN 0282-7298

© Naturvårdsverket 2005

Tryck: CM Digitaltryck ABOmslagsfoto: Ablestock Omslagsillustration: Yann Robardey/AB TypoformForm: AB Typoform

.pdf

Elektronisk publikation

Innehåll

Läsanvisning 5

Förord 7

1. Bakgrund och syfte 9

2. Kvalitetsdimensioner för värderingsstudier 11

2.1 Användardimensionen 11

2.2 Den naturvetenskapliga–medicinska dimensionen 12

2.3 Den ekonomiska dimensionen 13

2.4 Den statistiska dimensionen 15

2.5 Dimensionernas kopplingar till varandra 20

3. Ett verktyg för kvalitetsbedömning 21

3.1 Kvalitetsfaktorer för alla värderingsstudier oavsett värderingsmetod 23

3.2 Kvalitetsfaktorer för produktionsfunktionsmetoden 40

3.3 Kvalitetsfaktorer för resekostnadsmetoden 42

3.4 Kvalitetsfaktorer för fastighetsvärdemetoden 49

3.5 Kvalitetsfaktorer för skyddsutgiftsmetoden 53

3.6 Kvalitetsfaktorer för scenariometoder 56

3.7 Kvalitetsfaktorer för ersättningskostnadsmetoden 67

3.8 Kvalitetsfaktorer för humankapitalmetoden 70

3.9 Kvalitetsfaktorer för värdering utifrån kostnaden att verkställa politiska beslut 73

3.10 Helhetsbedömning av kvaliteten 75

Referenser 76

Appendix A. Värderingsmetoder 79

A.1 Metoder baserade på faktiskt marknadsbeteende 80

A.2 Scenariometoder 81

A.3 Andra värderingsmetoder 82

A.4 Användningen av värderingsmetoder i Sverige 83

Appendix B.1 Kvalitet hos värderingsstudier – tidigare resultat 85

B.1.1 Kvalitetskriterier i vetenskaplig litteratur 85

B.1.2 Riktlinjer utarbetade av myndigheter 92

B.1.3 Kvalitetskriterier i databaser 98

Appendix B.2 Ytterligare resultat kring kvalitet 104

Appendix C. Liten ordlista 118

Läsanvisning

Har du en värderingsstudie som du vill kvalitetsbedöma? Eller vill du veta hur en värderingsstudie bör läggas upp för att hålla god kvalitet? Eller behöver du stöd vid upphandling av en ekonomisk miljövärderingsstudie? Då innehåller den här rapporten ett verktyg som kan hjälpa dig. För att du ska kunna använda verkty-get behöver du ha grundläggande kunskaper om ekonomisk värdering, inklusive grundläggande kunskaper i statistik/ekonometri. Däremot ska expertkunskaper inte vara nödvändiga. Rapporten ersätter dock inte grundböcker om ekonomisk värdering! Den kombineras med fördel med modern litteratur om värderings-metoder, exempelvis Bateman et al. (2002), Champ et al. (2003), Freeman (2003), samt Haab och McConnell (2002). En del litteraturreferenser ges dess-utom i kapitel 3, och du som läsare kan även ta hjälp av rapportens appendix. Använd rapporten på följande sätt:

1. Läs kapitel 1, 2 och inled-ningen till kapitel 3.

2. Läs även appendix A, B1 och B2 om du behöver ytterligare kött på benen när det gäller värderingsmetoder och kvalitetsbedömningar av miljövärderingsstudier.

3. Läs vid behov även ytter-ligare litteratur. Litteraturtips finns i rapporten.

4. Ladda ned den elektroniska svarsblanketten från www.naturvardsverket.se/ bokhandeln/dse/620-1247-9 I denna fyller du i svar på alla kontrollfrågor om studiens kvalitet.

5. Gå igenom avsnitt 3.1 och besvara kontrollfrågorna i avsnittet.

6. Identifiera vilken (eller vilka) värderingsmetod(er) som studien har använt sig av.

7. Avsnitten 3.2-3.9 innehåller kontrollfrågor för respektive värderingsmetod. Gå igenom det (de) avsnitt som passar den studie som du vill bedöma och besvara kontrollfrågorna.

8. Gå igenom avsnitt 3.10 och gör en helhetsbedömning av studiens kvalitet.

9. Klart!

Läs kapitel 1, kapitel 2 och inledningen till kapitel 3.

Ladda ned den elektroniska svarsblanketten frånwww.naturvardsverket.se/bokhandeln/dse/620-1247-9

Gå igenom avsnitt 3.1.

Identifiera studiens värderingsmetod.

Vid behov: Läs appendixA, B1 och B2 samt

ytterligare litteratur.

Gå igenom ett eller flera av avsnitten 3.2-3.9 beroende på vilken metod som har använts.

3.2 Produktions-funktionsmetoden

3.3 Resekostnads-metoden

3.4 Fastighets-värdemetoden

3.5 Skyddsutgifts-metoden

3.6 Scenario-metoder

3.7 Ersättnings-kostnadsmetoden

3.8 Humankapital-metoden

3.9 Kostnaden för attverkställa politiska beslut

Gå igenom avsnitt 3.10.

Klart!

5 LÄSANVISNING

Förord

Kraven på att redovisa såväl nytta som kostnad av förslag till miljöförbättrande åtgärder har ökat på senare år, men svårigheter med att mäta just nyttan gör att det finns en risk för att denna undervärderas. En lösning på detta problem är att genomföra nya studier för att öka kunskapen på områden där få eller inga värde-ringsstudier hittills har gjorts, men detta är dyrt och tidskrävande. Därför är det även viktigt att i möjligaste mån använda resultat från befintliga studier. I Sverige finns sedan 2004 databasen ValueBaseSWE med över 170 studier och internatio-nellt finns bl.a. EVRI som innehåller ett ännu större antal studier. Avgörande för att dessa studier ska kunna användas som beslutsunderlag är att de håller en god kvalitet, och syftet med den här rapporten är därför att ge myndigheter och konsulter ett verktyg som kan användas för att belysa och bedöma kvaliteten hos olika värderingsstudier. Med hjälp av verktyget förbättras förutsättningarna för att beslut om miljöförbättrande åtgärder bygger på ekonomiska miljövärderings-studier av god kvalitet. Dessutom kan de kvalitetskriterier som presenteras i rapporten användas som stöd vid upplägg och upphandling av nya studier.

Rapporten har författats av Åsa Soutukorva och Tore Söderqvist på Enveco Miljöekonomi. Arbetet har biståtts av en referensgrupp bestående av Fredrik Carlsson (Handelshögskolan vid Göteborgs Universitet), Per-Olov Johansson (Handelshögskolan i Stockholm), Bengt Kriström (Sveriges Lantbruksuniversitet i Umeå), Daniel Thorburn (Stockholms Universitet), Eva Samakovlis (Konjunk-turinstitutet), Sofia Grahn-Voorneveld (Statens Institut för Kommunikations- analys), Anna Helena Lindahl (Naturvårdsverket) och Håkan Marklund (Naturvårdsverket). Projektledare på Naturvårdsverket har varit Oskar Larsson och Lars Drake.

Verktyget har varit föremål för test av flera testpiloter ur den tänkta användar-gruppen. Naturvårdsverket vill rikta ett stort tack både till dem och till referens-gruppen.

Naturvårdsverket, december 2005

7 FÖRORD

9 BAKGRUND OCH SYFTE

1. Bakgrund och syfte

Ökande antal miljövärderingsstudier

Antalet empiriska studier om det ekonomiska värdet av miljöförändringar har ökat snabbt under de senaste 20 åren. Exempelvis uppges mer än 5000 värde-ringsstudier från fler än 100 länder ingå i en kommande bibliografi (Carson, under produktion). Utvecklingen märks även i form av upprättande av databaser för resultat från värderingsstudier och ett ökande antal grundläggande hand-böcker för ekonomisk miljövärdering (t.ex. Bateman et al. 2002, Champ et al. 2003). I Sverige gjorde Kriström (1992) en sammanfattning av ungefär ett dussin svenska värderingsstudier av miljöförändringar. Fyra år senare sammanfattade Söderqvist (1996) ungefär 60 svenska studier, och i en databas som nyligen har upprättats ingår 170 svenska studier (Sundberg och Söderqvist 2004a).

Att antalet värderingsstudier ökar återspeglar ett alltmer utbrett synsätt om vikten av att beakta miljön/ekosystemtjänster (jfr appendix A) i ekonomiska ana-lyser, inte minst vid utformning och införande av olika policies. Behovet av detta uttrycks även av Naturvårdsverket (2004) i ett förslag till strategi för utveckling av ekonomiska konsekvensanalyser i myndigheternas miljöarbete. I förslaget framhålls att:

”det finns anledning att satsa mer på att utveckla metoder för hur miljöför-ändringar kan mätas monetärt och att faktiskt mäta värdet av miljöföränd-ringar monetärt” (s. 45).

Ett verktyg för att förstå och bedöma

studiernas kvalitet

För att resultaten från värderingsstudier ska kunna användas i policysamman-hang är det viktigt att de är tillförlitliga. Avgörande för detta är att värderings-studierna håller en acceptabel kvalitet, och syftet med denna rapport är att ge myndigheter och konsulter ett verktyg som kan användas för att belysa och bedöma olika kvalitetsaspekter hos värderingsstudier vars resultat ska användas som beslutsunderlag. Med hjälp av verktyget ökar möjligheten till att värderings-studier av god kvalitet används som underlag för policybeslut. Verktyget identi-fierar kvalitetsfaktorer och hjälper på så sätt användaren att förstå vilka aspekter som är viktiga i en utvärdering. Kvalitet är dock en så pass komplicerad egen-skap att verktyget inte kan användas för en enkel betygssättning av värderings-studier – att förmedla en förståelse för detta är också en av verktygets funktioner. Även om huvudsyftet med verktyget är att utvärdera befintliga värderingsstudier så kan de kvalitetsfaktorer som identifieras också användas som hjälp för att för-stå vilka aspekter som bör beaktas vid utformningen av nya värderingsstudier. På så sätt kan verktyget vara till hjälp för den som ska utföra en studie och ett stöd för den som vill göra upphandlingar av värderingsstudier.

10 BAKGRUND OCH SYFTE

Rapporten är upplagd på följande vis:• Kapitel 2 innehåller en allmän diskussion kring vilka olika dimensioner av

kvalitet som är viktiga för värderingsstudier.

• Kapitel 3 innehåller själva verktyget för kvalitetsbedömning. Kapitlet innehål-ler frågor som ska besvaras och kortare resonemang i anslutning till dessa. För att underlätta ifyllande finns en elektronisk svarsblankett tillgänglig för nedladdning från www.naturvardsverket.se/bokhandeln/dse/620-1247-9

Till hjälp för läsaren finns sedan ett antal appendix:• Appendix A beskriver kortfattat de miljöekonomiska metoder som har ut-

vecklats för att värdera miljöförändringar.

• Appendix B1 presenterar resultat från ett urval av tidigare studier som på olika sätt studerat eller diskuterat kvalitet hos värderingsstudier. Det rör sig om dels tidigare forskning, dels riktlinjer för utförandet av värderingsstudier och dels hur kvalitet har beaktats i värderingsdatabaser.

• Appendix B2 ger en ytterligare fördjupning när det gäller vissa tidigare stu-diers slutsatser angående kvalitetsbedömning av värderingsstudier.

• Appendix C är en ordlista som tar upp några begrepp som har definierats på olika håll i rapporten.

11 KVALITETSDIMENSIONER FÖR VÄRDERINGSSTUDIER

2. Kvalitetsdimensioner för värderingsstudier

Vad är kvalitet? Vad menas med kvalitet? Denna grundläggande fråga måste besvaras för att det ska vara möjligt att utvärdera värderingsstudiers kvalitet. En mycket allmän definition av kvalitet är ”lämplighet för användning” (Juran och Gryna 1980). Definitionen understryker att kvaliteten hos något beror på vad detta något är tänkt att användas till. Just användbarheten understryks även av SCB (2001a), som konstaterar att det är ett vanligt synsätt att en produkts kvalitet avgörs av användarnas syn på produkten och hur användbar den är. Det är alltså viktigt att ta hänsyn till hur pass bra produkten uppfyller användarnas behov och för-väntningar (SCB 2001a). Vi väljer att beskriva kvaliteten hos värderingsstudier utifrån fyra olika dimensioner:

1. Användardimensionen, som i linje med föregående stycke kan betraktas som en överordnad dimension.

2. Naturvetenskaplig-medicinsk dimension.

3. Ekonomisk dimension.

4. Statistisk dimension.

2.1 AnvändardimensionenLämpar sig studien

för det tänkta användningsområdet?

Kan användaren göra en objektiv bedömning

av studien?

Sett utifrån denna dimension beror värderingsstudiers kvalitet på om de lämpar sig att användas för det ändamål som de är tänkta att användas för. Tabell 1 redovisar några viktiga användningsområden för värderingsstudier. Även om ta-bellen främst beskriver tillämpningen i Storbritannien är likheterna med Sverige stora. Exempelvis görs kostnads-nyttoanalyser som innefattar miljöaspekter av Vägverket, Banverket och SIKA, och fler myndigheter räknar med att genomföra sådana kostnads-nyttoanalyser framöver (Frykblom och Helgesson 2002), jfr även Naturvårdsverket (2004).

En annan aspekt som berör användardimensionen är vem som ska bedöma kvaliteten hos en värderingsstudie. När vi diskuterar tänkbara kvalitetskriterier i den här rapporten utgår vi från att användaren av verktyget har grundläggande kunskaper i ekonomisk värdering inklusive statistik/ekonometri, men däremot inte besitter några expertkunskaper. Denna utgångspunkt innebär att vi så långt det är möjligt vill undvika att användaren tvingas göra subjektiva bedömningar av kvaliteten. Målet är i stället att presentera kvalitetskriterier som utgår från objektivt observerbara egenskaper hos värderingsstudierna.


Tabell 1. Viktiga användningsområden för värderingsstudier.

Område Kommentar utifrån ett brittiskt perspektiv

Kostnads-nyttoanalys av projekt och program. Kostnads-nyttoanalys utvecklades ursprungligen för det här området. Vanligen rör det sig om offentliga projekt vars syfte är att tillhandahålla varor av kollektiv natur.

Kostnads-nyttoanalys av politiska beslut, inklusive regleringar.

I Storbritannien krävs konsekvensbeskrivningar för alla regleringar. I USA är sådana konsekvensbeskrivningar ett traditionellt användningsområde.

Illustration av betydelsen av någon fråga. Används vanligen för att skatta den ekonomiska skadan av någon aktivitet, t.ex. utsläpp eller buller.

Att göra prioriteringar inom en plan för en sektor. Används för att prioritera väginvesteringar.

Att göra prioriteringar mellan sektorer. Sällsynt.

Bestämma nivån för en miljöskatt eller –avgift. Erfarenheter i Storbritannien gäller exempelvis en depo-niskatt och en potentiell bekämpningsmedelsskatt.

Gröna nationalräkenskaper. Endast liten användning i Storbritannien.

Grön företagsbokföring. Några få studier finns, men ännu färre är offentliga.

Fastställande av skadestånd. Används inte i Storbritannien, men är en vanlig tillämp-ning i USA.

Skattning av diskonteringsräntor. Har använts i hälsoekonomisk litteratur för att härleda diskonteringsräntor i utvecklingsländer.

Källa: Bateman et al. (2002).

2.2 Den naturvetenskapliga–medicinska dimensionenÄr den värderarde miljöförändringen

realistisk och relevant?

Uppfattas miljöförändringen på

ett objektivt sätt?

Värderingsstudien måste vila på en god naturvetenskaplig/medicinsk grund. Miljöeffekter som värderas ska kunna kopplas till underliggande miljöproblem och till åtgärder. Om syftet exempelvis är att använda en värderingsstudies re-sultat i en kostnads-nyttoanalys av åtgärder mot eutrofiering måste problemfor-muleringen vara korrekt och värderingen gälla sådana effekter som åtgärder mot eutrofiering faktiskt har möjlighet att åstadkomma.

En annan fråga som är viktig i den naturvetenskapliga/medicinska dimensio-nen är att ekonomisk värdering utgår från individers subjektiva upplevelser av en miljöförändring. Betalningsviljan är preferensberoende och därför subjektiv. Men den subjektiva upplevelsen av miljöförändringen kan vara svår att översätta till ett objektivt, naturvetenskapligt mått - detta är viktigt att vara uppmärksam på.


Ett typiskt exempel gäller hur människor uppfattar hälsorisker. Skyddsutgiftsme-toden (se appendix A för metodbeskrivning) kan ge information om vilken be-talningsvilja individer har för åtgärder som minskar deras hälsorisker. Men den hälsoriskminskning som de upplever kan skilja sig åt från den faktiska/objektiva hälsoriskminskningen. Hur eventuella skillnader mellan subjektiva och objektiva riskminskningar behandlas kan ha stor betydelse för utfallet av en kostnads-nyt-toanalys. Problem med att hantera skillnaden mellan individers preferenser och naturvetenskapliga fakta finns också inom scenariometoder (se appendix A för metodbeskrivning) där svårigheten ligger i att samla in data enbart om värde-ringar för just de miljöeffekter som inkluderas i scenariot. Individer kan ha (mer eller mindre välgrundade) uppfattningar om ytterligare effekter som enligt dem skulle uppstå om scenariot blev verklighet, och det kan vara en svår uppgift att rensa bort dessa effekters inverkan på värderingen.

2.3 Den ekonomiska dimensionenMäter studien vad den

avser att mäta? För att en värderingsstudie ska vara av god kvalitet måste det stå klart vad den

avser att mäta. Ekonomisk teori ger ett fundament för många värderingsmetoder (se appendix A), och rätt utformade ger dessa metoder information om ekono-miska värden av avvägningar som individer/företag är beredda att göra för mil-jöns skull. Metoderna mäter således förändringar i välbefinnande med mått som kan motiveras av välfärdsteori, närmare bestämt förändringen i (det marshallian-ska) konsumentöverskottet, kompenserande variation eller ekvivalent variation när det gäller individer, och förändringen i producentöverskottet när det gäller företag. De metoder som nämns i avsnitt A.3 i appendix A kan dock inte lika tydligt motiveras utifrån ekonomisk teori.

Vilket välfärdsmått som bör skattas när det gäller förändringar i individers välbefinnande är inte självklart. Förändringen i det marshallianska konsument-överskottet har teoretiska svagheter som välfärdsmått. Svagheterna behöver dock inte nödvändigtvis ha stor praktisk betydelse (Willig 1976), och det är enkelt att konstatera att förändringar i det marshallianska konsumentöverskottet används flitigt i praktiken i värderingsstudier där skattningar av marshallianska efter- frågefunktioner är möjliga att göra. Framför allt när scenariometoder används finns möjlighet att utforma studien så att den samlar in information om kompen-serande variation eller ekvivalent variation. Det beror då på miljöförändringens karaktär om kompenserande variation respektive ekvivalent variation mäts genom en fråga om betalningsvilja (willingness to pay, WTP) eller genom en fråga om kompensationkrav (willingness to accept compensation, WTA), se tabell 2. Relevansen av att mäta kompenserande variation eller ekvivalent varia-tion avgörs i sin tur bland annat av hur uppfattningar kring äganderätten (eller den moraliska rätten) till miljöförändringen ser ut bland respondenterna, se tabell 3.


Tabell 2. Förhållandet mellan kompenserande variation och ekvivalent variation å ena sidan och betalningsviljefrågor och frågor om kompensationskrav å andra sidan.

Välfärdsmått Miljöförbättring Miljöförsämring

Kompenserande variation WTP för att förbättringen ska bli verklighet

WTA för att acceptera miljöförsämringen

Ekvivalent variation WTA för att avstå från miljöförbättringen WTP för att förhindra miljöförsämringen

Källa: Se t.ex. Freeman (2003).

Tabell 3. Tolkning av kompenserande variation och ekvivalent variation i rättighetstermer.

Välfärdsmått Miljöförbättring Miljöförsämring

Kompenserande variation Individen har ingen rätt till förbättringen (och måste därför betala för att erhålla den)

Individen har rätt till det initiala tillståndet (och måste därför bli kompenserad för försämringen)

Ekvivalent variation Individen har rätt till förbättringen (och måste därför bli kompenserad för att avstå från den)

Individen har en skyldighet att acceptera försämringen (och måste därför betala för att förhindra den)

Källa: Se t.ex. Freeman (2003).

Är gjorda antaganden rimliga?

Somliga värderingsmetoder skattar ekonomiska värden givet starka restriktioner, och dessa restriktioner är inte alltid rimliga. Exempelvis vilar resekostnadsme-toden och fastighetsvärdemetoden på antagandet att en miljöförändring endast påverkar individers välbefinnande om de använder sig av miljöresursen ifråga (s.k. svag komplementaritet, se t.ex. Freeman 2003). Till exempel har de rese-kostnadsstudier som gjorts för miljöförbättringar i Stockholms skärgård skattat det ekonomiska värdet av förbättringarna enbart för de individer som besöker skärgården. Men även människor som (åtminstone för tillfället) inte besöker skärgården kan bry sig om förbättringar i skärgårdsmiljön. Deras betalningsvilja fångas dock inte in av resekostnadsstudierna.

I ekonomisk teori brukar det totala ekonomiska värdet av en miljöförbättring delas in i två komponenter, dels användarvärdet och dels icke-användarvärdet. En metod som baserar sig på ett antagande om svag komplementaritet skattar enbart de värden som användare ger uttryck för. För att skatta icke-användares värden är det nödvändigt att använda någon scenariometod. Om det finns skäl att tro att icke-användarnas värden är stora kan det således vara rimligt att göra värderingsstudien med hjälp av någon scenariometod.


2.4 Den statistiska dimensionenHar datainsamling,

val av statistisk metod och aggregering till

populationsnivå gjorts på ett tillförlitligt sätt?

Vetenskapen statistik berör vanligen värderingsstudier på åtminstone tre sätt:

1. Vid upplägget och genomförandet av datainsamlingen, i synnerhet om pri-märdata ska insamlas. Notera att här kan fler överväganden än rent statis-tiska bli aktuella, t.ex. resultat från psykologi när det gäller formuleringen av frågor i en intervju- eller enkätundersökning.

2. Vid val av metod för statistisk/ekonometrisk analys av insamlade data och genomförande av analysen. Valet av analysmetod kan ha stort inflytande på värderingsstudiernas resultat.

3. Vid aggregering av skattningar till populationsnivå, en procedur som för övrigt har starkt samband med hur datainsamlingen lades upp.

Vad som kan ingå i den statistiska dimensionen illustreras av de riktlinjer för kvalitetsdeklaration som har fastställts för Sveriges officiella statistik (SCB 2001a). En sådan deklaration ska, förutom information om undersökningens syfte, förutsättningar och beställare, innehålla information om statistikens inne-håll, tillförlitlighet, aktualitet, jämförbarhet, samanvändbarhet, tillgänglighet och förståelighet. Detta sammanfattas i tabell 4. Hur en kvalitetsdeklaration kan se ut i praktiken för svensk officiell statistik redovisas i SCB (2001a). I SCB (2001b) relateras riktlinjerna till hur välfungerande ett frågeformulär har varit.


Tabell 4. SCB:s mall för kvalitetsdeklaration för en statistisk undersökning.

Huvudkomponent A: Statistikens innehåll. Här ges framför allt information om vilka defini-tioner som har använts i undersökningen. Exempelvis ska definitioner ges av målpopu-lationens objekt och avgränsning samt statistikens variabler. Vidare ska statistiska mått specificeras, liksom de variabler som har använts vid indelning i redovisningsgrupper för statistiken.

Huvudkomponent B: Statistikens tillförlitlighet. Här ges dels information om statistikens osäkerhet, inklusive beskrivning av osäkerhetskällor, dels förekomst av osäkerhetsmått och deras innebörd. Informationen ska syfta till att hjälpa en användare att kunna ta ställning till om statistiken är tillräckligt tillförlitlig för användningssyftet, och att kunna använda statistiken på ett riktigt sätt.

1. Tillförlitlighet totalt. Osäkerheten anges idealt med osäkerhetsintervall, antingen som konfidensintervall eller som bedömningsintervall, där de senare är baserade på tidigare utvärderingar, ämnesförståelse, undersökningserfarenhet, m.m. I fall då statistikens tillförlitlighet inte kan beskrivas i termer av osäkerhetsintervall ska information ges om arten av och styrkan i källor till osäkerhet, och deras tänkbara kvantitativa konsekvenser för statistiken.

2. Osäkerhetskällor.

2.1 Urval. Om statistiken kommer från en urvalsundersökning ska det använda ur-vals- och skattningsförfarandet beskrivas. När ett sannolikhetsurval använts kan osäkerhet som beror på inskränkningen till ett urval vanligen anges med hjälp av konfidensintervall. Beskriv hur osäkerhetsmåtten har beräknats och hur de ska tolkas. Om ett icke-sannolikhetsurval använts, informera om detta och diskutera urvalets representativitet.

2.2 Ramtäckning. Beskriv brister i fråga om rampopulationens täckning av målpopula-tionen och de bedömda konsekvenserna för statistikens tillförlitlighet. Beskriv even-tuella justeringar för ramtäckningsbrister.

2.3 Mätning. Beskriv det använda mätförfarandet. Redovisa eventuella frågeformulär i sin helhet eller i lämpligt sammanhang. Redovisa mätsvårigheter som uppträtt vid insamlingen av uppgifter och deras troliga konsekvenser för statistikens tillförlitlig-het. Om redovisade konfidensintervall fångar upp också osäkerhet från slumpmäs-siga mätfel, ska detta beskrivas. Eventuella justeringar för systematiska mätfel ska beskrivas.

2.4 Svarsbortfall. Ange kvantitativa och kvalitativa aspekter på bortfallet: bortfallsan-del, uppdelning i ”avböjd medverkan” respektive ”ej anträffad”, kända eller förmo-dade bortfallsmönster, åtgärder för att minska bortfallet, m.m. Redovisa bortfallets bedömda konsekvenser för statistikens tillförlitlighet. Beskriv metoder för bortfalls-kompensation i skattningsförfarandet.

2.5 Bearbetning. Redovisa orsaker till osäkerhet som emanerar från dataregistrering, kodning och granskning/rättning och de numeriska beräkningarna. Ange de be-dömda konsekvenserna av eventuella kvarstående fel.

2.6 Modellantaganden. Här redovisas osäkerhet som härrör från andra modellantagan-den än de som hör ihop med ovanstående punkter. Redovisa tänkbara orsaker till, och bedömda konsekvenser av, att modellantaganden inte är helt uppfyllda.


Huvudkomponent C: Statistikens aktualitet. Här ges information som hjälper användare att bedöma hur väl statistiken beskriver nuläget, t.ex. när datainsamling för statistiken skedde.

Huvudkomponent D: Jämförbarhet och samanvändbarhet. Här redovisas faktorer som är av vikt för statistikens jämförbarhet över tiden och mellan grupper, samt om det finns annan statistik som är naturlig att använda tillsammans med den statistik som rappor-teras.

Huvudkomponent E: Tillgänglighet och förståelighet. Här informeras exempelvis om hur eventuell ytterligare dokumentation kan erhållas och om användare kan få tillgång till primärdata.

Källa: SCB (2001a).

Statistikens tillförlitlighet är en central kvalitetsegenskap som beror på i vilken grad betydelsen av olika felkällor kan minimeras. För surveyundersökningar kan felkällorna delas in i fel som har att göra med att ett urval studeras i stället för en hel population (urvalsfel, sampling error) och andra fel (icke-urvalsfel, nonsamp-ling error), som kan uppstå på grund av datainsamlingen och bearbetningen av data. Urvalsfel kan sägas vara ett avsiktligt fel eftersom själva grundtanken med surveyundersökningar är att med hjälp av ett sannolikhetsurval kunna dra slut-satser om populationen. Vidare kan urvalsfelets konsekvenser åtminstone i prin-cip beskrivas noggrant med hjälp av konfidensintervall för skattade parametrar. En noggrann teori finns tillgänglig som säger hur detta beräknas för olika typer av sannolikhetsurval, t.ex. obundet slumpmässigt urval (simple random samp-ling), stratifierade urval (stratified sampling), flerstegsurval (multistage sampling) och gruppurval (cluster sampling), se t.ex. Cochran (1977). Situationen är mer oklar om ett sannolikhetsurval inte har använts, t.ex. ett kvoturval eller olika former av bekvämlighetsurval där respondenter väljs ut utifrån lättåtkomlighet. Sannolikhetsurval är att föredra så fort representativitet för en population är önskvärd och surveyundersökningar förutsätts för övrigt använda sig av san-nolikhetsurval (Dalenius 1985, se även avsnitt 3). Icke-sannolikhetsurval kan dock vara befogade i speciella situationer, t.ex. då representativitet bedöms vara mindre viktigt än att ha kontroll över vilka som blir föremål för undersökningen.

I surveyundersökningar är icke-urvalsfel betydligt mindre förutsägbara än urvalsfel. Deras konsekvenser för de skattade värdenas tillförlitlighet kan vara svåra att fastställa, men i många fall har icke-urvalsfel troligen en större negativ inverkan på tillförlitligheten än vad urvalsfelen har (Biemer och Lyberg 2003). Tabell 5 redovisar fem vanliga källor till icke-urvalsfel.

Modellfel är ytterligare en viktig källa till icke-urvalsfel. Då har valet av sta-tistisk modell varit olämpligt i förhållande till vad som ska skattas. Ett allvarligt modellfel kan exempelvis uppstå om en linjär regression används för att skatta sambandet mellan två variabler trots att data tyder på att sambandet är kraftigt icke-linjärt.


Tabell 5. Fem viktiga källor till icke-urvalsfel.

1. Specifikationsfel: när det finns en skillnad mellan det som mäts av den fråga som ställs i undersökningen och det som undersökningen avser att mäta.

2. Ramfel: när objekt i populationen utesluts eller mångfaldigas, eller när objekt inkluderas felaktigt.

3. Bortfallsfel: vid objektbortfall, partiellt bortfall eller när svar på öppna frågor är ofull-ständiga.

4. Mätfel: när respondenter avsiktligt eller oavsiktligt ger felaktig information, intervjuare misslyckas att följa sina instruktioner, eller frågeformulär ger felaktig information på grund av undermålig utformning.

5. Bearbetningsfel: när fel uppstår vid bearbetning eller registrering av data, eller när det uppstår misstag i analys av data på grund av mjukvarufel eller den mänskliga faktorn.

Källa: Biemer och Lyberg (2003).

Om en källa till icke-urvalsfel misstänks föreligga är det viktigt att undersöka om den orsakar ett slumpmässigt fel (variable error) eller ett systematiskt fel (syste-matic error), eller bägge typerna av fel. Slumpmässiga fel ökar visserligen skatt-ningarnas varians, men neutraliserar varandra och åstadkommer därför ingen bias i linjära estimat som t.ex. skattade populationsmedelvärden, populationsto-talvärden och populationsproportioner. På så sätt påverkar slumpmässiga fel och urvalsfel linjära estimat på liknande sätt. Systematiska fel leder däremot till bias i linjära estimat. För icke-linjära estimat kan däremot både slumpmässiga fel och systematiska fel leda till bias.

Det finns en rad metoder som kan användas innan eller under genomförandet av undersökningen för att minska förekomsten av icke-urvalsfel. Dessutom finns möjligheter att efter undersökningens genomförande göra analyser i syfte att konstatera icke-urvalsfel och om möjligt reducera deras inverkan på resultaten. Tabell 6 redovisar några viktiga sådana metoder och analyser.


Tabell 6. Metoder och tekniker för att minska förekomsten av vissa icke-urvalsfel.

Steg i surveyundersökningen Utvärderingsmetod Syfte

Utformning Expertgranskning av frågeformulär.Utbildning av intervjuare.

Identifiera problem med frågefor-mulärets utformning, frågeformule-ringar, frågeföljd och instruktioner till respondenterna.Öka chansen att intervjuarna gör ett bra arbete.

Utformning/pilotstudier Kognitiva metoder, t.ex. observation av beteenden och kognitiva inter-vjuer.

Utvärdera en eller flera steg i svars-processen.

Pilotstudier/huvudstudie/efter data-insamlingen

Uppföljningar såsom gruppdiskussio-ner med intervjuare eller fokusgrup-per med respondenter.

Utvärdera frågeformuläret och data-insamlingsförfarandet.

Pilotstudier/huvudstudie Observationer, t.ex. genom fysisk närvaro av handledare eller genom telefonavlyssning och bandinspel-ningar.

Utvärdera intervjuarnas sätt att arbeta.Identifiera problem med frågeformu-läret.

Efter datainsamlingen Analyser såsom inbäddade experi-ment (t.ex. variationer i frågeformu-leringar), test av intern och extern validitet.Uppföljande datainsamling, t.ex. upp-repning av intervjuer och bortfallsun-dersökningar.

Jämföra olika datainsamlingsmeto-der.Skatta en eller flera komponenter av medelvärdet av kvadrerade avvikel-ser (mean squared error).Validera skattningar.

Efter Biemer och Lyberg (2003).


2.5 Dimensionernas kopplingar till varandraDiskussionen om de ovanstående fyra dimensionerna är ett försök att betrakta värderingsstudier utifrån egenskaper som allmänt har med studiernas kvalitet att göra. Dimensionerna är dock inte frikopplade från varandra, vilket illustreras av de exempel på kopplingar som ges i tabell 7.

Tabell 7. Kvalitetsdimensionernas ömsesidiga kopplingar.

Användning Naturvetenskap Ekonomisk teori

Naturvetenskap Finns så god naturveten-skaplig kunskap att nytta och kostnader kan kopplas ihop?

Ekonomisk teori Definitionen av totala och marginella värden. Hur kan värdena aggregeras?

Finns stora konflikter mellan naturvetenskaplig kunskap och individers preferenser?

Statistik Osäkerheten i värderings-resultat.

Kvalitet på miljöeffekts-data.

Insamling av ekonomiska data. Skattning av välfärds-mått.

21 ETT VERKTYG FÖR KVALITETSBEDÖMNING

3. Ett verktyg för kvalitetsbedömning

Om verktyget…

Faktorer som har betydelse för kvalitet

Syftet med detta kapitel är att ge ett praktiskt användbart verktyg för att bedöma värderingsstudiers kvalitet. Verktyget har lagts upp så att ett antal faktorer som har betydelse för kvalitet identifieras för:

a) värderingsstudier i allmänhet oavsett vilken värderingsmetod som har använts (avsnitt 3.1)

b) var och en av de värderingsmetoder som finns att tillgå (avsnitt 3.2-3.9)

Kvaliteten hos en viss värderingsstudie bedöms alltså dels genom kvalitetsfak-torerna i (a) och dels genom de kvalitetsfaktorer som enligt (b) är relevanta för den/de värderingsmetod(er) som värderingsstudien använde sig av. Underlag som redovisas i appendix B1, särskilt USEPA (2000), har använts som hjälpmedel för att identifiera kvalitetsfaktorerna. I avsnitt 3.10 finns utrymme för användaren att ge en helhetsbedömning av värderingsstudiens kvalitet.

Kontrollfrågor kopplade till varje kvalitetsfaktor

Varje kvalitetsfaktor är föremål för en kort beskrivning och diskussion. Även om kvalitetsfaktorer kan identifieras är det många gånger svårt att praktiskt om-sätta hur de kopplar till kvalitet. Vi gör detta genom att utifrån nämnda beskriv-ning och diskussion ställa en eller flera kontrollfrågor som i de allra flesta fall ska kunna besvaras genom att studera objektivt observerbara egenskaper hos värde-ringsstudierna. Kontrollfrågorna finns i en tabell som i vissa fall även är hop-kopplad med en sammanfattande motivering till varför frågorna ställs. De flesta kontrollfrågorna kan besvaras med ”ja”, ”nej” eller ”vet ej”, och de har formu-lerats så att ”ja”-svar är en indikator på god kvalitet. Andra kontrollfrågor gäller istället en faktaupplysning om värderingsstudien med koppling till dess kvalitet, exempelvis bortfallets storlek. Det är då meningen att kontrollfrågan ska be-svaras genom att text fylls i kolumnen ”kommentar”. Ur kvalitetssynpunkt kan sådana faktaupplysningar vara relevanta bland annat när olika värderingsstudier ska jämföras, exempelvis vid en bedömning av vilken värderingsstudie som ska användas för överföring av värderingsresultat till andra situationer (s.k. benefit transfer). Observera att vissa kontrollfrågor inte är relevanta för vissa studier, och i ”kommentar”-fältet bör då fyllas i ”ej relevant”. Exempelvis är frågor om hur budvektorn i en scenariovärderingsstudie fungerade irrelevanta om studien använde sig av öppna betalningsviljefrågor.


För tydlighetens skull är kontrollfrågorna löpnumrerade. Observera dock att detta inte innebär att alla frågor ska besvaras för en viss studie. I avsnitten 3.2-3.9 är frågorna anpassade efter den värderingsmetod som har använts. I normal-fallet har endast en värderingsmetod använts, och då ska alltså bara frågorna i det avsnitt som behandlar denna metod besvaras. Ibland förekommer studier som har använt mer än en värderingsmetod, och då blir givetvis frågor i fler avsnitt aktuella.

Du som använder verktyget kan ladda ner en elektronisk svarsblankett för frågorna i avsnitt 3.1-3.10 från www.naturvardsverket.se/bokhandeln/dse/620-1247-9. Detta ger dig möjlighet att skriva en valfri mängd text.

Att tänka på…

Kompletterande kommentarer

Även om svaren på kontrollfrågorna bör ge en bild av värderingsstudiens kvalitet är det viktigt att du som användare även tar hänsyn till de svårigheter med att bedöma kvalitet som framgår av beskrivningen och diskussionen av kvalitetsfak-torerna. Vidare är ett ”nej” eller ”vet ej” inte nödvändigtvis ett tecken på dålig kvalitet utan kan bero på omständigheterna. Därför ges du i slutet av vart och ett av avsnitten 3.1-3.9 möjlighet att ge kommentarer som kompletterar svaren på kontrollfrågorna. Då kan exempelvis kommenteras om ett ”nej” innebär en allvarlig brist hos värderingsstudien eller inte.

Verktyget ger dig vägledning, inte ett enkelt svar!

Att bedöma kvalitet är komplicerat, och somliga frågor är därför svårbesvara-de. Det bör därför påpekas att det centrala inte alltid är att kunna ge ett entydigt svar; frågorna kan ses som vägledning kring vilka faktorer användaren av verkty-get bör tänka på eller söka mer information om för att få en uppfattning om stu-diens kvalitet. På så sätt är frågorna ”mjukare” än vad de ibland kan verka vara. En annan anledning till att en fråga kan vara svårbesvarad är att värderings-studier ibland inte innehåller någon information som har med frågan att göra. Detta är ett vanligt problem när studier publiceras som tidskriftsartiklar. Sådana artiklar kan av utrymmesskäl vara så korta att enbart huvudresultaten redovisas. För att göra en rättvis kvalitetsbedömning kan det i sådana fall vara nödvändigt att samla in ytterligare information om studien. Ofta finns hänvisningar i artiklar till en eller flera rapporter i vilka fler detaljer om studien redovisas.

Användbarhet är något relativt

En av svårigheterna med att bedöma kvalitet beror också på att den är mång-dimensionell och att dimensionerna ofta är sammanflätade. I kapitel 2 identifie-rades fyra olika kvalitetsdimensioner. De flesta av de kontrollfrågor som ställs i verktyget har att göra med om värderingsstudien är bra genomförd utifrån ett statistiskt, ekonomisk-teoretiskt eller naturvetenskapligt-medicinskt perspektiv. I vissa fall gäller dock kontrollfrågorna snarare användbarheten hos värderings-studiens resultat. Det är då viktigt att komma ihåg att användbarhet är en relativ kvalitet eftersom den beror på vad resultaten ska användas till. En begränsad användbarhet är bara ett problem för den som därför inte kan utnyttja studiens resultat.


3.1 Kvalitetsfaktorer för alla värderingsstudier oavsett värderingsmetodFöljande kvalitetsfaktorer har identifierats för alla värderingsstudier, och en de-taljerad genomgång av dem följer nedan:

3.1.1 Tidigare granskning

3.1.2 Beställare/finansiär

3.1.3 Värderingsmetod

3.1.4 Känslighetsanalyser av resultat från statistiska/ekonometriska analyser

3.1.5 Diskontering av framtida värden?

3.1.6 Primärdata eller sekundärdata?

3.1.7 Datainsamling

3.1.7.1 Surveyundersökning, population och stickprov

3.1.7.2 Upplägget av datainsamlingsarbetet

3.1.7.3 Datainsamlingsmetod

3.1.7.4 Bortfall

3.1.7.5 Redovisning av surveyinstrumentet

3.1.8 Tillgång till data

3.1.9 Validitetstest

3.1.10 Naturvetenskaplig/medicinsk förankring

3.1.1 TIDIGARE GRANSKNING

Studien kan ha passerat ett eller flera granskningsfilter, och detta avspeglar rimligen dess kvalitet. Studier som är publicerade i vetenskapliga tidskrifter har i normalfallet klarat sig igenom en vetenskaplig kvalitetsgranskning, vilket är en viktig egenskap. Sådana studier kan dock ha svag användbarhet i policysamman-hang. I vetenskapliga tidskrifter publiceras exempelvis ofta artiklar som har med metodtest och metodutveckling att göra. De värden som sådana studier skattade är inte nödvändigtvis lämpade att aggregera till populationsnivå, kanske därför att ett icke-sannolikhetsurval av respondenter användes för studien. Å andra sidan finns det studier som exempelvis på grund av svagt vetenskapligt nyhets-värde inte blir publicerade i någon vetenskaplig tidskrift, men som ändå är goda tillämpningar av någon värderingsmetod. Det är därför viktigt att kunna skilja ut vilka icke vetenskapligt publicerade studier som har varit föremål för någon annan slags extern granskning/bedömning. Ej publicerade delar av doktorsav-handlingar är det främsta exemplet på sådana studier. Andra exempel kan vara licentiatavhandlingar, examensarbeten på magister/Master-nivå och myndighets-rapporter för vilka en extern referensgrupp har varit aktiv.


Att studien har genomgått tidigare granskning bör ha påverkat kvaliteten positivt. Granskningen kan dock vara mer eller mindre djupgående beroende på typen av studie.

Kontrollfrågor Ja/nej/vet ej Kommentar

1. Har studien varit föremål för extern bedömning/granskning?

1a. Om ”ja”, på vilket sätt?

3.1.2 BESTÄLLARE/FINANSIÄR

Resultaten från en värderingsstudie kan användas för att påverka förverkligandet (eller förhindrandet) av projekt. Det kan därför inte uteslutas att en värderings-studie kan ha lagts upp på ett tendentiöst sätt. Vem som är utförare respektive beställare/finansiär av studien bör därför vara en viktig faktaupplysning som kan vara till hjälp för att bedöma om utföraren eller beställaren/finansiären har haft något eget intresse av studiens utfall eller inte.

Finns risk för snedvridningar på grund av vem som utförde och/eller finansierade studien?


2. Vem var studiens utförare?

3. Vem var studiens beställare/ finansiär?

3.1.3 VÄRDERINGSMETOD

Det finns ett flertal metoder tillgängliga för ekonomisk värdering av miljöföränd-ringar, se appendix A. Vissa av dessa syftar till mätning av förändringar av kon-sumentöverskott och/eller producentöverskott och kan därför motiveras utifrån välfärdsteoretiska utgångspunkter. Till denna grupp av metoder hör:

• Produktionsfunktionsmetoden (the production function method, PF)

• Resekostnadsmetoden (the travel cost method, TCM)

• Fastighetsvärdemetoden (the hedonic price method, HP)

• Skyddsutgiftsmetoden (the defensive expenditure method, DE)

• Scenariovärderingsmetoden (the contingent valuation method, CVM)

• Choice experiments

Särskilda kvalitetsfaktorer för dessa metoder identifieras i avsnitt 3.2-3.6.

Andra värderingsmetoder är inte lika fast rotade i välfärdsteori. Även om detta inte hindrar att de resulterar i användbar information är detta en svaghet, efter-som en vagare teoretisk bas försvårar tolkningen av värderingsresultaten. Till denna grupp av metoder hör:


• Ersättningskostnadsmetoden (the replacement cost method, RCM)

• Humankapitalmetoden (the human capital method, HCM)

• Kostnaden för att verkställa politiska beslut (political WTP, pWTP)

Särskilda kvalitetsfaktorer för dessa metoder identifieras i avsnitt 3.7-3.9.

Vanligen använder sig en enskild värderingsstudie av en av dessa metoder. Det förekommer dock att två eller flera metoder används inom ramen för samma stu-die, t.ex. att resekostnadsmetoden kombineras med scenariovärderingsmetoden.

Värderingsmetoder som är rotade i välfärdsteori har en tydlig teoretisk bas, vilket underlättar tolkningen av metodernas resultat.


4. Vilken/vilka värderingsmetod(er) användes?

5. Användes en värderingsmetod som är rotad i välfärdsteori?

3.1.4 KÄNSLIGHETSANALYSER AV RESULTAT FRÅN STATISTISKA/ EKONOMETRISKA ANALYSER

Ett av de stora problemen med att tolka resultat från värderingsstudier är att valet av statistisk/ekonometrisk metod för att analysera data kan ha mycket stor inver-kan på skattningarnas storlek och osäkerhet. En studie av god kvalitet förväntas redovisa den statistiska osäkerheten i form av exempelvis konfidensintervall eller standardavvikelser, men beroendet mellan vald analysmetod och osäkerhetens storlek innebär att denna information inte är tillräcklig för att osäkerheten ska kunna bedömas. Vidare krävs i allmänhet djupa ekonomiska och statistiska/eko-nometriska kunskaper för att bedöma om valet av analysmetod var rimligt med tanke på exempelvis strukturen på insamlade data. Svårigheten att bedöma rimlig-heten i metodval och att veta metodvalets konsekvenser för skattningarnas storlek och osäkerhet gör det önskvärt att studien innefattar olika känslighetsanalyser. Särskilt värdefulla är känslighetsanalyser som indikerar vad som kan vara en rimlig undre respektive övre gräns för skattningarna. Information om den nedre respektive övre gränsen kan nämligen vara tillräckliga för att dra slutsatser i en kostnads-nyttoanalys om kostnaderna för projektet ifråga är lägre än den nedre gränsen eller högre än den övre gränsen. En sådan känslighetsanalys kan exem-pelvis studera konsekvenserna av att använda alternativa (men rimliga) analysme-toder och att använda alternativa (men rimliga) antaganden inom ramen för en given metod, t.ex. rörande val av sannolikhetsfördelning. För att bedöma vad som är rimliga alternativ krävs i allmänhet återigen avsevärda ekonomiska och statis-tiska/ekonometriska kunskaper, och vid en enkel kvalitetsgranskning får det tas för givet att studiens författare har gjort en god rimlighetsbedömning.


Det finns ofta stora osäkerheter förknippade med skattningar av ekonomiska värden. Ett grundläggande sätt att redovisa osäkerheter är med hjälp av statistiska mått som konfidensintervall och standardavvikelser, och det är viktigt att få en känsla för hur stora dessa osäkerheter är. Är exempelvis det skattade värdet signifikant skilt från noll? Men det finns andra typer av osäkerheter som inte täcks in av sådana mått, exempelvis valet av analysmetod. Därför är det önskvärt även med en bredare känslighetsanalys som ger en känsla för hur höga respektive låga de ekonomiska värdena rimligen kan vara.


6. Redovisades den statistiska osäkerheten för de skattade ekonomiska värdena, t.ex. i form av konfidensintervall eller standardavvikelser?

6a. Om ”ja”, ange de skattade ekonomiska värdena och deras respektive osäkerhet.

7. Fanns en känslighetsanalys som indikerar den nedre rim-liga gränsen för de skattade ekonomiska värdena?

7a. Om ”ja”, ange den nedre rim-liga gränsen.

7b. Om ”ja”, för vilka faktorer gällde känslighetsanalysen?

8. Fanns en känslighetsanalys som indikerar den övre rimliga gränsen för de skattade ekono-miska värdena?

8a. Om ”ja”, ange den övre rimliga gränsen.

8b. Om ”ja”, för vilka faktorer gällde känslighetsanalysen?

3.1.5 DISKONTERING AV FRAMTIDA VÄRDEN?

Det är inte ovanligt att en värderingsstudie skattar ekonomiska värden som inträffar i framtiden. Ett exempel kan vara en vattenkvalitetsförbättring som ger positiva effekter för lantbrukares ekonomi. Effekterna av kvalitetsförbättringen kan dröja så att lantbrukarnas producentöverskott påverkas av förbättringen först om ett antal år. Det kan också vara så att kvalitetsförbättringen innebär att


producentöverskottet blir större under en följd av år. När tid kommer in i bilden på det här sättet uppstår ett behov av att uttrycka framtida värden i dagens pen-ningvärde. Detta sker vanligen genom att beräkna ett nuvärde med hjälp av ett diskonteringsförfarande. Diskonteringsräntans storlek spelar då roll för hur stort detta nuvärde blir. Det är därför viktigt att det framgår av värderingsstudien hur nuvärdesberäkningen har skett och hur valet av diskonteringsränta motiverades. I debatten kring diskontering finns dels förespråkare av att diskonteringsräntan bör väljas utifrån kapitalmarknadsaktörers faktiska beteende och dels föresprå-kare av att diskonteringsräntan bör väljas utifrån etiska överväganden, se t.ex. Arrow et al. (1996) och Söderqvist et al. (2004). Förekomsten av olika åsikter indikerar att valet av diskonteringsränta inte bör ske slentrianmässigt.


9. Om värderingsstudien skat-tade ekonomiska värden som inträffar i framtiden, framgick det hur dessa omvandlades till nuvärden?

9a. Om ”ja”, hur motiverades den valda diskonteringsräntan?

9b. Om ”ja”, hur hög var den dis-konteringsränta som använ-des?

3.1.6 PRIMÄRDATA ELLER SEKUNDÄRDATA?

Data av god kvalitet är av avgörande betydelse för resultatens tillförlitlighet. Data kan antingen vara primärdata, och har då samlats in just för att användas för värderingsstudien ifråga, eller sekundärdata, dvs data som har samlats in tidigare inom ramen för något annat sammanhang.

Hur hantera sekundärdata?

Kvalitetsfaktorerna som tas upp i avsnitt 3.1.7 har att göra med insamlingen och bearbetning av primärdata. En studie som har använt sig av sekundärdata innehåller troligen inte tillräckligt med information om den ursprungliga data-insamlingen för att kontrollfrågorna i avsnitt 3.1.7 ska kunna besvaras. Men en studie som använder sekundärdata bör ändå innehålla en utvärdering av hur data en gång i tiden samlades in. En sådan utvärdering bör beakta det som tas upp i avsnitt 3.1.7. Även om kontrollfrågorna inte kan besvaras för en sekun-därdatastudie kan alltså texten och kontrollfrågorna i avsnitt 3.1.7 vara till hjälp för att bedöma den utvärdering som en sekundärdatastudie bör göra av den ursprungliga datainsamlingen.

En potentiell svaghet med sekundärdata är att det inte var ett huvudsyfte för den ursprungliga datainsamlingen att samla in just de data som användes


i värderingsstudien. I så fall finns det en risk att den ursprungliga datainsamling-en ägnade relativt liten kraft på att säkerställa kvaliteten på dessa data. Vidare är det ofta en avvägningsfråga hur lämpliga sekundärdata är att använda i en ny studie. Den ursprungliga datainsamlingen kanske har gällt en annan popula-tion (t.ex. USA:s befolkning), men insamlade data har bedömts vara tillräckligt relevanta för den population som värderingsstudien gäller (t.ex. Sveriges befolk-ning), eventuellt efter justering för kända olikheter mellan populationerna.

Data som har samlats in specifikt för värderingsstudien (primärdata) är sannolikt mer passande för studiens syften. Om sekundärdata har använts bör den ursprungliga datainsamlingen ha utvärderats.


10. Användes primärdata?

11. Om sekundärdata användes, har kvaliteten hos den ur-sprungliga insamlingen av data utvärderats?

11a. Om ”ja”, vad blev resultatet av denna utvärdering?

12. Om sekundärdata användes, var det ett huvudsyfte för den ursprungliga datainsamlingen att samla in de data som an-vändes i värderingsstudien?

13. Om sekundärdata användes, utvärderades relevansen av att använda dem för värderings-studien?

3.1.7 DATAINSAMLING

Detta avsnitt är i första hand avsett för studier som har använt primärdata, men avsnittet kan även vara till hjälp för att bedöma en sekundärdatastudies utvärde-ring av sina data, jfr avsnitt 3.1.6.

3.1.7.1 Surveyundersökning, population och stickprov

Det är i allmänhet en styrka för studien om datainsamlingen utfördes som en sur-veyundersökning.1 I tabell 8 redovisas allmänna kriterier för vad som känneteck-nar en surveyundersökning. Om någon av dessa kriterier inte är uppfyllda kan

1 Ibland används ”stickprovsundersökning” eller ”urvalsundersökning” som svenska begrepp, men ”surveyundersökning” är ett något bredare begrepp.


det vara svårt eller omöjligt att dra slutsatser om ekonomiska värden för popula-tionen utifrån data i stickprovet, vilket kan vara en allvarlig svaghet. Det händer exempelvis att sannolikhetsurval inte används så att urvalssannolikheterna inte är kända för alla objekt (t.ex. individer eller hushåll) i populationen. Självurval (self-selection) är ett annat vanligt problem som gör att datainsamlingen inte kan klassas som en surveyundersökning. Ett exempel på självurval kan vara en rese-kostnadsstudie i vilken information om besök till ett rekreationsområde samlas

Tabell 8. Kriterier som ska vara uppfyllda för att en studie kan klassas som en surveyundersökning.

Kriterium Kommentar

1. En surveyundersökning gäller en mängd objekt som ingår i en population.

Att definiera målpopulationen (dvs den population som är av intresse) är centralt både för att kunna dra slutsatser om populationens egenskaper utifrån stickprovets egenskaper och för att kunna definiera urvalsramen.

2. Den population som studeras har en eller flera mätbara egenskaper.

De egenskaper som bör väljas ut är de som bäst uppfyller studiens syften.

3. Målet är att beskriva populationen med en eller flera parametrar som är definierade utifrån de mätbara egenskaperna.

För varje given mängd egenskaper är olika parametrar möjliga, exempelvis medelvärden, percentiler och summor. Ofta beräknas dessa parametrar för olika delgrupper inom populationen.

4. För att kunna observera en population behövs en ram som på ett operationellt sätt represente-rar populationsenheterna. Ramen kan exempelvis vara en lista på alla objekt som ingår i populatio-nen eller en karta över ett geografiskt område.

Det är ofta svårt att ta fram en ram som täcker mål- populationen perfekt.

5. Ett stickprov med objekt väljs ut från ramen i enlighet med ett urvalsförfarande som speci- ficerar en sannolikhetsmekanism och en stickprovsstorlek (s k sannolikhetsurval).

Urvalsförfarandet beror alltid på de omständigheter som är förknippade med surveyundersökningen. Exempelvis kan skeva populationer kräva stratifierade urval. Varje urvals- förfarande måste specificera sannolikheten för ett popula-tionsobjekt att bli utvalt och en stickprovsstorlek.

6. Observationer av stickprovet görs i enlighet med en mätningsprocess.

Datainsamlingen kan läggas upp på många olika sätt. Ofta måste fler än en datainsamlingsmetod användas.

7. Slutsatser om populationens egenskaper dras utifrån stickprovets egenskaper genom att använda mätningarna i en skattningsprocess som beräknar parameterskattningar.

Det fel som orsakas av att ett stickprov observeras i stället för hela populationen kan beräknas genom variansskatt-ningar. De resulterande skattningarna kan användas för att beräkna konfidensintervall. Varianserna återspeglar dock inte alla fel som data i en surveyundersökning kan ha.

Källa: Dalenius (1985), Biemer och Lyberg (2003).


in genom att frågeformulär läggs ut i områdets raststugor. Förutom problemet att frågeformuläret enbart upptäcks av de som besöker någon av raststugorna är det troligen enbart de som är intresserade av frågorna som fyller i formuläret. Sanno-likhetsurval är att föredra när representativitet för en population är en önskvärd egenskap, vilket ofta är fallet. I speciella situationer, t.ex. när representativitet bedöms vara mindre viktigt än att ha kontroll över vilka som blir föremål för undersökningen, kan dock icke-sannolikhetsurval vara befogade.

Vilken stickprovsstorlek som är nödvändig för att nå en önskad grad av säker-het i populationsskattningar beror på vilken grad av variation som kännetecknar de variabler som är av intresse för värderingsstudien. Någon önskvärd mini-mistorlek på ett stickprov kan därför inte utan vidare anges, även om man kan konstatera att opinionsundersökningar som har ambitionen att säga något om åsikter bland vuxna i riket brukar använda sig av ett urval på åtminstone 1000 individer. För CVM-studier rekommenderar Carson (2000) en stickprovsstorlek på åtminstone 300-2000 undersökningsobjekt.

Nedanstående kontrollfrågor riktar in sig på tre centrala egenskaper hos sur-veyundersökningar: definitionerna av en målpopulation och en urvalsram samt metoden för att göra ett stickprov. Se Svenska Statistikersamfundet (2005) för rekommendationer kring hur populationer och urval kan beskrivas.

Målpopulationen är den population som undersökningen egentligen vill dra slutsatser om, medan rampopulationen (kallas även undersökningspopulation) är den population som surveyundersökningen faktiskt utgick ifrån. Om under-sökningen är en totalundersökning studeras samliga objekt i rampopulationen och om undersökningen är en urvalsundersökning studeras ett urval av objekten i rampopulationen, som då bildar den så kallade urvalsramen.

Ofta skiljer sig målpopulationen och rampopulationen/urvalsramen från var-andra, kanske av praktiska skäl. Det kanske inte finns förteckningar eller register tillgängliga som perfekt täcker in objekten i målpopulationen. Man brukar här tala om övertäckning, som innebär att det finns objekt som inte tillhör målpopulatio-nen men som ingår i rampopulationen, och om undertäckning, som innebär att det finns objekt som tillhör målpopulationen men som inte ingår i rampopulationen.

Målpopulationen kan exempelvis vara alla som bor i en viss kommun, men en studie kanske väljer att avgränsa rampopulationen till folkbokförda i kommunen eftersom ett register över samtliga folkbokförda finns tillgängligt. Då utesluts de som bor i kommunen utan att vara folkbokförda där (undertäckning). Däremot ingår de som är folkbokförda i kommunen men som faktiskt bor någon annan-stans (övertäckning). Mellan målpopulationen och rampopulationen/urvalsramen kan det finnas skillnader som är viktiga att ta hänsyn till.

Med tanke på svårigheten att ange hur stort ett stickprov bör vara ställs en-dast en kontrollfråga om stickprovets storlek. Om värderingsstudien skattade aggregerade ekonomiska värden för populationen är det viktigt att denna skatt-ning är konsistent med populationsdefinitionen och urvalsmetoden. Populations-skattningen måste exempelvis ta hänsyn till om olika grupper i populationen hade olika sannolikhet att bli utvalda i stickprovet (t.ex. vid stratifierat urval).


En värderingsstudie som syftar till att skatta värden som är representativa för en population bör utformas som en surveyundersökning. Centrala moment blir då bland annat att definiera målpopulation och urvalsram samt att använda ett sannolikhetsurval för att få fram ett stickprov. Om en värderingsstudie har något annat syfte, t.ex. att göra något metodtest, kan den uppfylla sitt syfte på ett fullgott sätt även om den inte är utformad som en surveyundersökning. Frågorna 14-20 behandlar några viktiga krav som ställs på en surveyundersökning. Fråga 21 ger en möjlighet att göra en sammanfattande bedömning utifrån tabell 8.


14. Definierades en målpopula-tion?

14a. Om ”ja”, hur definierades målpopulationen i tid och rum samt hur stor var den?

15. Definierades en rampopula-tion/urvalsram?

15a. Om ”ja”, hur definierades rampopulationen/urvalsramen i tid och rum samt hur stor var den?

16. Redovisades eventuella skillna-der mellan målpopulation och rampopulation/urvalsram?

17. Hur tog studien hänsyn till de eventuella skillnaderna mellan målpopulation och rampopula-tion/urvalsram?

18. Hur stort var stickprovet?

19. Vilken typ av urvalsförfarande användes för att få fram stick-provet?

20. Var urvalsförfarandet ett san-nolikhetsurval?

21. Uppfyllde studien som helhet de krav som ställs på en sur-veyundersökning?



22. Om ”nej” på fråga 21, var studiens syfte sådant att en surveyundersökning inte var motiverad? (Exempelvis behö-ver en studie som inte syftar till att nå skattningar som är representativa för en popula-tion nödvändigtvis genomföras som en surveyundersökning.)

23. Om aggregerade ekonomiska värden för en population skat-tades, var denna skattning kon-sistent med urvalsförfarandet och populationsdefinitionen?

3.1.7.2 Upplägget av datainsamlingsarbetet

Hur god datakvaliteten är avgörs vidare av hur datainsamlingsarbetet lades upp. Det finns ett flertal metoder och principer för utformningen av frågeformulär och genomförandet av intervju- och enkätundersökningar. Exempelvis har metoder utvecklade av Don Dillman ofta kommit till användning i CVM-studier, t.ex. the total design method och the tailored design method (Dillman 1978, 1991, 2000). Dessa metoder är dock utvecklade för amerikanska förhållanden, och en svensk värderingsstudie bör även ta fasta på svenska erfarenheter (t.ex. SCB 2001b, Wärneryd 1990). Att knyta en expert på området till värderingsstudien kan vara ett sätt att se till att goda metoder används. Surveyinstrument såsom frågeformu-lär bör vidare ha utvecklats och testats med hjälp av diskussioner i fokusgrupper eller liknande samt med hjälp av en pilotstudie. Brister i upplägget av datainsam-lingsarbetet kan visa sig i form av exempelvis ett stort bortfall, jfr avsnitt 3.1.7.4.


24. Var någon expert på datain-samling knuten till värderings-studien?

25. Användes fokusgrupper eller liknande för att utveckla och testa surveyinstrumentet?

26. Gjordes en pilotstudie för att testa surveyinstrumentet?


3.1.7.3 Datainsamlingsmetod

Traditionella metoder för datainsamling är personliga intervjuer, telefoninter-vjuer och postenkäter, men datorteknik inklusive internet och e-post har lett till utveckling av fler metoder. Tabell 9 redovisar ett antal huvudmetoder som finns att tillgå. Tabellen delar upp metoderna dels efter graden av kontakt med respon-denten och dels efter graden av inblandning från datainsamlarens sida. Det bör noteras att metoderna ibland kan kombineras, t.ex. genom att en telefonintervju föregås av utskick av material till den tilltänkta respondenten. Bland andra data-insamlingsmetoder kan nämnas övervakat självifyllande. Då delas frågeformulär ut till en grupp individer som på platsen får besvara den. En undersökningsledare finns dock hela tiden tillgänglig för frågor eller annan hjälp.

Tabell 9. Metoder för datainsamling.

Grad av kontakt med respondenten

Aktiv inblandning av en datainsamlare Mindre aktiv inblandning av en datainsamlare

Papper Dator Papper Dator

Direkt Personlig intervju med papper och penna

Datorstödd personlig intervju

Dagbok Datorstödd själv- intervju

Indirekt Telefonintervju med papper och penna

Datorstödd telefon-intervju

Brev, fax, e-post Datainmatning via telefon, datafil, e-post eller nätet

Ingen Direktobservation Datorstödd datain-matning

Administrativa register

Dataregister

Källa: Biemer och Lyberg (2003).

Vilken av dessa metoder som bör användas för en viss undersökning beror på en stor mängd faktorer. Arrow et al. (1993) menade att CVM-studier inte bör använda sig av postenkäter. Carson (2000) betonar att personliga intervjuer ökar chansen att respondenterna förstår scenariot, eftersom de underlättar använ-dandet av visuella hjälpmedel som bilder, kartor, m.m. Vi menar att det inte på förhand går att säga vilken datainsamlingsmetod som är bäst i alla sammanhang, utan valet av metod beror på sammanhanget. Exempelvis är personliga intervjuer kostsamma och förekomsten av en intervjuare kan leda till snedvridningar, exem-pelvis i form av att respondenten ger de svar som han/hon tror är de önskvärda svaren. Personliga intervjuer kännetecknas dock av stor flexibilitet och tenderar att resultera i en hög svarsfrekvens. Kostnaden för telefonintervjuer är mindre än för personliga intervjuer, men telefonintervjuer måste vara kortare och det finns ingen möjlighet att använda visuella hjälpmedel, såvida sådana inte postas till respondenten på förhand. Webb-baserade enkäter ger däremot möjlighet att


förmedla bilder. Med en postenkät undviks snedvridningseffekter som har med förekomsten av en intervjuare att göra. Vidare är postenkäter ofta lämpligare att använda för att samla in uppgifter som respondenten upplever som känsliga. Kostnaden för postenkäter är relativt låg, men kan resultera i låg svarsfrekvens, i synnerhet är risken för partiellt bortfall stort. Tabell 10 ger en förteckning över ett urval faktorer som spelar roll för valet av datainsamlingsmetod.

Tabell 10. Några faktorer av betydelse för valet av datainsamlingsmetod.

Faktor Betydelse för valet av datainsamlingsmetod

Begrepp/egenskaper som ska mätas

Om visuella hjälpmedel krävs kan telefonintervjuer uteslutas.Det är ofta en fördel om en intervjuare finns till hands om undersökningen handlar om komplicerade begrepp/egenskaper.

Målpopulationen Behöver man bara bry sig om den del av populationen som kan nås via telefon? Telefonintervjuer kan i så fall vara en möjlighet.Vilket eller vilka språk bör användas? Utgör exempelvis invandrare eller besökare från utlandet en stor andel av målpopulationen?

Kontaktuppgifter i ramen

Om uppgifter om namn och adress finns tillgängliga bör en postenkät eller personliga intervjuer övervägas.

Ämnets betydelse Postenkäter är inte lämpliga om mycket övertalning behövs för att få en rimlig svarsfrekvens.

Behov att snabbt samla in data

Telefonintervjuer är bäst om data behövs mycket snabbt. Postenkäter är tänkbara om några veckor är tillräckligt snabbt.

Stickprovets storlek För en surveyundersökning som gäller hela befolkningen kan kostnadsskäl tala för en postenkät eller telefonintervjuer.

Stickprovets spridning En mycket stark spridning (över t.ex. hela landet) talar för en postenkät eller telefonintervjuer. Vid en mindre stark spridning kan det gå att använda personliga intervjuer.

Urvalsramens täckning av målpopulationen

Om täckningen är dålig, använd personliga intervjuer, slumpmässigt urval av telefon- nummer eller någon kombination av datainsamlingsmetoder.

Bortfall Intervjumetoder leder vanligen till lägre bortfall än när respondenten själv ansvarar för att lämna sina svar. Möjligheten att övertala motvilliga objekt att ge svar beror på i vilka former denna övertalning kan ske (exempelvis ger en postenkät endast möjlighet till skrift-lig övertalning). Bortfall kan förväxlas med täckningsproblem när postenkäter och telefon-intervjuer används. Postenkäter kan tolkas som någon slags reklam och bli kastade i papperskorgen.


Faktor Betydelse för valet av datainsamlingsmetod

Intervjuare Intervjuare kan ge upphov till mätfel, exempelvis snedvridning p.g.a. att respondenterna ger svar som de uppfattar som socialt önskvärda. Om känslig information ska insamlas är det mindre lämpligt att ha intervjuare inblandade. Intervjuare kan vara nödvändiga om visuella hjälpmedel ska användas eller för att få respondenten att lämna mer fullständiga eller mer adekvata svar. Centraliserade telefonintervjuer leder till lägre kostnader och min-dre fel jämfört med icke-centraliserade intervjuer. Telefonintervjuare slipper resa och kan därmed hinna med mer arbete.

Respondent Det finns tecken på att respondenter föredrar att själva ansvara för att lämna sina svar. Självadministrerade datainsamlingsmetoder är lämpliga för att samla in känslig informa-tion. Om frågorna är svårbesvarade är hjälp av en intervjuare nödvändig.

Surveyinstrument Postenkäter måste vara relativt enkla, men är lämpliga när frågorna har många svarsalter-nativ. Komplicerade surveyinstrument kräver datainsamling med hjälp av intervjuer. Data-insamling som använder sig av en kombination av metoder måste använda frågeformulär som är lämpliga för samtliga använda metoder.

Kostnader Alla andra faktorer kan bli underordnade om en postenkät är den enda metod som budge-ten tillåter.

Efter Biemer och Lyberg (2003).

Nedan ställs även en kontrollfråga om tidpunkten för datainsamlingen. Värde-ringsmetoder utvecklas över tiden och människors preferenser (och inkomster) förändras, vilket talar för att relativt nygjorda studier har en fördel jämfört med äldre studier, allt annat lika. Men information om tidpunkten kan även vara vik-tig för att bedöma om datainsamlingen skedde vid en tidpunkt då en stor (eller liten) uppmärksamhet fanns kring den miljökvalitet som värderades.

Om en lämplig datainsamlingsmetod har använts måste bedömas från fall till fall. Faktorer som spelar roll är exempelvis hur komplicerade frågor som ställs och hur mycket information som ska förmedlas till respondenten. Datainsamlingens tidpunkt är viktig att veta för att kunna bedöma hur pass aktuell information som studien ger.


27. Vilken/vilka datainsamlingsmetod(er) användes?

28. När ägde datainsamlingen rum?


3.1.7.4 Bortfall

Bortfall kan minska tillförlitligheten hos det insamlade datamaterialet. Med bortfall menas att värden saknas för en eller flera variabler som en studie ska inhämta information om. Det finns två huvudtyper av bortfall:

1. Objektbortfall (unit nonresponse): Alla värden saknas för observationsobjek-tet ifråga (t.ex. när en individ inte alls har besvarat en postenkät).

2. Partiellt bortfall (item nonresponse): Enbart vissa värden saknas för obser-vationsobjektet ifråga (t.ex. när en individ inte har besvarat vissa frågor i en postenkät).

Det går inte att ange någon allmän regel för hur stort objektbortfall som är acceptabelt. Carson (2000) menar att ett bortfall på 20-40% är litet. Ett bortfall på 25% i en undersökning kan dock vara allvarligare än ett bortfall på 40% i en annan. Hur allvarligt bortfallet är beror inte bara på bortfallets storlek, utan även på hur respondenterna och icke-respondenterna skiljer sig åt med avseende på de variabler som studien gäller, exempelvis betalningsvilja. Vi rekommenderar därför inte någon regel för att t.ex. 50% är den lägsta acceptabla svarsfrekven-sen, utan att svarsfrekvensen anges som den är, men kompletteras med uppgifter om hur studien har hanterat bortfallet. Observera att bortfall och svarsfrekvens kan definieras på många olika sätt (Biemer och Lyberg 2003, s. 86). Svenska Statistikersamfundet (2005) ger rekommendationer för vilka svars- och bortfalls-mått som bör användas. Samfundet anger dessutom att redovisningen av svar och bortfall bör innehålla:

• Antal svarande med användbara observationer.

• Antal utvalda objekt med icke användbara observationer.

• Val av ett eller flera bortfallsmått och dessas numeriska värden.

• Storleken på de systematiska fel som bortfallet kan ha fört med sig.

• Åtgärder som har vidtagits för att minska effekten av systematiska fel.

Vidare rekommenderar Japec et al. (1997) att redovisningen av bortfallet bör innehålla följande komponenter:

• Objektbortfallets storlek för olika typer av objekt relaterat till urvalet och populationen.

• Omfattningen av partiellt bortfall för viktiga variabler.

• Orsaker till bortfall.

• Åtgärder som vidtagits för att reducera bortfallet, t.ex. en bortfallsundersök-ning.

• En bedömning av bortfallets effekter på undersökningsresultaten.

• Metoder för bortfallskompensation i skattningsförfarandet.


Bedömningen av bortfallets effekter för undersökningsresultatet går i värderings-studier ofta ut på att göra mer eller mindre extrema antaganden för icke-respon-denternas betalningsvilja, t.ex. att den är noll. Det bör dock observeras att det finns mer avancerade sätt att hantera och analysera bortfallet; huvudmetoderna är imputering eller omvägning. Se Lundström och Särndal (2001) för en intro-duktion.

Bortfall kan leda till otillförlitliga resultat. Om det finns anledning att misstänka att det finns systematiska skillnader mellan respondenter och icke-respondenter bör detta beaktas vid skattningar av aggregerade värden för populationen.


29. Finns en bortfallsredovisning?

30. Hur definierades objektbortfallet?

31. Hur stort var objektbortfallet (i procent)?

32. Gjordes någon bortfallsunder-sökning?

33. Hur bedömdes bortfallet på-verka värderingsresultaten?

34. Om värden skattades på populationsnivå, tog sådana skattningar någon hänsyn till bortfallet?

3.1.7.5 Redovisning av surveyinstrumentet

Värderingsstudien bör innefatta en redovisning av hela det surveyinstrument som användes. Om exempelvis en postenkät genomfördes bör hela det frågeformulär som skickades ut per post redovisas. I det redovisade surveyinstrumentet bör vidare ingå all information som respondenterna fick ta del av, inklusive eventuellt följebrev, värderingsscenario och fakta om den miljöförändring som var föremål för värdering. En sådan redovisning kan av utrymmesbrist inte alltid ingå om värderingsstudien har publicerats i artikelform, men i ett sådant fall bör redo-visningen finnas tillgänglig i en separat bakgrundsrapport e.dyl. Ibland används datainsamlingsmetoder som gör det svårt att redovisa hela surveyinstrumentet, och det bör i så fall noteras i kommentar-fältet för nedanstående kontrollfråga. Exempelvis kan webb-baserade enkäter innehålla inprogrammerade hopp i enkä-ten och andra svårredovisade effekter.


Kontrollfråga Ja/nej/vet ej Kommentar

35. Finns hela surveyinstrumentet redovisat?

3.1.8 TILLGÅNG TILL DATA

Det är önskvärt att datamaterialet görs tillgängligt för andra. Då finns möjlighet att göra andra analyser än de som gjordes i värderingsstudien. Det kan också möjliggöra metastudier, där data från flera olika studier läggs ihop i syfte att göra mer generella analyser.


36. Framgick det att det går att få tillgång till de data som värde-ringsstudien använde sig av?

3.1.9 VALIDITETSTEST

Ett sätt att kontrollera datakvaliteten är att utforma datainsamlingen så att det går att göra test av intern validitet. Detta kan ske på många olika sätt beroende på vilka data som samlas in. Om primärdata samlas in är ett vanligt sätt att testa intern validitet att ställa två eller flera frågor vars svar ska bekräfta varandra. Testet bör minst gälla de data som är centrala för värderingsstudien, dvs de data som används för värderingsskattningarna. Vilka dessa data är kan variera kraf-tigt från studie till studie. Exempelvis kan en viktig del av en resekostnadsstudie vara insamling av data kring konsumtionen av den miljökvalitet som ska värde-ras, t.ex. fiskfångster om det är fritidsfiskemöjligheter som ska värderas. Det kan då vara befogat att följa upp frågeformulärets huvudfrågor om fiskfångster med en fråga vars svar ska vara konsistent med svaren på huvudfrågorna. Test av in-tern validitet kan även utföras i studier som använder sig av sekundärdata. Kan-ske finns det uppgifter i ett dataregister som bör stämma överens med varandra? En del test av intern validitet är specifika för vissa värderingsmetoder, och frågor om sådana återfinns under respektive metod. Ett viktigt exempel är scope-test för scenariometoder, se avsnitt 3.6.1.

Det är vidare önskvärt att den externa validiteten hos resultaten från vär-deringsstudien undersöks. Ett grundläggande sätt att göra detta är att jämföra värderingsskattningarna med skattningar som tidigare liknande studier har resulterat i. Men jämförelsen kan även gälla delresultat som har betydelse för värderingsskattningarna. För att återknyta till föregående stycke kan det handla om att jämföra resekostnadsstudiens data på fångster med fångstresultat från andra studier.



37. Gjordes några test av intern validitet?

37a. Om ”ja”, vilka test gjordes?

37b. Om ”ja”, tydde testen på att intern validitet råder?

38. Gjordes några test av extern validitet?

38a. Om ”ja”, vilka test gjordes?

38b. Om ”ja”, tydde testen på att extern validitet råder?

3.1.10 NATURVETENSKAPLIG/MEDICINSK FÖRANKRING

Det är en styrka för värderingsstudien om naturvetenskaplig/medicinsk expertis har varit inblandad i dess upplägg. I den mån som studien behöver använda sig av naturvetenskapliga/medicinska samband bör tillgången till sådan expertis ha minskat risken att samband som inte är naturvetenskapligt/medicinskt förank-rade används.


39. Anlitades naturvetenskaplig/medicinsk expertis för värde-ringsstudien?

3.1.11 KOMPLETTERANDE KOMMENTARER

Kompletterande kommentarer, t.ex. om ”nej”/”vet ej”-svar indikerar allvarliga kvalitetsbrister eller inte:

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________


3.2 Kvalitetsfaktorer för produktionsfunktionsmetodenFöljande kvalitetsfaktorer har identifierats för produktionsfunktionsmetoden:

3.2.1 Naturvetenskaplig förankring

3.2.2 Skattning av producentöverskottsförändringar

3.2.3 Modellering av hela marknaden inklusive dynamiska effekter

3.2.1 NATURVETENSKAPLIG FÖRANKRING

Utgångspunkten för en tillämpning av produktionsfunktionsmetoden är att det finns kunskap om hur en miljöförändring påverkar produktionen av en vara eller tjänst. Målet är att skatta en produktionsfunktion, där miljön/ekosystemtjänsten ingår som en av flera produktionsfaktorer, eller att åtminstone punktvis lyckas kvantifiera produktionssambanden. För detta behövs ofta detaljerad kunskap kring naturvetenskapliga förhållanden, exempelvis agronomiska fakta ifall det rör sig om ekosystemtjänster som påverkar produktionen av någon gröda i jordbruket. Det är därför troligen av stor vikt för en produktionsfunktionsstudie att kontrollfråga 39 kan besvaras med ”ja”, dvs att naturvetenskaplig/medicinsk expertis har anlitats för studien. Det är vidare rimligen en fördel om den här kunskapen baserar sig på en så explicit modellering av orsak och verkan som möjligt när det gäller sambandet mellan ekosystemtjänst och varuproduktion och inte enbart är grundad på statistiska korrelationer givna av exempelvis tidsserie-data på tillgången på ekosystemtjänsten och produktionen av varan.


40. Är orsak och verkan studerat när det gäller sambandet mellan ekosystemtjänst och varuproduktion?

40a. Om ”ja”, hur studerades sambandet?

3.2.2 SKATTNING AV PRODUCENTÖVERSKOTTSFÖRÄNDRINGAR

Det är viktigt att studien inte bara skattar intäkts- eller kostnadsförändringar för producenterna till följd av en miljöförändring, eftersom detta bara i specialfall ger information om förändringar i producentöverskottet. För att kunna göra skattningar av producentöverskottsförändringar krävs i allmänhet kunskap om hur producenterna reagerar på miljöförändringen genom exempelvis förändring-ar i sin användning av andra produktionsfaktorer eller prishöjningar.



41. Skattades förändringar i producentöverskottet?

3.2.3 MODELLERING AV HELA MARKNADEN INKLUSIVE DYNAMISKA EFFEKTER

Det är en styrka för studien om den innefattar en modellering av både utbuds- och efterfrågesidan för den vara vars produktion påverkas av miljöförändringen. Då kan både producent- och konsumentöverskottsförändringar skattas. Det är vidare en fördel om studien analyserar förekomsten av eventuella dynamiska effekter på marknaden för varan ifråga och på andra relaterade marknader, ex-empelvis genom en allmän jämviktsanalys.


42. Modellerades hela marknaden för den producerade varan?

43. Analyserades eventuella dyna-miska effekter på marknaden för den producerade varan och på andra relaterade marknader?



______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________


3.3 Kvalitetsfaktorer för resekostnadsmetodenFöljande faktorer har identifierats som särskilt viktiga för att avgöra resekost-nadsstudiers kvalitet:

3.3.1 Definitionen av plats(er)

3.3.2 Urvalsstrategier

3.3.3 Modellspecifikation

3.3.4 Beräkning av resekostnaden

3.3.5 Alternativkostnaden för tid

3.3.6 Resor med flera syften

3.3.7 Valet av miljökvalitetsvariabel

Den ursprungliga (zonala) resekostnadsmetoden används idag relativt sällan. Istället modelleras vanligen val av rekreationsplatser med hjälp av individdata och med en random utility modell (RUM) som bas. Olika kvalitetskriterier kan komma ifråga beroende på vilken variant av resekostnadsmetoden som har använts, även om de flesta kriterier som diskuteras här är aktuella för bägge vari-anter. Om inget annat anges gäller alltså kriterierna för bägge metoder.

3.3.1 DEFINITION AV PLATS(ER)

I den zonala resekostnadsmetoden definieras resmålet som en park, strand, sjö osv. Oftast är det geografiskt tydligt begränsade områden som kommer ifråga. I vissa fall är gränsdragningen mer oklar, vilket gör att forskaren får definiera området. Kvaliteten på studien påverkas sannolikt av huruvida den definition av plats som gjorts är rimlig. Rimligheten avgörs bl. a. av om definitionen av plats är tillräckligt vid för att så långt det är möjligt inkludera hela det område som berörs av en viss policy. Låt säga att resmålet är ett marint reservat i ett kust-område. En orimlig definition av plats i det fallet skulle vara om bara delar av reservatet räknades.

Denna kontrollfråga är till för studier som använt den zonala resekostnadsmetoden.


44. Hur definierades platsen?

I en RUM-modell definieras ett flertal platser som ingående i ett choice set, d v s de platser vilka respondenterna väljer mellan. Dessa platser kan exempelvis vara samtliga sjöar större än 100 hektar inom ett område (Parsons och Kealy, 1992), eller de viktigaste klätterområdena inom en region (Shaw och Jakus, 1996). Det kan även röra sig om förvaltningsenheter av olika slag (Andrews, 1996). Defini-tionen av plats kan alltså variera från kraftigt aggregerade områden till mycket


snävt definierade platser, och antalet platser kan variera från endast ett fåtal till ett tusental. Valet av de platser som ska ingå i choice setet blir i praktiken oftast forskarens. Det finns emellertid en risk att de platser som forskaren väljer inte reflekterar respondenternas verkliga choice set. En lösning på detta problem kan vara att låta respondenterna själva uppge vilka platser de valt mellan. Fortfa-rande dominerar de RUM-studier vilka har choice set som definierats av forska-ren. Även RUM-studiers kvalitet är beroende av vilka platser som valts ut. Ett exempel på en misslyckad definition av choice set skulle kunna vara om en studie intresserar sig för värdet av förbättrad badvattenkvalitet i ett skärgårdsområde men inte inkluderar platser som är lämpliga för bad.

Dessa kontrollfrågor är till för studier som utgått från en RUM-modell.


45. Hur definierades choice set?

46. Gjordes någon ansats att ta reda på respondenternas verk-liga val mellan platser?

3.3.2 URVALSSTRATEGIER

En viktig fas i en zonal resekostnadsstudie är urvalet av vilka individer som ska ingå. Två huvudsakliga tillvägagångssätt finns. Antingen sker urvalet direkt på platsen som besöks eller så sker någon form av urval där även personer som inte besöker platsen har möjlighet att komma med. Det kan då röra sig om slump-mässiga urval från allmänheten eller urval från medlemsregister etc. Fördelen med ett urval som inte sker på plats är att icke-besökare också kommer med i analysen. Det kan naturligtvis finnas situationer då det faktiskt är av intresse att endast analysera besökare. Det viktiga då är att tolkningen av de skattade rekreationsvärdena verkligen bara gäller för gruppen besökare. För RUM-studier är i allmänhet inte urval på plats ett alternativ överhuvudtaget utan urvalet sker nästan uteslutande på andra sätt. För bägge varianter av resekostnadsstudier är urvalsförfarandet en viktig faktor att beakta eftersom det är något som i hög grad kan påverka skattningarna av rekreationsvärden.


47. Hur utformades urvalet med avseende på besökare/icke-besökare?


3.3.3 MODELLSPECIFIKATION

I en zonal resekostnadsstudie analyseras efterfrågan på resor till en specifik plats. I specifikationen av modellen finns det möjlighet att förutom resekostnad, inkomst och olika kvalitetsrelaterade variabler inkludera alternativa platser (substitut). Detta kan exempelvis ske genom att resekostnaden till ett antal andra platser kommer med i modellen. I en RUM-modell, som i grunden är uppbyggd på samma sätt som den zonala resekostnadsmodellen, är de platsspecifika variab-lerna centrala. Respondenternas val av plats beror ju bl. a. på de olika platsernas kvalitet. Kvaliteten måste kvantifieras för att sedan kunna ingå i modellen. En RUM-studies kvalitet påverkas sannolikt av utförarens ambitionsnivå vad gäller insamling och bearbetning av platsspecifik data såsom service, logimöjligheter, kommunikationer osv på platserna. Kontrollfråga 48 är relevant för den zonala resekostnadsmetoden, kontrollfrågorna 50 och 52 är relevanta för RUM-studier, medan resterande frågor gäller för bägge varianterna. Frågorna 53-55 har att göra med hur väl modellen fungerade statistiskt sett.


48. Om den zonala resekostnads-metoden har använts, behand-lades alternativa platser på något sätt?

48a. Om ”ja”, på vilket sätt?

49. Hur har resekostnadsmodellen specificerats?

50. Om en RUM-studie har an-vänts, hur har platsspecifik data samlats in och kvantifi-erats?

51. Har individspecifika variabler använts?

52. Hur modellerades besökarnas val av platser?

53. Var den samlade förklarings-kraften (mätt som exempelvis justerat R2) signifikant högre än noll?

53a. Om ”ja”, ange förklarings- kraften.



54. Angavs konfidensintervallet för miljökvalitetsvariabelns koef-ficient?

54a. Om ”ja”, ange intervallet.

55. Angavs konfidensintervallet för resekostnadsvariabelns koef-ficient?


3.3.4 BERÄKNING AV RESEKOSTNADEN

Resekostnaden är summan av de utgifter som krävs för att resan ska möjliggöras, och utgörs oftast av resekostnad, inträdesavgifter, kostnader för utrustning samt alternativkostnaden för tid. Det viktiga är att kostnaderna ska ha direkt kopp-ling till den aktuella resan för att de ska räknas. Andra kostnader för exempelvis utrustning som kan utnyttjas även vid andra tillfällen, ska ej inkluderas i rese-kostnaden. Ett problem med den traditionella resekostnadsmetoden uppstår då respondenterna betalar olika pris för att resa samma sträcka, eftersom priset på exempelvis flygbiljetter skiljer sig kraftigt åt för olika kundgrupper. Detta riske-rar leda till ett svagare samband mellan efterfrågat antal resor och resekostnad, och bör i möjligaste mån justeras för i resekostnadsmodellen. Konstruktionen av resekostnadsvariabeln är naturligtvis helt central i en resekostnadsstudie och har stor betydelse för skattningarna av rekreationsvärden. Kvaliteten hos varje rese-kostnadsstudie hänger tätt ihop med de antaganden som ligger bakom resekost-nadsvariabeln. Följande frågor kan ge vägledning.


56. Vad ingår i resekostnaden?

57. Hanterades problemet att personers resekostnad kan variera för en given sträcka?

3.3.5 ALTERNATIVKOSTNADEN FÖR TID

En resekostnadsstudie som inte tar hänsyn till värdet av restid riskerar att under-skatta den totala resekostnaden och därmed även rekreationsvärdet. I de flesta tillämpningar relateras tidskostnaden till månadslönen på ett eller annat sätt. Ett vanligt antagande är att restiden kan värderas som en viss procent av månadslö-nen (Cesario 1976). Hur grovt detta antagande än kan verka är det oftast bättre


än att inte göra någon uppskattning över huvudtaget. Det ska dock inte glömmas bort att det kan finnas situationer då själva resan till en plats bidrar till att öka re-spondenternas nytta. Restiden innebär en negativ kostnad om denna nyttoökning överstiger restidens alternativkostnad. Det finns en risk för att reaktionsvärdena överskattas om hänsyn inte tas till en sådan negativ kostnad. Den tid som spende-ras på platsen (on-site time) bör också värderas eftersom denna tid hade kunnat användas för andra aktiviteter, d v s den har en alternativkostnad. Ofta antas att tiden på plats är konstant över samtliga individer och kan värderas på samma sätt som restiden. Vanligt är att forskaren/utredaren använder respondenternas genomsnittliga tid på platsen för den senast gjorda resan som en uppskattning (se t.ex. Champ et al. 2003).

Alternativkostnaden för tid hör ihop med det centrala att beräkna resekostna-den så riktigt som möjligt och är därför viktig att beakta ur ett kvalitetsperspek-tiv. I de arbeten som SIKA (Statens Institut för Kommunikationsanalys) har gjort rörande tidsvärdering konstateras att värderingen av restid för en och samma person kan variera med avseende på en rad olika omständigheter (SIKA 2002). Det kan t.ex. handla om resändamål, färdmedel, om det föreligger trängsel eller ej, om resan sker på dagen eller natten, om resan är kort eller lång osv.


58. Värderades restiden?

58a. Om ”ja”, hur värderades restiden?

59. Tar studien hänsyn till att res-tiden i vissa fall kan innebära en nytta för respondenten?

60. Hur behandlas tid som spen-derades på platsen (on-site time)?

3.3.6 RESOR MED FLERA SYFTEN

Inte sällan har respondenterna fler än ett syfte med sina resor. Exempelvis kan en person som reser till ett kustområde vara intresserad av bad, fiske, promenader och restaurangbesök. Problem kan uppstå när en individs totala resekostnad al-lokeras till den aktivitet forskaren intresserar sig för, t ex fiske. Även om respon-denten fiskade under sin vistelse vid kusten så kanske det huvudsakliga syftet med resan var att sola och bada. Om så är fallet och hela resekostnaden alloke-ras till fisket, sker en överskattning av fiskets betydelse för den respondenten. Ett möjligt sätt att justera för detta är att i enkäten ställa frågor som rör syftet med resan. Nedan följer ett antal kontrollfrågor som kan ge vägledning om en studie beaktat det faktum att många resor har flera syften.



61. Om resan antogs ha endast ett syfte, motiverades detta?

62. Om resan hade flera syften, gjordes någon justering av skattningarna till följd av detta?

63. Diskuteras risken för över-skattning/underskattning av rekreationsvärdet?

3.3.7 VALET AV MILJÖKVALITETSVARIABEL

Valet av miljökvalitetsvariabel är centralt i en resekostnadsstudie, bland annat eftersom det är denna variabel som ska kunna koppla rekreationsvärdet för en högre miljökvalitet till åtgärder för att åstadkomma den högre miljökvaliteten. RUM-modeller är bäst lämpade för att skatta rekreationsvärden av förändringar i kvalitet. Bockstael et al. (1987) beskriver vilken kvantitativ information som måste finnas för att det ska gå att skatta rekreationsvärdet av ett åtgärdsprogram som syftar till att förbättra vattenkvalitet. I idealfallet finns information om respondenternas förväntningar om exempelvis vattenkvalitet, och hur dessa för-väntningar faktiskt påverkade valet av plats. I praktiken kan det dock vara svårt att få tillgång till sådana data och då kan bl.a. urvalsspecifika realiserade data el-ler historiska data användas. Det är vidare en stor fördel om miljökvaliteten kan bedömas i kvantitativa termer av besökarna. Exempelvis är det inte särskilt me-ningsfullt för en forskare/utredare att få information om att fisket ”blivit bättre”, för hur ska denna förbättring tolkas och värderas? De data som är användbara i detta exempel är istället hur fiskfångsten i kilogram eller antal per fiskeansträng-ning har förändrats. Ett alternativ är att få data om miljökvalitetsvariabeln från ”objektiva” mätningar utförda av exempelvis forskare, kommuners miljöförvalt-ningar, etc. I detta fall är det dock viktigt att det finns ett samband mellan det ”objektiva” måttet och besökarnas upplevelser av miljökvaliteten.

Det är dessutom viktigt att ha i åtanke att vissa effekter av miljökvalitetsför-ändringar varierar över tiden. I vilken grad effekterna och rekreationsdata gällde samma tidpunkt kan därför ha en viss betydelse för studiens resultat.



64. Vilken miljökvalitetsvariabel användes?

65. Är den valda miljökvalitetsva-riabeln relevant för miljöproble-met ifråga?

66. Kan den valda miljökvalitetsva-riabeln i allmänhet uppfattas av besökare?

67. Bedömdes miljökvaliteten (i kvantitativa termer) av besö-karna?

68. Om miljökvaliteten bedömdes ”objektivt”, undersökte studien sambandet mellan det objek-tiva måttet och besökarnas upplevelse av miljökvaliteten?

69. Diskuterade studien i vilken grad miljöeffekterna och rekreationsdata gällde samma tidpunkt?



______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________


3.4 Kvalitetsfaktorer för fastighetsvärdemetodenI praktiken genomförs en fastighetsvärdesstudie i flera steg. En hedonisk pris-funktion skattas som visar sambandet mellan priset på en fastighet och olika hus- och områdeskarakteristika eller attribut. När denna funktion skattats är det möjligt att beräkna det s.k. marginella implicita priset på varje attribut. För icke-linjära prisfunktioner kan man sedan undersöka sambandet mellan det marginella implicita priset för varje fastighet och olika attribut. Om en miljöva-riabel inkluderas som attribut är det möjligt att beräkna betalningsviljan för en miljökvalitetsförbättring i varje område. Nedanstående punkter har valts ut som särskilt relevanta för att bedöma kvaliteten hos en fastighetsvärdestudie:

3.4.1 Fastighetsvärden

3.4.2 Fastighetsattribut

3.4.3 Valet av miljökvalitetsvariabel

3.4.4 Val och skattning av modell

3.4.1 FASTIGHETSVÄRDEN

För att utföra en fastighetsvärdesstudie krävs information om den beroende variabeln i den hedoniska prisfunktionen, dvs prisvariabeln. Det bästa är om försäljningspriser finns att tillgå, men det är även vanligt att taxeringsvärden eller fastighetsägarnas egna uppgifter används. I så fall är det viktigt att vara vaksam på risken för mätfel, då exempelvis marknadsvärden och taxeringsvärden kan skilja sig åt. Försäljningspriser kan dock också vara snedvridna. Exempelvis kan vänskapspriser förekomma, vilka kan vara svåra att identifiera såväl i register som i verkligheten. I vissa fall kan priset för att hyra en fastighet komma till användning, något som ställer krav på att tolkningen av det implicita marknads-priset sker med stor försiktighet, särskilt om hyresmarknaden är reglerad.



70. Har studien använt försälj-ningspriser som data?

71. Om studien använde sig av an-dra priser, beaktades risken för de mätfel som då kan uppstå?

72. Användes data på individnivå (dvs data om enskilda köp och försäljningar)?

73. Om data på mer aggregerad nivå användes (t.ex. genom-snittspriser för bostadsområ-den), diskuterades risken för fel i uppskattningen av priser?

3.4.2 FASTIGHETSATTRIBUT

I en fastighetsvärdesstudie är det förutom prisdata viktigt att samla in andra upp-gifter om fastigheten, grannskapet och miljön. Utfallet av studien är avhängigt hur väl dessa attribut har uppmätts. Det kan röra sig om försäljningsdatum (som kan avspegla konjunkturläget), grannskap såsom skolor och parker, demografis-ka förhållanden i grannskapet såsom inkomst, ålder, etnisk sammansättning, och miljökvalitet. Problem kan uppstå i samband med att attributen uppmäts, och när viktiga variabler uteblir p.g.a. att relevanta data inte har varit tillgängliga för utföraren av studien. För en fastighetsvärdesstudie är det alltså viktigt att så långt det är möjligt se till att uppenbart relevanta attribut inte saknas.


74. Vilka attribut ingick i analysen?

3.4.3 VALET AV MILJÖKVALITETSVARIABEL

När det gäller valet av miljökvalitetsvariabel i fastighetsvärdesmetoden är samma resonemang som för resekostnadsmetoden giltigt, se avsnitt 3.3.7. Det är alltså även för denna metod av stor vikt att miljöattributet uppfyller en rad kriterier. Kontrollfrågorna är identiska med dem som gäller för resekostnadsmetoden, förutom att vi här har att göra med aktörer på fastighetsmarknaden snarare än besökare i rekreationsområden.



75. Vilken miljökvalitetsvariabel användes?

76. Är den valda miljökvalitets- variabeln relevant för miljö- problemet ifråga?

77. Kan den valda miljökvalitets- variabeln i allmänhet uppfattas av aktörerna?

78. Bedömdes miljökvaliteten (i kvantitativa termer) av aktörerna?

79. Om miljökvaliteten bedömdes ”objektivt”, undersökte studien sambandet mellan det objek-tiva måttet och aktörernas upplevelse av miljökvaliteten?

80. Diskuterade studien i vilken grad miljöeffekterna och fastighetsmarknadsdata gällde samma tidpunkt?

3.4.4 VAL OCH SKATTNING AV MODELL

I en fastighetsvärdesstudie är en viktig fråga hur fastighetsmarknaden, d v s den population fastigheter som studeras, har definierats. Det bör finnas en rimlighet i hur marknaden har avgränsats, så att denna avgränsning varken är för vid el-ler för snäv. Vidare är valet av funktionsform på den hedoniska prisfunktionen mycket viktigt. Vanligtvis är det mindre passande med en linjär funktion, som ger konstanta marginella implicita priser. Datastrukturen och utförarens omdö-me och förväntningar om förhållandet mellan specifika attribut och försäljnings-pris vägleder i praktiken oftast valet av funktionsform. Den stora utmaningen för en fastighetsvärdestudie är att ta steget från skattningen av en hedonisk prisfunk-tion till en skattning av en marginell betalningsviljefunktion. Det marginella im-plicita priset som kan härledas från den hedoniska prisfunktionen kan nämligen bara i specialfall tolkas i termer av betalningsvilja. En skattning av den margi-nella betalningsviljefunktionen kan kräva en modellering av både efterfråge- och utbudssidan av fastighetsmarknaden.



81. Hur definierades fastighets-marknaden?

82. Vilken funktionsform hade den hedoniska prisfunktionen?

82a. Hur motiverades valet av funk-tionsform?

83. Var den samlade förklarings-kraften (mätt som exempelvis justerat R2) hos den skattade hedoniska prisfunktionen signi-fikant högre än noll?

83a. Om ”ja”, ange förklaringskraf-ten.

84. Angavs konfidensintervallet för miljökvalitetsvariabelns koef-ficient?


85. Testades för multikollinearitet?

85a. Om multikollineraritet förekom, vilka åtgärder vidtogs?

86. Modellerades efterfråge- och utbudssidan av fastighetsmark-naden?

87. Skattades förutom det mar-ginella implicita priset även betalningsviljan för miljöföränd-ringen?



______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________


3.5 Kvalitetsfaktorer för skyddsutgiftsmetodenFör skyddsutgiftsmetoden har följande kvalitetsfaktorer identifierats:

3.5.1 Varans egenskaper

3.5.2 Procedur för skattning av det ekonomiska värdet

3.5.1 VARANS EGENSKAPER

Grunden för skyddsutgiftsmetoden är att identifiera en marknadsvara som fungerar som substitut till en ekosystemtjänst eller miljökvalitet, exempelvis vat-tenfilter som skydd för en försämrad naturlig dricksvattenkvalitet. Den studerade marknadsvaran kan dock skilja sig på flera sätt från ekosystemtjänsten, vilket kan försvåra tolkningen av betalningsvilja för marknadsvaran som en betal-ningsvilja för en miljöförbättring. Marknadsvaran kan exempelvis ha brister som substitut, den kan ge andra slags nyttor än vad ekosystemtjänsten ger och den kan leda till bieffekter som upplevs som negativa. Det är med andra ord nödvän-digt med en analys av hur marknadsvarans egenskaper skiljer sig från dem som är förknippade med den ekosystemtjänst värderingen gäller.

Graden av substitutionsmöjlighet har konsekvenser för vilken procedur som kan användas för att värdera förändringar i tillgången på ekosystemtjänsten. Om ekosystemtjänsten och marknadsvaran är perfekta substitut kan en liten föränd-ring av tillgången på ekosystemtjänsten värderas som förändringen i utgifter på marknadsvaran. Men stora förändringar av tillgången på ekosystemtjänsten är mer komplicerade att värdera. Om en dricksvattenkvalitet höjs väsentligt kan en individ minska konsumtionen av skyddsfilter och ändå befinna sig på en viss nyt-tonivå. Man måste då ta hänsyn till att individen kan utnyttja detta läge för att förändra sina konsumtionsval även för andra varor än skyddsfilter. Utgiftsminsk-ningen för skyddsfilter blir därför en nedre gräns för det ekonomiska värdet av en bättre dricksvattenkvalitet (Freeman 2003). Skattningarna av det ekonomiska värdet blir mer komplicerade i fall då det är mindre rimligt att betrakta ekosys-temtjänsten och marknadsvaran som perfekta substitut.

En viktig aspekt av det här är att det skydd som individer uppfattar att de får genom att konsumera marknadsvaran ifråga kan skilja sig ifrån det skydd som är vetenskapligt belagt. I (hälso)risksammanhang brukar en åtskillnad göras mellan subjektiv risk och objektiv risk. Om denna skillnad kan befaras vara stor kan en skattad betalningsvilja inte utan vidare relateras till det skydd som objektivt sett är förknippat med konsumtionen av varan.



88. Analyserades förekomsten av skillnader i egenskaper mellan marknadsvaran och den miljö-förändring som värderades?

88a. Om ”ja”, hur togs hänsyn till marknadsvarans eventuella brister som substitut?

88b. Om ”ja”, hur togs hänsyn till att konsumtion av marknads-varan eventuellt leder till andra nyttor än de som ekosystem-tjänsten ger?

88c. Om ”ja”, hur togs hänsyn till att konsumtion av marknadsva-ran eventuellt leder till bieffek-ter som ger negativ nytta?

89. Hur togs hänsyn till eventuella skillnader mellan den subjek-tiva uppfattningen av det skydd som marknadsvaran ger och det skydd som den objektivt sett ger?

3.5.2 PROCEDUR FÖR SKATTNING AV DET EKONOMISKA VÄRDET

Studier som använder sig av skyddsutgiftsmetoden kan vara mycket olika ambi-tiösa när det gäller insamling och utnyttjande av ekonomiska data. De enklaste studierna använder sig enbart av data om marknadsvarans förmåga att ge skydd och pris- eller utgiftsdata. Denna information kan dock vara tillräcklig för enkla tillämpningar, exempelvis i fallet när marknadsvaran och ekosystemtjänsten är mycket goda substitut och en liten förändring av tillgången på ekosystemtjänsten ska värderas. Mer avancerade studier gör även en skattning av efterfrågefunk-tionen för marknaden och/eller en hälsoproduktionsfunktion (Dickie 2003). Ett sådant ambitiöst upplägg är i allmänhet att föredra. Exempelvis ger en skattad efterfrågefunktion möjligheter att skatta konsumentöverskottsförändringar som uppstår vid stora förändringar av tillgången på ekosystemtjänsten, men då krävs även att mer komplexa skattningsprocedurer behärskas.



90. Skattades en efterfråge-funktion för marknadsvaran och/eller en hälsoproduktions-funktion?

90a. Om ”ja”, hur specificerades funktionen/funktionerna och hur hög var dess/deras förkla-ringskraft?

90b. Om ”nej”, vilken procedur följdes för skattningen av ekonomiska värden och hur motiverades den?



______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________


3.6 Kvalitetsfaktorer för scenariometoderFör scenariometoder har nedanstående kvalitetsfaktorer identifieras. Listan avslutas med faktorer som är specifika för två huvudtyper av scenariometoder: scenariovärderingsmetoden och choice experiments.

3.6.1 Acceptans och förståelse för värderingsscenariot

3.6.2 Beskrivningen av miljöförändringens effekter

3.6.3 Information om nollalternativ

3.6.4 Vinnare eller förlorare?

3.6.5 Villkor för betalning och leverans

3.6.6 Betalningsvilja eller kompensationskrav?

3.6.7 Värderingsfunktion

3.6.8 Test av hypotetisk snedvridning

3.6.9 Speciella kvalitetsfaktorer för scenariovärderingsmetoden (CVM)

3.6.10 Speciella kvalitetsfaktorer för choice experiments

3.6.1 ACCEPTANS OCH FÖRSTÅELSE FÖR VÄRDERINGSSCENARIOT

Scenariometoder bygger på att respondenterna förstår och accepterar värderings-scenariot, inklusive tar till sig den information om miljöförändringen som ges i surveyinstrumentet. Ett grundläggande krav är därför att värderingsscenariot och värderingsfrågorna finns redovisade i värderingsstudien. Men surveyinstrumen-tet i övrigt bör också redovisas, eftersom även frågor och information som inte fanns i direkt anslutning till värderingsscenariot kan ha betydelse för hur respon-denterna tolkade scenariot. Kontrollfråga 35 bör således ha besvarats med ”ja”.

Graden av respondenternas förståelse och acceptans kan dock vara mycket svår att bedöma, såvida inte den var föremål för särskild analys i värderings-studien. En sådan analys kan exempelvis basera sig på respondenternas svar på uppföljningsfrågor som på olika sätt testar förståelse och acceptans. Viktiga indi-kationer på att värderingsscenariot inte har fungerat tillfredsställande kan annars ges av graden av partiellt bortfall för värderingsfrågorna och i vilken mån som respondenterna protesterade mot värderingsscenariot. För att kunna identifiera protestsvar kan det vara lämpligt att ställa frågor av typen ”varför svarade du inte på värderingsfrågan?” (jfr Jorgensen et al. 1999, Söderqvist 1998).

En annan indikation på ett dåligt fungerande värderingsscenario kan ges av bristande känslighet för miljöförändringens storlek. Det är visserligen svårt att à priori säga något om hur känsliga respondenternas värderingar ska vara för miljöförändringens storlek, men ett s.k. scope-test som visar att respondenternas värdering av en mycket liten miljöförändring inte skiljer sig från deras värdering av en mycket stor förändring ger i alla händelser en anledning att ifrågasätta om värderingsscenariot har varit tillräckligt tydligt.



91. Fanns en särskild analys i vär-deringsstudien för att kontrolle-ra i vilken grad respondenterna förstod värderingsscenariot (inklusive information om miljö-förändringen)?

91a. Om ”ja”, vad var resultatet av analysen?

92. Hur stort var det partiella bort-fallet för värderingsfrågan/ -frågorna (i procent)?

93. Identifierades protestsvar?

93a. Om ”ja”, hur vanligt förekom-mande var protestsvar? (Kan exempelvis anges som den del av det partiella bortfallet för värderingsfrågan som berodde på protestsvar.)

93b. Om ”ja”, på vilket sätt tog studien hänsyn till protestsva-ren när värderingsskattningar beräknades?

94. Genomfördes något scope-test?

94a. Om ”ja”, vad var resultatet av testet?

3.6.2 BESKRIVNING AV MILJÖFÖRÄNDRINGENS EFFEKTER

Ett grundläggande krav när det gäller värderingsscenariot är att miljöförändring-en är beskriven så att det framgår hur människor direkt eller indirekt påverkas. Miljöförändringens effekter ska alltså beskrivas. Vidare bör beskrivningen vara så objektiv som möjligt, så att den inte blir ledande för respondenten. Men hur denna beskrivning utformas måste avgöras från fall till fall. Ibland kan den vara kvantitativ (t.ex. en miljörelaterad hälsorisk som minskar från 1000 till 10 drab-bade svenskar per år, eller en genomsnittlig bullernivå som minskar från 70 dB till 50 dB) och ibland är den mer kvalitativ, t.ex. genom beskriva effekterna av miljöförändringen med hjälp av teckningar eller fotografier. På något sätt är det


dock nödvändigt att beskriva effekterna, det går inte att be respondenterna vär-dera t.ex. en utsläppsminskning på 1000 ton av ett ämne om det inte samtidigt ges upplysningar om vad denna utsläppsminskning betyder i termer av effekter på miljökvalitet, produktionen av ekosystemvaror och ekosystemtjänster, e.dyl.


95. Redovisades effekterna av miljöförändringen för respon-denterna?

96. Kan effekterna bedömas vara objektivt beskrivna?

3.6.3 INFORMATION OM NOLLALTERNATIV

För att respondenterna ska kunna ta ställning till hur de värderar ett projekt som skulle leda till en viss miljöförändring måste de även veta vad som händer om projektet inte blir av, exempelvis att miljökvaliteten förblir på dagens nivå eller att miljökvaliteten sjunker till en viss nivå. Effekterna av ett sådant alternativt scenario (”nollalternativ”) ska alltså också framgå av värderingsscenariot.


97. Beskrevs effekterna av ett nollalternativ i värderings- scenariot?

3.6.4 VINNARE ELLER FÖRLORARE?

Ett förverkligat värderingsscenario kan öka eller minska en respondents nytta, eller inte påverka dennes nytta alls. Det är önskvärt att värderingsstudien förmår fånga in omfattningen av dessa tre grupper, så att den inte i onödan avgränsar sig till exempelvis de respondenter som får en nyttoökning.

Ett relaterat problem är att resultaten från värderingsstudien kan bli svårtol-kade om dess scenario implicerar både för- och nackdelar för vissa respondenter. Om effekterna av ett åtgärdspaket mot eutrofiering ska värderas av aktörer som ska vidta åtgärder (t.ex. lantbrukare) kan det tänkas att de drar av sina förvän-tade åtgärdskostnader från sin nytta av en minskad eutrofiering. I ett sådant fall bör det ha framgått av scenariot om respondenterna ska basera sitt svar på sin nytta före avdrag för kostnader eller på sin nytta efter avdrag för kostnader.



98. Är värderingsstudien utformad så att den inte bara täcker in de som vinner på ett förverk-ligat värderingsscenario, utan även de som förlorar respek-tive får oförändrad nytta?

99. Framgick det av värderings-scenariot hur responden-terna skulle ta hänsyn till sina eventuella kostnader för ett förverkligande av scenariot?

3.6.5 VILLKOR FÖR BETALNING OCH LEVERANS

Det bör framgå av värderingsscenariot vad som avgör om projektet ifråga kom-mer att förverkligas eller inte. Ett exempel på ett sådant leveransvillkor är att projektet genomförs om den sammanlagda nyttan överstiger de totala kostna-derna för projektet. I ett kostnads-nyttoanalysperspektiv är detta ett naturligt villkor, men andra typer av leveransvillkor är inte otänkbara, exempelvis att en majoritet av respondenterna röstar ”ja” till projektet.

En annan viktig upplysning är hur respondenterna kommer att få betala om projektet genomförs. Det här rör sig bland annat om vilken typ av betalnings-instrument som används (t.ex. öronmärkt skatt, kommunal taxa, bidrag till en fond, etc.), vid vilken tidpunkt som betalningen sker (t.ex. engångssumma, månatlig betalning, årlig betalning, etc.) och hur storleken på respondentens betalning avgörs. Betalningen kan specificeras som proportionerlig eller lika med den betalningsvilja som respondenten angav, men andra betalningsvillkor före-kommer, exempelvis att varje respondents betalning av rättviseskäl relateras till inkomsten. Betalningsvillkorens utformning kan ha stor betydelse för mängden protestsvar.


100. Specificerades leveransvillkor?

100a. Om ”ja”, hur specificerades detta?



101. Specificerades vad som avgör storleken på respondentens betalning om projektet ge-nomförs?

101a. Om ”ja”, hur specificerades detta?

102. Vilket betalningsinstrument användes?

103. Om betalningen angavs vara återkommande, specificera-des under hur lång tid den är återkommande?

3.6.6 BETALNINGSVILJA ELLER KOMPENSATIONSKRAV?

Som framgick av avsnitt 2.3 avgörs det av sammanhanget när värderingsfrågor ur teoretisk synvinkel bör gälla betalningsvilja eller kompensationskrav. Frågor om kompensationskrav har dock ofta visat sig vara empiriskt problematiska (jfr Horowitz och McConnell 2002). De leder inte sällan till en hög andel protestsvar och eftersom kompensationskrav (i motsats till betalningsvilja) inte begränsas av någon budgetrestriktion är det inte ovanligt att mycket höga belopp anges av re-spondenterna (vilket i sig kan vara en form av protest). De här komplikationerna medför att frågor om betalningsvilja i allmänhet är att föredra, om inte speciella skäl finns för att ställa frågor om kompensationskrav.


104. Syftade värderingsfrågan till att få fram information om betalningsvilja eller kompen-sationskrav?

104a. Om studien valde att få fram information om kompensa-tionskrav, vilka var skälen till detta val?


3.6.7 VÄRDERINGSFUNKTION

Ofta skattas en så kallad värderingsfunktion som ett försök att relatera respon-denternas svar på värderingsfrågan till olika förklarande variabler, t.ex. deras svar på andra frågor och andra karaktäristika som gäller respondenterna eller miljöförändringen ifråga. Värderingsfunktionen kan se lite olika ut beroende på hur värderingsfrågan har formulerats. Två exempel: (i) om respondenterna själva har fått ange sin betalningsvilja kan funktionen ha skattats genom en enkel regressionsanalys med betalningsviljan som beroende variabel; (ii) om respon-denterna enbart har fått svara ja eller nej till ett givet belopp blir den beroende variabeln vanligen sannolikheten för ett ja-svar och beloppet blir en av de förkla-rande variablerna.

Ibland kan vissa samband förväntas, exempelvis ett positivt samband mel-lan inkomst och betalningsvilja (jfr Hökby och Söderqvist 2003). En skattad värderingsfunktion ger således en möjlighet att utvärdera rimligheten i värde-ringsresultaten. Den kan också vara användbar i eventuella försök att genera-lisera värderingsstudiens resultat till andra sammanhang. Vilka samband som kan förväntas finnas varierar dock från fall till fall, och ett vanligt problem med värderingsfunktioner är att deras samlade förklaringskraft (mätt som exempelvis justerat R2) är svag. Även om den samlade förklaringskraften bör vara statistiskt signifikant (dvs en nollhypotes att alla koefficienter för de förklarande variab-lerna är lika med noll ska kunna förkastas på en nivå ≤ 10%), går det inte att slå fast hur hög förklaringskraften bör vara. Ett minimikrav bör dock vara att den samlade förklaringskraften redovisas.


105. Skattades någon värderings-funktion?

105a. Om ”ja”, var den samlade förklaringskraften signifikant större än noll?

105b. Om ”ja”, hur hög var förkla-ringskraften?

105c. Om ”ja”, i vilken grad var tecknen på koefficienterna de som förväntades?

105d. Om en inkomstvariabel ingick i värderingsfunktionen, var dess koefficient positiv?


3.6.8 TEST AV HYPOTETISK SNEDVRIDNING

Scenariometoder kännetecknas av att faktiska marknadstransaktioner inte äger rum, och deras i denna mening hypotetiska karaktär har kritiserats starkt av många. Det kan inte uteslutas att resultaten från scenariometoder påverkas av en särskild snedvridning på grund av metodernas hypotetiska karaktär. Det är därför en styrka om värderingsstudien på något sätt har försökt korrigera för de konsekvenser som den hypotetiska karaktären kan ge. Det finns olika metoder för detta, exempelvis att be respondenterna att ange hur säkra de har varit på sitt svar på värderingsfrågan (Champ och Bishop 2001) eller att ställa särskilda frågor som får respondenterna att resonera kring varför det kan finnas en hypo-tetisk snedvridning, s.k. cheap-talk script (Cummings och Taylor 1999).

Om värderingsstudien har syftat till att få information om respondenternas be-talningsvilja kan en uppseendeväckande hög betalningsvilja i förhållande till re-spondenternas inkomst vara en indikation på hypotetisk snedvridning, eftersom det då kan misstänkas att respondenterna inte i tillräcklig mån har tagit hänsyn till sin budgetrestriktion. En alternativ tolkning är att det rör sig om ett sätt att protestera mot värderingsscenariot, eller helt enkelt ovanligt starka preferenser för ett förverkligande av scenariot.


106. Gjordes någon korrigering för hypotetisk snedvridning?

106a. Om ”ja”, hur gjordes korrige-ringen?

107. Undersöktes hur stor del av respondenternas inkomst som de i genomsnitt var vil-liga att betala för att förverk-liga scenariot?

107a. Om ”ja”, hur stor var denna andel?

3.6.9 SPECIELLA KVALITETSFAKTORER FÖR SCENARIOVÄRDERINGSMETODEN

Det finns en omfattande debatt kring hur betalningsviljefrågor i CVM-studier bör ställas, och det har visats att valet av frågetyp har betydelse för skattning-arna av t.ex. medelbetalningsviljan. Slutna frågor som ger ja/nej-svar minimerar risken för strategiskt beteende och liknar en normal marknadssituation, men ger knapphändig information om respondentens betalningsvilja. Dessutom avråds ofta från sådana slutna frågor när det gäller attityder, åsikter och värderingar på grund av att respondenter ofta har en benägenhet att instämma (SCB 2001b).


Detta fenomen kan vara en viktig orsak till att medelbetalningsviljeskattningar från svar på slutna frågor tenderar att bli högre än motsvarande skattningar från svar på öppna frågor (Kriström 1993). Tabell 11 redovisar de huvudsakliga frå-getyperna i en CVM-studie och vilka effekter som de vanligen anses leda till. Vi tar här inte ställning till vilken frågeform som bör förknippas med hög kvalitet. Däremot är det viktigt att frågeformen redovisas, eftersom det kan ha betydelse för tolkningen av resultaten. Vidare är det en extra styrka för värderingsstudien om effekterna av att använda olika frågetyper har studerats. Detta kan ge infor-mation om värderingsresultatens känslighet för frågetypen.

Ett speciellt problem med frågor där respondenten har möjlighet att ange ett eget belopp är att en del respondenter då kan ange en mycket hög betalnings-vilja. Det blir då en svårighet att bedöma om en sådan betalningsvilja faktiskt är realistisk eller om det rör sig om ett protestsvar. Hur extremvärden hanteras kan ha stor betydelse för medelbetalningsviljan, och det bör därför klart framgå av värderingsstudien om extremvärden har uteslutits och i så fall vilka kriterier för uteslutningen som användes.

För alla frågetyper utom renodlat öppna värderingsfrågor anges belopp som re-spondenten får ta ställning till. I vissa fall får varje enskild respondent välja mellan flera olika belopp, medan i andra fall är det bara ett enda belopp som en enskild respondent ska tacka ”ja” eller ”nej” till att betala. I det senare fallet varieras beloppet mellan olika respondenter. Det är en fördel om en sådan ”budvektor” är utformad så att en stor andel av respondenterna accepterar det lägsta budet respektive förkastar det högsta budet. I annat fall kan osäkerheten i skattningarna av exempelvis medelbetalningsviljan bli stor. Angivandet av belopp kan leda till förankringseffekter på så sätt att respondenterna tar beloppen som information om vilken betalningsvilja de bör ha. Det är därför en styrka om värderingsstudien undersöker förekomsten av eventuella förankringseffekter. Om exempelvis betal-ningskort används kan förekomsten testas genom att variera kortens utformning.

Tabell 11. Huvudsakliga frågetyper i CVM-studier och deras effekter.

Öppen (open-ended) Stort antal nollsvar, få anger en liten positiv betalningsvilja.

Budgivningsspel (bidding game) Den slutliga skattningen är beroende av vilket startbud som användes.

Betalningskort (payment card) Svagt beroende mellan skattningar och belopp som fanns på kortet.

Sluten utan uppföljning med ytterligare ett bud (single-bounded dichotomous choice)

Skattningar av genomsnittlig betalningsvilja blir vanligen högre än för andra frågetyper.

Sluten med uppföljning med ytterligare ett bud (double-bounded dichotomous choice)

De två svaren tillhör inte samma underliggande statistiska fördelning av betalningsvilja.




108. Vilken typ av värderingsfråga ställdes?

109. Testades olika typer av värde-ringsfrågor?

109a. Om ”ja”, vad blev resultatet av testet?

110. Framgår det hur eventuella extremvärden för betalnings-vilja har hanterats?

110a. Om ”ja”, hur hanterades extremvärdena?

111. Om en budvektor har an-vänts, hur stor andel av respondenterna accepterade det lägsta budet?

112. Om en budvektor har an-vänts, hur stor andel av respondenterna accepterade det högsta budet?

113. Undersöktes förekomsten av eventuella förankringsef-fekter?

113a. Om ”ja”, vad blev resulatet av undersökningen?

3.6.10 SPECIELLA KVALITETSFAKTORER FÖR CHOICE EXPERIMENTS

En speciell egenskap hos CE-studier är att miljöförändringen beskrivs med hjälp av ett antal attribut (”miljöattribut”) och att en betalningsvilja kan isoleras för förändringar i enskilda attribut. Skattningen av en betalningsvilja möjliggörs ge-nom att miljöattributens nivåer och kostnaden för att uppnå miljöförändringen (”kostnadsattributet”) varieras mellan respondenterna.

Vilka attribut som är lämpliga att välja varierar från fall till fall. De måste i alla händelser vara klart definierade för respondenterna. Valsituationen tenderar att bli mycket komplicerad för respondenterna om antalet attribut är stort. Vad som är ett ”stort antal” beror på situationen, men det kan konstateras att antalet attribut vanligen inte överstiger 4-7 stycken. En annan omständighet som kan


försvåra respondenternas val är om det finns ett ömsesidigt beroende mellan två eller flera miljöattribut. Om det finns ett starkt sådant beroende måste CE-stu-dien ta hänsyn till detta. Det är inte bara antalet attribut som avgör hur kom-plicerad uppgift som respondenten ställs inför. Graden av komplexitet bestäms också av hur många alternativ det finns att välja mellan i varje valsituation och antalet valsituationer som respondenten ska ta ställning till. Om uppgiften är alltför komplicerad kan resultatet bli ett stort partiellt bortfall för valfrågorna, jfr kontrollfråga 92.

Med många attribut som vart och ett kan anta flera olika värden blir antalet möjliga kombinationer mycket stort. Därför använder sig CE-studier vanligen av olika metoder för att reducera antalet kombinationer för att effektivt utforma de valalternativ som respondenterna sedan får ta ställning till, jfr Alpízar et al. (2003) och Bateman et al. (2002). Det är önskvärt att det framgår av studien vilken metod för utformande av valalternativ som har använts.

Vanligen underlättar det skattningen av välfärdsmått, eller åtminstone för respondenternas förståelse för de val de ska göra, om ett nollalternativ ingår bland de alternativ som respondenten har att välja mellan. I en CE-studie kan det alltså vara en fördel att det inte bara ingår en beskrivning av nollalternativet (jfr kontrollfråga 97), utan att nollalternativet även är valbart.

Det finns möjligheter att utforma en CE-studie så att det går att genomföra specifika test av intern validitet hos respondenternas svar, och det är en styrka hos studien om denna möjlighet har utnyttjats. Det går då exempelvis att kon-trollera om svaren är konsistenta med önskvärda egenskaper hos respondenter-nas preferenser, t.ex. transitivitet. Se vidare Alpízar et al. (2003).


114. Hur många attribut använde sig studien totalt av (inklusive kostnadsattributet)?

115. Tar studien hänsyn till eventu-ellt beroende mellan miljöatt-ributen?

116. Hur många alternativ fick respondenten välja mellan i varje valsituation?

117. Hur många valsituationer fick respondenten ta ställning till?

118. Vilken designmetod användes för att utforma valalternativ?



119. Gavs respondenterna möjlig-het att välja ett nollalternativ?

120. Genomfördes något test av den interna validiteten hos respondenternas svar på CE-frågorna?

120a. Om ”ja”, vad blev resultatet av testet?



______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________


3.7 Kvalitetsfaktorer för ersättningskostnadsmetodenI appendix A redogörs för tre allmänna villkor för när ersättningskostnadsmeto-den kan ses som en giltig värderingsmetod, jfr Shabman och Batie (1978), Bock-stael et al. (2000) och Freeman (2003). I vilken mån dessa villkor är uppfyllda är således centralt för en ersättningskostnadsstudies kvalitet. Det kan noteras att en litteraturgenomgång av Sundberg (2004) visade att vissa ersättningskostnadsstu-dier inte ens diskuterar huruvida de kan anses vara uppfyllda eller inte. Villkoren kan uttryckas som följande kvalitetsfaktorer:

3.7.1 Ersättningssystemets grad av substitution

3.7.2 Ersättningssystemets kostnadseffektivitet

3.7.3 Betalningsvilja för ersättningskostnaderna?

3.7.1 ERSÄTTNINGSSYSTEMETS GRAD AV SUBSTITUTION

Bakgrunden till ersättningskostnadsmetoden är att människan i vissa fall kan ersätta förlusten av en ekosystemtjänst med exempelvis tekniska lösningar. Att införa ersättningssystem kostar dock pengar, som inte behöver belasta samhället om ekosystemtjänsten finns tillgänglig. Jämförelsen med ekosystemtjänsten blir bättre ju mer likartat ersättningssystemet är när det gäller att leverera tjänster av samma kvantitet och kvalitet som ekosystemet. Om ersättningssystemet är ett dåligt substitut för ekosystemtjänsten på så sätt att det finns stora kvantitets- och kvalitetsskillnader kan ersättningskostnadsmetoden resultera i stora överskatt-ningar eller underskattningar av ekosystemtjänstens värde.


121. Analyserades det i studien om ersättningssystemet levererar en tjänst i samma kvantitet och av samma kvali-tet som den ekosystemtjänst som värderas?

121a. Om ”ja”, hur gjordes denna analys?

122. Om det finns någon viktig skillnad i kvantitet eller kvali-tet, tar värderingen i studien hänsyn till detta?


3.7.2 ERSÄTTNINGSSYSTEMETS KOSTNADSEFFEKTIVITET

Ersättningskostnadsmetoden kan leda till en felaktigt hög värdering av ekosys-temtjänsten om ersättningssystemet läggs upp så att det ersätter ekosystemtjäns-ten på ett onödigt kostsamt sätt. Om det finns alternativa ersättningssystem eller alternativa upplägg av ett visst ersättningssystem, bör ersättningskostnadsstudien identifiera vilket system eller vilket upplägg som ersätter ekosystemtjänsten till lägsta möjliga kostnad.

Det kan vara en besvärlig empirisk uppgift att inkludera samtliga relevanta fasta och rörliga kostnader som är förknippade med ersättningssystemet. Vilka typer av fasta och rörliga kostnader som är relevanta varierar från fall till fall, men det kan vara särskilt viktigt att kontrollera att studien inte har glömt bort att ta med eventuella initiala investeringskostnader för ersättningssystemet i analysen.


123. Analyserade studien möjlig-heten att ekosystemtjänsten kan ersättas på flera olika sätt?

124. Var värderingen baserad på det kostnadseffektiva sättet att ersätta ekosystemtjäns-ten?

125. Framgår det av studien vilka typer av fasta och rörliga kostnader som värderingen baserar sig på?

126. Har eventuella initiala inves-teringskostnader räknats med som en kostnad?

3.7.3 BETALNINGSVILJA FÖR ERSÄTTNINGSKOSTNADERNA?

En fara med att göra ekonomiska värderingar med hjälp av kostnadsdata är att det inte nödvändigtvis finns någon betalningsvilja bland medborgarna i samhället som motsvarar kostnaderna. Ersättningskostnadsstudien kan däremot vara moti-verad för att få fram kostnadsskattningar som ska jämföras med betalningsviljan inom ramen för en kostnads-nyttoanalys. Men för att få information om betal-ningsviljan behövs RP- eller SP-studier (jfr appendix A). Det är rimligt att begära av en ersättningskostnadsstudie att den innehåller en diskussion om indikationer på förekomsten av en betalningsvilja.



127. Finns indikationer på att individer skulle vara villiga att betala ersättningskostna-derna om ekosystemtjänsten inte längre finns tillgänglig?



______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________


3.8 Kvalitetsfaktorer för humankapitalmetodenFör humankapitalmetoden har följande kvalitetsfaktorer identifierats:

3.8.1 Teoretiska hänsynstaganden

3.8.2 Teknologisk utveckling

3.8.3 Att uppskatta värdet av förlorad produktivitet

För en studie som använt sig av humankapitalmetoden kan det vara en fördel om medicinsk expertis varit inblandad. Med andra ord ska fråga 39 helst ha besva-rats med ett ”ja”.

3.8.1 TEORETISKA HÄNSYNSTAGANDEN

Det kanske viktigaste teoretiska ställningstagandet i varje humankapitalstudie är hur resultaten bör tolkas i termer av betalningsvilja. Sjukvårdskostnader är inte ett mått på betalningsviljan för att undvika sjukdom utan snarare ett mått ex post på kostnader för sjukdom. Metoden förlitar sig på två huvudsakliga antaganden: (1) direkta kostnader för ohälsa reflekterar det ekonomiska värdet av varor och tjänster som används för att behandla ohälsan, och (2) en persons inkomster speglar det ekonomiska värdet av förlorad produktion. Metoden mä-ter alltså kostnader ex post och gör inget försök att mäta nyttoförlusterna som ohälsan innebär. Dessutom speglar kostnader ex post inte variationen i individers attityder till risk. Trots allt detta betraktas ofta humankapitalmetodens skatt-ningar som betalningsviljans miniminivå.


128. Har humankapitalstudiens resultat tolkats i termer av betalningsvilja?

128a. Om ”ja”, hur gjordes denna tolkning?

3.8.2 TEKNOLOGISK UTVECKLING

I en humankapitalstudie är det viktigt att undersöka hur utvecklingen av medi-cinska behandlingstekniker och metoder har sett ut. Teknologiska förändringar på det medicinska området kan förskjuta värderingsskattningarna för en given sjukdom uppåt eller nedåt beroende på situationen. När resultat från humanka-pitalstudier används bör man ta reda på huruvida och på vilket sätt behandlings-metoderna som används har förändrats sedan studien gjordes.



129. Tar humankapitalstudien hän-syn till eventuella betydande förändringar av behandlings-metoder?

129a. Om ”ja”, diskuterades effek-ten på de skattade värdena?

3.8.3 ATT UPPSKATTA VÄRDET AV FÖRLORAD PRODUKTIVITET

När det gäller att uppskatta värdet av förlorad produktivitet, d v s förlusten av arbetstid, finns det olika sätt att göra detta på. Om endast den förlorade arbets-tiden till följd av sjukdom värderas, är det sannolikt att den totala förlusten av en individs produktivitet inte speglas på ett korrekt sätt. Speciellt gäller detta då man har att göra med långvarig kronisk ohälsa. Kronisk ohälsa kan tvinga en in-divid att arbeta deltid, att acceptera sämre betalda anställningar, eller att till och med hoppa av arbetsmarknaden. Värdet av förlorad tid bör även ta hänsyn till produktiviteten hos de personer som har obetalda arbeten, och helst även värdet av den förlorade fritid som ohälsan medför.2


130. Hur uppskattades förlusten av förlorad arbetstid?

131. Tog studien hänsyn till kro-nisk ohälsa?

132. Hur definierades tidskostna-den?

133. Inkluderar de skattade värdena produktiviteten hos personer som ej finns med på arbetsmarknaden?

134. Inkluderar skattningarna även värdet av förlorad fritid?

2 Väl värt att nämna i detta sammanhang är diskussionen om s.k. friktionskostnader, vilket innebär att förekomsten av arbetslöshet gör att sjuka personer tämligen enkelt kan ersättas med arbetslösa individer (bl. a. Koopmanschap et al. 1995). Det är bara p g a ”friktion” ersättandet kan ta lite tid. Med denna ansats blir utfallet alltså ett helt annat än vid humankapitalansatsen, som tar hänsyn till värdet av individers potentiella produktion även om de blir ersatta. Friktionskostnadsmetoden har kritiserats av bl. a. Johannesson och Karlsson (1997).



______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________


3.9 Kvalitetsfaktorer för värdering utifrån kostnaden att verkställa politiska beslut

I likhet med ersättningskostnadsmetoden (se avsnitt 3.7) utgår denna metod från kostnadssidan för att nå en värdering av miljöförändringar. I detta fall är det dock vanligen fråga om andra typer av kostnader, exempelvis kostnader för att förbättra eller återställa miljön. Följande två kvalitetsfaktorer blir aktuella:

3.9.1 Kostnadseffektivitet

3.9.2 Betalningsvilja för kostnaderna?

3.9.1 KOSTNADSEFFEKTIVITET

Det finns vanligen flera olika sätt att verkställa ett politiskt beslut, och det är viktigt att det analyseras vilket sätt som förverkligar beslutet till lägsta möjliga kostnad.

Det kan vara en besvärlig empirisk uppgift att inkludera samtliga relevanta fasta och rörliga kostnader som är förknippade med att verkställa beslutet. Vilka typer av fasta och rörliga kostnader som är relevanta varierar från fall till fall, men det kan vara särskilt viktigt att kontrollera att studien inte har glömt bort att ta med eventuella initiala investeringskostnader för verkställandet i analysen.


135. Analyserade studien möjlighe-ten att det politiska beslutet kan verkställas på flera olika sätt?

136. Var värderingen baserad på det kostnadseffektiva sättet att verkställa beslutet?

137. Framgår det av studien vilka typer av fasta och rörliga kostnader som värderingen baserar sig på?

138. Har eventuella initiala inves-teringskostnader räknats med som en kostnad?


3.9.2 BETALNINGSVILJA FÖR KOSTNADERNA?

En fara med att göra ekonomiska värderingar utifrån kostnader är att det inte nödvändigtvis finns någon betalningsvilja bland medborgarna i samhället som motsvarar kostnaderna. Kostnadsstudien kan vara motiverad för att få fram kostnadsskattningar som ska jämföras med betalningsviljan inom ramen för en kostnads-nyttoanalys. Men för att få information om betalningsviljan behövs RP- eller SP-studier (jfr appendix A). Det är rimligt att begära av en kostnads-studie att den innehåller en diskussion om indikationer på förekomsten av en betalningsvilja.


139. Finns indikationer på att de skattade kostnaderna mot-svaras av en betalningsvilja hos medborgarna?



______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________


3.10 Helhetsbedömning av kvalitetenSom avslutning ges nedan en möjlighet att göra en helhetsbedömning av kvalite-ten hos värderingsstudien. Helhetsbedömningen bör ta hänsyn dels till de kvali-tetsfaktorer som är gemensamma för alla värderingsstudier (avsnitt 3.1) och dels till metodspecifika kvalitetsfaktorer (avsnitten 3.2-3.9). Det är viktigt att inte förlora sig i detaljer utan lyfta blicken till breda frågor som exempelvis följande:

• Vad ville värderingsstudien mäta?

• Hur definierades populationen?

• Hur väl lyckades värderingsstudien mäta det den ville mäta för den definie-rade populationen?

• Fanns det några risker för dubbelräkningar av ekonomiska värden och und-veks de i så fall? Dubbelräkningsrisk kan exempelvis föreligga om en scenario- värderingsstudie försöker värdera inrättandet av två olika naturreservat och inte klargör om respondenten ska värdera inrättandet av det ena reservatet givet att det andra har inrättats eller givet att det andra inte har inrättats.

Helhetsbedömning av kvaliteten:

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________

______________________________________________________________________


Referenser

Alpízar, F., Carlsson, F., Martinsson, P., 2003. Using choice experiments for non-market valuation. Economic Issues 8, 83-110.

Andrews, T., 1996. A discrete choice model of recreational trout angler benefits in Penn- sylvania. Unpublished manuscript, Department of Economics, West Chester University.

Arrow, K., Cline, W. R., Mäler, K-G., Munasinghe, M., Squitieri, R., Stiglitz, J., 1996. Inter-temporal equity, discounting and economic efficiency, s. 125-144 i Bruce, J. P., Lee, H., Haites, E. F., Climate Change 1995: Economic and Social Dimensions of Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, UK.

Arrow, K., Solow, R., Leamer, E., Portney, P., Randner, R., Schuman, H., 1993. Report of the NOAA Panel on Contingent Valuation. Federal Register 58(10), 4601-4614.

Bann, C., Fisher, J., Horton, B., 2003. The Benefits Assessment Guidance for PR04: Review of Non-use Values for Water Quality and Water Resources and Values for Bathing Water Improvements. Report of an Expert Workshop in Peterborough, May 2003. UK Environ-ment Agency. Tillgänglig från http://www.environment agency.gov.uk/commondata/103599/ petreport_673271.doc (15 november 2004).

Bateman, I. J., Carson, R. T., Day, B., Hanemann, M., Hanley, N., Hett, T., Jones-Lee, M., Loomes, G., Mourato, S., Özdemiroglu, E., Pearce, D. W., Sugden, R., Swanson, J., 2002. Economic Valuation with Stated Preferences Techniques: A Manual. Edward Elgar Pub- lishing, Cheltenham, UK.

Biemer, P. P., Lyberg, L. E., 2003. Introduction to Survey Quality. John Wiley & Sons, Hoboken, NJ.

Bishop, R. C., 2003. Where to from here? I: Champ, P. A., Boyle, K. J., Brown, T. C. (red.), A Primer on Nonmarket Valuation. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, The Nether-lands, s. 537-566.

Bockstael, N. E., Hanemann, W. M., Strand, I. E. (red.), 1987. Measuring the Benefits of Water Quality Improvements Using Recreation Demand Models. Report to U.S. Environ-mental Protection Agency, EPA Contract No. CR-811043-01-0.

Bockstael, N. E., Freeman, A. M., Kopp, R. J., Portney, P. R., Smith, V. K., 2000. On measur-ing economic values for nature. Environmental Science and Technology 34, 1384-1389.

Brookshire, D. S., Ives, B. C., Schulze, W. D., 1976. The valuation of aesthetic preferences. Journal of Environmental Economics and Management 3, 325-346.

Carson, R. T., 2000. Contingent valuation: a user’s guide. Environmental Science and Techno-logy 34, 1413-1418.

Carson, R. T., under produktion. Contingent Valuation: A Comprehensive Bibliography and History. Edward Elgar Publishing, Cheltenham, UK.

Carson, R. T., Flores, N. E., Meade, N. F., 2001. Contingent valuation: controversies and evidence. Environmental and Resource Economics 19, 173-210.

Carson, R. T., Mitchell, R. C., Hanemann, W. M., Kopp, R. J., Presser, S., Ruud, P. A., 1992. A contingent valuation study of lost passive use values resulting from the Exxon Valdez oil spill. A Report to the Attorney General of the State of Alaska. Tillgänglig från http://www.evostc.state.ak.us/pdf/econ5.pdf (9 november 2004).

Champ, P. A., Bishop, R., 2001. Donation payment mechanisms and contingent valuation: an empirical study of hypothetical bias. Environmental and Resource Economics 19, 383-402.

Champ, P. A., Boyle, K. J., Brown, T. C., 2003. A Primer on Nonmarket Valuation. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, The Netherlands.

CIE, Centre for International Economics, 2001. Review of willingness-to-pay methodologies. Report prepared for Independent Pricing and Regulatory Tribunal of New South Wales. CIE, Canberra. Tillgänglig från http://www.ipart.nsw.gov.au/pdf/cie.pdf (11 oktober 2004).

Cochran, W. G., 1977. Sampling Techniques, Third Edition. Wiley, New York.

76 REFERENSER

Cummings, R. G., Taylor, L. O., 1999. Unbiased value estimates for environmental goods: a cheap talk design for the contingent valuation method. American Economic Review 89, 649-665.

Daily, G. C., Söderqvist, T., Aniyar, S., Arrow, K., Dasgupta, P., Ehrlich, P. R., Folke, C., Jansson, A., Jansson, B-O., Kautsky, N., Levin, S., Lubchenco, J., Mäler, K-G., Simpson, D., Starrett, D., Tilman, D., Walker, B., 2000. The value of nature and the nature of value. Science 289, 395-396.

Dalenius, T., 1985. Elements of Survey Sampling. Swedish Agency for Research Cooperation with Developing Countries (SAREC), Stockholm.

Davis, D. D, Holt, C. A., 1993. Experimental Economics. Princeton University Press, Prince-ton, NJ.

Defra (Department of Environment, Food and Rural Affairs), 2000. Flood and Coastal De-fence Project Appraisal Guidance: Economic Appraisal. A Procedural Guide for Operating Authorities. Tillgänglig från http://www.defra.gov.uk/environ/fcd/pubs/pagn/fcdpag3 (11 oktober 2004).

Dickie, M., 2003. Defensive behavior and damage cost methods, s. 395-444 i Champ, P. A., Boyle, K. J., Brown, T. C. (red.), A Primer on Nonmarket Valuation. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, The Netherlands.

Dillman, D., 1978. Mail and Telephone Surveys: The Total Design Method. Wiley-Inter- science, New York.

Dillman, D., 1991. The design and administration of mail surveys. Annual Review of Socio-logy 17, 225-249.

Dillman, D., 2000. Mail and Internet Surveys: The Tailored Design Method. Wiley-Inter- science, New York.

Freeman III, A. M., 2003. The Measurement of Environmental and Resource Values: Theory and Methods. Second Edition. Resources for the Future, Washington, DC.

Frykblom, P., Helgesson, A., 2002. Cost-benefitanalys inom miljöområdet: en kartläggning. Rapport 5198, Naturvårdsverket, Stockholm.

Haab, T. C., McConnell, K. E., 2002. Valuing Environmental and Natural Resources: The Econometrics of Non-Market Valuation. Edward Elgar Publishing, Cheltenham, UK.

Hausman, J. A. (red.), 1993. Contingent Valuation: A Critical Assessment. North-Holland, Amsterdam.

Horowitz, J., McConnell, K. E., 2002. A review of WTA/WTP studies. Journal of Environ-mental Economics and Management 44, 426-447.

Hökby, S., Söderqvist, T., 2003. Elasticities of demand and willingness to pay for environmen-tal services in Sweden. Environmental and Resource Economics 26, 361-383.

Japec, L., Ahtiainen, A., Hörngren, J., Lindén, H., Lyberg, L., Nilsson, P., 1997. Minska bort-fallet. Current Best Methods-rapport. Statistiska Centralbyrån, Örebro.

Johannesson, M., Karlsson, G., 1997. The friction cost method: A comment. Journal of Health Economics 16, 249-255.

Jorgensen, B. S., Syme, G. J., Bishop, B. J., Nancarrow, B. E., 1999. Protest responses in con-tingent valuation. Environmental and Resource Economics 14, 131-150.

Juran, J. M., Gryna, Jr., F. M., 1980. Quality Planning and Analysis, Second Edition. McGraw-Hill, New York.

Kerr, G., Lincoln University. E-postmeddelande, 25 oktober 2004.Koopmanschap, M. A., Rutten, F. F. H., van Ineveld, B. M., van Roijen, L., 1995. The friction

cost method for measuring indirect costs of disease. Journal of Health Economics 14, 675-682.

Kriström, B., 1992. Hur mycket vill svenska folket betala för en bättre miljö? Ekonomisk Debatt 3, 209-219.

Kriström, B., 1993. Comparing continuous and discrete contingent valuation questions. Environmental and Resource Economics 3, 63-71.

Kriström, B., 1996. Contingent valuation. Arbetsrapport 233, Institutionen för skogsekonomi, Sveriges Lantbruksuniversitet, Umeå.

Lundström, S., Särndal, C-E., 2001. Estimation in the Presence of Nonresponse and Frame Imperfections. Current Best Methods-rapport. Statistiska Centralbyrån, Örebro.

77 REFERENSER

McComb, G., Economist, Environment Canada. E-postmeddelande, 20 augusti 2004.Mitchell, R. C., Carson, R. T., 1989. Using Surveys to Value Public Goods: The Contingent

Valuation Method. Resources for the Future, Washington, DC.Nash, K., Assistant Economist, New South Wales Environmental Protection Agency. E-post-

meddelande, 24 augusti 2004.Naturvårdsverket 2004. Ekonomiska konsekvensanalyser i myndigheternas miljöarbete – för-

slag till förbättringar. Rapport 5398, Naturvårdsverket, Stockholm.Parsons, G. R., Kealy, M. J., 1992. Randomly drawn opportunity sets in a random utility

model of recreation. Land Economics 68 (4), 418-433.Phaneuf, D. J., Smith, V. K., 2004. Recreation demand models. I: Mäler, K-G., Vincent, J.

(red.), Handbook of Environmental Economics. North-Holland, Amsterdam.Randall, A., Ives, B., Eastman, C., 1974. Bidding games for valuation of aesthetic environ-

mental improvements. Journal of Environmental Economics and Management 1, 132-149.Sagoff, M., 1988. The Economy of the Earth: Philosophy, Law, and the Environment. Cam-

bridge University Press, Cambridge, UK.Samuelson, P., 1954. The pure theory of public expenditure. Review of Economics and Statis-

tics 36, 387-389.SCB, 2001a. Kvalitetsbegrepp och riktlinjer för kvalitetsdeklaration i officiell statistik. Med-

delande i samordningsfrågor (MIS), Statistiska Centralbyrån, Stockholm.SCB, 2001b. Fråga rätt! Utveckla, testa, utvärdera och förbättra blanketter. Current Best

Methods-rapport. Statistiska Centralbyrån, Stockholm.Shabman, L. A., Batie, S., 1978. Economic value of natural coastal wetlands: a critique.

Coastal Zone Management Journal 4, 231-247.Shaw, W. D., Jakus, P., 1996. Travel cost models of the demand for rock climbing. Agricultural

and Resource Econmics Review 25 (2), 133-142.SIKA, Tid och kvalitet i persontrafik. SIKA rapport 2002:8. SIKA, Stockholm.Smith, V. K., 2004. Fifty years of contingent valuation, s. 1-60 i Tietenberg, T., Folmer, H.

(red.), The International Handbook of Environmental and Resource Economics 2004/2005: A Survey of Current Issues. Edward Elgar Publishing, Cheltenham, UK.

Smith, V. K., pågående arbete. Judging quality. I: Kanninen, B. (ed.), Valuing Environmental Amenities using Choice Experiments: A Common Sense Guide to Theory and Practice, bok med beräknad utgivning under 2005.

Sundberg, S., 2004. Replacement costs as economic values of environmental change: a review and an application to Swedish sea trout habitats. Beijer Discussion Paper Series No. 184, Beijerinstitutet för ekologisk ekonomi, Kungl. Vetenskapsakademien, Stockholm.

Sundberg, S., Söderqvist, T., 2004a. ValueBaseSWE: a valuation study database for environ-mental change in Sweden. Available at www.beijer.kva.se/valuebase.htm. Beijer Internatio-nal Institute of Ecological Economics, The Royal Swedish Academy of Sciences, Stockholm.

Sundberg, S., Söderqvist, T., 2004b. The economic value of environmental change in Sweden: a survey of studies. Rapport 5360, Naturvårdsverket, Stockholm.

Svenska Statistikersamfundet, 2005. Standard för bortfallsberäkning. Sektionen för survey- statistik (www.statistikersamfundet.se/survey), Svenska Statistikersamfundet.

Söderqvist, T., 1996. Ekonomisk värdering av miljön: metoder och svenska erfarenheter, s. 5-73 i Expertrapporter från Skatteväxlingskommittén, SOU 1996:117. Finansdeparte-mentet, Stockholm.

Söderqvist, T., 1998. Why give up money for the Baltic Sea? Motives for people’s willingness (or reluctance) to pay. Environmental and Resource Economics 12, 249-254.

Söderqvist, T., Hammer, M., Gren, I-M., 2004. Samverkan för människa och natur – en intro-duktion till ekologisk ekonomi. Studentlitteratur, Lund.

USEPA, 2000. Guidelines for Preparing Economic Analyses. EPA 240-R-00-003. United States Environmental Protection Agency, Washington, DC.

Willig, R. D., 1976. Consumer’s surplus without apology. American Economic Review 66, 589-597.

Wärneryd, B. (red.), 1990. Att fråga – om frågekonstruktion vid intervjuundersökningar och postenkäter, femte upplagan. Statistiska Centralbyrån, Stockholm.

78 REFERENSER

APPENDIX A Värderingsmetoder 3

Att värdera miljöförändringar ekonomiskt handlar i allmänna ordalag om att un-dersöka vilka avvägningar som individer är beredda att göra mellan miljön och andra resurser. Med ekonomisk teori som utgångspunkt kan det nämligen häv-das att sådana avvägningar avslöjar hur miljöförändringar påverkar människors välbefinnande. Lite annorlunda uttryckt kan det sägas att ekonomer mäter en miljöförändrings påverkan på välbefinnandet som de resurser människor skulle vara villiga att avstå för att förändringen ska bli verklighet alternativt förhindras. Ett annat ord för denna villighet att avstå resurser är betalningsvilja (willingness to pay, WTP). I vissa sammanhang kan det vara mer relevant att studera en an-nan slags avvägning, nämligen vad människor kräver i kompensation om miljö-förändringen blir verklighet eller förhindras (willingness to accept compensation, WTA), se t.ex. Freeman (2003). Förändringar i producentöverskottet är motsva-rande mått för företagssidan av samhället.

Eftersom ekonomiska värden handlar om vilka avvägningar som individer är villiga att göra kommer det ekonomiska värdet att bero på individers preferenser, det vill säga deras mer eller mindre bestämda uppfattningar om hur viktiga (eller oviktiga) olika saker är för dem. Vilka underliggande faktorer som spelar roll för hur dessa uppfattningar bildas tenderar att studeras mer av psykologer än ekonomer, men det kan noteras att det bland annat har hävdats att individer kan iklä sig olika roller, exempelvis som medborgare eller konsument, och att detta kan spela roll för deras beteende, jfr t.ex. Sagoff (1988). Fokuseringen av indi-viders preferenser inom nationalekonomi är en följd av dels en renodlat antro-pocentrisk etisk utgångspunkt, och dels att stor vikt brukar läggas vid principen om individens suveränitet, dvs att varje enskild person ses som den enda som kan avgöra vad som är bra eller dåligt för henne. Vi ska inte här gå in i en diskussion av de här utgångspunkterna, men det bör noteras att synsättet att ekonomiska värden bestäms av individers preferenser får som konsekvens att resultaten av värderingsstudier inte är mer upplysta än vad individerna själva är (Daily et al. 2000). Denna konsekvens har förmodligen spelat en stor roll i diskussionen mel-lan t.ex. naturvetare och ekonomer om rimligheten i att använda ekonomiska miljövärderingsmetoder.

Ibland leder miljöförändringar till effekter som gäller varor och tjänster som är föremål för fri handel och prissättning på marknader. Kanske rör det sig om ett skogsplanteringsprojekt, vars nytta åtminstone delvis består i en ökad tillgång på marknadsvaran timmer. Om det finns tillräcklig information om timmermark-naden i form av efterfråge- och utbudssamband kan det ekonomiska värdet av detta skattas genom förändringar i konsument- och producentöverskott.

3 Det här avsnittet är baserat på Söderqvist et al. (2004).

79 APPENDIX A – VÄRDERINGSMETODER

Ett mer besvärligt fall är när effekterna påverkar tillgången på nyttigheter som tillhandahålls av naturen, eller ”ekosystemtjänster” som de ofta kallas idag. I rapporten använder vi denna benämning i vidaste möjliga bemärkelse. Besvär-ligheten kommer sig av att många ekosystemtjänster inte är föremål för handel på någon marknad. För att även i detta fall kunna genomföra en värdering finns särskilda värderingsmetoder utvecklade. De här värderingsmetoderna kan indelas i tre huvudgrupper:

1. Metoder baserade på faktiskt marknadsbeteende (revealed preferences methods, RP)

2. Scenariometoder (stated preferences methods, SP)

3. Andra värderingsmetoder (inte lika fast rotade i ekonomisk teori)

I det följande går vi kortfattat igenom de värderingsmetoder som återfinns inom var och en av dessa huvudgrupper.

A.1 Metoder baserade på faktiskt marknadsbeteendeDen här gruppen av metoder utnyttjar sig av kopplingar som ibland finns mellan ekosystemtjänster och en eller flera marknadsvaror. De viktigaste fyra värderings-metoderna inom denna grupp är:

• Produktionsfunktionsmetoden (the production function method, PF)

• Resekostnadsmetoden (the travel cost method, TCM)

• Fastighetsvärdemetoden (the hedonic price method, HP)

• Skyddsutgiftsmetoden (the defensive expenditure method, DE)

Produktionsfunktionsmetoden kan användas när ekosystemtjänster används i produktionen av någon marknadsvara. Så förhåller det sig rätt ofta. Produktio-nen i jordbruket och skogsbruket beror exempelvis på jordens bördighet, vilken i sin tur upprätthålls genom arbetet som utförs av olika organismer i jorden. Skörden är sedan föremål för handel på en marknad, och denna kan beskrivas med hjälp av efterfråge- och utbudskurvor. Ett annat exempel är hur beroende torskfisket i Östersjön är av havsmiljön. Fiskerinäringen kan göra fångster (”producera”) tack vare bland annat arbetskraft, fångstredskap och båtar samt en rad havsmiljöfaktorer. Den fångade torsken är en marknadsvara för vilken efterfråge- och utbudssamband kan skattas. Så fort det går att konstatera hur efterfrågan och utbud förändras av tillgången på ekosystemtjänsten går det också att värdera förändringen ekonomiskt. Produktionsfunktionsmetoden är en viktig värderingsmetod, vars användning dock ofta begränsas av otillräcklig kunskap om hur naturen fungerar som en produktionsfaktor.

Resekostnadsmetoden ger möjlighet att värdera de rekreationsmöjligheter som naturen erbjuder. Betalningsviljan för att besöka ett rekreationsområde kan


skattas om det finns tillräckligt mycket data om hur mycket pengar och tid som folk lägger ned på att ta sig till området. Att studera rekreationsvärdet av ett visst område var den ursprungliga användningen av resekostnadsmetoden, och den har använts för att värdera ett flertal naturområden i USA. En mer modern variant av metoden går ut på att undersöka hur olika egenskaper hos ett rekrea-tionsområde påverkar efterfrågan på rekreation. Det kan exempelvis röra sig om att vattenkvaliteten i ett strandområde spelar roll för hur många som besöker området. Om kunskap finns om hur denna påverkan ser ut, och om just vatten-kvalitetens påverkan på efterfrågan kan sorteras ut från alla andra faktorer som påverkar efterfrågan (resekostnad, inkomst, serviceutbud, osv), finns det möjlig-heter att härleda en betalningsvilja för en förbättring av egenskaperna.

Fastighetsvärdemetoden utgår från tanken att tillgången på ekosystemtjänster kan spela roll för priset på fastigheter. Ett fritidshus som är beläget vid en strand med dålig vattenkvalitet kan ha ett lägre marknadspris än ett fritidshus vid en strand med fint vatten, även om husen och omgivningarna i alla andra avseenden är identiska. Om data om husens pris, egenskaper och omgivning, inklusive vat-tenkvaliteten, finns tillgängliga, kan ett indirekt marknadspris på vattenkvalitet skattas och i vissa fall även betalningsviljan för en bättre vattenkvalitet.

Skyddsutgiftsmetoden använder sig av data om individers agerande på mark-nader i syfte att kompensera sig för försämrad miljökvalitet eller minskad till-gång på någon ekosystemtjänst. Ett exempel är när människor installerar någon utrustning av något slag för att skydda sig mot en miljöförsämring, exempelvis ett kolfilter för att rena dricksvatten som tas från grundvatten som har blivit förorenat. Ur ett dricksvattenperspektiv fungerar ett sådant filter som ersättning för ett rent grundvatten om filtret gör så att kvaliteten på dricksvattnet bibehålls. För små förändringar av tillgången på en ekosystemtjänst kan sådana skyddsut-gifter ge information om betalningsviljan för förändringen.

A.2 ScenariometoderIbland saknas en koppling mellan den ekosystemtjänst man vill värdera och någon marknadsvara eller också är kopplingen svag eller dåligt utforskad. Med hjälp av scenariometoder kan detta problem lösas genom att skatta betalningsvil-jan för ekosystemtjänsten direkt. Man kan säga att scenariometoderna går ut på att upprätta en hypotetisk marknadssituation. Det här sättet att få information om miljöns ekonomiska värde har använts i allt större utsträckning under de senaste decennierna. Det finns ett flertal scenariometoder, men vi kan förenklat säga att de två huvudmetoderna är följande:

• Scenariovärderingsmetoden (the contingent valuation method, CVM)

• Choice experiments (CE)


Scenariovärderingsmetoden använder sig av intervju- eller enkätundersökningar i vilka ett scenario i form av en förändring av tillgången på en ekosystemtjänst beskrivs för ett (vanligen) slumpmässigt urval personer. Sedan ställs frågor om personernas betalningsvilja för ett förverkligande av förändringen. Det här är en omdebatterad metod, inte minst bland ekonomer, jfr appendix B1. Den ställer sto-ra krav på utformningen av text, bilder och annat som ska förmedla information om den tänkta förändringen av ekosystemtjänsten. Men det mest kontroversiella för ekonomer är troligen att metoden inte använder sig av data om individers fak-tiska beteende på någon marknad. Den stora frågan blir om den betalningsvilja som individerna ger uttryck för på den hypotetiska marknaden skulle bli verklig-het om scenariot blev verklighet. Scenariovärderingsmetodens hypotetiska natur ger dock möjlighet att komma åt värderingar hos människor som åtminstone inte för tillfället använder sig av den ekosystemtjänst som ska värderas, s.k. icke-an-vändarvärden (non-use values). Om exempelvis en förbättrad miljökvalitet i ett rekreationsområde värderas med hjälp av resekostnadsmetoden använder man sig enbart av besökarnas värderingar, men det kan mycket väl tänkas att även icke-besökare bryr sig om miljökvaliteten i detta område. Icke-besökarnas värderingar kan fångas upp med hjälp av scenariovärderingsmetoden.

Choice experiments påminner om scenariovärderingsmetoden, men baserar sig på upprepade val mellan två eller fler alternativ. Alternativen skiljer sig åt med avseende på egenskaperna (”attributen”) hos den ekosystemtjänst som ska värderas och med avseende på kostnaden för respondenten. Genom informatio-nen om hur respondenterna gör sina upprepade val mellan olika alternativ kan en betalningsvilja för ekosystemtjänstens attribut härledas.

A.3 Andra värderingsmetoderEn gemensam nämnare för de hittills nämnda metoderna är att de alla kan moti-veras utifrån gängse ekonomisk teori. Det finns dock andra metoder som också har kommit till användning för att värdera miljöförändringar, men som inte står på en lika fast teoretisk grund. Detta kan försvåra tolkningen av resultat. Vi ska kortfattat nämna tre av dessa metoder:

• Ersättningskostnadsmetoden (the replacement cost method, RCM)

• Humankapitalmetoden (the human capital method, HCM)

• Kostnaden för att verkställa politiska beslut (political WTP, pWTP)

Ersättningskostnadsmetoden påminner om skyddsutgiftsmetoden så till vida att den utgår ifrån fall där en marknadsvara i någon mening kan ersätta en ekosys-temtjänst. Men när ersättningskostnadsmetoden används är det inte fråga om att studera data kring individers självständiga och faktiska marknadsbeteende, utan snarare kostnaderna för samhälleligt samordnade faktiska eller hypotetiska projekt. Ett exempel kan vara en studie av kostnaderna för att bygga översväm-


ningsskydd längs floder för att i någon mån kompensera för den ökade variation i vattenflöden som storskalig skogsavverkning och utdikning av våtmarker kan leda till. Ett annat exempel kan vara byggande av reningsverk för att kompen-sera förlusten av utdikade våtmarkers vattenreningsförmåga. Med ersättnings-kostnader menas kostnaderna för att på sådana sätt försöka ersätta förlusten av en ekosystemtjänst. Dessa kostnader kan tolkas som ekosystemtjänstens ekono-miska värde, givet att följande förutsättningar är uppfyllda: (i) det av människan skapade ersättningssystemet ger tjänster i lika stor mängd och av lika hög kvali-tet som ekosystemtjänsten; (ii) det av människan skapade ersättningssystemet är det kostnadseffektiva sättet att ersätta ekosystemtjänsten; och (iii) medborgarna skulle faktiskt vara villiga att betala kostnaderna för ersättningssystemet om eko-systemtjänsten inte längre finns tillgänglig. Det kan noteras att om inte det första villkoret är uppfyllt (men däremot det andra och tredje) tenderar ersättningskost-nadsmetoden att leda till underskattningar av det ekonomiska värdet. Metoden skulle å andra sidan leda till överskattningar av det ekonomiska värdet om inte det andra villkoret är uppfylld (men däremot det första och tredje).

Humankapitalmetoden grundar sig bl.a. på ståndpunkten att en persons värde är vad hon producerar och att löner ger information om produktivitet. Meto-den ger en grund för att använda data om produktionsbortfall för att värdera försämrad hälsa. Till detta läggs vanligen beräkningar av vårdkostnader. Sådana data är intressanta och kan i vissa fall motiveras med att de ger information om den undre gränsen för skadekostnaderna. Metoden måste dock användas med varsamhet eftersom den kan ge resultat som inte är försvarbara, t.ex. att pensio-närer saknar värde.

Kostnaden för att verkställa politiska beslut ger ett antal möjligheter till värde-ring från kostnadssidan. Det är tveksamt om sådana beslut avslöjar ”samhällets betalningsvilja” för en förändrad tillgång på ekosystemtjänster eftersom besluten knappast behöver återspegla medborgarnas åsikter. Detta hindrar inte att det finns fall där denna återspegling är relativt stark. Kanske har beslutet föregåtts av en intensiv diskussion där många olika gruppers åsikter har kommit till uttryck och dessutom konvergerat. En värdering med hjälp av kostnaden för att verk-ställa politiska beslut har en viss likhet med ersättningskostnadsmetoden, och de tre villkor som nämndes ovan för denna metod blir återigen aktuella.

A.4 Användningen av värderingsmetoder i SverigeSamtliga ovanstående värderingsmetoder har kommit till användning i Sverige. Av de drygt 100 svenska värderingsstudier som redovisas detaljerat i databasen ValueBaseSWE (se appendix B1) har 68 procent använt sig av någon scenariometod, 21 procent av någon metod som baserar sig på faktiskt marknadsbeteende och 11 procent har använt sig av någon annan värderingsmetod (Sundberg och Söder-qvist 2004b). Som framgår av tabell A.1 dominerade scenariovärderingsmetoden bland scenariometoderna. Resekostnadsmetoden var den vanligaste RP-metoden.


Tabell A.1. Användningen av värderingsmetoder i Sverige.

Metod Procent inom resp. metodgrupp

Procent totalt

1. Metoder baserade på faktiskt marknadsbeteende 21

Produktionsfunktionsmetoden 11

Resekostnadsmetoden 45

Fastighetsvärdemetoden 33

Skyddsutgiftsmetoden 11

2. Scenariometoder 68

Scenariovärderingsmetoden 82

Andra scenariometoder, t.ex. ”choice experiments” 18

3. Andra värderingsmetoder 11

Källa: Sundberg och Söderqvist (2004b)


APPENDIX B1 Kvalitet hos värderingsstudier – tidigare resultat

Vi presenterar nedan ett urval resultat från litteraturen som har med värderings-studiers kvalitet att göra. Litteratursökningar, sökningar på internet, förfråg-ningar på den miljöekonomiska e-postlistan RESECON och kontakter med nyckelpersoner som Reed Johnson, Michael Hanemann, Ståle Navrud, Kerry Smith samt med medlemmarna i det här projektets referensgrupp tyder på att det i nuläget är ont om färdiga sammanställningar av operationella kvalitetskri-terier för värderingsstudier av den typ som det här projektet vill nå fram till. Det finns dock viktiga pågående arbeten, t.ex. Smith (pågående arbete) när det gäller utvärdering av CE (choice experiments)-studier. Den befintliga litteraturen ger bitvis ändå indikationer på hur sådana kvalitetskriterier kan se ut. Nedan presen-teras sådana indikationer från tre olika källor:

1. Vetenskaplig litteratur.

2. Riktlinjer utarbetade av myndigheter.

3. Värderingsdatabaser.

B.1.1 Kvalitetskriterier i vetenskaplig litteraturNär kvalitet diskuteras i samband med värderingsstudier kommer många läsare troligen spontant att i första hand tänka på den periodvis intensiva diskussionen om scenariovärderingsmetodens giltighet som värderingsmetod. Bland ekonomer har det sedan länge funnits en stor skepsis till att använda sig av enkäter och intervjuer för att samla in ekonomiska data, i synnerhet data om ekonomiska värden. Många har menat att individer kommer att utnyttja sådana situationer i strategiska syften och följaktligen inte lämna sanningsenlig information. Förmod-ligen har exempelvis följande bedömning av Paul Samuelson (1954) stimulerat den här skepsisen:

” It is in the selfish interest of each person to give false signals, to pretend to have less interest in a given collective activity than he really has. --- One could imagine every person in the community being indoctrinated to behave like a ‘parametric decentralized bureaucrat’ who reveals his preferences by signalling in response to price parameters or Lagrangean multipliers, to questionnaires, or to other devices. Alas, by departing from his indoctrinated rules, any one person can hope to snatch some selfish benefit in a way not possible under the self-policing competitive pricing of private goods.” (citerat i Mitchell och Carson 1989, s. 127-128)

85 APPENDIX B1 – KVALITET HOS VÄRDERINGSSTUDIER – TIDIGARE RESULTAT

Senare forskning inom experimentell ekonomi har kvalitativt bekräftat Samuel-sons bedömning på så sätt att individer tenderar att bete sig strategiskt när så-dana incitament föreligger, men det är långt ifrån alltid som beteendet är av den storlek som förutses av ekonomisk teori (Davis och Holt 1993). Förekomsten av strategiskt beteende torde alltså inte à priori behöva utesluta användningen av enkäter och intervjuer för att få information om ekonomiska värden. Risken för strategiskt beteende kan i stället ses som ett av många problem som CVM-studier och andra studier som använder sig av scenariometoder måste angripa i syfte att minimera dess inverkan på individers beteende i enkät- och intervjusituationer.

Scenariovärderingsmetoden trädde fram på allvar som värderingsmetod på forskningsnivå under 1970-talet, då CVM-tillämpningar började synas i ledande miljöekonomiska tidskrifter, t.ex. Randall et al. (1974) och Brookshire et al. (1976). Metoden skulle dock utvecklas från något mer eller mindre kuriöst som forskare experimenterade med till en metod som började användas i större skala för policysammanhang – ”from esoteric toy to multibillion dollar assessment tool” (Kriström 1996, s. 2). Av stor betydelse för metodens genomslag blev en bok av Robert C. Mitchell och Richard T. Carson (1989). Boken gav en gedigen presentation och diskussion av metoden, och gjorde även metoden enhetlig i be-märkelsen att benämningen the contingent valuation method slogs fast. Den gav också ett av de första utförliga förslagen till hur kvaliteten hos en CVM-studie kan utvärderas, se tabell B.2.1 i appendix B2.

Samma år som boken av Mitchell och Carson publicerades inträffade en händelse som kom att dra fram metoden i offentligt ljus på allvar. Den 24 mars 1989 gick oljetankern Exxon Valdez på grund vid Alaskas kust och bland annat sjöfågel drabbades hårt av den olja som läckte ut. Olyckan ledde till en skade-ståndsprocess mellan delstaten Alaska och företaget Exxon. Som underlag för processen finansierade delstaten Alaska en CVM-studie som skattade omfatt-ningen av oljeolyckans ekonomiska skador (Carson et al. 1992). I den studien, som genomfördes av ett antal namnkunniga miljöekonomer, kom icke-använ-darvärden att spela en stor roll. Exxon å sin sida finansierade CVM-forskning som inte överraskande kom att belysa metodens svaga sidor (Hausman 1993). Även på Exxon-sidan var kända ekonomer inblandade, även om flera av dem inte tidigare hade ägnat sig åt miljöekonomiska frågor särskilt mycket. De stora penningsummor som stod på spel bidrog till att göra debatten infekterad, och på initiativ av USA:s National Oceanic and Atmospheric Administration utvärdera-des scenariovärderingsmetodens giltighet som värderingsmetod av en oberoende kommitté (Arrow et al. 1993). Kommitténs slutsats blev att:

” CV studies can produce estimates reliable enough to be the starting point of a judicial process of damage assessment, including lost passive-use values. To be acceptable for this purpose, such studies should follow the guidelines described.” (s. 4610).


Riktlinjerna som formulerades av kommittén finns i tabell B.2.2 i appendix B2. Slutsatsen var alltså positiv för scenariovärderingsmetoden så till vida att kom-mittén i princip godkände metoden som en giltig värderingsmetod. Observera även att kommittén accepterar tanken att icke-användarvärden är ett ekonomiskt värde. Å andra sidan implicerar riktlinjerna att CVM-studier måste vara föremål för så stor omsorg i utformning och genomförande att de blir mycket dyra att genomföra – förmodligen så dyra att om de skulle följas till punkt och pricka skulle CVM-studier bli en mycket sällsynt företeelse. Exempelvis menade kom-mittén att CVM-studier inte bör använda sig av postenkäter, utan personliga intervjuer är att föredra. Smith (2004) konstaterar att även om kommittén inte uttryckligen bannlyste CVM-studier så innebär riktlinjerna att kommittén ”pri-ced the practice out of the market” (s. 16). Smith menar vidare att det bara finns en CVM-studie som har genomförts i syfte att fullständigt tillgodose kommitténs riktlinjer, vilket belyser att kommitténs rekommendationer måste ses i ljuset av den speciella juridiska situation i USA som förelåg vid denna tidpunkt, alltså ska-deståndsprocessen mellan delstaten Alaska och Exxon. Dessutom återspeglar den förhållanden som kan vara giltiga för USA, men inte nödvändigtvis för andra länder. Exempelvis är möjligheten betydligt större i Sverige än i USA att genom-föra postenkäter med hög svarsfrekvens och representativitet för den population man är intresserad av. Det är därför inte rimligt att se kommitténs riktlinjer i tabell B.2.2 som en allmängiltig lagtext för hur CVM-studier måste utformas. Däremot ger riktlinjerna indikationer på egenskaper hos CVM-studier som kan anses ha betydelse för metodens tillförlitlighet.

Diskussionen om scenariovärderingsmetoden har lett till en omfattande forskning kring de svagheter som metoden sägs ha. Smith (2004) menar att scenariovärderingsmetoden på så sätt har åstadkommit den mest djupgående undersökningen av individers preferenser som någonsin har genomförts inom nationalekonomi. Den stora mängd tester av metodens olika egenskaper som har genomförts har bidragit till en större förståelse för när metoden troligen fung-erar dåligt och när den fungerar bra (Carson et al. 2001). Även om diskussionen är mer nyanserad idag kvarstår dock faktum att somliga ekonomer anser att scenariometoder inte ger användbar information om ekonomiska värden, bland annat på grund av metodernas hypotetiska natur och deras potential att fånga upp icke-användarvärden, vars giltighet somliga ekonomer ställer sig tvekande till (Smith 2004, USEPA 2000). Vi bedömer dock att de ekonomer som anser att scenariometoder bör avfärdas helt och hållet som värderingsmetod idag är i minoritet. Exempelvis menar Haab och McConnell (2002) att:

” …in recent years, stated preferences methods have become more accepted. The debate about valuation by stated preferences is over, with the possible exception of its use in eliciting existence values. Contingent valuation has proved to be no less reliable than behavioural methods in a variety of tests.” (s. 3)


Tabell B.1.1 utgör ett exempel från senare års litteratur kring hur CVM-studiers kvalitet kan utvärderas. Några andra exempel redovisas i tabellerna B.2.3-B.2.5 i appendix B2 . Carson (2000) återkommer i tabell B1.1 till flera av de rekommen-dationer som gjordes i Mitchell och Carson (1989). Bland skillnaderna kan no-teras att Carson (2000) är mer allmän i sin rekommendation att undersöka hur känsliga studiers resultat är för valet av ekonometrisk modell. Det här återspeg-lar troligen att öppna betalningsviljefrågor och betalningskort under 1990-talet i allt större utsträckning ersattes med frågor där respondenterna fick svara ja eller nej till ett givet belopp. Huruvida sådana slutna frågor fungerar bättre är ett stort diskussionsämne. Bland de troliga fördelarna återfinns att slutna betalningsvilje-frågor påminner mer om en ”normal” marknadssituation än öppna frågor. Bland nackdelarna finns att de ger mer begränsad information om den faktiska betal-ningsviljan, vilket kan leda till stora osäkerheter hos de skattade ekonomiska värdena. Det har exempelvis visat sig att skattningarna av medelbetalningsvilja i vissa fall kan variera starkt beroende på vilken sannolikhetsfördelning som antas gälla för betalningsviljan, se t.ex. Haab och McConnell (2002) för illustrationer.

Bland de rekommendationer som ständigt upprepas är den helt centrala betydelsen av en noggrann testning och utformning av det frågeformulär som används när en scenariometod tillämpas, jfr Carson (2000) i tabell B.1.1 och Bishop (2003) i tabell B.2.3. Inte den mest raffinerade ekonometriska analys kan kompensera för ett otydligt värderingsscenario eller för ett stort antal icke- respondenter eller protestsvar.

Sammanfattningsvis kan sägas att en viktig slutsats från diskussionen kring scenariovärderingsmetoden verkar vara att många av de problem som har för-knippats med metoden kan lösas eller undvikas om studien är tillräckligt nog-grant utformad och utförd. Indikationer för vad som är tillräckligt noggrant kan ges av tabell B.1.1 och tabellerna B.2.3-B.2.5. Det förefaller alltså som att scena-riovärderingsmetodens giltighet som värderingsmetod delvis är en kostnadsfråga, eftersom det är dyrbart att genomföra en noggrann studie. Carson et al. (2001) understryker därför behovet av forskning kring hur undersökningskostnaderna kan minskas utan att kvaliteten drabbas i alltför hög grad.


Tabell B.1.1. Att utvärdera en studie som har använt sig av scenariovärderings- metoden (Carson 2000).

A. Undersökningsinstrumentet1. Råder upplevd validitet (face validity)? Är exempelvis varan och scenariot för dess

tillhandahållande klart och tydligt beskrivna? Är den avvägning som respondenten ombeds göra rimlig? Ges respondenten tillräckligt med information för att kunna fatta ett upplyst beslut samtidigt? Förmår respondenten ta in all information?

2. Innehåller undersökningsinstrumentet följande: En inledning som sätter in värde-ringsscenariot i ett allmänt sammanhang? En detaljerad beskrivning av den vara som respondenten erbjuds? Det institutionella sammanhang i vilket varan tillhandahålls? Betalningssättet för varan? En metod med vilken undersökningen tar fram respon-dentens preferenser för varan? Uppföljningsfrågor kring varför respondenten besva-rade vissa frågor på det sätt han/hon gjorde? Frågor som ger fakta om respondenten inklusive attityder och demografisk information?

B. Utveckling av undersökningsinstrumentet

1. Ingick fokusgrupper och djupintervjuer i utvecklingsarbetet för att undersöka i vilken mån varan och värderingsscenariot upplevdes som rimliga och förståeliga?

2. Användes pilotstudier för att undersöka hur väl undersökningsinstrumentet fungerar i sin helhet?

C. Stickprov och population

1. Var den population från vilket ett stickprov togs relevant för en utvärdering av nytta och/eller kostnader till följd av det föreslagna projektet?

2. Var stickprovsstorleken åtminstone 300-2000? En sådan storlek krävs i allmänhet för att åstadkomma en rimlig tillförlitlighet hos skattningarna eftersom data från ett slumpmässigt urval av befolkningen ofta kännetecknas av hög variabilitet.

3. Hade alla individer i populationen en positiv och känd sannolikhet att komma med i stickprovet?

4. Användes lämpliga vikter om sannolikheten att tas med i stickprovet inte var lika stora för alla individer?

D. Administration av undersökningen och svarsfrekvens

1. Användes personliga intervjuer? I så fall, användes professionella intervjuare? Personliga intervjuer underlättar i allmänhet förståelse eftersom visuella hjälpmedel såsom kartor och bilder kan användas.

2. Om en postenkät användes, undersöktes den eventuella förekomsten av skeva urvalsgrupper (sample selection bias)? Användes någon metod för att korrigera för sådan skevhet?

3. Var svarsfrekvensen hög (60-80%)? I så fall minimeras potentiella problem med att aggregera resultaten till populationsnivå.

4. Hur behandlades bortfallet? Användes någon metod för att minimera snedvridningar p.g.a. bortfall?


E. Värderingsscenariot

1. Var det valda observationsobjektet lämpligt? Hushåll är troligen det lämpliga objektet om betalningsinstrumentet är skatter eller kommunala taxor. Individer bör troligen användas som objekt om betalningsinstrumentet exempelvis var inträdesavgifter.

2. Beskrevs betalningen som en klumpsumma eller som en återkommande betalning? En klumpsumma resulterar i allmänhet i mer försiktiga skattningar eftersom det då inte finns någon möjlighet att sprida betalningarna över tiden. En sådan engångsbe-talning är lämplig när tillhandahållandet av varan utgör en engångshändelse, men inte i fall där löpande och synliga åtgärder måste vidtas för att tillhandahålla varan.

3. Gick värderingsfrågan ut på att skatta WTP eller WTA? Frågor kring WTA är vanligen mycket svårare att lyckas med, men de återspeglar ofta det rätta äganderättsper-spektivet.

F. Analys av data

1. Fanns en tillräcklig beskrivning av de bedömningar kring hantering och analys av data som oundvikligen måste göras?

2. Skattades en värderingsfunktion? Hade den i så fall en rimlig förklaringskraft och hade de skattade koefficienterna förväntade tecken?

3. Hur hanterades extremvärden och protestsvar?

4. Hur känsliga var resultaten för valet av ekonometrisk modell?

5. Var fördelningen av ekonomiska värden rimlig utifrån ett per capita-perspektiv? För de flesta miljövaror kommer WTP-fördelningen för allmänheten (inte för speciella popula-tioner såsom jägare) att vara ganska asymmetrisk med en medelbetalningsvilja som är högre än medianbetalningsviljan. Detta beror delvis på att inkomstfördelningen är asymmetrisk och delvis på att att det ofta finns en stor del av populationen som är tämligen indifferent med avseende på miljövaran och en liten del som bryr sig mycket om i vilken grad miljövaran tillhandahålls.

6. Skattades ett adekvat WTP-mått med tanke på hur det avses användas? Medelbe-talningsviljan är det mått som traditionellt används i kostnads-nyttoanalys, medan medianbetalningsviljan är rimligt att använda utifrån ett folkomröstningsperspektiv.

Källa: Carson (2000).

På senare år har CE-studier i större utsträckning börjat användas som värde-ringsmetod. CE-studier och CVM-studier har många gemensamma egenskaper, men skillnaderna mellan dem har medfört en diskussion om för vilka tillämp-ningar som CE-studier lämpar sig bättre än CVM-studier. Det brukar då påpekas att CE är naturligare att använda sig av i de fall där en miljöresurs kan beskrivas med hjälp av ett antal egenskaper (”attribut”) och där man är intresserad av värdet av marginella förändringar hos dessa egenskaper. Vid analysen av CE-data används vanligen relativt restriktiva antaganden i den underliggande modellen för nyttoförändringar och kraven på respondenterna att sätta sig in och förstå värderingsscenariot är åtminstone inte mindre än i CVM-studier. Se vidare t.ex. Alpízar et al. (2003) och Bateman et al. (2002).


Den uppmärksamhet som scenariovärderingsmetoden har ådragit sig är enorm i jämförelse med andra värderingsmetoder. Delvis är detta förståeligt på grund av den hypotetiska naturen hos de frågor som ställs i en CVM-studie, men delvis är skillnaden i uppmärksamhet orättvis, eftersom även tillförlitligheten hos värde-ringsmetoder som använder sig av faktiskt marknadsbeteende är beroende av god datakvalitet. Även för RP-metoder måste ofta data samlas in genom survey-undersökningar och många av lärdomarna för hur en CVM-studie bör genom-föras är därför även giltiga för RP-studier. Bishop (2003) konstaterar att:

” …the confidence we economists have in the logic of revealed preference has lulled us into complacency about validity issues. Starting with revealed preferences data is no guarantee of validity.” (s. 588)

” …revealed preferences studies need to give more attention to validity. They are no different than stated preferences studies in this regard.” (s. 560).

Tabell B.1.2 presenterar Bishops förslag till vad som bör studeras närmare för att öka RP-metoders tillförlitlighet. Saken kan även exemplifieras med vad som anses vara kvarstående problem med en RP-metod som resekostnadsmetoden. Phaneuf och Smith (2004) betonar betydelsen av mer forskning kring alterna-tivkostnaden för res- och vistelsetid, intertemporala begränsningar (och möjlig-heter) för individers val, definitioner och mätning av miljökvalitetsattribut samt den rekreation som produceras respektive konsumeras, och hanteringen av resor som har mer än ett syfte.

Tabell B.1.2. Några angelägna åtgärder för att testa och öka RP-metoders tillförlitlig-het, enligt Bishop (2003).

1. Innehållsvaliditet (content validity): oerhörda ansträngningar har gjorts för att förbätt-ra ekonometriska metoder för att analysera RP-data, men arbete som gäller datakva-litet ligger efter. Datainsamlingsmetodologi för RP-studier är ett eftersatt område.

2. Konvergensvaliditet (convergent validity): när RP-studier innefattar datainsamling med hjälp av enkäter eller intervjuer bör även SP-frågor läggas in. Då kan SP- och RP-resul-tat jämföras med varandra.

3. Kriterievaliditet (criterion validity): att försöka utforma forskning där miljökvalitet kan göras till en verklig marknadsvara, och jämföra utfallen på sådana verkliga markna-der med resultaten från RP-studier. Det kan vara möjligt att skaffa forskningsmedel som gör det möjligt att samla så högkvalitativa data om rekreationsbeteende samt fastighetsköp och –försäljningar att det går att testa de metoder som normalt an-vänds i resekostnadsstudier och fastighetsvärdestudier.


B.1.2 Riktlinjer utarbetade av myndigheter

Värderingsstudiers ökade betydelse i policysammanhang har gjort det angeläget för myndigheter att slå fast riktlinjer för hur värderingsstudier bör utföras för att ha acceptabel kvalitet. Sådana riktlinjer ger indikationer på kvalitetskriterier där användardimensionen troligen är relativt viktig. Vår huvudsakliga exemplifiering av sådana riktlinjer hämtar vi från USA:s naturvårdsverks (USEPA) Guidelines for Preparing Economic Analyses från september 2000. Riktlinjerna bedömdes av en vetenskaplig referensgrupp bestående av ledande amerikanska miljöeko-nomer, som menade att riktlinjerna reflekterar metoder och tekniker som är allmänt accepterade bland miljöekonomer. Tabellerna nedan redovisar frågor som enligt USEPA bör användas för att utvärdera värderingsstudier. Frågorna är specifika för olika värderingsmetoder och gäller produktionsfunktionsmetoden (tabell B.1.3), resekostnadsmetoden (tabell B.1.4), fastighetsvärdemetoden (tabell B.1.5), skyddsutgiftsmetoden (tabell B.1.6), scenariovärderingsmetoden (tabell B.1.7) och humankapitalmetoden (tabell B.1.8). Några riktlinjer för att utvärdera CE-studier angavs inte i USEPA (2000) på grund av att de vid det laget tämligen nyligen hade börjat användas för miljövärdering. Två ytterligare exempel på myndig- heters riktlinjer för användningen av värderingsmetoder har hämtats från Stor-britannien och Australien, se tabell B.2.6 och B.2.7 i appendix B2.

Tabell B.1.3. Viktiga frågor vid utvärdering av studier som använt sig av produktions-funktionsmetoden.

A. Datakrav och implikationer

1. Fanns information om hur miljöresursen påverkar produktionskostnader?

2. Fanns information om utbudssidan för den producerade varan?

3. Fanns information om efterfrågekurvan för den producerade varan?

4. Fanns information om utbudet på produktionsfaktorer?

B. Skattningsmodell

1. Vilken ansats till modellering och modellstruktur valdes? Tillgången på data spelar en stor roll för dessa val. Produktionsfunktioner, kostnadsfunktioner och simulerings- och optimeringsmodeller erbjuder möjligheter att förstå hur marknader reagerar på miljöförbättringar.

Källa: USEPA (2000, s. 73).


Tabell B.1.4. Viktiga frågor vid utvärdering av studier som använt sig av resekostnadsmetoden.

A. Definition av plats

1. Hur gjordes kompromissen i resekostnadsstudien när det gäller definition av plats, avvägningen mellan datakrav och datatillgång, kostnader och tid? I idealfallet går det att skatta en modell för efterfrågan på rekreation där platser är definierade som specifika punkter, t.ex. campingplatser, uthyrningsställen, etc., men databehoven för sådana detaljerade modeller är stora. På liknande sätt kan, för varje given plats, mängden av alternativa platser variera mellan individerna?

B. Tidens alternativkostnad

1. Hur definierades och skattades värdet av fritid?

2. Antogs restiden minska den sammanlagda nyttan av ett rekreationstillfälle? Var detta antagande i så fall rimligt?

3. Hur behandlades tid som spenderades på platsen (on-site time)?

C. Besök av fler än en plats eller resor med mer än ett syfte

1. Antogs det att den typ av rekreation som studerades var det enda syftet med en given resa? Var detta antagande i så fall rimligt? Om det inte var rimligt, hur togs hänsyn till att resan hade mer än ett syfte?

2. Antogs det att den typ av rekreation som studerades endast medförde besök av en enda plats? Var detta antagande i så fall rimligt? Om det inte var rimligt, hur togs hänsyn till att fler än en plats besöktes?



Tabell B.1.5. Viktiga frågor vid utvärdering av studier som använt sig av fastighetsvär-demetoden.


1. Användes marknadspriser på faktiska köp av tomter eller hus som data? Sådana data är att föredra framför aggregerade data såsom genomsnittliga försäljningspriser i olika områden, eftersom aggregeringsproblem då kan undvikas.

2. Vilka attribut fanns det data om? Förutom miljökvalitet kan sådana data gälla exem-pelvis bostadens attribut, försäljningsdatum, grannskapsegenskaper såsom avstånd till skolor och grönområden, samt inkomst- och åldersstruktur.

B. Fel i variabler

1. Fanns problem till följd av fel i sättet att mäta priser (aggregerade data)?

2. Fanns problem till följd av fel i sättet att mäta attribut (t.ex. när det gäller mätning av miljökvalitet och grannskapsegenskaper)?

3. Fanns det några snedvridningar till följd av uteslutna variabler? Sådana problem kan uppstå om relevanta data inte finns tillgängliga.

C. Mätning av miljökvalitet

1. Mättes miljökvalitet på ett objektivt, vetenskapligt sätt? Fanns det i så fall skillnader mellan hur forskare mäter miljökvalitet och hur den varseblivs av individer? Om skill-naden är stor kommer den hedoniska prisfunktionen inte att återspegla individernas preferenser på ett riktigt sätt. Individernas subjektiva uppfattningar av miljökvalitet är centrala för denna typ av analys.

2. Hur var tajmningen med avseende på miljöförändringens effekt? Vissa effekter varie-rar över tiden. Andra kan uppfattas olika över tiden beroende på vilken information som är tillgänglig (t.ex. deponier med farligt avfall).

D. Skattningsmodell

1. Fanns det en känslighetsanalys med avseende på valet av funktionsform för den hedoniska prisfunktionen och skattade värden? Ekonomisk teori ger inte mycket vägledning för valet av funktionsform, men funktionsformen har betydelse för de skattade värdena.

2. Hur definierades marknadens storlek? Det är viktigt att lägga märke till att om mark-naden definierades som större än vad den egentligen är, kan skattade koefficienter i den hedoniska prisfunktionen bli snedvridna. Om marknaden definierades alltför restriktivt blir de skattade koefficienterna mindre effektiva.

E. Utvärdering av resultaten

1. Granskades det empiriska arbetet? I en sådan granskning ska ingå bedömningar av (i) kvaliteten hos insamlade data, (ii) utformningen av policyproblemet, (iii) mätningen av miljökvalitet, och (iv) den statistiska regressionsanalysen.

2. Fanns en jämförelse med tidigare resultat i litteraturen? Att jämföra data, modellan-taganden och resultat mellan olika studier är en nyttig genomgång. Även om variation i resultaten kan förväntas, särskilt om studierna gäller olika områden, kan somliga faktorer uppvisa stor stabilitet, t.ex. tecknen på vissa koefficienter.

Källa: USEPA (2000, s. 78-79).


Tabell B.1.6. Viktiga frågor vid utvärdering av studier som använt sig av skyddsutgifts-metoden.


1. Fanns det tillräckliga data för att skatta WTP? Datakraven är ganska omfattande och inkluderar detaljerad information om hur allvarliga, frekventa och långvariga symp-tom är, graden av exponering för miljögifter, beteenden/åtgärder för att undvika eller minska skador, kostnaden till följd av dessa beteenden/åtgärder, och andra variabler som har betydelse för individers hälsa (t.ex. ålder, hälsostatus och kroniska sjukdo-mar). Tillgången på data begränsar ofta analysen till en undersökning av observerade skyddsutgifter. Sådana resultat kan försiktigtvis tolkas som en undre gräns för WTP. Observera att kostnader till följd av smärta och lidande inte kommer att ingå i skatt-ningen.

2. Var skillnaderna stora mellan individernas subjektiva uppfattning om nyttan av skyddsåtgärder och objektiva skattningar av exempelvis riskförändringar? I så fall re-sulterar analysen i snedvridna WTP-skattningar för en given förändring i objektiv risk. Enkäter eller intervjuer kan vara nödvändiga för att avgöra vilken nytta individerna uppfattar att de får av skyddsåtgärder. Denna subjetivt uppfattade nytta kan sedan användas som grund för skattningar av ekonomiska värden.

B. Ta hänsyn till andra nyttor och onyttor

1. Gav skyddsåtgärderna någon annan nytta än att skydda mot miljöskador? Sorterades de olika nyttorna i så fall ifrån varandra? För att åstadkomma giltiga WTP-skattningar för t.ex. en riskförändring måste skyddsutgiftsstudier isolera värdet av den effekt som är av intresse från värdet av andra nyttor som skyddsåtgärden leder till.

2. Hade skyddsåtgärden någon negativ effekt på välbefinnandet? Att ha cykelhjälm kan exempelvis upplevas som obekvämt.

C. Modellantaganden

1. Baserade sig modellen på ett antagande att ekonomi och miljö är additivt separerba-ra? Detta antagande kan leda till entydiga resultat, men det kan vara rimligt endast i vissa sammanhang och bör därför motiveras närhelst det används. Det finns ett behov av att granska och utvärdera konsekvenserna av detta och andra antaganden för skattningarna av ekonomiska värden.

Källa: USEPA (2000, s. 80-81).


Tabell B.1.7. Viktiga frågor vid utvärdering av studier som använt sig av scenariovärde-ringsmetoden.

A. Innehållsvaliditet (content validity)

1. Var varan klart och tydligt definierad? En detaljerad förklaring av framträdande egen-skaper hos den miljöförändring som ska värderas (”varan”) inleds med en noggrann genomgång av situationen i nuläget och vilka förändringar som kan förväntas över tiden om inga åtgärder vidtas.

2. Var beskrivningen av projektet som leder till miljöförändringen adekvat? Denna beskrivning bör bland annat illustrera hur och när projektet påverkar egenskaper hos miljön som individer kan bry sig om.

3. Hur motiverades valet av betalningsinstrument? Sättet på vilket betalning sker (t.ex. skatt eller avgift) kan ha stor betydelse för resultatet.

4. Förstod och accepterade respondenterna värderingsscenariot? Respondenternas attityder rörande projektets beställare och de äganderätter som scenariot implicerar kan användas för att utvärdera lämpligheten hos dessa varuegenskaper. Frågor som utforskade respondenternas förståelse och acceptans för scenariot kan ge viktiga indikationer på hur tillförlitlig studien är.

B. Begreppsvaliditet (construct validity)

1. Genomfördes test av intern validitet? Vilka var i så fall resultaten? Att variabler som av teoretiska skäl förväntas ha stort inflytande på individers preferenser visar sig vara statistiskt signifikanta (med rätt tecken) är en indikation på intern validitet. Exempelvis förväntas priset på en normal vara påverka den efterfrågade kvantiteten negativt, medan hushållsinkomst förväntas ha en positiv effekt på den efterfrågade kvantiteten, allt annat lika.

2. Var respondenterna bekanta med varan eller sammanhanget i vilket varan tillhan-dahålls? En respondent som fiskar kan förväntas ha större kunskaper om, och ha en större betalningsvilja för, en vara som förbättrar fisket, jämfört med någon som sällan är utomhus på sin fritid.

3. Fanns det en känslighet för miljöförändringens storlek (scope)? Denna känslighet kan testas genom att förändringens storlek varieras slumpmässigt mellan olika sub-sam-pel av respondenter. Om resultaten från ett sådant test ger teoretiskt rimliga resultat kan förtroendet för värdeskattningarna öka.

C. Kriterievaliditet (criterion validity)

1. Kan värdeskattningarna från studien jämföras med indikatorer på det sanna värdet? På grund av bristen på faktiska marknadspriser är det ofta omöjligt att utföra test av kriterievaliditet. Kvaliteten hos en scenariovärderingsstudie kan dock även bedömas genom att jämföra dess värdeskattningar med skattningar från andra värderingsme-toder.



Tabell B.1.8. Viktiga frågor vid utvärdering av studier som använt sig av humankapitalmetoden.

A. Teoretiska överväganden

1. Hur tolkas resultaten i termer av WTP? Sjukdomskostnader (cost-of-illness) är inget mått på betalningsviljan för att undvika en sjukdom utan snarare ett mått på kostna-derna för en sjukdom ex post. Den här ansatsen vilar på två viktiga antaganden: (i) de direkta kostnaderna för ohälsa återspeglar det ekonomiska värdet av varor och tjänster som används för att behandla sjukdomar, och (ii) en individs inkomster åter-speglar det ekonomiska värdet av förlorad produktion. Ansatsen mäter helt enkelt kostnader ex post och försöker inte mäta förlusten i välbefinnande till följd av smärta och lidande eller kostnaden för de skyddsåtgärder som individer kan ha vidtagit för att undvika sjukdomen överhuvudtaget. Kostnaderna ex post kan heller inte fånga in ekonomiska värden som är förknippade med riskattityder. Sjukdomskostnader kan dock anses vara en skattning av vad betalningsviljan lägst kan tänkas vara.

B. Teknisk utveckling

1. Har medicinska behandlingstekniker eller –metoder förändrats mycket? Sådana förändringar kan påverka den sanna kostnaden för en given sjukdom antingen uppåt eller nedåt. En studie som använder sig av resultat från tidigare humankapitalstudier bör undersöka om och hur den allmänt accepterade medicinska behandlingen skiljer sig åt jämfört med tidigare.

C. Att mäta värdet av produktionsförluster

1. Hur skattades förluster i arbetstid? Att helt enkelt värdera förlorad arbetstid till följd av sjukdom täcker nödvändigtvis inte in den totala förlusten av en individs produk-tionsförmåga om det rör sig om en långvarig, kronisk sjukdom. En kronisk sjukdom kan tvinga en individ att arbeta mindre än heltid, att ta ett lägre betalat jobb än an-nars, eller att försvinna från arbetsmarknaden helt och hållet.

2. Hur definierades tidskostnaden? Även om direkta medicinska kostnader skattades med hjälp av faktiska kostnader på individnivå, är det mycket osannolikt att individ-data ger upplysningar om löner. Därför bör den valda lönesatsen återspegla den demografiska fördelningen för den sjukdom som studeras. Dessutom bör värdet av förlorad tid innefatta den produktion som utförs av personer som inte lönearbetar, och helst även värdet av förlorad fritid.

Källa: USEPA (2000, s. 82-83).


B.1.3 Kvalitetskriterier i databaserDet ökade antalet värderingsstudier har lett till behov av sammanställningar av värderingsresultat. I några fall har sammanställningarna systematiserats i form av databaser. Det har då blivit en viktig fråga om och i så fall hur det ska ske någon kvalitetsmärkning av de studier vars resultat ingår i databaserna. Kvali-tetsmärkningen kan också ske i form av att databaserna endast tar med studier som anses uppfylla minimikrav på kvalitet. Nedan redovisas upplägget av fyra databaser och i vilken mån dessa innefattar någon form av kvalitetsbedömning. Databaserna är den nordamerikanska The Environmental Valuation Reference Inventory (EVRI), den australiska The Envalue Environmental Valuation Da-tabase (ENVALUE), Valuation Study Database for Environmental Change in Sweden (ValueBaseSWE) och The New Zealand Non-Market Valuation Database.

B.1.3.1 THE ENVIRONMENTAL VALUATION REFERENCE INVENTORY (EVRI)

Den mest omfattande databasen över värderingsstudier är The Environmental Valuation Reference Inventory (EVRI), se www.evri.ca. Denna databas innehöll i september 2004 information om cirka 1400 värderingsstudier, varav ca 800 från USA eller Kanada (och ungefär 20 från Sverige). Drygt hälften av studierna har använts sig av någon scenariometod. Databasen är åtkomlig gratis för medbor-gare i Kanada, Frankrike, Storbritannien och USA, vilka är de länder som har förbundit sig att bidra med data till databasen. Övriga användare betalar CAD 900 för ett 12-månaders abonnemang eller CAD 200 för ett abonnemang på 1 månad.

EVRI innehåller omfattande information om varje värderingsstudie som finns med i databasen. Informationen finns i över 30 datafält, som indelas i följande sex kategorier:

1. Referens (study reference): grundläggande bibliografisk information.

2. Studieområde och populationskaraktäristika (study area and population cha-racteristics): information om vilket område studien gällde och om den stude-rade populationen.

3. Värderad miljöförändring (environmental focus of the study): fält som beskri-ver vilken miljöresurs som värderades, typ av påverkan på miljön, och stu-diens specifika syfte i mer detalj.

4. Metod (study methods): teknisk information om värderingsstudien, inklusive den värderingsmetod som användes för att nå skattningar av ekonomiska värden.

5. Skattade värden (estimated values): de monetära värden som presenteras i studien och den enhet i vilka dessa mäts.

6. Flerspråkig sammanfattning (alternative language summary): en sammanfatt-ning av studien på engelska, franska och spanska.


Meningen med denna detaljerade information är uttryckligen att underlätta för användare att identifiera studier som kan vara lämpliga för överföring av vär-deringsresultat till nya situationer (”värdeöverföringar”, value transfers/benefit transfers). Den här identifieringen av potentiellt lämpliga studier sker på grund-val av vilken grad av likhet som finns mellan originalstudien (study site) och den nya situation som ska värderas (policy site) inom följande områden:

• Geografiskt område

• Population

• Miljö

• Data

• Ekonomiskt mått

• Skattade värden

• Sammanfattning

• Komplett studie

Informationen i EVRI är tveklöst till hjälp för att identifiera värderingsstudier som kan vara användbara för att värdera en ny situation, men användaren måste själv bedöma kvaliteten hos originalstudien. I informationen om värderingsstu-dierna i EVRI ingår alltså ingen uttrycklig kvalitetsbedömning. En bedömning av kvalitet har dock diskuterats av de ansvariga för EVRI alltsedan planerna för databasen drogs upp för drygt tio år sedan. Men svårigheten med att göra en objektiv kvalitetsbedömning och det känsliga i att betygssätta de studier vars författare databasen är beroende av för att utvecklas har avhållit EVRI från att bedöma kvalitet (McComb 2004). Kvalitetskontrollen sker i stället i själva urva-let av de studier som läggs in i EVRI. Rapporter/arbetspapper som är uppenbart dåligt skrivna sorteras bort, medan studier som har publicerats i vetenskapliga tidskrifter automatiskt antas vara av god kvalitet. Det är dock inte rimligt att enbart ta in de senare studierna, eftersom deras policyrelevans kan vara svag (jfr användardimensionen av kvalitet). För användbarhetens skull är det därför viktigt att även ta in den ”grå litteraturen” med exempelvis myndighets- och konsultrapporter om utförda värderingsstudier (McComb 2004).

B.1.3.2 THE ENVALUE ENVIRONMENTAL VALUATION DATABASE (ENVALUE)

Den australiska databasen ENVALUE (www.epa.nsw.gov.au/envalue) har utvec-klats av The New South Wales Environmental Protection Agency. Den är gratis att använda, men är i flera avseenden mindre detaljerad än EVRI och innehåller främst information om australiska värderingsstudier (ca 130 st, november 2004). Även ett urval studier från andra länder finns med, exempelvis knappt 200 från USA och 3 från Sverige.


I ENVALUE finns följande information om de värderingsstudier som finns inlagda:

• Referens (study information): grundläggande bibliografisk information.

• Typ av miljöresurs (environmental medium).

• Land och studieområde (country and location (state and site)).

• Dataår (year of data).

• Attribut som var föremål för mätning (attribute measured).

• Mätenhet (units of measurement).

• Värderingsmetod (valuation method).

• Huvudresultat inklusive skattade värden (key results including estimated values).

• Dos/respons-samband och hedoniska prisfunktioner (i tillämpliga fall) (dose response relationships and hedonic price relationships (if applicable)).

• Studieområde och socio-ekonomiska karaktäristika (site and socioeconomic characteristics).

• Kommentarer/sammanfattning (comments/summary).

• Relaterade/andra studier (related/other studies).

För att välja ut studier som ska ingå i ENVALUE beaktas följande (Nash 2004):

• Australisk studie.

• Behov hos naturvårdsverket eller regeringen i New South Wales på grund av policies, personalens specifika intresseområden eller förutsedda behov.

• Förekomst av monetära värden eller dos/respons-samband.

• Användbarhet för värdeöverföringar.

• Exempel på värderingsmetoder som är av intresse för andra forskare.

I urvalet ingår alltså en bedömning av om studien är lämplig att använda för överföring av värderingsresultat. Dessutom bedöms kvaliteten för studierna genom ett antal utvärderingskriterier som varierar beroende på vilken värde-ringsmetod som har använts. Kriterierna framgår av tabell B.1.9. Antalet krite-rier är inte stort, men somliga är krävande att använda på grund av att de kräver goda insikter i värderingsmetoder. Exempelvis förutsätter kriterium 1 att utvär-deraren har kunskaper nog att kunna ge ett omdöme kring om miljövaran var ”noggrant” definierad eller inte. Vidare gäller vissa kriterier (7, 10, 11, 15, 16) problem som det inte är självklart att det finns någon redogörelse eller diskussion om i publikationen om värderingsstudien. I sådana fall måste således utvärde-raren själv besitta tillräckliga kunskaper för att kritiskt kunna tolka resultaten. Huruvida de övriga kriterierna är uppfyllda bör däremot kunna vara enkelt observerbart för den som tar del av publikationen.


Tabell B.1.9. Utvärderingskriterier som används i ENVALUE för respektive värderingsmetod. (ENVALUE:s metodbe-nämningar har använts. Skuggad ruta betyder att kriteriet inte används för metoden ifråga.)

Utvärderingskriterier DR RRC HPA PE HPM TCM CVM CCM

1. Var miljövaran noggrant definierad?

2. Användes primärdata för att mäta ekonomisk input?

3. Användes primärdata för att mäta ekonomiska effekter?

4. Påverkades resultaten av hushållsinkomsten?

5. Var resultaten korrelerade med andra faktorer?

6. Togs hänsyn till socio-ekonomiska skillnader?

7. Fanns det problem till följd av icke-separerbarhet?

8. Togs hänsyn till alternativa platser (substitut)?

9. Andel inkluderad restid (%)

10. Agerade respondenterna som enskilda aktörer?

11. Gjorde respondenterna sina egna ’kostnads- nyttoanalyser’?

12. Metod för att få information om preferenser

13. Experimentell utformning (antal attribut och nivåer, antal upprepningar)

14. Typ av surveyundersökning

15. Fanns det några snedvridningar?

16. Andra ekonomiska/ekonometriska problem

17. Stickprovsstorlek

18. Annat

DR: Dose response approach (produktionsfunktionsmetoden)RRC: Replacement/repair cost approach (ersättningskostnadsmetoden)HPA: Household production approach (hushållsproduktionsfunktionsmetoden)PE: Preventive expenditure (skyddsutgiftsmetoden)HPM: Hedonic price method (fastighetsvärdemetoden)TCM: Travel cost method (resekostnadsmetoden)CVM: Contingent valuation method (scenariovärderingsmetoden)CCM: Conjoint/choice models (andra scenariometoder)

Källa: Nash (2004).


B.1.3.3 VALUATION STUDY DATABASE FOR ENVIRONMENTAL CHANGE IN SWEDEN (VALUEBASESWE)

ValueBaseSWE är en databas med information om cirka 170 värderingsstudier som gäller miljöförändringar i Sverige. Den är tillgänglig gratis via www.beijer.kva.se/valuebase.htm. Till databasen hör en rapport i vilken en bibliografi och samman-fattningar av värderingsstudierna ingår (Sundberg och Söderqvist 2004b). Syftet med databasen och rapporten var att åstadkomma följande effekter:

• Ökade möjligheter att använda resultat av värderingsstudier i kostnads- nyttoanalyser och andra verktyg för beslutsfattande.

• Ökad kunskap om metodframsteg inom ekonomisk värdering.

• Undvikande av onödiga upprepningar av värderingsstudier.

• Stöd för överföring av värderingsresultat till nya situationer.

• Underlätta upprättande av nätverk mellan personer som är intresserade av ekonomisk värdering av miljön.

• Ökade möjligheter att dra allmänna slutsatser om det ekonomiska värdet av miljöförändringar, och att utföra metaanalyser av värderingsresultat.

• Underlätta integrering av svenska värderingsresultat i internationella databa-ser, t.ex. EVRI.

Informationen som ingår om de värderingsstudier som har använt sig av primär-data är relativt detaljerad. Utformningen av datafält i ValueBaseSWE var till stor del inspirerad av datafälten som finns i EVRI. De 30 datafält som ingår innehål-ler nedanstående data. För studier som inte har använt sig av primärdata ingår dock endast bibliografisk information.

• Bibliografisk information (bibliographic information).

• Typ av studie (type of study): om primärdata eller sekundärdata har använts eller om studien är en metastudie eller en sammanställning av tidigare studiers resultat.

• Samband med andra studier (relation to other studies).

• Värderingsmetod (valuation method), inklusive detaljer såsom frågetyp och betalningsinstrument för scenariometoder.

• Studieområde och studerad population (study area and study population).

• Typ av miljövara/-tjänst och miljöresurs (type of environmental good/service and environmental asset).

• Miljöförändringens omfattning (extent of environmental change).

• Samband med miljökvalitetsmål (relation to environmental quality objective).

• Information om stickprov: stickprovsstorlek, typ av urval, svarsfrekvens, år för datainsamling (sample information: sample size, sampling procedure, response rate, year of data collection).

• Betalningsinstrument (payment vehicle).


• Ekonomiskt mått och skattade värden (economic measures and estimated values).

• Värderingsfunktion (valuation function).

• Använd i kostnads-nyttoanalys/policies (used in CBA/policy).

• Anmärkningar (remarks).

Databasen innehåller inga upplysningar om värderingsstudiernas kvalitet, utan denna lämnas i nuläget helt åt användaren att bedöma. Vår bedömning är dock att vissa av de studier som ingår är undermåliga och knappast lämpar sig att använda i policysammanhang. Detta understryker behovet av en metod att utvär-dera värderingsstudiernas kvalitet.

B.1.3.4 THE NEW ZEALAND NON-MARKET VALUATION DATABASE

Syftet med denna databas är att samla information om alla värderingsstudier som har genomförts i Nya Zeeland. Genom denna finns data om cirka 100 vär-deringsstudier fritt tillgängliga via http://learn.lincoln.ac.nz/markval. Databasens fält är följande:

• Dataår (data year).

• Studieobjekt (object of study).

• Typ av studie (värderingsmetod) (type of study (valuation method)).

• Värderat fenomen (rekreation, utsläpp, estetiska värden, risker, offentlig ser-vice, transporter, miljöskydd eller annat) (item valued (recreation, pollution, aesthetics, risk, community services, transport, environmental preservation or other)).

• Medelvärde (mean value).

• Författare (authors).

• Utvärderingar (reviews).

• Referenser (references).

Även om det finns ett fält för utvärderingar ingår i nuläget inte några sådana, men en del av de studier som ingår i databasen kan bedömas vara av mycket dålig kvalitet (Kerr 2004).


APPENDIX B2 Ytterligare resultat kring kvalitet

Nedan redovisas i tabellform några ytterligare resultat kring värderingsstudiers kvalitet. Se appendix B1 för hänvisningar till nedanstående tabeller.

Tabell B.2.1. Utvärderingsfrågor för värderingsstudier som använder sig av scenario-värderingsmetoden (Mitchell och Carson 1989).

Grundläggande kunskap som behövs för att utvärdera en scenariovärderingsstudie:

A. Bakgrund

1. Vem finansierade studien, och har finansiären några intressen i tillhandahållandet av miljövaran? Vilka är i så fall intressena?

2. När samlades data in? Har det därefter blivit några stora förändringar i den allmänna opinionen vilka sannolikt påverkar värdeskattningarna?

B. Stickprov och aggregering

1. Vilken population syftade studiens stickprov till att representera?

2. Vilket urvalsförfarande användes för att göra stickprovet från populationen? Var det ett sannolikhetsurval? Hur väl blev det utfört?

3. Hur stor var stickprovsstorleken från början? Hur stora blev svarsfrekvenserna? Hur stort blev antalet respondenter vars WTP-belopp användes för att skatta ekonomiska värden?

4. Vad blev bortfallet för värderingsfrågorna?

5. Vilken effekt hade bortfallet på de skattade värdena?

C. Scenario

Följande tre dimensioner bör beaktas när scenariot utvärderas:

1. Om den hypotetiska marknaden är meningsfull utifrån ekonomisk-teoretiska övervä-ganden.

2. Om scenariot är relevant för det projekt som studien värderar.

3. Om det finns fog för att tro att respondenterna förstår scenariot.

Några nyckelfrågor är följande:

4. Hur beskrevs miljövaran?

5. Kan medelsvensson förstå beskrivningen?

6. Vilken typ av äganderätt antogs gälla?

7. Var de ekonomiska måtten (t.ex. WTP eller WTA) lämpliga med tanke på äganderätts-förhållandena och meningsfulla för respondenterna?

104 APPENDIX B2 – YTTERLIGARE RESULTAT KRING KVALITET

8. Var den värderade varan åtskild från besläktade varor med vilka respondenterna skulle kunna blanda ihop den med?

9. Vilka typer av värden (t.ex. användarvärden eller existensvärden) fanns troligen med i respondenternas WTP-belopp för varan?

10. Var forskaren medveten om möjliga ordningsföljdseffekter? Exempel: om en avsikt-lig ordningsföljdseffekt inte var önskvärd och mer än en vara eller förändring värde-rades, informerades respondenterna om vad de skulle bli tillfrågade om innan de värderade den första förändringen? Gavs respondenterna en möjlighet att senare i intervjun revidera sina WTP-svar om de så önskade?

11. Var nyckelelement i scenariot såsom betalningsinstrument och sannolikheten för tillhandahållande lämpliga med tanke på vilket projekt som värderades?

12. Gavs respondenterna tillräckligt med information för att kunna fatta ett upplyst beslut?

13. Var beskrivningen av varan riktig?

14. I vilken utsträckning var beskrivningen av varan och förändringen i dess tillhanda-hållande relevant utifrån ett policyperspektiv?

15. Vilka hänsyn togs i formuleringen av scenariot för att se till att möjliga källor till snedvridningar minimerades?

D. Undersökningen

1. Vilken metod användes för datainsamlingen? Om telefonintervjuer eller en posten-kät användes, togs hänsyn till de speciella problem som dessa metoder medför?

2. Vilka tillvägagångssätt användes för att utveckla och testa undersökningsinstru-mentet?

3. Hur administrerades undersökningen? Denna information varierar en aning beroen-de på vilken metod för datainsamling som användes. Av särskild vikt är frågor som exempelvis: Hur förklarades undersökningen för respondenterna? Vem beskrevs som finansiär? Vem genomförde intervjuerna eller postenkäten? Vilken procedur an-vändes för att se till att bra standardrutiner för statistiska undersökningar följdes?

E. Dataanalys

1. Hur identifierades och hanterades extremvärden och protestsvar?

2. Var informationen om de observationer som uteslöts tillräcklig för att tillåta en bedömning av giltigheten hos denna uteslutningsprocedur?

3. Vilka metoder användes för att kompensera bortfall?

4. Om en värderingsfunktion skattades, beaktades alternativa specifikationer av funk-tionen?

5. Är den eventuella värderingsfunktionen robust med avseende på de underliggande modell- och skattningsantagandena?

6. Finns data tillgängliga för en oberoende analys?


F. Tecken på reliabilitet och validitet

1. Finns hela frågeformuläret tillgängligt för granskning?

2. Var frågeformuläret (inklusive informationsmaterial och allt som visades för respon-denten) genomgående tydligt formulerat?

3. Var det beskrivande materialet presenterat på ett sätt som troligen bibehöll respon-dentens intresse?

4. Innehöll frågeformuläret något material som kan tänkas leda till att respondenterna sätter ett mindre eller högre värde på varan jämfört med vad fallet skulle vara med ett fullständigt neutralt frågeformulär?

5. Fanns ordalydelser som överbetonade studiens hypotetiska natur, eller det politiska inflytande som studien kan ha, på ett sätt som kan få respondenter att ge strate-giska svar?

6. Innehöll informationen om varan alla de egenskaper som behövs för att värdering-arna ska bli meningsfulla?

7. Användes några utformningsregler för att ta beslut om stickprovet och scenariot? Vilka är i så fall implikationerna för resultaten?

8. Vilka belägg finns för att respondenterna förstod frågorna på det sätt som forska-ren avsåg?

9. Diskuterar forskaren olika respondentgruppers svarsmönster som stämmer över-ens (eller inte stämmer överens) med respondenternas förståelse för scenariot?

10. Hölls möten med intervjuarna efter undersökningens slutförande för att utvärdera resultaten? Är i så fall resultatet av mötena rapporterat?

11. Vilka tecken finns på effekter av möjliga snedvridningar? Rapporteras resultat av inbyggda experiment såsom att variera frågeformulärets utformning mellan olika substickprov?

12. Vad är resultatet av en regressionsanalys som undersöker sambandet mellan WTP och teoretiskt motiverade förklarande variabler? (En sådan analys ger belägg för reliabilitet och validitet.)

13. Genomfördes känslighetsanalyser? Vilka var i så fall deras resultat? (Dessa är av hjälp för utvärderingar av resultatens stabilitet.)

14. Hur stora är konfidensintervallen för WTP-skattningarna?

15. Har betydelsen av icke-urvalsfel beaktats på ett tillfredsställande sätt, och har lämpliga varningar givits?

Källa: Mitchell och Carson (1989, s. 301-303).


Tabell B.2.2. NOAA-kommitténs riktlinjer för scenariovärderingsmetoden (Arrow et al. 1993).

Följande behövs för att säkerställa reliabiliteten och användbarheten hos den information som ges av en CVM-studie.

1. Stickprovets typ och storlek

Sannolikhetsurval är av central betydelse för en undersökning som ska användas för att utvärdera miljöskadors omfattning (damage assessment). Valet av stickprovets specifika utformning och storlek är en svår, teknisk fråga som kräver vägledning av en professionell stickprovsstatistiker.

2. Minimera bortfall

Ett stort bortfall gör studiens resultat otillförlitliga. Det är viktigt att minimera både objektbortfall och partiellt bortfall. Det förra kan knappast understiga 20% ens i undersökningar av mycket hög kvalitet. Det senare har också varit högt i vissa CVM-studier på grund av den svåra uppgift som respondenten ombeds utföra.

3. Personliga intervjuer

Det är inte sannolikt att postenkäter kan ge tillförlitliga skattningar av ekonomiska värden. Postenkäter använder sig i typfallet av ramar som täcker en alltför liten del av populationen (exempelvis utelämnar stickprov baserade på telefonkataloger ungefär halva USA:s befolkning). Eftersom innehållet i en postenkät kan utvärderas av mottagarna innan de beslutar sig för att besvara den eller inte, kan dessutom de som är mest intresserade av en miljöfråga eller står på ena eller andra sidan fatta sitt beslut på denna grund. Med postenkäter är det vidare omöjligt att garantera slumpmässigt urval inom hushåll eller att avgränsa besvarandet till en viss respon-dent, och det är svårt att kontrollera för eventuella effekter till följd av frågornas ordningsföljd. Personliga intervjuer är vanligen att föredra, även om telefonintervjuer har sina fördelar med tanke på kostnader och centraliserad övervakning.

4. Test av intervjuareffekter

Det är möjligt att intervjuare bidrar till snedvridningar till följd av vad som anses önskvärt i samhället, eftersom bevarande av miljön allmänt ses som något positivt. För att testa detta fenomen bör större CVM-studier innehålla experiment som under-söker intervjuareffekter.

5. Rapportering

Varje rapport om en CVM-studie bör klarlägga definitionen av den population varifrån stickprovet togs, urvalsramen, stickprovsstorleken, objektbortfallet och dess kompo-nenter (t.ex. svarsvägran) och det partiella bortfallet för alla viktiga frågor. Rapporten bör även exakt återge frågeformulärets ordalydelser och ordningsföljd och allt annat som kommunicerades till respondenterna (t.ex. följebrev). Alla data från studien bör arkiveras och göras tillgängliga för alla intresserade.


6. Noggrann testning av ett CVM-frågeformulär

Det är nödvändigt att genomföra mycket noggrant pilotarbete och testning samt att få belägg från huvudstudien att respondenterna förstod och accepterade huvudsak-

liga beskrivningar och frågor tillräckligt väl.

7. Utformning som leder till försiktiga värderingsskattningar

I fall då aspekter av undersökningens utformning och analysen av svar är mångty-

diga, föredras det alternativ som tenderar att underskatta WTP.

8. Sätt att ta fram preferenser

WTP bör användas i stället för WTA eftersom WTP leder till mer försiktiga värde-

ringsskattningar.

9. Folkomröstningsform

Värderingsfrågan bör ställas i termer av en röst i en folkomröstning. Att be respon-denter att uppge ett värde i kronor som ett svar på en öppen fråga är att ställa dem inför en extremt svår uppgift. Och att ge respondenterna ett antal monetära belopp att välja mellan leder troligen till förankringseffekter och andra typer av snedvrid-ningar. Vi rekommenderar som den mest önskvärda frågetypen att använda en fråga med två svarsalternativ som ber respondenterna att rösta för eller emot en viss skattenivå. En sådan frågetyp har även fördelen att vara incitamentskompatibel

(incentive compatibility).

10. Riktig beskrivning av projektet eller policyn

Respondenterna måste ges adekvat information om det miljöprojekt som erbjuds. Projektet måste definieras på ett sätt som är relevant för att utvärdera miljöskadors

omfattning (damage assessment).

11. Test av fotografier

Fotografiers effekter på respondenterna måste noggrant undersökas. Den drama-tiska naturen hos ett fotografi kan ha mycket större emotionell påverkan än resten

av surveyinstrumentet.

12. Påminnelse om oskadade substitutvaror

Respondenterna måste påminnas om substitutvaror, exempelvis andra jämförbara naturresurser eller det framtida tillståndet hos samma naturresurser. Denna påmin-nelse bör vara mycket tydlig och läggas omedelbart före den centrala värderingsfrå-

gan för att garantera att respondenterna är klart medvetna om alternativen.

13. Adekvat tidsrymd mellan olyckan och CVM-studien

Studien måste utföras vid en tidpunkt som ligger så långt efter tillfället då miljöska-dan inträffade att att respondenterna uppfattar ett scenario som går ut på totalt

återställande av miljön som trovärdigt.


14. Beräkning av genomsnitt över tiden

Tidsberoende mätfel bör reduceras genom att beräkna genomsnitt från oberoende

stickprov som görs vid olika tidpunkter.

15. ”Svarar ej”-möjlighet

En ”svarar ej”-möjlighet bör uttryckligen finnas med utöver möjligheterna att rösta ”ja” eller ”nej” till den centrala värderingsfrågan. Respondenter som väljer ”svarar ej” bör på ett icke ledande sätt tillfrågas om en förklaring till valet. Svar bör kodas

noggrant för att visa vilka olika typer av svar som gavs.

16. Uppföljningsfrågor till ja/nej-svar

”Ja”- och ”nej”-svar bör följas upp med den öppna frågan ”Varför röstade du ja/

nej?”. Svar bör kodas noggrant för att visa vilka olika typer av svar som gavs.

17. Korstabeller

Studien bör innehålla ett stort antal andra frågor som ger hjälp för att tolka svaren till den centrala värderingsfrågan. Slutrapporten bör visa hur WTP varierar mellan olika respondentgrupper. Följande är några exempel på förhållanden som skulle vara till hjälp för att tolka svaren: Inkomst, kunskap om platsen före CVM-studien, intresse för platsen före CVM-studien (antal besök), attityder rörande miljön, at-tityder rörande storföretag, avstånd till platsen, förståelse för uppgiften, tilltro till

scenarierna, förmåga/vilja att utföra uppgiften.

18. Kontroller på förståelse och acceptans

Frågeformuläret bör mot slutet försöka fastställa i vilken grad respondenterna såg

beskrivningarna och påståendena som gjordes före värderingsfrågan som sanna.

19. Alternativa utgiftsmöjligheter

Respondenterna måste påminnas om att deras betalningsvilja för miljöprojektet ifråga skulle minska deras utgifter för privata varor eller andra kollektiva varor. Den-na påminnelse bör varken vara slentrianmässig eller överväldigande, utan någon-stans mittemellan. Målet är att förmå respondenterna att komma ihåg andra troliga utgifter, inklusive utgifter för andra miljövaror, när de utvärderar huvudscenariot. Det är inte alls självklart hur uttömmande den lista på alternativa kollektiva varor som uttryckligen läggs fram bör vara. Om listan är alltför kort kan respondenterna förväntas spendera för mycket pengar. Om listan är alltför lång kommer responden-terna att uppmuntras att sprida sina utgifter till kollektiva varor för vilka det inte finns någon adekvat totalefterfrågan och som därför faktiskt inte kan erbjudas dem. Studien bör troligen inkludera någon uppgift om alternativens priser, exempelvis

den utgift per capita som skulle behövas för att tillhandahålla dem.


20. Undvikande av transaktionsvärden

Studien bör utformas så att den allmänna tillfredsställelsen av att ge (warm-glow) och motviljan mot storföretag kan separeras från det specifika miljöprogram som

värderas.

21. Permanenta eller tillfälliga förluster

Det bör göras uppenbart att respondenterna kan skilja mellan tillfälliga och perma-nenta förluster. Kvaliteten hos varje naturresurs varierar dagligen eller säsongsvis runt någon jämviktsnivå eller stabil nivå. Användarvärdet hos en resurs varierar beroende på dess faktiska tillstånd vid tidpunkten för användandet. Men icke- användarvärdet hos en resurs kan enbart eller till största delen härröra från dess stabila nivå och inte från dess dagliga nivå. Detta innebär i så fall att en fullständig restaurering vid någon framtida tidpunkt leder till en eliminiering eller stark minsk-

ning av förlusterna i icke-användarvärde.

22. Nuvärdesberäkningar av tillfälliga förluster

Det bör visas att respondenterna är tillräckligt känsliga för tiden för restaurerings-

processen när de avslöjar sina värden.

23. Godkännande på förhand

Eftersom utformningen av en CVM-studie kan ha en betydande inverkan på svaren, är det önskvärt att – om detta är möjligt – viktiga delar av studien godkänns på förhand av båda parter i en rättsprocess.

24. Bevisbörda

Ända tills det finns en samling tillförlitliga studier som referensram, måste CVM-utförare genom tester eller andra experiment visa att deras studie inte lider av de problem som dessa riktlinjer syftar till att undvika. En CVM-studie bör bedömas vara ”ej tillförlitlig” om den lider av någon av följande sjukdomar: (i) ett stort objekt-bortfall eller ett stort partiellt bortfall för värderingsfrågan, (ii) otillräcklig känslighet för miljöskadans omfattning, (iii) respondenterna brister i förståelse för uppgiften, (iv) bristande tilltro till ett scenario med fullständig restaurering, och (v) ”ja”- eller ”nej”-röster i den hypotetiska folkomröstningen vilka inte följs upp eller förklaras med hänvisning till projektets kostnad och/eller värde.

Källa: Arrow et al. (1993).


Tabell B.2.3. Viktiga frågor att ställa för att utvärdera validiteten hos en CVM-studie, enligt Bishop (2003).

1. Var det sanna värdet klart och korrekt definierat?

2. Identifierades alla miljöattribut som är relevanta för potentiella respondenter?

3. Var de potentiella effekterna av påverkan på miljöattributen och andra ekonomiska parametrar tillfredsställande dokumenterade och kommunicerade?

4. Var respondenterna medvetna om sina budgetrestriktioner och om existensen av miljösubstitut och andra substitut?

5. Var sammanhanget för värderingen fullständigt specificerat och incitaments- kompatibelt?

6. Accepterade respondenterna scenariot? Trodde de på det?

7. Hur adekvata och kompletta var studiens övriga frågor?

8. Var datainsamlingsmetoden lämplig?

9. Var kvalitativa forskningsmetoder, tester och pilotstudier tillräckliga för att hitta och avhjälpa identifierbara brister i frågeformuläret och till detta hörande material?

10. Givet studiens mål, hur lämpliga var metoderna för att välja undersökningsobjekt och stimulera en hög svarsfrekvens?

11. Var den ekonometriska analysen lämplig?

12. Hur adekvat är det skriftliga materialet från studien?

Källa: Bishop (2003).

Tabell B.2.4. Nyckelfaktorer som påverkar storleken på scenariometoders skattningar av ekonomiska värden, enligt Bann et al. (2003).

• Tidpunkt för studien

• Policysammanhang

• Den undersökta miljöförändringens storlek

• Typ av studie

• Betalningsinstrument

• Behandling av proteströster och analys av extremvärden

• Beaktande av inkomstrestriktioner

• Inbäddning (embedding (part-whole bias))

• WTP vs. WTA

Källa: Bann et al. (2003).


Tabell B.2.5. Översikt över vad en rapport om en tillämpning av någon scenariometod bör innehålla, enligt Bateman et al. (2002).

A. Mål

1. En detaljerad redogörelse för den icke-marknadseffekt som värderas.

2. Beskrivning av de attribut hos icke-marknadseffekten som kan variera i ett slutligt projekt eller policy.

3. Annan relevant information om de attityder eller åsikter bland populationen vilka kan

vara användbara att samla in som en del av studien.

B. Metod

1. En förklaring av den relevanta SP-metoden.

2. Motivering för val av metod.

3. Tolkning av förväntade val utifrån ett ekonomiskt-teoretiskt perspektiv.

C. Litteraturöversikt

En allsidig genomgång av tidigare värderingsstudier som liknar den aktuella studien. Relevanta aspekter vid en jämförelse mellan tidigare studier och den aktuella studien är exempelvis följande:

1. Värderingsmetod; såväl RP-studier som existerande metastudier bör inkluderas.

2. Vilka egenskaper hos resursen eller förändringen som studierna såg som relevanta.

3. Land och plats.

4. Populationen (t.ex. användare, icke-användare, medborgare, icke-medborgare).

5. Relevant information om val av scenario, betalningsinstrument och institutionellt sammanhang för frågeformuläret.

6. Värderingsresultat: åtminstone bör medel- och median-WTP/WTA anges för varje grupp, men även andra aspekter (t.ex. värderingsfunktion) kan vara relevanta.

7. Belägg för vilken population som påverkas, och en skattning av förändringens total-värde.

8. Svårigheter och lärdomar för den aktuella studien bör betonas.

D. Population och stickprov

Som ett minimum bör följande ingå i rapporten:

1. Val av rampopulation (t.ex. besökare) och anledningen till detta val.

2. Val av stickprov (t.ex. kvoturval eller sannolikhetsurval) och anledningen till detta val.

3. Val av datainsamlingsmetod (t.ex. personliga intervjuer, postenkät) och anledningen till detta val.

4. Stickprovsstorleken.


E. Utformning av frågeformuläret

En kortfattad översikt över frågeformuläret (ev. frågeformulären), vilken beskriver huvud-dragen hos och målen för varje avsnitt (t.ex. attityder, användning, värderingsscenario, socio-ekonomiska karaktäristika). Följande bör diskuteras för vart och ett av frågeformu-lärets avsnitt:

1. Typen av insamlade data, och en förklaring till varför de är av intresse.

2. Frågornas struktur och vilka tekniker som har använts (t.ex. parvisa jämförelser, Likert-skalor).

3. Frågornas relevans (t.ex. att ge hjälp att förklara WTP-svar, att stimulera responden-ten att tänka på relevanta ämnen). För CE-studier bör även ingå en beskrivning av valsituationer, attribut och attributnivåer.

4. Värderingsfrågans struktur, inklusive det hypotetiska scenariot, betalningsmekanis-

men och frågetypen.

F. Implementering

Resultat från test, pilotstudier och huvudstudier bör sammanfattas och innefatta:

1. Utförare av fokusgrupper och studier.

2. Tidpunkt och plats för fokusgrupper och studier.

3. Tidpunkt och plats för huvudstudien och större pilotstudier.

4. Kortfattad beskrivning av respondenter och stickprovsstorlek.

5. Huvudsakliga resultat från test och pilotstudier och hur dessa påverkade utformning-

en av det slutliga frågeformuläret.

G. Resultat: sammanfattande statistisk beskrivning

1. Sammanfattande statistisk beskrivning av socio-ekonomiska karaktäristika: antalet eller andelen respondenter som kännetecknas av dessa karaktäristika.

2. En utvärdering av stickprovets representativitet för den relevanta populationen.

3. Sammanfattande statistisk beskrivning av användning och attityder: antalet eller andelen respondenter för varje möjligt svar för varje fråga.

4. Statistisk beskrivning även för lättidentifierade undergrupper av intresse (t.ex. använ-dare och icke-användare).

5. Analys av samband mellan variabler av intresse (t.ex. korrelation mellan attityder och

användning).

H. Resultat: analys av WTP/WTA-data

Huvudresultat av den ekonometriska analysen bör presenteras i rapportens huvudtext och innefatta följande:

1. Typ av data (t.ex. WTP/WTA, kontinuerliga, binära, intervall).

2. Behandling av svarsvägran och protestsvar, och kontroller för systematisk snedvrid-ning i stickprovets karaktäristika om dessa svar utesluts.

3. Viktningsprocedurer för att korrigera för bristande representativitet (om så är tillämp-ligt).

4. Behandling av svarsbortfall (t.ex. för inkomst).


5. Specifikation av modellen (t.ex. värderingsfunktion, RUM-modell).

6. Skattning av modellen och resultat inklusive förklaringskraft med standardfel, t-värden, (pseudo)R2-värden och test för IIA (independence of irrelevant alternatives) i conditional logit-modeller.

7. Skattning av medelvärde/median.

I. Validitetstest

Studien bör beakta implikationerna av följande validitetstest:

1. Test av innehållsvaliditet/upplevd validitet (content/face validity): det bör diskuteras om studien ställde de rätta frågorna på ett klart, förståeligt, känsligt och lämpligt sätt. Resultat från fokusgrupper, pilotstudier och huvudstudien är användbara här. Om det finns indikationer på okänslighet för miljöförändringens omfattning (scope), inbäddning (embedding) eller andra snedvridningar, bör de troliga orsakerna till sned-vridningarna och hur de åtgärdas (om möjligt) också diskuteras.

2. Test av konvergensvaliditet (convergent validity): en utvärdering huruvida resultaten från SP-studien är jämförbara med dem från andra värderingsstudier bör presenteras, om möjligt genom jämförelser mellan studiens resultat och resultat i rapportens litteraturöversikt.

3. Förväntansbaserad validitetstestning: det bör undersökas om SP-studiens resultat är i linje med teoretiska och intuitiva förväntningar. Om det finns avvikelser från sådana

förväntningar bör dessa förklaras.

J. Aggregering och implikationer

Detta rapportavsnitt bör innefatta:

1. Vilken strategi för aggregering som användes och varför.

2. En diskussion av olika typer av snedvridningar, om de är närvarande eller inte, och om de är det, en strategi att handskas med dem.

3. Antaganden som användes i analysen tillsammans med en diskussion av deras möjliga implikationer.

4. En skattning av de totalvärden som är av intresse tillsammans med en känslighets-analys som testar vilken effekt centrala antaganden har på resultaten.

5. Källor till de kompletterande data som behövdes för aggregering (t.ex. skattningar av

den relevanta populationen).

K. Appendix

Rapportens appendix bör minst innehålla:

1. En fullständig version av det frågeformulär som användes.

2. Eventuellt gallringsinstrument som användes för att välja ut respondenter.

3. Detaljerad ekonometrisk analys.



Tabell B.2.6. Riktlinjer för användningen av scenariovärderingsmetoden, ett exempel från Storbritannien (Defra 2000).

Minimikrav för en CVM- eller CE-studie

1. Stickprovsstorleken bör vara minst 500 individer.

2. Stickprovet ska vara ett sannolikhetsurval av den population för vilken resultaten avses bli generaliserade.

3. Fältarbete av professionell kvalitet krävs. Det ska tillgodose The Interviewer Quality Control Scheme och The Code of Conduct of the Association of Market Survey Organisations. Fältarbetet bör i normala fall utföras av specialister på fältarbete.

4. Personliga intervjuer med respondenter erfordras snarare än postenkäter eller tele-fonintervjuer.

5. Resultaten kan inte generaliseras till en större geografisk population än den som stickprovet täcker.

6. Studien ska analysera effekten av avstånd på såväl sannolikheten att en individ är beredd att betala som beloppet en individ är beredd att betala.

7. Användarvärdeskomponenten av betalningsviljan ska subtraheras från betalningsvil-jan vid skattningen av existensvärde.

8. Såväl sannolikheten att en individ är beredd att betala som beloppet en individ är beredd att betala ska rapporteras.

9. Eftersom ekonomisk teori förutsäger att både sannolikheten att en individ är beredd att betala, och beloppet som individen är beredd att betala, beror på ett antal faktorer, särskilt inkomst, ska det rapporteras i vilken utsträckning resultaten överensstämmer med ekonomisk teori.

10. En redogörelse krävs om varför de skattade värdena kan betraktas som specifika för den studerade platsen ifråga.

Källa: Defra (2000, s. 102).


Tabell B.2.7. Riktlinjer för användningen av scenariometoder, ett exempel från Austra-lien (CIE 2001).

Utformning av frågeformuläret

1. Undersökningen föregås av diskussioner i fokusgrupper som består av ett tvärsnitt av individer som är representativa för den population som blir föremål för stickprov. Fokusgruppernas roll är att ge hjälp för: (i) definition av attribut, (ii) kontrollera fråge-formulärets kommunikativa aspekter, (iii) kontrollera att scenarierna är trovärdiga och förstådda, (iv) kontrollera att betalningsinstrumentet är lämpligt.

2. Pilotstudie av frågeformuläret med hjälp av slumpmässigt utvalda objekt från den relevanta populationen.

3. Frågor för att samla in attitydrelaterad, demografisk och socio-ekonomisk informa-tion. Information om attityder är användbar eftersom (i) den kan användas för att kontrollera värderingsresultatens validitet genom korstabeller mellan responden-ternas attityder och värdeskattningarna, och (ii) den kan ge förklarande variabler i SP-modellen. Demografisk och socio-ekonomisk information behövs för modellerings-fasen och den är även användbar för att kontrollera hur väl stickprovet representerar populationen. Ett minimikrav är att data insamlas om ålder, inkomst, kön, utbildning och sysselsättning.

4. Användande av uppföljningsfrågor i frågeformuläret för att fånga upp svarsavvikelser såsom (i) protester mot betalningsinstrumentet, (ii) protester som tyder på stra-tegiskt beteende (free riding behaviour), och (iii) lexikografiska preferenser (t.ex. oavsett kostnadens storlek väljs alltid möjligheten att få en säkerhetsförbättring).

Utförande av studien

1. Telefonintervjuer kan användas för enkla CVM-tekniker eller preliminära test av at-tityder. I alla andra fall ska studien utföras med hjälp av någon av dessa metoder: (i) postenkät, (ii) personligt överlämnande och hämtande, (iii) personlig intervju, eller (iv) centraliserad administration av frågeformuläret där respondenterna samlas på en centralt belägen plats och svarar på frågorna med hjälp av en datorterminal eller papper och penna.

2. Stickprovsstorleken måste tillåta tillförlitliga statistiska skattningar för alla valmäng-der (choice sets) och alla segment av populationen. Minst 10 respondenter krävs för varje valmängd (choice set).


Tekniska överväganden

1. Substitutionseffekter kan vara viktiga beroende på vilken miljökvalitet som är föremål för värdering. WTA kan exempelvis förväntas överstiga WTP för förändringar i vat-tenkvalitetsattribut som påverkar människors hälsa eftersom det inte finns något substitut till hälsa. Under sådana omständigheter rekommenderas att ett WTP-mått används, eftersom det troligen resulterar i en försiktig skattning av det ekonomiska värdet.

2. Inbäddning (embedding) föreligger om enskilda attribut värderas separat och om summan av dessa värden överstiger värderingen för hela paketet av attribut. Studier bör rapportera inbäddningseffekter och ge en fullständig förklaring med avseende på det sammanhang i vilket kvalitetsförbättringar var inbäddade.

3. Design med hjälp av block kan användas för att få bukt med problemet med komplex utformning av valmängder (choice sets) när antalet attribut är relativt stort.

Rapportering

1. Detaljerade belägg för att skillnader mellan WTP mellan olika delar av populationen inte är ett resultat av slumpen. Den enklaste ansatsen är att definiera segment inom stickprovet genom att använda urskiljande individkaraktäristika såsom inkomst eller sysselsättning eller huruvida respondenten är ett hushåll eller en individ. Individspe-cifika variabler relateras sedan till olika attribut som beskriver valen för att formulera en modell som är specifik för ett givet segment av stickprovet. Alternativt kan mer sofistikerade metoder för att ta hänsyn till olikheter mellan respondenterna använ-das, t.ex. random parameter-modeller som tar hänsyn till heterogenitet genom att tillåta modellparametrar att variera slumpmässigt mellan olika individer.

2. Diskussion om indikationer på inbäddningseffekter och en detaljerad förklaring av det sammanhang för kvalitetsförbättringarna som presenterades för respondenterna.

3. Åtskillnad mellan marginellt och totalt värde.

4. Fullständig rapportering av de metoder och tillhörande analyser som användes för att erhålla skattningarna.

Källa: CIE (2001).


APPENDIX C Liten ordlista

Svenska Engelska Förklaring

Extremvärden Outliers Observationer som skiljer sig mycket från övriga observationer. Kan exempelvis gälla en respondent som angav en mycket hög (eller mycket låg) betalningsvilja i förhållande till alla andra respondenters betalningsvilja. Läroböcker i statistik ger vägledning för hur extremvärden definieras och identifieras.

Förklaringskraft Explanatory power Den andel av variationen i en beroende variabel som förklaras av variationen i de förklarande variablerna. I en regressions-analys som använder sig av minsta-kvadrat-metoden mäts förklaringskraften vanligen som (justerat) R2.

Icke-urvalsfel Nonsampling error För en surveyundersökning: Andra fel än fel som har att göra med att ett urval studeras istället för en hel populaton. Icke-urvalsfel kan exempelvis uppstå på grund av datain-samlingen och bearbetning av data.

Målpopulation Target population Den population som undersökningen egent-ligen vill dra slutsatser om.

Objektbortfall Unit nonresponse Alla värden saknas för observationsobjek-tet ifråga, t.ex. när en individ inte alls har besvarat en postenkät.

Partiellt bortfall Item nonresponse Enbart vissa värden saknas för observa-tionsobjektet ifråga, t.ex. när en individ inte har besvarat vissa frågor i en postenkät.

Rampopulation Frame population Den population som undersökningen fak-tiskt utgick ifrån.

118 APPENDIX C – LITEN ORDLISTA

Sannolikhetsurval Probability sample Ett urval som utformas så att varje objekt i populationen har en känd sannolikhet att komma med i urvalet.

Undersökningspopulation Se rampopulation.

Urvalsfel Sampling error För en surveyundersökning: Fel som har att göra med att ett urval studeras i stället för en hel population.

Urvalsram Sampling frame I en urvalsundersökning studeras ett urval av objekten i rampopulationen, som då bildar urvalsram.

119 APPENDIX C – LITEN ORDLISTA

Kvalitetskriterier för ekonomiska miljövärderingsstudier

Har du en ekonomisk miljövärderingsstudie som du vill kvalitetsbedöma? Eller vill du veta hur en värderingsstudie bör läggas upp för att hålla god kvalitet? Eller behöver du stöd vid upphandling av en värderingsstudie? Då innehåller den här rapporten ett verktyg som kan hjälpa dig.

Kraven på att redovisa såväl nytta som kostnad av förslag till miljöförbättrande åtgärder har ökat på senare år, men svårigheter med att mäta just nyttan gör att det finns en risk för att denna undervärderas. En lösning på detta problem är att genomföra nya studier för att öka kunskapen på områden där få eller inga värderingsstudier hittills har gjorts, men detta är dyrt och tidskrävande. Därför är det även viktigt att i möj-ligaste mån använda resultat från befintliga studier. Emellertid är det avgörande att dessa studier håller en god kvalitet, och syftet med den här rapporten är därför att ge myndigheter och konsulter ett verktyg som kan användas för att belysa och bedöma kvaliteten hos olika värderingsstudier. Med hjälp av verktyget förbättras förutsätt-ningarna för att beslut om miljöförbättrande åtgärder bygger på ekonomiska miljö-värderingsstudier av god kvalitet. Dessutom kan de kvalitetskriterier som presenteras i rapporten användas som stöd vid upplägg och upphandling av nya studier.

ISBN 91-620-1247-9www.naturvardsverket.se

Documents

Kvalitetskriterier för ekonomiska …...3.3 Kvalitetsfaktorer för resekostnadsmetoden 42 3.4 Kvalitetsfaktorer för fastighetsvärdemetoden 49 3.5 Kvalitetsfaktorer för skyddsutgiftsmetoden