prop · H80386 · 2021-02-11 00:00:00 — Den totala kontraktskostnaden i basunderhållskontraktet består av de två kostnadskategorierna drift- och underhållsåtgärder samt vinterunderhållsåtgärder. Vi behandlar dessa två kategorier separat eftersom kostnaden för vinterunderhållet är svårare att förutse. Därför skattas två kostnadsavvikelsemodeller separat för kostnadskategorierna drift och underhåll (DoU) samt vinterunderhåll (VU). Den första kostnadsavvikelsemodellen (KA) för drift och underhåll för kontraktsområde i, kontraktsår t kan formuleras: där KA är kostnadsavvikelse i procent som är är kontraktspecifika uppgifter som indikator för kontrakt som upphandlades under tid, indikator för samma projektledare om projektledaren medverkade vid framtagande av förfrågningsunderlaget och var ansvarig projektledare under hela kontraktsperioden, indikator för entreprenadform, indikator för kontraktsår, kontraktsförlängning (förlängning som ej avsågs i kontraktet som en option), vinnande anbudsgivare; KO är kontraktområdesspecifika uppgifter som trafikmängd, spårlängd, tunnellängd,β γ δantal isolerskarvar, region; V är uppgifter om���� väderutfall (antal dagar med snöfall); , , , är parametervektorerna som ska skattas; är kontraktområdesspecifika icke-observerbaraε effekter som är tidskonstanta men varierar kontraktområdena emellan; är felterm. En motsvarande kostnadsavvikelsemodell för vinterunderhåll med samma strukturella form som Ek.3 har utformats med anpassning för kontraktets ersättningsform för vinteråtgärder. Detta innebär att utöver de förklarande variabler som ingår i drift- och underhållsmodellen inkluderas även extra indikatorer för fem vintermodeller. En detaljerad variabellista med beskrivning finns i tabell 1 för båda kostnadskategorierna. har kartlagt fem vintermodeller som reglerar ersättningen till entreprenörer för vinterunderhåll i de kontrakt som ingick i analysen. I vissa av vintermodeller används så kallade riktkostnader. Riktkostnad är en överenskommen preliminär kostnad för vinteråtgärder som är kopplad till incitamentsberäkning. Detta innebär att entreprenörens incitament till överproduktion eller underproduktion påverkas av beställaren på detta sätt. Detta i sin tur betyder att entreprenörens ersättning kan förändras under vissa förutsättningar vilket innebär att entreprenören kan få mer eller mindre ersättning beroende på slutkostnad för åtgärder. En skillnad som uppstår på grund av ett överskridande eller underskridande av slutkostnaden i förhållande till riktkostnad fördelas mellan entreprenören och beställaren. Till exempel, om slutkostnaden underskrider riktkostnaden ska entreprenören erhålla av skillnaden, men om slutkostnaden överskrider riktkostnaden ska entreprenören erhålla av skillnaden. Den första vintermodellen använder riktkostnader där anger mängder för vinteråtgärder (vintermodell 1). Den andra modellen använder också riktkostnader, 6R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 1 9 - 1 1 5 1 men där entreprenören anger både mängder och prissätter dessa mängder för vinteråtgärder (vintermodell 2). Vid incitamentsberäkningen i vintermodell 1 och vintermodell 2 används flerårig väderstatistik och justeringen av riktkostnad sker utifrån verkligt väderutfall. Därefter beräknas en skillnad mellan slutkostnad och justerad riktkostnad (det vill säga mellanskillnad). Den tredje vintermodellen förutsätter en oreglerbar mängd där alla vinterunderhållsåtgärder inom ett kontraktsår ersätts enligt fast pris (vintermodell 3). Den fjärde vintermodellen kombinerar oreglerbara och reglerbara mängder, vilket innebär att vissa moment (exempelvis vinterorganisation) i kontraktet ersätts med fast pris medan andra ersätts med löpande räkning (vintermodell 4). Den femte vintermodellen använder riktkostnader men till skillnad från vintermodellerna 1 och 2 tas ingen hänsyn till verkligt väderutfall vid incitamentsberäkning (vintermodell 5). I de kontrakt som upphandlats används vintermodell 2. Modellspecifikationerna för de två kostnadsavvikelsemodellerna för DoU och VU justeras för att testa förekomsten av obalanserad budgivning när samma entreprenör har två kontrakt i rad på samma kontraktsområde. Hypotesen är att entreprenören då har bättre kunskap än om kontraktområdets behov av olika underhållsåtgärder. Denna kunskap kan användas av entreprenören för så kallad obalanserad budgivning, genom att strategiskt prissätta olika arbetsmoment i förfrågningsunderlaget för att kunna vinna anbudet som den slutliga ersättningen blir större. Ett exempel på detta är att entreprenören genom sin bättre kunskap om det verkliga underhållsbehovet kan sätta lägre priser på överskattade mängder och högre priser på underskattade mängder i förfrågningsunderlaget. För att testa denna hypotes skapas en indikatorvariabel per entreprenör som anger om ansvarig entreprenör för aktuellt kontrakt var ansvarig entreprenör för samma kontrakt under föregående kontraktsperiod. Till exempel, indikatorvariabel samma entreprenör A är lika med 1 om entreprenör A var ansvarig för kontraktsområdet under aktuell och föregående kontraktsperiod och lika med 0 om någon annan entreprenör än entreprenör A var ansvarig för kontraktsområdet under föregående kontraktsperiod. I kostnadskategori VU antas att samma ersättningsform för vinteråtgärder har använts under både den aktuella och den föregående kontraktsperioden.1 En positiv koefficient för indikatorvariabeln samma entreprenör kan tyda på att den aktuella entreprenören har bättre kunskap än beställaren som används för obalanserad budgivning. Därför specificeras två modeller för varje kostnadskategori. För kostnadskategori DoU utformas dels kostnadsavvikelsemodellen Modell I med indikatorvariablerna entreprenör, dels kostnadsavvikelsemodellen Modell II med indikatorvariablerna entreprenör och samma entreprenör. Motsvarande modellansatser utformas för kostnadskategori VU, det vill säga Modell III med indikatorvariablerna entreprenör samt Modell IV med indikatorvariablerna entreprenör och samma entreprenör. Värdet på Akaike Information Criterion (AIC) avgör valet mellan modellansatserna för varje kostnadskategori. AIC estimerar den relativa kvaliteten av modeller, där modellen med lägsta AIC-värde bör väljas. 1Det saknas uppgifter om vilken vintermodell som har använts under den tidigare kontraktsperioden. R I K S R E V I S I O N E N S Y S T E M A T I S K A F A K T O R E R S O M S A M V A R I E R A R M E D K O S T N A D S A V V I K E L S E R Indikatorvariabel för kontrakt som upphandlades under tid, = 1 om kontrakt upphandlades efter att bildades , = 0 om kontrakt upphandlades innan bildades (dvs. under tid). Indikatorvariabel för samma projektledare, = 1 om samma projektledare medverkade vid framtagning av förfrågningsunderlaget och var projektledare under hela kontraktsperioden, = 0 om det var olika projektledare som var involverade vid framtagning av förfrågningsunderlaget och (eller om projektledare byttes ut ). Indikatorvariabel för totalentreprenad, = 1 om kontraktet upphandlades som totalentreprenad med funktionsåtagande, = 0 om kontraktet upphandlades som utförandeentreprenad. Indikatorvariabel för kontraktsår, = 1 om kontraktsåret är högre än det första kontraktsåret Kontraktsår>1), = 0 om det är det första kontraktsåret (dvs. Kontraktsår = 1). Indikatorvariabel för kontraktsförlängning, = 1 om kontrakt förlängdes i en särskild överenskommelse, dvs. förlängning avsågs inte i kontraktet som en option i upphandlingsskedet (ex. förlängning för att matcha nästkommande kontrakts starttid till ett visst datum eller förlängning av nuvarande kontrakt på grund av överprövning av nästkommande upphandlings tilldelningsbeslut), = 0 om kontraktet löpte under sin ordinarie kontraktstid och eventuellt utlöst optionstid. Fem entreprenörindikatorer för de entreprenörer som var ansvariga för respektive kontrakt. exempel, entreprenörindikator A är lika med 1 om ansvarig entreprenör för kontraktet var entreprenör A och lika med 0 om det var någon annan entreprenör. Fem sammaentreprenörindikatorer för respektive entreprenör och för blandade entreprenörer. Till exempel, sammaentreprenörindikator A är lika med 1 om tidigare och nuvarande entreprenör för det aktuella kontraktområdet i analysen var A och lika med noll om en av tidigare och/eller nuvarande entreprenörerna inte var A. Referenskategori blir kontraktsområde där den aktuella entreprenören är ansvarig under nuvarande kontraktsperiod. Trafikmängd (bruttotondensitet), bruttotonkilometer per bankilometer. Spårlängd, spårkilometer. Tunnellängd, löpmeter. Fem regionindikatorer för respektive Norr, Mitt, Syd, Väst, Öst/, samt en artificiell regionindikator (Region2) för kontrakt som förvaltades av flera regioner. regionindikator Norr är lika med 1 om kontraktet förvaltas av norra regionen och lika med 0 om kontraktet förvaltas av någon av övriga regioner. Därtill, är regionindikator Region2 lika med 1 om kontraktet förvaltas av flera regioner och lika med 0 om kontraktet förvaltas av en region (någon av de ovannämnda fem regionerna). Antal dagar med snöfall. Fem vintermodellindikatorer för respektive vintermodell. Till exempel, Vintermodell 1 är lika med 1 om kontraktet tillämpade ersättningsformen riktkostnader där beställaren anger mängder för vinteråtgärder och lika med 0 om kontraktet tillämpade någon annan Anm.: *Inkluderas bara i VU-modellen. 8R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 1 9 - 1 1 5 1 Vår datasampel omfattar 31 kontrakt med olika kontraktslängder som observeras kontraktsårsvis. Det betyder att vi använder oss av obalanserade paneldata och kostnadsavvikelsemodellen bör skattas med paneldata-regressionsmodeller. Vid modelleringen bör förekomsten av icke-observerbara och tidskonstanta kontraktområdesspecifika effekter kontrolleras genom skattning av kostnadsavvikelsemodellen med random- eller fixed effect-modellen. I random effectmodellen antas att kontraktområdesspecifika effekter inte är korrelerade med övriga förklarande variabler i modellen. Detta antagande kan anses vara för restriktivt i vissa sammanhang, och därför kan den något flexiblare fixed effect-modellen betraktas som ett alternativ. I fixed effect-modellen tillåts en korrelation mellan kontraktområdesspecifika effekter och de förklarande variablerna. Däremot omöjliggör fixed effect-modellen skattning av de tidskonstanta variablernas effekter (ex. kontraktspecifika parametrar som entreprenadform) eftersom fixed effect-modellen bygger på att ta första differensen av alla förklarande variabler samt icke-observerbara och tidskonstanta kontraktområdesspecifika effekter. Ett alternativ till fixed effectmodellen föreslogs av Mundlak (1978), hybrid-modellen, som kombinerar random effect- och fixed effect-modeller där medelvärdena för tidsvarierande förklarande variabler inkluderas i modellen och sedan skattas som en random effect-modell. På detta sätt möjliggörs skattning av en flexiblare modell än fixed effect-modell vilket innebär att icke-observerbara och tidskonstanta kontraktområdesspecifika effekter kontrolleras genom inkludering av medelvärdena för tidsvarierande förklarande variabler, som en skattning av de tidskonstanta förklarande variablernas effekt blir möjligt. Hybridmodellen kan uttryckas: De skattade koefficienterna för de tidsvarierande variablerna från hybridmodellen motsvarar fixed effect-modellens koefficienter. Valet mellan random effect-modellen och hybridmodellen avgörs med ett Wald-test som testar random effect-modellens antagande, det vill säga att icke-observerbara och tidskonstanta kontraktområdesspecifika effekter är inte korrelerade med övriga förklarande variabler i modellen. För att testa detta antagande skattas hybridmodellen först, sedan testas en nollhypotes om ingen korrelation mellan förklarande variabler och kontraktområdesspecifika effekter, vilket motsvarar att testa nollhypotesen om att skattade koefficienter för medelvärdena���� : ���� =för0 ����de:tidsvarierande���� ≠ 0 förklarande variablerna är lika med noll. Formellt testar vi 0 , ���� . Om nollhypotesen förkastas, då väljs hybridmodellen, annars ska random effect-modellen väljas. Variablerna trafikmängd, spårlängd, tunnellängd och antal isolerskarvar konverteras till naturliga logaritmen. Inom vissa kontraktsområden saknas tunnlar, vilket betyder att denna variabel innehåller nollor som vid konverteringen till naturliga logaritmen leder R I K S R E V I S I O N E N S Y S T E M A T I S K A F A K T O R E R S O M S A M V A R I E R A R M E D K O S T N A D S A V V I K E L S E R till bortfall av dessa observationer (på grund av avsaknad av värden). Därför behöver vi bryta ned denna variabel till två delar. Om vi betecknar denna variabel som W, då (1) skapar vi en dummyvariabel som är lika med ett om W är lika med noll, dvs. DW = 1 om W = 0 och DW = 0 om W > 0; (2) skapar vi den naturliga logaritmen av W, dvs. Ln(W), sedan byts avsaknade värden ut (när W = 0) med minimivärde av Ln(W). Slutligen inkluderas DW och Ln(W) i modellen istället för den ursprungliga variabeln W (det vill säga W exkluderas). Basunderhållskontrakt förvaltas vanligen av en av fem regioner (underhållsdistrikt), det vill säga Norr, Mitt, Syd, Väst och Öst/i enlighet med administrativa indelning. Däremot finns det två kontrakt som förvaltades av Det ena kontraktet förvaltades av och Öst/och det andra kontraktet förvaltades av region och Öst/. en artificiell kombinerad regionindikator för kontrakt som förvaltades av flera regioner. R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 1 9 - 1 1 5 1 Deskriptiv statistik för regressionssampel Den deskriptiva analysen omfattar de 31 senast avslutade kontrakten. Dessa observerades kontraktårsvis, det vill säga varje enskilt år inom ett kontrakt utgör en observation. Basunderhållskontraktet indelas i två åtgärdskategorier: drift- och underhållsåtgärder samt vinterunderhållsåtgärder. Av dessa 31 kontrakt hade 1 kontrakt endast drift- och underhållsåtgärder, därför baserades regressionsanalysen på 31 och 30 kontrakt för drift och underhåll respektive vinterunderhållsåtgärder. Detta ger 176 respektive 169 observationer för paneldataanalys. Den deskriptiva statistiken framställs i tabell 2. av kontrakt som ingick i analysen upphandlades under tid. Samma projektledare var i av kontrakten med från start av projektledarens ansvar under upphandlingsfasen (framtagande av förfrågningsunderlaget) till slut, vilket innebär att personalomsättningen för projektledare är betydande. Entreprenadformen totalentreprenad med funktionskrav upphandlades i av kontrakten vilket innebär att majoriteten av kontrakten är upphandlade till i stort sett fast pris. Den faktiska kontraktslängden som visas i tabellen var från 3 till med medelkontraktlängd . Den maximala kontraktlängden borde vara , men ett kontrakt förlängdes på grund av överprövning av nästkommande kontrakt varför det långa kontraktet inklusive överprövningstiden blev sammanlagt . Kostnaderna redovisades under kontraktets sista år (7:e kontraktsåret), och därför blev den justerade maximala kontraktslängden . av kontrakten fick förlängningar som inte var avsedda i kontraktet från början, vilket innebär att oplanerade kontraktsförlängningar förekommer . Entreprenörindikatorerna visar att Entreprenör A:s marknadsandel uppgick till Resten av marknaden är fördelad mellan övriga entreprenörer. Endast två entreprenörer var ansvariga för samma kontraktsområde under två kontraktsperioder i rad. Den genomsnittliga trafikmängden var per bankilometer och kontraktsår, medan kontraktsområdets medelstorlek var på Den genomsnittliga tunnellängden var och av kontraktområdena saknade tunnlar. Det finns 1 059 isolerskarvar per kontraktsområde i snitt. Tabell 2 Deskriptiv statistik för regressionssampel. UTRV – Upphandlingar under tid SPL – samma projektledare R I K S R E V I S I O N E N S Y S T E M A T I S K A F A K T O R E R S O M S A M V A R I E R A R M E D K O S T N A D S A V V I K E L S E R Samma entreprenör: Ent. Samma entreprenör: Ent. Samma entreprenör: Blandad TM – bruttotondensitet, miljoner bruttotonkilometer Dummy kontraktsområde utan tunnlar Region: Region2 (kombinerad region) Region: Öst/ Antal dagar med snöfall Vintermodell 1: Riktkostnad med Vintermodell 2: Riktkostnad med entreprenör Vintermodell 3: Oreglerade mängder Vintermodell 4: Oreglerade och reglerade mängder Vintermodell 5: Riktkostnad med angivna mängder (väderutfall ej beaktas) Alla regioner representerades relativt jämnt i datasamplet med undantag för en artificiell region där kontrakt förvaltades av flera regioner. Det genomsnittliga antalet dagar med snöfall var . Den mest tillämpade vintermodellen var ersättningsformen med fast pris (vintermodell 3), medan ersättningsformen med riktkostnader där beställaren anger vinteråtgärdsmängder var den minst tillämpade vintermodellen (vintermodell 1). R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 1 9 - 1 1 5 1 Kostnadsavvikelsemodeller för drift och underhåll Resultaten för kostnadsavvikelsemodellerna för kostnadskategori DoU, Modell I och Modell II (tabell 3), tyder på att nollhypotesen, det vill säga att samtliga medelvärden för tidsvarierande förklarande variabler är lika med noll, kan förkastas. Detta innebär att det finns icke-observerbara och tidskonstanta kontraktområdeseffekter som är korrelerade med övriga förklarande variabler i modellen. Därför bör hybridmodeller väljas, det vill säga Modell IA (Wald-test = 53,79) och Modell IIA (Wald-test = 34,37). Vidare pekar AIC värdena för Modell IA (AIC=2009,76) och Modell IIA (AIC=2013,24) på att kostnadsavvikelsemodellen med indikatorvariablerna entreprenör har bättre förklaringsförmåga jämfört med kostnadsavvikelsemodellen med indikatorvariablerna entreprenör och samma entreprenör. Därför väljs Modell IA för kostnadsavvikelsemodellen för kostnadskategori DoU. Kontrakt som upphandlades under tid har mindre kostnadsavvikelse jämfört med kontrakt som upphandlades under dåvarande tid. Detta kan förklaras med förändringar i myndighetens arbetssätt efter ombildningen men kan även bero på andra faktorer som inte har undersökts Om samma projektledare både medverkar i upphandlingsarbetet och projektleder kontraktet under hela kontraktsperioden blir kostnadsavvikelserna mindre jämfört med situationen där olika projektledare är involverade under kontraktets olika skeden. Detta innebär att kontinuitet i projektledarrollen under hela upphandlings- och kontraktsperioden kan leda till mindre kostnadsavvikelser. Indikatorvariabeln för entreprenadform tyder på att valet av totalentreprenad är förenat mindre kostnadsavvikelser jämfört med utförandeentreprenad. Detta kan förklaras med att större delar av kontraktet då består av funktionsåtaganden med fast pris, jämfört med utförandeentreprenad där underhållsåtgärder upphandlas med löpande priser. Jämfört med det första kontraktsåret ökar kostnadsavvikelserna under de efterföljande kontraktsåren. Detta innebär att under första kontraktsåret förekommer inte stora mängdförändringar eller tilläggsbeställningar, utan sådana inträffar under det andra kontraktsåret och senare delar av kontraktstiden. Kontrakt som förlängdes i en särskild överenskommelse, det vill säga förlängning som ej avsågs i kontraktet som en option, har större kostnadsavvikelser jämfört med kontrakt med ordinarie kontraktstid och eventuellt utlöst optionstid. Kostnadsavvikelserna varierar mellan de olika entreprenörerna. Exempelvis har Entreprenör D mindre kostnadsavvikelser jämfört med entreprenör A. R I K S R E V I S I O N E N S Y S T E M A T I S K A F A K T O R E R S O M S A M V A R I E R A R M E D K O S T N A D S A V V I K E L S E R En ökning av kontraktområdets storlek är förenad med En procentsökning i mängden isolerskarvar leder till större kostnadsavvikelser. Förlängning av tunnellängden med en procent hänger samman högre kostnadsavvikelser. De kontrakt som saknar tunnlar har större kostnadsavvikelser jämfört med kontrakt som har tunnlar. av kontrakt av flera regioner leder till större kostnadsavvikelser jämfört med kontrakt som förvaltades av endast norra regionen. Detta tyder på att ett delat ansvar för kontraktförvaltning kan innebära En ytterligare dag med snöfall är förenad mindre kostnadsavvikelser. Detta kan förklaras med att förekomsten av snöfall minskar drift- och underhållsåtgärder (medan vinterunderhållsåtgärder ökar) på grund av ogynnsamma förutsättningar för att genomföra underhåll (undantaget är avhjälpande underhåll). Tabell 3 Regressionsresultat: DoU-modell. -51,71*** -46,20*** -57,83*** -45,95** -85,93*** -74,49*** -89,12*** -69,85** -71,51** -78,28* 42,48*** 63,05*** 42,01*** 61,44*** 259,76** 294,8*** 257,04** 290,9*** -15,24 -24,34 -14,62 -33,11 -0,17 -71,18* -67,05 -43,04 -47,78 -24,53 -29,98 SE: Ent. -5,94 SE: Ent. -63,35 -32,91 Ln (TM) -10,71 -12,69 -9,87 -15,25 Ln (SL) -43,75*** -40,14 -42,82*** -45,01* Ln (TL) 46,85*** 40,96*** 77,04*** Ln (IS) 242,9*** 244,9*** R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 1 9 - 1 1 5 1 -47,10 -50,17 -144,98* -167,23* 110,57** -93,17 119,11** -98,64 -130,11* -132,60* -26,06 -120,61 -30,08 -132,79 -1,94*** -0,79 -1,95*** -0,97* -0,07 -0,01*** -0,01** -0,15*** -0,14** 4,38*** 4,39*** -1340*** -1321** 53,79*** 34,37*** Anm.: Entreprenör A och Nord är referenskategorier. DTL står för dummy för kontraktsområde utan RSF står för robusta standardfel. SE: Ent. B, SE: Ent. C, SE: Ent. E är utelämnade eftersom dessa indikatorvariabler inte hade några kontraktområde där de var ansvariga entreprenörer två kontraktsperioder i rad. *, **, *** anger statistisk signifikans på respektive 10-, 5-, 1-procentsnivå. Resultaten för kostnadsavvikelsemodellerna för kostnadskategori VU, Modell III och Modell IV (tabell 4) tyder på att nollhypotesen inte kan förkastas. Därför bör random effect-modellen väljas för Modell III (det vill säga Modell IIIB; Wald-test = 2,53) och Modell IV (det vill säga Modell IVB; Wald-test = 4,69). När det gäller valet mellan dessa två modeller indikerar AIC-värdena för Modell IIIB (AIC=2145,29) och Modell IVB (AIC=2133,01) att kostnadsavvikelsemodellen med indikatorvariablerna entreprenör och samma entreprenör har bättre förklaringsförmåga jämfört med kostnadsavvikelsemodellen med indikatorvariablerna entreprenör. Därför väljs kostnadsavvikelsemodellen Modell IVB med indikatorvariablerna entreprenör och samma entreprenör för kostnadskategori VU. Kontrakt som har samma projektledare som medverkade vid framtagande av förfrågningsunderlaget och var projektledare under hela kontraktsperioden leder till mindre kostnadsavvikelser jämfört med kontrakt som hade olika projektledare under kontraktets olika skeden. Detta innebär att kontinuitet i R I K S R E V I S I O N E N S Y S T E M A T I S K A F A K T O R E R S O M S A M V A R I E R A R M E D K O S T N A D S A V V I K E L S E R projektledarrollen kan minska kostnadsavvikelserna. Ett liknande resultat observerades för kostnadskategori DoU. Jämfört med det första kontraktsåret ökar kostnadsavvikelserna i de efterföljande kontraktsåren. Detta kan innebära att kostnadsavvikelserna uppstår från och med kontraktsår 2 och senare oavsett de kontrakts- och kontraktområdesspecifika faktorer och väderutfall som kontrollerades i modellen. Motsvarande resultat upptäcktes för kostnadskategori DoU. Indikatorvariabeln för entreprenörer tyder på att entreprenör C har mindre kostnadsavvikelse jämfört med entreprenör A i de kontraktsområden där dessa entreprenörer inte var ansvariga i föregående kontraktsperiod.