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Der Wert der Netzzuverlässigkeit. Ermittlung von Stromausfallkosten für eine effiziente Qualitätsanreizregulierung

Diplomarbeit 2007 135 Seiten

VWL - Industrieökonomik

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung
1.1 Zielsetzung
1.2 Aufbau

2. Rahmenbedingungen und Informationserfordernis für eine effiziente Qualitätsanreizregulierung
2.1 Der Begriff „Qualität“ im Kontet von Elektrizitätsnetzbetrieben
2.1.1 Definitionen von Netzzuverlässigkeit und -indikatoren
2.1.2 Netzzuverlässigkeit und Preis bei monopolistischen Netzbetreibern
2.2 Anreizeffekte einer Erlösobergrenzenregulierung
2.2.1 Das Konzept der Erlösobergrenzenregulierung
2.2.2 Potenzielle Auswirkungen auf die Netzzuverlässigkeit
2.3 Eine anreizbasierte Qualitätsregulierung zur Sicherstellung der Netzzuverlässigkeit
2.3.1 Das Konzept der Qualitätsanreizregulierung
2.3.2 Qualitätsanreizregulierung im internationalen Kontext
2.3.3 Gesamtwirtschaftliche Kosten von Stromausfällen

3. Methoden zur Ermittlung von Stromausfallkosten
3.1 Anforderungen an die Bewertungsmethode und deren Ergebnisse
3.2 Indirekte Methoden
3.3 Direkte Methoden
3.3.1 Die Kontingente Bewertungsmethode
3.3.2 Die Choice Modelling Methoden
3.4 Anwendung der Methoden im internationalen Kontext
3.4.1 Norwegen
3.4.2 Großbritannien
3.4.3 Niederlande
3.4.4 Österreich
3.4.5 Schweden
3.5 Gegenüberstellung der Ergebnisse
3.6 Bewertung und Empfehlung einer Methode

4. Exemplarisches Studiendesign zur Ermittlung von Stromausfallkosten mithilfe des Choice Experiments
4.1 Wahl der Befragungstechnik
4.2 Wahl des Präferenzmaßes
4.3 Definition der Eigenschaften und Ausprägungen
4.4 Experimentelles Design
4.4.1 Verzerrungen durch Aufgabenkomplexität
4.4.2 Fraktionales faktorielles Design
4.4.3 Kombination der Szenarien und Blockingverfahren
4.5 Entwicklung des Fragebogens
4.5.1 Einleitender Text
4.5.2 Erfahrungsstand, Einstellungs- und Nutzungsfragen
4.5.3 Darstellung des Choice Experiments
4.5.3.1 Der experimentelle Kontext
4.5.3.2 Die Darstellung der Choice Sets
4.5.4 Anschlussfragen und Erhebung sozioökonomischer Daten
4.6 Grundgesamtheit und Stichprobenwahl
4.7 Ergebnisse der Pretests
4.7.1 Fokusgruppendiskussion und verbale Protokolle
4.7.2 Pilottest
4.8 Auswertung der Daten

5. Schluss
5.1 Zusammenfassung
5.2 Ausblick

6. Literaturverzeichnis

7. Anhang

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Definition der Versorgungsqualität

Abbildung 2: Nichtverfügbarkeit im europäischen Vergleich

Abbildung 3: Übersicht über die Methoden zur Messung von Stromausfallkosten

Abbildung 4: Zahlungs- und Akzeptanzbereitschaft für eine veränderte
Netzzuverlässigkeit

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Qualitätsanreizregulierung im internationalen Vergleich

Tabelle 2: Vignette zur Stromausfallkostenbewertung mit der Rating Methode .

Tabelle 3: Beispielhaftes Choice Set zur Stromausfallkostenbewertung

Tabelle 4: Übersicht über die Designschritte internationaler Studien zur Stromausfallkostenbewertung bei Haushalten

Tabelle 5: Bewertung der Methoden

Tabelle 6: Eigenschaften und Ausprägungen zur Stromausfallkostenbewertung .

Tabelle 7: Bildhafte Erklärung der Bestandteile der Choice Sets

Tabelle 8: Choice Set bei einer jährlichen Stromrechnung von 600 €

Tabelle 9: Abbruchraten

Tabelle 10: Empfehlung für ein Studiendesign

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

In jüngster Vergangenheit ist in Deutschland ein „Phänomen“ gleich zweimal prominent durch die Presse gegangen, das bis dato wenig Beachtung in der Medienberichterstattung eingenommen hat. Die Rede ist von zwei großen Stromausfällen, von denen der eine den Großraum Münster 2005 und der andere Mega-Blackout im vergangenen Jahr - ausgehend von Deutschland - sogar weite Teile Europas betroffen hat. Mit Verwunderung wurde im Land der „vergoldeten Netze“ zur Kenntnis genommen, was es bedeutet, wenn die Stromversorgung nicht so zuverlässig ist wie gewohnt. „Menschen blieben in Aufzügen und Seilbahnen stecken, Geschäfte wurden ausgeraubt, Rettungskräfte waren im Dauereinsatz“ und für die Zuschauer der Fernsehshow „Wetten Dass...“ war die Sendung vorzeitig beendet. Dies sind nur einige Auswirkungen des Mega­Blackouts, der besonders darüber nachdenklich stimmte: „Was, wenn so etwas an einem Wochentag passiert?“. Bei diesen Stromausfällen zeigte sich die in den letzten Jahrzehnten stark gestiegene Abhängigkeit von einer zuverlässigen Stromversorgung, die im Falle eines Stromausfalls zu extrem hohen Kosten - im Münsterland wird von ca. 100 Mio. € gesprochen - führen kann.[1] Dieser Betrag beschreibt jedoch nur einen Teil der Folgen: die tatsächlich angefallenen Kosten. Es sind bspw. die Unannehmlichkeiten beim Ausfall der Heizung im Winter - die in der Literatur auch häufig als die nicht-monetären Kosten bezeichnet werden - nicht erfasst.[2]

Diese großen Stromausfälle sind jedoch bisher Einzelfälle, denn Deutschland nimmt den derzeitigen Spitzenplatz im europäischen Vergleich in puncto Netzzuverlässigkeit ein - durchschnittlich trifft jeden Kunden nur einmal im Jahr ein Stromausfall von 19,3 Minuten.[3] Jedoch ist der Diskussion um die ansteigende Gefährdung der Netzzuverlässigkeit im Lichte der Einführung einer Erlösobergrenzenregulierung im Jahr 2009 eine höhere Aufmerksamkeit zu schenken.[4]

Hintergrund dafür ist das in Deutschland 2005 in Kraft getretene, novellierte Energiewirtschaftsgesetz (EnWG), das die Sicherstellung eines wirksamen und unverfälschten Wettbewerbs der Energieversorger durch die Regulierung der

Netze zum Ziel hat. Voraussetzung für mehr Wettbewerb war die Entflechtung, d.h. die gesetzlich vorgeschriebene Trennung von monopolistischen Funktionen wie dem für die Stromdurchleitung notwendigen Netzbetrieb von wettbewerblich organisierten Tätigkeiten wie der Erzeugung oder dem Handel von Strom. Für die Netzbetreiber, die für eine zuverlässige und leistungsfähige Stromversorgung verantwortlich sind, bleibt jedoch die Stellung eines natürlichen Monopols und damit die Marktmacht erhalten.[5] Daher werden die für die Durchleitung von Strom bezahlten Netznutzungsentgelte von der in Deutschland tätigen Regulierungsbehörde, der Bundesnetzagentur (BNetzA), überwacht bzw. reguliert. Die BNetzA plant - wie in vielen Ländern schon geschehen - für das Jahr 2009 laut dem kürzlich vorgelegten Verordnungsentwurf zur

Anreizregulierung die Einführung einer Erlösobergrenzenregulierung. Inhalt der Verordnung ist, den Netzbetreibern durch eine Beschränkung der Erlöse ein Anreiz zur Kostensenkung zu geben. Mit der Einführung der

Erlösobergrenzenregulierung steigt für die Netzbetreiber jedoch auch der Anreiz, notwendige Investitionsaufwendungen zu Gunsten eines höheren Gewinns zu unterlassen. Dies könnte - wie bspw. in den USA geschehen - zu einer Verschlechterung der Versorgungsqualität und damit zu einer Zunahme von Stromausfällen führen.[6] Um diesem Anreiz entgegenzuwirken ist daher die gleichzeitige Einführung der Regulierung der Netzzuverlässigkeit durch ein Qualitätsanreizsystem vorgesehen. Dieses Instrument wird im Zuge der Einführung einer Erlös- oder Preisobergrenzenregulierung bereits in einigen Ländern wie bspw. Norwegen, Italien oder den Niederlanden erfolgreich angewendet. Die Idee dabei ist, die Erlösobergrenze in Abhängigkeit der bereitgestellten Qualität durch Straf- und Bonuszahlungen anreizkompatibel nach oben oder unten anzupassen. Orientieren sich diese Zahlungen an den wohlfahrtswirksamen Kosten bzw. an dem Wert aus einer Veränderung der Netzzuverlässigkeit, stellt sich idealerweise ein effizientes Netzzuverlässigkeitsniveau ein.[7]

Der Wert der Netzzuverlässigkeit, der sich indirekt über die wohlfahrts­wirksamen, d.h. den monetären und nicht-monetären Kosten definiert, leitet sich aus der Nachfragefunktion bzw. der Zahlungsbereitschaft der Kunden für

Netzzuverlässigkeit (Vermeidung von Stromausfällen) ab. Jedoch stellt sich hier das Problem, dass Netzzuverlässigkeit Merkmale eines beschränkten öffentlichen Gutes[8] aufweist, wonach bspw. die Zahlungsbereitschaft unzureichend aus den Strompreisen differenziert nach verschiedenen Qualitätsniveaus abgeleitet werden kann.[9] Daher muss auf besondere Methoden zurückgegriffen werden, um diese zu ermitteln. International werden die Stromausfallkosten vorwiegend über Kundenumfragen, die auf unterschiedlichen Bewertungsmethoden und Vorgehensweisen basieren, ermittelt.

1.1 Zielsetzung

Ziel dieser Diplomarbeit ist, im Hinblick auf die geplante Einführung eines Qualitätsanreizsystems in Deutschland, eine geeignete Methode für die Ermittlung der wohlfahrtswirksamen Stromausfallkosten durch Kundenumfragen zu empfehlen. Ausgehend von diesem Vorschlag wird ein Studiendesign zur Durchführung einer Kundenumfrage bei Haushaltskunden[10] entwickelt. Hierfür werden zuerst die möglichen Methoden zur Ermittlung von Stromausfallkosten gegenübergestellt und Vor- und Nachteile gegeneinander abgewägt. Nach diesem theoretischen Vergleich wird eine systematische Aufarbeitung der internationalen Erfahrungen bzw. Anwendungen dieser Methoden erfolgen, welche durch eine eigens für diese Arbeit durchgeführte Expertenbefragung ergänzt wird. Die hierbei gewonnenen Einsichten werden dann als Grundlage für die Entwicklung des Studiendesigns verwendet.

1.2 Aufbau

Der Aufbau dieser Arbeit gliedert sich wie folgt: Nachdem in diesem Kapitel eine Hinführung zum Thema erfolgte und Ziel sowie Vorgehensweise erläutert wurden, werden im zweiten Kapitel die Rahmenbedingungen einer Qualitätsanreizregulierung für den deutschen Markt auf der Grundlage des Verordnungsentwurfs zur Anreizregulierung aufgezeigt. Dabei wird das Konzept der Qualitätsanreizregulierung den bereits im Ausland etablierten Qualitätsanreizsystemen gegenübergestellt.

Im dritten Kapitel werden zuerst die Anforderungen an eine Bewertungsmethode zur Ermittlung von Stromausfallkosten entwickelt und dann die Eignung unterschiedlicher Methoden diskutiert. Daraufhin werden die in anderen Ländern zu Regulierungszwecken durchgeführten Studien zur Ermittlung der Stromausfallkosten vorgestellt und im Hinblick auf eine mögliche Anwendung in Deutschland bewertet. Vertiefend wurden die Autoren der Studien und Mitarbeiter internationaler Regulierungsbehörden zum Design der Kundenumfragen befragt. Diese Korrespondenzen werden dazu genutzt, offene Punkte zu klären und Erfahrungen bzw. Einschätzungen auch zu anderen Studien zu erhalten.

Im vierten Kapitel wird - basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen - ein exemplarisches Studiendesign für die Durchführung einer Kundenumfrage zur Ermittlung von Stromausfallkosten im Rahmen einer Qualitätsanreizregulierung entwickelt. Dabei werden die einzelnen, zur Entwicklung des Fragebogens notwendigen, Schritte vorgestellt und die im dritten Kapitel gewonnenen Einsichten integriert. Zum Abschluss des Kapitels werden Erfahrungen aus Pretests des fertigen Fragebogens und einer Pilotstudie vorgestellt.

Die Arbeit schließt mit dem fünften Kapitel und einer kurzen Zusammenfassung der gewonnenen Erkenntnisse sowie einem Ausblick.

2. Rahmenbedingungen und Informationserfordernis für eine effiziente Qualitätsanreizregulierung

In Deutschland sollen den Elektrizitätsnetzbetrieben ab 2009 Obergrenzen für ihre Erlöse vorgegeben werden. Gleichzeitig wird der Einführung einer Qualitätsanreizregulierung ein hoher Stellenwert beigemessen, da vor allem durch den Kostensenkungsdruck der Anreizregulierung auf die Netzbetreiber eine Qualitätsdegression vermutet wird.

Im folgenden Kapitel wird zunächst der Begriff der Qualität im Kontext der Netzbetreiber näher definiert. Anschließend wird im zweiten Teil das Konzept der Erlösobergrenzenregulierung vorgestellt und die sich daraus ergebenden Anreizeffekte für die Netzbetreiber aufgezeigt. In dieser Darstellung wird die Notwendigkeit einer Qualitätsanreizregulierung deutlich und es wird aufgezeigt, wie nach dem Konzept der BNetzA ein effizientes Qualitätsniveau bei gleichzeitiger Kosteneffizienz erreicht werden soll. Nach dieser Darstellung erfolgen in einer Gegenüberstellung die international bereits angewendeten

Konzepte und Erfahrungen. Anschließend wird für den weiteren Verlauf dieser Arbeit konkretisiert, welche Informationen für eine Umsetzung der Qualitätsanreizregulierung erforderlich sind.

2.1 Der Begriff „Qualität“ im Kontext von Elektrizitätsnetzbetrieben

Allgemein wird die Qualität als „die Güte eines Produkts im Hinblick auf die Eignung für den Verwender“ definiert.[11] Somit gehört jeder Aspekt zum Qualitätsbegriff, dem der Verwender einen positiven Nutzen beimisst und für den er bereit ist, einen höheren Preis zu bezahlen.

Im Bereich der Elektrizitätsnetzbetriebe ist der Oberbegriff für diese Aspekte die „Versorgungsqualität“. Üblicherweise unterscheidet man - wie in Abbildung 1 ersichtlich - Versorgungsqualität im Hinblick auf Spannungsqualität, Servicequalität und Netzzuverlässigkeit.[12]

Abbildung 1: Definition der Versorgungsqualität

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an RWE, (2006).

Die Aufgabe von Netzbetreibern ist, durch Instandhaltung und Ausbau der Netze für eine zuverlässige und preisgünstige Stromversorgung zu sorgen.[13] Die Netzzuverlässigkeit wird dabei als die wichtigste Qualitätsgröße angesehen, da sie das „Herz des Netzwerkservice“ darstellt.[14] Im Rahmen dieser Arbeit steht auf Grund ihrer herausragenden Bedeutung ausschließlich die Netzzuverlässigkeit im Vordergrund.[15] Qualität wird im weiteren Verlauf daher synonym für Netzzuverlässigkeit verwendet. Im Folgenden wird der Begriff der Netzzuverlässigkeit definiert und anschließend aufgezeigt, nach welchem theoretischen Kalkül der Netzbetreiber den Preis und die Netzzuverlässigkeit bestimmt.

2.1.1 Definitionen von Netzzuverlässigkeit und -indikatoren

Netzzuverlässigkeit „ist die Fähigkeit eines elektrischen Systems, seine Versorgungsaufgaben unter vorgegebenen Bedingungen während einer bestimmten Zeitspanne zu erfüllen“.[16] Zur Messung der Netzzuverlässigkeit werden international[17] folgende Kennzahlen genutzt, die wie folgt definiert sind:[18]

- Unterbrechungshäufigkeit (SAIFI):[19] Diese Kenngröße gibt an, wie oft die Stromversorgung pro angeschlossenem Kunde im Jahresdurchschnitt unterbrochen wird.
- Unterbrechungsdauer (CAIDI):[20] Diese Kenngröße gibt die durchschnittliche Unterbrechungsdauer pro unterbrochenem Kunden an.
- Nichtverfügbarkeit (SAIDI):[21] Diese Kenngröße setzt sich aus dem Produkt von Unterbrechungshäufigkeit und -dauer zusammen. Sie gibt die durchschnittlich kumulierte Unterbrechungsdauer je angeschlossenem Kunden pro Jahr an.[22]

Des Weiteren werden - jedoch international von geringerer Bedeutung - die Kennzahlen „nicht gelieferte Energie“ (ENS) sowie die „nicht gedeckte Last“ (VOLL) genutzt.[23]

Die Nichtverfügbarkeit lässt sich europaweit folgendermaßen vergleichen:

Abbildung 2: Nichtverfügbarkeit im europäischen Vergleich

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Vgl. VDN, (2006b), S. 4.

Bei diesem Ländervergleich ist zwar der Netztarif in Deutschland als einer der höchsten einzuschätzen, jedoch nimmt Deutschland auch den Spitzenplatz bei der Bereitstellung einer zuverlässigen Stromversorgung ein.[24] Die Nichtverfügbarkeit hat sich 2005 von 22,9 auf 19,3 Minuten (SAIDI) verbessert. Dies entspricht einer Dauer von 57,4 Minuten (CAIDI) bei einer Häufigkeit von 0,336 pro Jahr (SAIFI).[25]

2.1.2 Netzzuverlässigkeit und Preis bei monopolistischen Netzbetreibern

Unter Wettbewerbsbedingungen spiegelt sich die Qualität eines Gutes im Preis wider, wobei eine höhere Qualität in der Regel zu höheren Kosten und somit zu höheren Preisen führt. Entscheidet sich ein Kunde für ein Gut, zeigt dies die Präferenz des Kunden für eine bestimmte Qualitäts-Preis-Relation.[26] Funktionsfähige Märkte führen dazu, dass Angebot und Nachfrage gemäß der Zahlungsbereitschaft der Nachfrager und der Kosten der Anbieter zum Ausgleich gebracht werden und sorgen somit für eine größtmögliche Wohlfahrt.[27]

Bei der Bereitstellung einer zuverlässigen Stromversorgung ist es aus technischen Restriktionen nicht möglich, Strom innerhalb eines Versorgungsgebietes entsprechend der Präferenzen bzw. der Zahlungsbereitschaft der Kunden zu unterschiedlicher Qualität anzubieten. Eine Differenzierung nach verschiedenen Netzzuverlässigkeitsniveaus ist nur sehr eingeschränkt bei Industriekunden und zwischen Gebietsmonopolen möglich.[28] Netzzuverlässigkeit lässt sich daher insbesondere im Hinblick auf die Haushaltskunden als ein beschränktes, öffentliches Gut bezeichnen.[29] Kunden, die das private Gut Strom beziehen und somit an das Stromnetz angeschlossen sind, können nicht von dem vorherrschenden Zuverlässigkeitsniveau ausgeschlossen werden. Bspw. sehen sich benachbarte Kunden der gleichen Wahrscheinlichkeit von Stromausfällen gegenüber und haben somit das gleiche Netzzuverlässigkeitsniveau. Außerdem ist Nichtrivalität gegeben, wenn man den Grenzfall einer Überlastung des Stromnetzes ausschließt,[30] denn jeder Kunde kann Strom zum gegebenen Zuverlässigkeitslevel nutzen ohne die Zuverlässigkeit der Stromversorgung eines anderen zu beinträchtigen.[31] [32]

Durch den fehlenden Wettbewerb auf Grund der monopolistischen Strukturen haben die Netzbetreiber kaum Anreize zur Bereitstellung eines Netzzuverlässigkeitsniveaus, das zumindest der durchschnittlichen Zahlungsbereitschaft der Kunden entspricht oder wie es Arndt (1989) sagte: „As a monopolist has no competition to fear (...), he does not make his good as perfect as would otherwise be the case”.32 Der unregulierte Netzbetreiber wählt den Preis und die Qualität für die Durchleitung des Stroms so, dass der Gewinn maximal ist.[33] Bezüglich der Qualität ist sein privates Optimum dann erreicht, wenn die Qualitätsgrenzkosten den Qualitätsgrenzerlösen entsprechen.[34] Dies führt bei nicht-regulierten Monopolen theoretisch zu überhöhten Preisen und zu einer Qualitäts-Preis Relation, die in der Regel nicht mit den Präferenzen des Kunden übereinstimmt.

2.2 Anreizeffekte einer Erlösobergrenzenregulierung

Hintergrund für ein regulierendes Eingreifen bei Netzindustrien ist die Vermutung, dass die Netzbetreiber ihre Monopolmacht ausnutzen und ihre Leistungen zu überhöhten Preisen anbieten könnten. Die Regulierung hat zum Ziel, durch geeignete Instrumente effiziente Netznutzungsentgelte bei einer zuverlässigen Versorgung zu gewährleisten.[35] Zu den Regulierungsinstrumenten gehören die traditionelle kostenorientierte Regulierung sowie die heute international etablierte Anreizregulierung (Erlös- bzw.

Preisobergrenzenregulierung).[36] Beide Regulierungsinstrumente haben hinsichtlich der Kosten- und Qualitätseffizienz unterschiedliche Anreizeffekte. Die traditionelle kostenorientierte Regulierung setzt an den beobachteten Kosten der Netzbetreiber an. Problematisch bei diesem Ansatz ist der geringe Anreiz zur Kostensenkung bzw. zur Kosteneffizienz. Überinvestition und ein Überangebot an Qualität sind die Folge.[37] Somit entstand bei diesem Regulierungsansatz in der Vergangenheit nicht das Problem einer verminderten Netzzuverlässigkeit, sondern er führte vielmehr dazu, dass „wir heute vergoldete Netze und dadurch ein außerordentliches Qualitäts- und Kostenniveau haben“.[38] Eine

Qualitätsregulierung war bei diesem Regulierungsansatz auf Grund der damit einhergehenden Umsetzungsschwierigkeiten nicht vorgesehen.[39]

In den letzten Jahren hat sich international angesichts der Unzulänglichkeiten der traditionellen Methode die Anreizregulierung durchgesetzt,[40] die nun in Deutschland adaptiert werden soll. Im Folgenden soll daher das für Deutschland vorgeschlagene Konzept der Erlösobergrenzenregulierung sowie die sich daraus ergebenden möglichen Qualitätseffekte dargestellt werden.

2.2.1 Das Konzept der Erlösobergrenzenregulierung

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Einführung der Erlösobergrenzenregulierung bedeutet für die Netzbetreiber in Deutschland, dass für den Zeitraum einer Regulierungsperiode, die voraussichtlich vier Jahre dauert, ein Erlösobergrenzenpfad für die Netzzugangsentgelte im Voraus festgelegt ist. Somit sind die Erlöse von den Kosten entkoppelt. Die Erlösobergrenze berechnet sich nach folgender vereinfachter Formel:[41]

Die Erlösobergrenze zum Zeitpunkt t (EOt) ergibt sich im Wesentlichen aus der angepassten Erlösobergrenze des Vorjahres (EOt-1). Diese Erlösobergrenze wird dabei so angepasst, dass die allgemeine Inflationsrate ( ΔPI )[42] sowie die prognostizierten Kostenentwicklungen berücksichtigt werden. Die prognostizierten Kostenentwicklungen der Netzbetreiber setzen sich aus einem allgemeinen Effizienzfaktor (Xallg) und einem individuellen Effizienzfaktor(Xind) zusammen.[43] Die Komponente Z stellt den Kostenblock der nicht-beeinflussbaren Kostengrößen[44] des Unternehmens dar. Jede

Kostenersparnis des Netzbetreibers in der Regulierungsperiode, für welche eine Erlösobergrenze vorgegeben ist, erhöht somit den Gewinn. Somit können effizientere Netzbetriebe einen höheren Gewinn erzielen als ineffiziente Netzbetriebe.[45] Ziel dabei ist, den Netzbetreibern einen Anreiz zur Kostensenkung und zur Steigerung der Produktivität zu geben. Nach der Regulierungsperiode sollen die Kostensenkungen an den Verbraucher durch niedrigere Netzentgelte weitergegeben werden. Dadurch wird eine „Win-Win-Situation“ sowohl für die Kunden als auch für die Netzbetreiber angestrebt.[46]

2.2.2 Potenzielle Auswirkungen auf die Netzzuverlässigkeit

Die Erlösobergrenzenregulierung hat im Gegensatz zur kostenorientierten Regulierung den entgegengesetzten, negativen Effekt für die Bereitstellung einer zuverlässigen Stromversorgung.[47] Bei einer Deckelung der Erlöse besteht das Risiko, dass die Netzbetreiber auf Grund des Kostensenkungsdrucks einen Anreiz haben, notwendige Investitionen im Netzbetrieb einzuschränken oder zu unterlassen.[48] Eine Reduktion der Qualität ist für den Netzbetreiber theoretisch immer dann vorteilhaft, wenn die Kostenersparnis aus der verminderten Qualität durch Investitionszurückhaltung größer ist als der Verlust, der sich aus dem Rückgang der Stromnachfrage ergibt. Da die Sicherstellung einer zuverlässigen Stromversorgung äußerst kapitalintensiv ist und die Nachfrage nach Strom im Hinblick auf Qualitätsschwankungen als unelastisch angenommen werden kann, ist eine Qualitätsminderung ohne Regulierung wahrscheinlich. Der Effekt, dass die Kunden auf Qualitätsänderungen, wie z.B. der Zunahme von Stromausfällen, nicht reagieren können und dass die daraus entstehenden gesellschaftlichen Kosten für die Netzbetreiber nicht zu beachtende externe Effekte darstellen, muss daher durch Regulierung behoben werden.[49]

Der Anreiz zur Investitionszurückhaltung wird noch dadurch verstärkt, dass die Netzbetreiber unsicheren regulatorischen Rahmenbedingungen gegenüberstehen. Zum einen herrscht Unsicherheit über die Verzinsung des eingesetzten Kapitals in den folgenden Regulierungsperioden und zum anderen besteht die Ungewissheit, wie stark weiterhin regulierend in das Wirtschaftsgeschehen eingegriffen wird (Hold-Up-Problematik).[50]

Eine Anreizregulierung kann somit über eine verminderte Investitions- und Ausgabenbereitschaft der Netzbetriebe zu einer Verschlechterung der bisher überdurchschnittlich guten Netzzuverlässigkeit führen.[51] So konnte in einigen Ländern, die eine Anreizregulierung ohne Qualitätsregulierung eingeführt haben, ein Absinken der Netzzuverlässigkeit beobachten werden.[52] Des Weiteren stützt eine empirische Studie die Aussage, dass durch die Einführung einer Anreizregulierung ohne Qualitätsregulierung die Betriebs- und Instandhaltungsausgaben für die Stromnetze stark reduziert werden. Diese reduzierten Investitionen korrelieren dabei sehr stark mit dem Anstieg der Dauer eines Stromausfalls.[53]

Es kann somit vermutet werden, dass die Einführung einer Erlösobergrenzenregulierung ohne Qualitätsregulierung zu einer verminderten Netzzuverlässigkeit führt. Daher ist neben dem Anreiz zur Kosteneffizienz der Anreiz für ein effizientes Qualitätsniveau unerlässlich.[54]

2.3 Eine anreizbasierte Qualitätsregulierung zur Sicherstellung der Netzzuverlässigkeit

Das Ziel einer Qualitätsanreizregulierung ist die Bereitstellung eines wohlfahrtsoptimalen Netzzuverlässigkeitsniveaus. Theoretisch ist dies erreicht, wenn die Grenzkosten der Netzbetreiber aus einer marginalen Veränderung der Netzzuverlässigkeit den marginalen Grenzkosten aus Stromausfällen bzw. dem Grenznutzen einer zuverlässigen Stromversorgung entsprechen.[55] Eine abweichende Qualität führt zu Wohlfahrtsverlusten. Somit muss durch die Regulierung erreicht werden, dass der Netzbetreiber die externen Effekte einer veränderten Netzzuverlässigkeit, gleichbedeutend mit entstehenden sozialen Kosten bei den Kunden, in seinem Investitionsentscheidungskalkül beachtet.[56]

2.3.1 Das Konzept der Qualitätsanreizregulierung

Allgemein kann die Netzzuverlässigkeit durch die Regulierung von Inputgrößen (wie das Monitoring von Investitionsplänen) oder Outputgrößen (bspw. Netzzuverlässigkeitskennzahlen) sichergestellt werden. Die so genannte Outputsteuerungs- Regulierung steht in vielen Ländern im Vordergrund, da es den Netzbetreibern überlassen wird, auf welche Weise vorgegebene Outputziele erreicht werden („arms length“ - Regulierung).[57] Die Outputziele werden auf der Basis der in 2.1.1 messbaren Qualitätsindikatoren festgelegt und sind somit die

Grundlage für regulatorische Eingriffe.[58] Neben Mindeststandards für Netzzuverlässigkeit oder der Veröffentlichung von Qualitätsindikatoren als Regulierungsinstrumente, stellt die Qualitätsanreizregulierung das effektivste Instrument einer effizienten Regulierung dar.[59] Das Konzept der Qualitätsanreizregulierung, das von der BNetzA vorgeschlagen wurde, wird nun im Folgenden erläutert: Da der Netzbetreiber - wie bereits erwähnt - durch den fehlenden Wettbewerb die sozialen Kosten einer veränderten Qualität in seinem Gewinnmaximierungskalkül nicht beachtet, muss die Verbindung künstlich erzeugt werden. Dies kann der Regulierer erreichen, indem der Erlös eines Netzbetreibers der

Qualitätsperformance entsprechend anreizkompatibel erhöht oder verringert wird. Dies wird auch als Bonus-/ Malus-System bezeichnet.[60]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der Qualitätsfaktor (Q-Element) spiegelt die Zahlungsbereitschaft der Konsumenten für eine bestimmte Veränderung der Qualität wider und führt dazu, dass der Netzbetreiber das wohlfahrtsoptimale Qualitätsniveau[62] selbst sucht. Durch eine qualitätsabhängige Erlösobergrenze verändert sich das Gewinnmaximierungskalkül des Netzbetreibers: So hat der Netzbetreiber den Anreiz zur Qualitätsminderung nur dann, wenn die damit verbundene

Strafzahlung niedriger ist als die marginale Kostenersparnis aus der Qualitätsredukti on.[63]

Das Q-Element besteht aus der monetär bewerteten Zielabweichung von kundenbezogenen Qualitätskenngrößen (k) wie bspw. SAIFI, SAIDI, CAIDI, ENS, VOLL oder einer Kombination hiervon:[64] Eine Veränderung der Qualität wird mittels der Differenz einer definierten Referenzqualität (Ref)[65] und der aktuellen Qualitätskenngröße eines Netzbetreibers i zum Zeitpunkt t berechnet. Wird diese Änderung der Qualitätskenngrößen mit der marginalen Zahlungsbereitschaft der Kunden für diese Änderungen (q) multipliziert, ergibt sich der Betrag der Erlösanpassung. Formal lautet der vereinfachte Q-Faktor:[66]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Erlösanpassung folgt somit einem Pfad, dessen Steigung durch die marginale Zahlungsbereitschaft für eine Veränderung der Qualitätskenngrößen der Netzzuverlässigkeit bestimmt ist. Neben der Datenabfrage der kundenbezogenen Qualitätskenngrößen s bei den Netzbetreibern ist somit der Wert einer Veränderung der Netzzuverlässigkeit q eine erforderliche Information zur Berechnung wohlfahrtsoptimaler Anreize gemäß dem Q-Element.

2.3.2 Qualitätsanreizregulierung im internationalen Kontext

Großbritannien (seit 2002), die Niederlande (seit 2004), Norwegen (seit 2001), Italien (seit 2000) und Schweden (seit 2004) zählen zu den Ländern,[67] die im Zuge der Einführung einer Preis- oder Erlösobergrenzenregulierung auch eine Qualitätsanrazregulierung implementiert haben.[68] Die in Tabelle 1 erfolgte Gegenüberstellung der derzeitig bestehenden europäischen Qualitätsanreizsysteme zeigt die wesentlichen Unterschiede bzw. Gemeinsamkeiten der bestehenden Systeme und zeigt ebenfalls, welche Elemente sich davon im geplanten Konzept für die Qualitätsanreizregulierung in Deutschland wieder finden. Bei der Gestaltung der Qualitätsanreizregulierung gehen alle Länder nach demselben Prinzip vor: Weicht der aktuell gemessene Qualitätsindikator für Netzzuverlässigkeit von dem definierten Zielwert ab, wird die Erlös- bzw. die Preisobergrenze nach oben oder unten angepasst. Die Art und Weise wie die Länder die Qualitätsanreizregulierung umsetzen, unterscheidet sich jedoch in vielerlei Hinsicht. Dies nicht zuletzt auf Grund der Berücksichtigung landesspezifischer Bedingungen.[69] Weitere wichtige Unterscheidungsmerkmale sind die Verwendung verschiedener Qualitätsindikatoren, die Berechnung des Referenzwertes sowie die unterschiedliche Berücksichtigung von Besonderheiten bei der Ermittlung der Bonus- oder Maluszahlungen. Außerdem werden in einigen Ländern neben der Qualitätsanreizregulierung auch andere Instrumente zur Qualitätsregulierung verwendet. Ein Beispiel dafür sind garantierte Mindeststandards, die den einzelnen Kunden eine Mindestversorgungsqualität garantieren sollen. Weiterhin ist die Veröffentlichung von Qualitätskennzahlen ein einfach umzusetzendes und zugleich wirksames Instrument.[70] Die garantierten Mindeststandards sind im Verordnungsentwurf aufgrund der fehlenden gesetzlichen Grundlage nicht mehr enthalten.

Insgesamt ist festzuhalten, dass in allen Ländern die Beibehaltung oder eine deutliche Verbesserung der Netzzuverlässigkeit zu verzeichnen ist. Dieses Ergebnis bestätigt somit den Erfolg einer Qualitätsregulierung.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

2.3.3 Gesamtwirtschaftliche Kosten von Stromausfällen

Das Konzept der Qualitätsanreizregulierung erfordert Informationen über den Wert des beschränkt öffentlichen Gutes Netzzuverlässigkeit, für das nur ein unzureichender Markt existiert, auf dem die Kunden ihre Zahlungsbereitschaft signalisieren können.[72] Unter Wettbewerbsbedingungen würden die Kunden sich für eine Preis-Qualitäts-Relation entscheiden, die ihrer Zahlungsbereitschaft entspricht. Dabei würden sie den Preis für das private Gut Strom mit dem Nutzen aus dem Stromkonsum in Abhängigkeit des Netzzuverlässigkeitsniveaus abwägen. Der Nutzen (Wert) der Netzzuverlässigkeit lässt sich somit im Wesentlichen über den Nutzen einer vollständig zuverlässigen Stromversorgung abzüglich der Kosten von Stromausfällen in einer bestimmten Periode ermitteln,[73] weswegen das Hauptaugenmerk gewöhnlich auf die Ermittlung der gesamtwirtschaftlichen Stromausfallkosten in einem definierten Zeitraum gelegt wird.[74] Ziel ist, diese marginalen Stromausfallkosten für beliebige Szenarien prognostizieren zu können, um diese Ergebnisse für eine effiziente Regulierung der Netzzuverlässigkeit nutzen zu können. Da sich die Vorgehensweisen bei der Ermittlung der Stromausfallkosten im Hinblick auf die verschiedenen Kundensegmente und Kostenkategorien teilweise erheblich unterscheiden, stehen in dieser Arbeit ausschließlich die „Stromausfallkosten von Haushaltskunden“ im Vordergrund.

Die Stromausfallkosten können einerseits in Geld messbar sein, d.h. es fallen für den Haushalt tatsächlich Kosten an. Beispiele dafür sind verdorbene Ware, Schäden an Einrichtungsgegenständen oder Personen. Andererseits handelt es sich um nicht-monetäre oder nichtmarktfähige Kosten, die daraus resultieren, dass präferierte Abläufe und Aktivitäten der Kunden unerwartet negativ beeinflusst werden. Beispiele dafür sind der Verlust von Freizeit, Unannehmlichkeiten wie Frieren, kein Essen zubereiten können, kein Fernsehen, keine Erledigung der Haushaltstätigkeiten oder Verletzungen und psychologische Effekte wie Angstzustände.[75] Weiterhin gibt es Kosten, die sich aus einem anpassenden Verhalten bei zunehmenden Stromausfallereignissen durch bspw. den Kauf von

Backup-Generatoren ergeben. Die Höhe der einzelnen Kostenkomponenten ist im Wesentlichen davon abhängig, inwieweit erstens eine Gesellschaft und deren Aktivitäten von der Stromnutzung abhängig ist, zweitens ob Vorkehrungen für diesen Fall getroffen wurden bzw. werden und drittens ob durch anpassendes Verhalten die Kosten abgeschwächt werden können.[76] Dabei bestimmen Faktoren wie die Dauer, die Häufigkeit oder die Tageszeit die Höhe der Kosten. Da jeder Stromausfall unterschiedlich ist, variieren die Kosten in Abhängigkeit der verschiedenen Faktoren von Fall zu Fall.[77]

3. Methoden zur Ermittlung von Stromausfallkosten

Die wohlfahrtsoptimale Höhe der „Bonus-/ Maluszahlungen“, die den Netzbetreibern in Abhängigkeit ihres Qualitätsniveaus auferlegt werden, basieren idealerweise auf dem marginalen Wert für Netzzuverlässigkeit. Dieser Wert leitet sich aus der Nachfragefunktion bzw. der Zahlungsbereitschaft der Konsumenten für Netzzuverlässigkeit ab. Üblicherweise wird der Wert der Netzzuverlässigkeit über die Kosten von Stromausfällen ermittelt. Da hierfür nur ein begrenzter Markt vorhanden ist, von dem die Nachfragefunktion direkt abgebildet werden kann, muss auf besondere Methoden zur Ermittlung der Zahlungsbereitschaft für nichtmarktfähige Güter zurückgegriffen werden.

Die Bewertung von Stromausfallkosten ist Gegenstand vieler Veröffentlichungen und Studien, die bis in das Jahr 1948 zurückreichen.[78] Sie basieren auf einer Reihe unterschiedlicher Ansätze der Präferenzerfassung, die - wie die folgende Übersicht zeigt - grundsätzlich bezüglich einer indirekten und einer direkten Herangehensweise in zwei Kategorien unterteilt werden können.

Abbildung 3: Übersicht über die Methoden zur Messung von Stromausfallkosten

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Ajodhia, V., (2005), S. 86; Caves, D.W./Herriges, J.A./Windle, R.J., (1990), S. 84ff.

Eine valide und verlässliche Ermittlung der Zahlungsbereitschaft ist für eine erfolgreiche Qualitätsregulierung von herausragender Bedeutung, da die daraus resultierenden finanziellen Konsequenzen existenzielle Auswirkungen für die Netzbetreiber respektive für die Kunden haben können.[79] [80] Daher betont die BNetzA, dass bestehende Methoden eingehend auf ihre Eignung überprüft werden müssen. Außerdem versichert sie, dass internationale Erfahrungen ausführlich für die Wahl der Bewertungsmethode und der Durchführung der Studie in Deutschland diskutiert werden sollen.[81]

Im Folgenden werden Anforderungen definiert, welche die Bewertungsmethoden und ihre Ergebnisse für eine effiziente Qualitätsregulierung erfüllen müssen. Im Anschluss werden die wichtigsten[82] in der Übersicht enthaltenen Methoden vorgestellt, generelle Vorteile und Schwachstellen aufgezeigt und hinsichtlich der aufgestellten Kriterien überprüft. Weiterhin werden die theoretischen Konzepte

zusätzlich über empirische Anwendungen im internationalen Kontext analysiert und darauf basierend eine Methodenempfehlung abgegeben.

3.1 Anforderungen an die Bewertungsmethode und deren Ergebnisse

Stromausfälle beeinträchtigen die individuelle Wohlfahrt angesichts der monetären und nicht-monetären Kosten in vielerlei Hinsicht. Die Bewertung von Stromausfällen soll dabei den gesamten Wohlfahrtsverlust geeignet erfassen. Hinsichtlich der Ermittlung der Stromausfallkosten zur Qualitätsanreizregulierung sind daher folgende Kriterien einzuhalten:

Erfassung der gesamtwirtschaftlichen Kosten

Die erste Anforderung an die Bewertungsmethode ist die Fähigkeit, damit die gesamtwirtschaftlichen Kosten eines Stromausfalls vollständig messen zu können.

Ermittlung wohlfahrtskonsistenter Werte

Die ermittelten Werte sollen mit dem Effizienzkriterium[83] im Einklang und wohlfahrtskonsistent sein.[84] Daher müssen die Werte auf den Präferenzen der Individuen basieren. Die ermittelten Werte sollen somit möglichst mit dem mikroökonomischen Nachfrageverhalten und der Entscheidungstheorie vereinbar sein, d.h. idealerweise auf tatsächlichen Markttransaktionen oder Entscheidungsverhalten basieren.

Ex-Ante Analyse und Erfassung der Multidimensionalität

Mit den ermittelten Werten muss es möglich sein, die Zahlungsbereitschaft für die Vermeidung jedes beliebigen Stromausfalls und somit jeder Veränderung der Netzzuverlässigkeit Ex-Ante abbilden zu können. Diese Information ist einerseits für den Regulierer zur Vorgabe der angepassten Erlösobergrenze notwendig. Andererseits müssen die Netzbetreiber die Möglichkeit haben, die Straf- und Bonuszahlungen vorausschauend in ihr Investitionskalkül zu integrieren.

Weiterhin sind Erfahrungswerte beim Umgang mit den jeweiligen Methoden unabdingbar.[85] Um die ermittelten Werte im Hinblick auf die Qualitätsregulierung rechtfertigen zu können, ist es entscheidend, dass die verwendete Methode von der Wissenschaft und den entsprechenden politischen Entscheidungsträgern akzeptiert ist.[86]

Die Kosten für die Durchführung einer Studie zur Stromausfallkostenbewertung sollen im Rahmen dieser Arbeit nicht zum Ausschluss einer Methode führen und haben somit entgegen politischer Entscheidungen nur eine hinreichende Bedeutung. Dagegen stellen die Forderungen, dass erstens alle Kosten beinhaltet sind, zweitens die Werte wohlfahrtskonsistent sind und drittens die Kosten vorausschauend berechnet werden können, die für eine effiziente Regulierung notwendigen Bedingungen dar.

3.2 Indirekte Methoden

Allgemein werden unter den indirekten Methoden, die auch unter dem Begriff „Revealed Preference Methods“ bekannt sind, verschiedene etablierte Methoden[87] zusammengefasst, mittels derer der implizite Preis eines nichtmarktfähigen Gutes indirekt aus Marktdaten ermittelt wird. Dabei wird unterstellt, dass das nichtmarktfähige Gut das (Kauf-)Verhalten auf nahe stehenden privaten Märkten substitutiv oder komplementär beeinflusst, indem die Konsumenten bspw. Investitionen tätigen, um sich vor dem Einfluss des nichtmarktfähigen Gutes zu schützen oder ihr Verhalten auf eine kostenintensivere Weise[88] verändern.[89] Die Beobachtung des Verhaltens auf privaten Ersatzmärkten basiert somit auf realem Entscheidungsverhalten der Individuen. In Anbetracht der Kontextabhängigkeit[90] der indirekten Methoden werden die Methoden entgegen einer üblichen allgemeinen Darstellung, konkret am Beispiel des Elektrizitätsmarktes erläutert.

Die erste Möglichkeit besteht darin, die Kosten nichtmarktfähiger Güter über die Beobachtung des langfristig angepassten Kaufverhaltens auf Substitutionsgütermärkten als Ersatzvariable zu ermitteln. Hier wird angenommen, dass die Konsumenten sich vor dem Einfluss des nichtmarktfähigen Gutes[91] schützen bzw. diesen Einfluss einschränken wollen, indem sie vorsorglich in andere (langlebige) Güter investieren.[92] Ein Substitutionsmarkt für Strom sind bspw. Backup-Generatoren. Dabei gibt das Investitionsverhalten Aufschluss darüber, wie viel die Kunden für den Fall eines Stromausfalls bereit sind zu zahlen. Bei der Ableitung der Stromausfallkosten über den Backup­Investitionsmarkt, werden jedoch jene Kosten nicht beachtet, die unter der Investitionssumme der Backup-Generatoren liegen. Investitionsentscheidungen in Backup-Technologien basieren auf einem langfristigen adaptiven Prozess, der vor allem von dem herrschenden Zuverlässigkeitslevel des Landes oder der Region abhängt. Je unzuverlässiger die Stromversorgung bewertet wird, desto eher lohnt sich die Investition in Generatoren. Auf Grund des äußerst hohen Netzzuverlässigkeitsniveaus in Deutschland spielen Backup-Generatoren bei Haushaltskunden eine unwesentliche Rolle und sind somit für eine Ableitung der Stromausfallkosten ungeeignet. Daher werden sie nicht weiter betrachtet.[93]

Ein nichtmarktfähiges Gut kann des Weiteren auf das kurzfristige Verhalten der Konsumenten Einfluss nehmen, indem die Individuen gewohnte Handlungsmuster auf eine kostenintensivere Weise verändern[94] oder verändern müssen. Somit kann das durch einen Stromausfall angepasste Verhalten der Haushalte genutzt werden, um diese Veränderungen monetär zu bewerten: Vor diesem Hintergrund lassen sich Haushalte als „produktive Einheiten“ betrachten, die unter Einbeziehung ihrer arbeitsfreien Zeit und Marktgütern Nutzen stiftenden „Output“[95] produzieren.[96] Es wird hier angenommen, dass jeder rational handelnde Haushalt die zur Verfügung stehende Zeit in Arbeitszeit und Freizeit in der Weise aufteilt, dass im Optimum der Wert der Arbeitszeit also die Lohnrate, dem Wert der Freizeit[97] entspricht. So entsteht eine optimale Allokation von Arbeitszeit und Freizeit, die für den Konsumenten unter den gegebenen Bedingungen nutzenmaximal ist. Bei einem Stromausfall können die Konsumenten ihre freie Zeit nicht optimal nutzen, wenn sie nicht den gewünschten Haushaltstätigkeiten oder präferierten Freizeitaktivitäten zur Produktion ihres „Outputs“ nachgehen können. Diese „verlorene arbeitsfreie Zeit“ wird über die Opportunitätskosten der Freizeit mittels der Lohnrate bzw. des Einkommens bewertet und stellt somit die Ersatzvariable für die Stromausfallkosten dar.[98] Dieser theoretische Ansatz stellt eine beliebte Methode dar, um auf Basis statistischer Daten Stromausfallkosten zu schätzen.[99]

Die Vorteile der Ermittlung der Stromausfallkosten über Ersatzgrößen sind eindeutig. Es können kostengünstig statistische Daten genutzt werden, aus denen ohne erheblichen Rechenaufwand die Kosten nachvollziehbar ermittelt werden können.[100] Die genutzten Daten führen insofern zu validen Ergebnissen, da diese auf tatsächlichen Entscheidungen der Konsumenten bezüglich des (Kauf-) Verhaltens auf Ersatzmärkten basieren und somit wohlfahrtskonsistent sind. Aus diesem Grund wird dieses Vorgehen von vielen Ökonomen präferiert.[101] Jedoch basieren die Methoden auf vergangenem Verhalten respektive Ausgaben, mittels derer die Stromausfallkosten in Abhängigkeit der verschiedenen Einflussgrößen nicht wie gefordert Ex-Ante ermittelbar sind. Daher sind diese Methoden zur Stromausfallkostenbewertung nicht geeignet.

3.3 Direkte Methoden

Allgemein werden unter den direkten Methoden verschiedene auf Kundenumfragen basierende Methoden zusammengefasst. Diese Methoden unterscheiden sich darin, ob die Befragung direkt infolge (Ex-Post) eines tatsächlichen Stromausfalls oder vor (Ex-Ante) einem Stromausfall in hypothetischer Weise erfolgt. Eine weitere Unterscheidung liegt darin, ob neben den tatsächlichen Kosten auch nicht-monetäre Kosten erfasst werden.

Kundenumfragen, die direkt infolge eines Stromausfalls stattfinden, werden als Blackout Studien bezeichnet. Hierbei findet eine differenzierte Schätzung der Kosten infolge eines tatsächlich stattgefundenen Stromausfalls statt.[102] Diese Kostendaten können jedoch nicht, da sie sich auf einen bestimmten Stromausfall beziehen, verallgemeinernd für andere Stromausfälle verwendet werden.[103] Daher wird auf diese Methodik nicht weiter eingegangen.[104]

Bei der Direkten Kostenermittlungsmethode (DKM) werden die Kunden danach gefragt, wie hoch sie die Kosten eines spezifischen hypothetischen Stromausfalls bewerten. Dabei werden verschiedene Kostenkategorien wie „Verdorbene Ware“ oder „Schäden an Einrichtungsgegenständen“ genannt, denen der Befragte einen in Geld messbaren Wert zuordnen soll. Die gesamten Stromausfallkosten berechnen sich aus der Summe der monetarisierten Kostenkategorien über alle Haushalte bzw. Sektoren.[105] Bei diesem Ansatz stellt sich das Problem, dass nicht­monetäre Kosten unzureichend beachtet werden. Dennoch kommt dieser Methode - wie in Kapitel 3.4 ersichtlich werden wird - eine wichtige Bedeutung zu.

Des Weiteren gibt es Bewertungstechniken, bei denen die Zahlungsbereitschaft (WTP, „Willingness to Pay“) bzw. die Kompensationsforderung (WTA, „Willingness to Accept“)[106] für Veränderungen eines nichtmarktfähigen Gutes direkt bei den Kunden ermittelt wird. Die Bewertungstechniken lassen sich in zwei Kategorien unterteilen: Die Kontingente Bewertungsmethode (KBM) für eine direkte und die Choice Modelling Methoden (CM) für eine indirekte Bewertung. Für die Methoden gilt, dass den Befragten ein konstruierter, hypothetischer Markt durch entsprechende Informationsbereitstellung glaubhaft vorgestellt wird, auf dem das nichtmarktfähige Gut gehandelt wird bzw. Kauf- und

Verkaufssituationen simuliert werden. Aus diesem Kaufverhalten lässt sich die individuelle Wertschätzung der Kunden für das Gut - vielmehr für Veränderungen des Gutes - erfragen. Um möglichst reale Kaufentscheidungen zu bekommen, muss der hypothetische Markt realitätsnah gestaltet sein.[107] Daher ist es wichtig, dass die Veränderungen des Gutes gegenüber dem derzeitig herrschenden Zustand des Gutes (Status Quo) genau erläutert werden. Dabei muss hervorgehen, wer für das Gut verantwortlich ist, wie und warum es zu einer

Veränderung des Gutes kommt und unter welchen Bedingungen eine Veränderung verhindert bzw. akzeptiert werden kann.[108] Die Ergebnisse sind daher wesentlich von einem gut ausgearbeiteten Studiendesign abhängig.[109]

Die grundsätzlichen Vorteile der Methoden sind die flexiblen

Anwendungsmöglichkeiten, die Möglichkeit von Ex-Post und Ex-Ante Bewertungen sowie die Erfassung aller nicht-monetären und monetären Werte bzw. Kosten. In der Umweltökonomie kommt dabei der Ermittlung von nutzungsunabhängigen Werten[110] eine herausragende Bedeutung zu, die durch die indirekten Methoden nicht ermittelt werden können.[111]

Bei der KBM- und den CM-Methoden wird vor allem der hypothetische Charakter kritisch gesehen, da es sich bei diesem Entscheidungsverhalten nicht um tatsächliche Entscheidungen, sondern um hypothetische Entscheidungen der Individuen handelt. Dabei wird häufig bezweifelt, ob sich Individuen auf realen Märkten genauso verhalten würden, wie in hypothetischen Situationen. Dieses ungleiche Verhalten wird u.a. mit der Gefahr von strategischem Verhalten begründet. Dabei neigen Individuen dazu, sich bei der Bereitstellung nichtmarktfähiger Güter als Trittbrettfahrer zu verhalten, um auf möglichst kostengünstigem Weg in den Genuss des Gutes zu kommen.[112] Weitere Fehlerquellen beziehen sich auf die Erstellung des Studiendesigns und der statistischen Auswertung der Daten.[113]

Diese Methoden sollen im Folgenden in Anbetracht ihrer Bedeutung für diese Arbeit ausführlich dargestellt werden.

3.3.1 Die Kontingente Bewertungsmethode

Die Kontingente Bewertungsmethode (KBM) ist eine in der Umweltökonomie gut erforschte und häufig angewendete Bewertungsmethode und wird zunehmend auch in anderen Forschungsgebieten angewandt. Eine erste empirische Anwendung der auf Ciriacy-Wantrup (1947) zurückgehenden KBM führte Davis (1963) zur Bewertung von Naherholungsgebieten durch.[114]

Wie bereits erläutert, ist eine ausführliche Informationsbereitstellung des Bewertungshintergrundes wichtig, damit die Befragten in die Lage versetzt werden können, dieses oftmals unvertraute Gut unter möglichst realen Bedingungen bei realem Marktverhalten zu bewerten. Nach der Beschreibung des hypothetischen Marktes erfolgt die Zahlungsbereitschaftsfrage, für die es verschiedene Ermittlungsverfahren gibt. Im Folgenden werden die offene und die geschlossene WTP-Frage erläutert:[115]

Bei der ursprünglichen Technik wird der Befragte über offene Fragen gefragt, wie viel er für eine Veränderung der Qualität oder Quantität eines Gutes zu zahlen bereit ist bzw. wie viel er für diese Änderung als Kompensation verlangt. Wird die Ermittlung der Zahlungsbereitschaft für vielfältige Qualitätsänderungen angestrebt, kann dies theoretisch durch mehrmalige Fragen zu unterschiedlichen Szenarien erfolgen.[116] Die Befragung kann auch über geschlossene Fragen erfolgen. Dies bedeutet, dass den Befragten Auswahlmöglichkeiten gegeben werden, um ein Ja/ Nein Entscheidungsverhalten hinsichtlich der monetären Werte zu simulieren.[117] Die Zahlungsbereitschaft für diese Qualitätsveränderung lässt sich über das Wahlverhalten unter der Annahme der Zufallsnutzentheorie ableiten. Bei diesem Entscheidungsverhalten wird unterstellt, dass sich die Befragten unter Beachtung ihrer Budgetrestriktion für eine Alternative nach dem Prinzip der Nutzenmaximierung entscheiden oder diese ablehnen. Somit ist diese Methode in der Lage, wohlfahrtskonsistente Werte zu ermitteln.[118]

Die Vor- und Nachteile der Ermittlungsverfahren beziehen sich vorwiegend - neben den bereits in 3.1 genannten allgemeinen Vor- und Nachteilen der direkten Methoden - auf die verschiedenen Ermittlungsverfahren und stellen vor allem auf den Anreiz zu antworten, auf psychologisch begründete Verzerrungen und auf den Informationsgehalt der Ergebnisse ab.[119] Da die Befragten oftmals mit dem nichtmarktfähigen Gut nicht vertraut sind und/ oder auch Schwierigkeiten haben, dem zuvor kostenlos zur Verfügung stehenden Gut einen monetären Wert beizumessen, gilt die offene Fragenstellung als kognitiv schwieriger zu beantworten.[120] Dies zeigt sich besonders daran, dass viele Umfragen dieser Form durch einen hohen Anteil an Protest- und Null-Antworten, Ausreißern sowie einem geringen Rücklauf an Antworten gekennzeichnet sind.[121] Dagegen gilt die geschlossene Fragetechnik als anreizkompatibel, da die Befragten mit Ja/ Nein Entscheidungen vertrauter und weniger kognitiv belastet sind.[122] Somit lassen sich sowohl eine bessere Antwortquote erreichen als auch der Protest reduzieren sowie Ausreißer und Null-Antworten vermeiden.[123] Jedoch hat auch die geschlossene Befragungstechnik ihre Nachteile, denn die Höhe der Zahlungsbereitschaft wird durch die vorgegebenen Werte erheblich beeinflusst („Anker-Effekt“). Darüber hinaus neigen die Befragten dazu, den vorgegebenen Werten unabhängig vom Kontext „einfach zuzustimmen“(„Ja-Sagen“). Außerdem sind die Ergebnisse weniger effizient, da durch die vorgegebenen Werte nicht der gleiche Informationsgehalt wie bei den offenen Fragen ereicht werden kann. Daher sind zum einen mehr Umfragen notwendig und zum anderen starke Annahmen bezüglich der statistischen Auswertung zu treffen.[124]

Ist im Vorfeld nicht absehbar, wie bspw. eine Politikentscheidung die Qualität und deren Eigenschaften beeinflusst, muss eine Bewertung der unterschiedlich möglichen Kombinationen erfolgen. An diesem Punkt weist die KBM Grenzen auf, denn der „Ermüdungseffekt“ sollte mit einer zunehmenden Anzahl an Fragen nicht unterschätzt werden. Somit ist die Anzahl der zu bewertenden Qualitätsveränderungen bei der KBM auf wenige Fragen begrenzt.[125]

3.3.2 Die Choice Modelling Methoden

Unter dem Begriff Choice Modelling[126] werden eine ganze Reihe an Bewertungsverfahren zusammengefasst, die sich aus der ursprünglichen Conjoint Analyse entwickelt haben.[127] Die Conjoint Analyse hat ihren Ursprung in der Marktforschung und der Psychologie und wird definiert als

„any decompositional method that estimates the structure of a consumer’s preferences [...] given his/her overall evaluations of levels of different attributes. ”[128]

Dieser Definition liegt die Idee zugrunde, dass jedes zu bewertende Gut oder Szenario über seine Eigenschaften und deren Ausprägungen beschrieben werden kann. Indem die Ausprägungen der Eigenschaften variiert werden, erhält man eine Bandbreite möglicher Güter oder Szenarien.[129] Dem Befragten werden die unterschiedlichen Szenarien oder eine Auswahl der Szenarien[130] vorgelegt, die er nach seiner individuellen Präferenz je nach Methode ordnen, bewerten oder sich für eines der Szenarien entscheiden soll.[131] Ausgehend von der Nachfragetheorie nach Lancaster (1971) wird angenommen, dass der Konsument in einem Entscheidungsprozess die unterschiedlichen Ausprägungen der Eigenschaften gegeneinander abwägt und letztlich das Szenario wählt, welches ihm den größten Nutzen stiftet. Es liegt hier die Annahme zugrunde, dass sich der Gesamtnutzen eines Gutes aus der Summe der Teilnutzen der einzelnen Eigenschaftsausprägungen zusammensetzt. Aus den ganzheitlichen Bewertungen der verschiedenen Szenarien infolge der Befragung lassen sich dadurch die Teilnutzenwerte der einzelnen Eigenschaften und ihrer Ausprägungen ableiten. Deshalb wird die Conjoint Analyse auch als dekompositionelles Verfahren

[...]


[1] Vgl. o.V., (2005); o.V., (2006).

[2] Vgl. Carlsson, F./Martinsson, P., (2004b), S. 2.

[3] Vgl. VDN, (2006a), S. 11f.

[4] Vgl. Buechner, J., (2006), S.69f.

[5] Vgl. Bö wing, A./Nissen, J., (2004), S. 712f.

[6] Vgl. Ter-Martirosyan, A., (2003), S. 20.

[7] Vgl. BmWi, (2007).

[8] Eine ausführliche Diskussion dieses Punktes finden Sie unter 2.1.2.

[9] Vgl. Centre for International Economics, (2001), S. 2.

[10] Da sich die Vorgehensweisen bei der Ermittlung von Stromausfallkosten zwischen Kundensegmenten wie Haushaltskunden und Unternehmen unterscheiden, wird im Verlauf dieser Arbeit der Fokus auf Haushaltskunden gelegt. Vgl. hierzu auch ausführlich Kapitel 2.3.3.

[11] Vgl. Gabler Wirtschaftslexikon, (1997), S. 3161.

[12] Vgl. E-Bridge, (2006), S. 12.

[13] Vgl. EnWG (§1 Abs. 1); Der Preis für die Leistungen der Netzbetreiber macht ca. ein Drittel des Strompreises bei Haushalten aus. Vgl. VDEW, (2007).

[14] Vgl. Ajodhia, V., (2003), S. 5.

[15] Die anderen Qualitätsaspekte sind ebenfalls zu regulierende Größen. Jedoch können die Spannungsqualität über technische Normen und anerkannte Regeln der Technik und die Servicequalität über garantierte Kundenstandards relativ einfach reguliert werden. Zur näheren Erläuterung der Regulierung von Servicequalität siehe CEER, (2005), S. 63ff und zur Spannungsqualität siehe CEER, (2005), S. 93ff

[16] Vattenfall, (2006).

[17] Die Verwendung der Qualitätskenngrößen im europäischen Ausland ist in Tabelle 1 gegeben.

[18] Vgl. E-Bridge, (2006), S. 22.

[19] SAIFI steht für die Abkürzung „System Average Interruption Frequency Index“.

[20] CAIDI steht für die Abkürzung „Customer Average Interruption Duration Index“.

[21] SAIDI steht für die Abkürzung „System Average Interruption Duration Index“.

[22] Diese Zuverlässigkeitsindikatoren werden des Weiteren nach geplanten bzw. ungeplanten, nach kurzen bzw. langen Unterbrechungen und nach der Ursache der Unterbrechung unterschieden. Vgl. CEER, (2005), S. 3f.

[23] ENS steht für die Abkürzung „Energy Not Supplied“ und VOLL für “Volume of Lost Load“.

[24] Vgl. Schneider, F./Kollmann, A./Tichler, R., (2005), S. 5ff.

[25] Vgl. VDN, (2006a), S. 11ff

[26] Vgl. Ajodhia, V., (2003), S. 1.

[27] Eine ausführliche Darstellung der wohlfahrtstheoretischen Grundlagen finden Sie bei Donges, J.B/Freytag, A., (2004), S. 75-145.

[28] Vgl. Haber, A./Rodgarkia-Dara, A., (2005), S. 13.

[29] Vgl. NERA, (2002), S. 25f; Lammers, G., (1992), S. 38f; Singh, B., (2006), S. 3; Lawton, L. et al., (2003), S. 1.

[30] Ist das Stromnetz jedoch überlastet, kann jede weitere marginale Nachfrage nach Strom die Wahrscheinlichkeit von Stromausfällen erhöhen und den Netzzuverlässigkeitslevel beeinträchtigen.

[31] Vgl. NERA, (2002), S. 25f; Lammers, G., (1992), S. 38f.

[32] Vgl. Arndt, H., (1984), S. 49.

[33] Vgl. Ajodhia, V., (2003), S. 2.

[34] Vgl. Mühlenkamp, H., (2005), S. 11.

[35] Die zentrale Aufgabe der BNetzA ist die Überwachung der Einhaltung des Energiewirtschaftsgesetzes (EnWG): Danach soll sie für eine „möglichst sichere, preisgünstige, verbraucherfreundliche, effiziente und umweltverträgliche leistungsgebundene Versorgung der Allgemeinheit mit Elektrizität und Gas“ sorgen (§ 1 EnWG, Abs. 1).

[36] Im Unterschied zur Preisobergrenzenregulierung, bei der ein gewichteter Durchschnitt aller Preise reguliert wird, werden bei der Erlösobergrenzenregulierung die Gesamterlösobergrenze eines Netzbetreibers festgesetzt. Somit hat der Regulierer keinen direkten Einfluss auf den Preis und benötigt daher auch keine Informationen über die Preisstruktur. Es müssen jedoch Prognosen über die Mengenentwicklung eines Netzbetreibers vorgenommen werden.

[37] Dieser Effekt ist in der Regulierungstheorie auch als Averch-Johnson-Effekt bekannt. Vgl. Knieps, G., (1999), S. 13.

[38] Erdmann, G. zitiert durch Stollberger, T., (2004).

[39] Vgl. Spielmann, C./Wild, J., (2005), S. 2; Petrov, K./Ajodhia, V., (2002), S. 47; Brunekreeft, G., (1998), S. 18.

[40] Vgl. Ajodhia, V., (2002), S. 1. Eine Übersicht über die international angewandten Regulierungsinstrumente finden Sie in Tabelle!.

[41] Vgl. Schaefer, B./Schönefuß, S., (2006), S. 175.

[42] Die Inflationsrate ergibt sich laut dem Verordnungsentwurf zur Anreizregulierung aus dem vom Statistischen Bundesamt veröffentlichten Verbraucherpreisgesamtindex.

[43] Der allgemeine X-Faktor spiegelt den zu erwarteten Produktivitätsfortschritt der gesamten Branche - abweichend von der gesamten Wirtschaft - wider. Der individuelle X-Faktor legt für jeden Netzbetreiber die zu erwartende Kostensenkung auf Grundlage eines Effizienzvergleichs vergleichbarer Netzbetreiber fest. Vgl. Schaefer, B./Schönefuß, S., (2006), S. 175; BmWi, (2007), S. 47.

[44] Nicht-beeinflussbare Kosten sind z.B. Konzessionen, Betriebssteuern, gesetzliche Abnahme- und Vergütungspflichten.

[45] Vgl. Buechner, J., (2006), S. 69f.

[46] Vgl. Schaefer, B./Schönefuß, S., (2006), S. 174f.

[47] Vgl. Petrov, K./Ajodhia, V., (2002), S. 47.

[48] Vgl. Ter-Martirosyan, A., (2003), S. 8, S. 19; Spielmann, C./Wild, J., (2005), S. 3.

[49] Vgl. Ajodhia, V., (2003), S. 3.

[50] Vgl. Spielmann, C./Wild, J., (2005), S. 4; Knieps, G., (1999), S. 15.

[51] Vgl. Ter-Martirosyan, A., (2003), S. 20.

[52] Vgl. Ter-Martirosyan, A., (2003), S. 6.

[53] Vgl. Ter-Martirosyan, A., (2003), S. 19. In dieser Studie wurden 23 Netzbetreiber der USA, von denen nur ein Teil eine Qualitätsregulierung in die Anreizregulierung integriert hatte, verglichen.

[54] Vgl. Ajodhia, V., (2003), S. 1; E-Bridge, (2006), S. 12.

[55] Vgl. Bundesnetzagentur, (2006a), S. 139.

[56] Vgl. Ajodhia, V., (2003), S. 3.

[57] Vgl. E-Bridge, (2006), S. 15.

[58] Vgl. Merick & Associates, (2002), S. 3; Die im internationalen Vergleich genutzten Qualitätsindikatoren zur Festlegung der Ziele sind in Tabelle 1 gegenübergestellt.

[59] Eine ausführliche Darstellung dieser Regulierungsinstrumente finden Sie in CEER, (2005).

[60] Vgl. Bundesnetzagentur, (2006a), S. 18.

[61] Vgl. Schaefer, B./Schönefuß, S., (2006), S. 176.

[62] Hierbei ist zu beachten, dass es nicht nur ein optimales Qualitätsniveau gibt. Dies lässt sich damit begründen, dass verschiedene Netzbetreiber unterschiedlich effiziente Qualitäts-Kosten­Beziehungen haben. Daraus resultieren verschiedene Grenzkostenkurven, die alle effizient sein können. Der Grund dafür sind strukturelle Unterschiede zwischen Netzgebieten. Weiterhin kann die Zahlungsbereitschaft der Kunden differieren, was u.a. auf die unterschiedliche Abhängigkeit der Kunden vom bestimmten Qualitätslevel zurückzuführen ist. Hier kann man die Zahlungsbereitschaft der Kunden bspw. nach Haushalten, Gewerbekunden und Industrie einteilen. Aus dieser Erkenntnis folgt, dass es mehrere lokale Optima gibt. Vgl. Haber, A./Rodgarkia-Dara, A., (2005), S. 13f; E-Bridge, (2006), S. 23f.

[63] Vgl. Bundesnetzagentur, (2006a), S. 139.

[64] Vgl. BmWi, (2007), S. 57. Die genannten Kennzahlen sind im Verordnungsentwurf für das Q- Element verankert. Welche der Kennzahlen in das Q-Element eingehen, steht jedoch noch nicht fest.

[65] Bei der Bestimmung des Referenzwertes werden - wie in Tabelle 1 gegenübergestellt - international unterschiedliche Ansätze verfolgt. Für die Anreizregulierung steht die Vorgehensweise bei der Ermittlung des Referenzwertes noch nicht fest. Zur Debatte stehen jedoch Durchschnitts- oder Mindestwerte.

[66] Eigene Darstellung der Formel in Anlehnung an die Bundesnetzagentur, (2006a), S. 140f. Eine Differenzierung oder Gewichtung des Terms nach verschiedenen Kundensegmenten bzw. strukturellen Merkmalen - vor allem im Hinblick auf die Ergebnisse einer Kundenumfrage - ist hier in Erwägung zu ziehen. Dies wird jedoch im Rahmen dieser Arbeit nicht weiter betrachtet.

[67] Weitere Länder sind Irland (seit 2001), Ungarn (seit 2003), Portugal (seit 2003) und Estland (seit 2005). Vgl. CEER, (2005), S. 37.

[68] Vgl. Ajodhia, V. et al., (2006), S. 7.

[69] Vgl. CEER, (2005), S. 63. Unterschiede ergeben sich bspw. aus unterschiedlichen Kompetenzen der Regulierer, dem Grad der Netzzuverlässigkeit zu Beginn der Qualitätsregulierung und strukturell unterschiedlich geprägten Ländern.

[70] Vgl. E-Bridge, (2006), S. 18.

[71] laut dem Verordnungsentwurf zur Anreizregulierung: Stand 07. April 2007, Vgl. BmWi, (2007).

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an: Haber, A./Rodgarkia-Dara, A., (2005); Bundesnetzagentur, (2006a); Bundesnetzagentur, (2006b); Ajodhia, V., (2002); Ajodhia, V. et al., (2006); CEER, (2005); Frontier Economics, (2006); BmWi, (2007); Dte, (2004a); Lo Schiavo, L., (2005); Wagner, R./Cohnen, В., (2005).

[72] Vgl. Centre for International Economics, (2001), S. 2 ; Bliem, M., (2005), S. 4.

[73] Vgl. Munasinghe, M., (1979), S. 35; Shangvi, A.P., (1982), S. 183.

[74] Vgl. Ajodhia, V./van Gemert, M./Hakvoort, R., (2002), S. 61f; Shangvi, A.P., (1982), S. 183; Munasinghe, M., (1979), S. 35.

[75] Vgl. Sanghvi, A.P., (1982), S. 183; Ajodhia, V./van Gemert, M./Hakvoort, R., (2002), S. 62; Layton, D.F./Moeltner, K., (2004), S. 1; Munasinghe, M., (1980), S. 362.

[76] Vgl. Munasinghe, M., (1979), S. 7.

[77] Vgl. Bliem, M., (2005), S. 5.

[78] Einen Überblick über die verschiedenen Studien befindet sich bei Ajodhia, V., (2005), S. 90f.

[79] Die Blackout Studien sowie die direkte Kostenermittlungsmethode zielen ausschließlich auf die Bewertung monetärer Kosten ab.

[80] Vgl. Buechner, J., (2006), S. 70.

[81] Vgl. Bundesnetzagentur, (2006a), S. 144f; E-Bridge, (2006), S. 15.

[82] Die Konsumentenrente Methode wird in dieser Arbeit nicht weiter betrachtet. Eine ausführliche Darstellung finden Sie bei Caves, D.W./Herriges, J.A./Windle, R.J., (1990), S. 88-91 oder bei Sanghvi, A.P., (1982), S. 184.

[83] Siehe hierzu Bateman, I.J. et al., (2002), S. 17.

[84] Vgl. Atkinson, G./Mourato, S./Pearce, D., (2006), S. 127.

[85] Vgl. Pommerehne, W.W., (1987), S. 144.

[86] Vgl. Pommerehne, W.W., (1987), S. 239.

[87] Die bedeutendsten Methoden sind die Reisekostenmethode, der Hedonische Preisansatz, „averting behaviour and defensive expenditure“ sowie die Krankheitskostenmethode. Eine ausführliche Darstellung der verschiedenen Methoden finden Sie in Atkinson, G./Mourato, S./Pearce, D., (2006), S. 92ff. Im Hinblick auf die Bewertung der Stromausfallkosten wird nur der in diesem Fall infrage kommende Ansatz basierend auf „averting behaviour and defensive expenditure“ erläutert.

[88] Kostenintensivere Weise bedeutet z.B., dass der Konsument seine zur Verfügung stehende Zeit abweichend von seiner präferierten Zeitnutzung auf Grund des hier unterstellten negativen Einflusses nutzt. Dies führt zu „negativen externen Effekten“ bzw. Opportunitätskosten der Zeit.

[89] Vgl. Atkinson, G./Mourato, S./Pearce, D., (2006), S. 92ff.

[90] Vgl. Bateman, I.J. et al., (2002), S. 76.

[91] Hier wird unterstellt, dass es sich um einen negativen externen Effekt handelt.

[92] Vgl. Atkinson, G./Mourato, S./Pearce, D., (2006), S. 92.

[93] Vgl. De Nooij, M./Bijvoet, C./Koopmans, C., (2003), S. 3.

[94] Vgl. Atkinson, G./Mourato, S./Pearce, D., (2006), S. 98.

[95] Bspw. ist damit der von Haushaltsaktivitäten abhängige „Output“ wie gewaschene, gebügelte Wäsche oder zubereitetes Essen gemeint, aber auch der Nutzen aus Freizeitaktivitäten wie Fernsehen, Telefonieren oder Internetsurfen.

[96] Vgl. Munasinghe, M., (1980), S. 362.

[97] Der Wert der Freizeit ist der Nutzen, den ein Individuum dem o.g. Output, der sich aus der dafür aufgewendeten Zeit und Marktgütern ergibt, beimisst.

[98] Vgl. Bliem, M., (2005), S. 10f; Munasinghe, M., (1980), S. 361.

[99] Studien, in denen die „verlorene Freizeit bei Stromausfällen“ monetarisiert wurden, sind bspw. Munasinghe, M., (1980); Bliem, M., (2005); De Nooij, M./Bijvoet, C./Koopmans, C., (2003); Gilmer, R.W./Mack, R.S., (1983), S. 66ff.

[100] Vgl. Caves, D.W./Herriges, J.A./Windle, R.J., (1990), S. 84; Shangvi, A.P., (1982), S. 184.

[101] Vgl. Bateman, I.J. et al., (2002), S. 76.

[102] Vgl. Accenture, (2004).

[103] Vgl. Bliem, M., (2005), S. 5f.

[104] Eine Blackout Studie finden Sie bei Corwin, J.L./ Miles, W.T., (1978).

[105] Vgl. Caves, D.W./Herriges, J.A./Windle, R.J., (1990), S. 85; Korrespondenzen mit Samdal, B., (2007) und Bliem, M., (2007).

[106] Eine Darstellung der Kompensationsmaße finden Sie bei Cansier, D., (1996), S. 84-95.

[107] Vgl. Wronka, C.T., (2004), S. 74.

[108] Vgl. Pruckner, G.J.,(1995), S. 512f; Atkinson, G./Mourato, S./Pearce, D., (2006), S. 137; Bateman, I.J. et al., (2002), S. 127.

[109] Vgl. Atkinson, G./Mourato, S./Pearce, D., (2006), S. 137.

[110] Nichtnutzungsabhängige Werte beziehen sich auf die Bereitschaft, ein Gut um seiner selbst willen zu erhalten und dafür zu zahlen, ohne dass eine Nutzung vorliegt oder in Zukunft eventuell geplant ist (z.B. Spenden für den Erhalt der Regenwälder). Vgl. Bateman, I.J. et al., (2002), S. 28f.

[111] Vgl. Atkinson, G./Mourato, S./Pearce, D., (2006), S. 106.

[112] Werden die Befragten tatsächlich zur Zahlung herangezogen, besteht der Anreiz, ihre Zahlungsbereitschaft zu untertreiben; umgekehrt übertreiben sie die Zahlungsbereitschaft wenn sie nicht an eine tatsächliche Zahlung glauben. Vgl. Wronka, T.C., (2004), S. 91.

[113] Da vor allem die KBM hinsichtlich Verzerrungen und Fehlerquellen gut erforscht ist, stellen diese Ausführungen nur einen Ausschnitt der potenziellen Fehlerquellen dar. Für eine ausführliche Darstellung der möglichen Verzerrungen siehe Mitchell, R.C./Carson, R.T., (1989), S. 127-209.

[114] Vgl. Centre for International Economics, (2001), S. 14.

[115] Zu den Ermittlungsverfahren gehören weiterhin die Auktionsmethode, die Zahlkartenmethode und die doppelte dichotome Frage. Eine ausführliche Darstellung dieser Methoden finden Sie in Mitchell, R.C./Carson, R.T., (1989), S. 97-105.

[116] Vgl. Wronka, C.T., (2004), S. 63; Atkinson, G./Mourato, S./Pearce, D., (2006), S. 133.

[117] Vgl. Wronka, C.T., (2004), S. 81.

[118] Vgl. Centre for International Economics, (2001), S. 16.

[119] Vgl. Wronka, C.T., (2004), S. 78.

[120] Vgl. Pruckner, G.J., (1995), S. 513f.

[121] Vgl. Wronka, C.T., (2004), S. 83; Pruckner, G.J., (1995), S. 513f. Eine Beschreibung der genannten Verzerrungen finden Sie in Mitchell, R.C./Carson R.T., (1989), S. 267-269.

[122] Vgl. Layton, D.F./Moeltner, K., (2004), S. 5; Centre for International Economics, (2001), S. 15.

[123] Vgl. Wronka, C.T., (2004), S. 81; Bateman, I.J. et al., (2002), S. 139.

[124] Vgl. Bateman, I.J. et al., (2002), S. 139.

[125] Vgl. Centre for International Economics, (2001), S. 17.

[126] In der Literatur besteht hinsichtlich der verwendeten Definitionen für Choice Modelling, Choice Experiment, Conjoint Analyse, Choice based Conjoint Analyse oder ähnlichen Beschreibungen keine einheitliche Definition. Nach Meinung der Verfasserin liegt dies an der anhaltenden Kritik an der traditionellen Conjoint Analyse, welche vor allem von Ökonomen konstatiert wird, sodass sich diese von dem Begriff Conjoint Analyse distanzieren. In dieser Arbeit werden alle Methoden unter dem Begriff CM zusammengefasst, da die Meinung vertreten wird, dass die verschiedenen Formen eine Weiterentwicklung der Conjoint Analyse sind und auf diesem Gedankengut basieren, obgleich die Kritik an der ursprünglichen CA geteilt wird.

[127] Vgl. Wronka, C.T., (2004), S. 55.

[128] Vgl. Green, P.E./Srinivasan, V., (1978), S. 104.

[129] Vgl. Bateman, I.J. et al., (2002), S. 249.

[130] Die Bandbreite aller durch die Eigenschaften und Ausprägungen definierten Szenarien lässt sich durch verschiedene statistische Verfahren in geeigneter Weise reduzieren. Siehe hierzu Kapitel 4.4.

[131] Vgl. Atkinson, G./Mourato, S./Pearce, D., (2006), S. 127.

Details

Seiten
135
Jahr
2007
ISBN (eBook)
9783668493599
ISBN (Buch)
9783668493605
Dateigröße
1.6 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v367785
Institution / Hochschule
Universität zu Köln – Energiewirtschaftliches Institut
Note
1
Schlagworte
Netzzuverlässigkeit Versorgungssicherheit Stromausfall Choice Exeriment Conjoint Analyse Monetäre Bewertung Zahlungsbereitschaft Qualitätsregulierung Bundesnetzagentur Anreizregulierung Kontngente Bewertungsmethode internationaler Vergleich

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Titel: Der Wert der Netzzuverlässigkeit. Ermittlung von Stromausfallkosten für eine effiziente Qualitätsanreizregulierung