Estudio de la eficiencia de raleos comerciales en bosques de Pinus radiata D. Don pertenecientes a forestal Mininco S.A. mediante el análisis envolvente de datos (DEA)

Abstract

En el proceso de planificación y gestión de los raleos comerciales, son muchos los factores que se deben considerar para que la intervención silvícola se haga de la forma más eficiente posible. Tal eficiencia generalmente es medida a través de índices financieros como la relación beneficio-costo, el valor presente neto o la tasa interna de retorno. Una metodología que permite calcular la eficiencia sin la utilización necesaria de variables financieras es la de Análisis Envolvente de Datos (DEA) que es un método no paramétrico que calcula la eficiencia relativa de Unidades de Toma de Decisión (DMUs). En el presente estudio se determinó la eficiencia de operaciones de raleos comerciales realizados entre enero de 2019 y diciembre de 2020 en 12 rodales o DMUs, pertenecientes a Forestal Mininco S.A. mediante el DEA, considerando tres variables de entrada y una variable de salida. La eficiencia determinada se dividió entre la Eficiencia Técnica Global, calculada a través del modelo con rendimientos constantes a escala (CCR) y la Eficiencia Técnica Pura, calculada a través del modelo con rendimientos variables a escala (BCC). El cociente entre ambas corresponde a la Eficiencia de Escala, considerada también en este estudio. Un tercio de los rodales resultaron con un puntaje máximo de Eficiencia Técnica Global, cantidad que aumenta al doble con el cálculo de la Eficiencia Técnica Pura lo que representa el efecto de la escala. Para la mayoría de las unidades la escala de trabajo no es una fuente principal de ineficiencia, si no que podría estar dado por otros factores como la gestión. A partir del Criterio de Información de Akaike se determinó que las variables con mayor incidencia en la eficiencia Global y Pura fueron el tiempo total del raleo y el DAP promedio, respectivamente. Este estudio nos permite introducir al DEA como una herramienta complementaria a la toma de decisiones y la planificación de raleos que también puede considerar otras salidas que puedan ser relevantes para la gestión de la producción, tal como la captación de carbono o pérdida de productividad de los suelos forestales.

In the process of planning and managing commercial thinning, there are many factors that must be considered so that the silvicultural intervention is carried out in the most efficient way possible. Such efficiency is generally measured through financial indices such as the benefit-cost ratio, the net present value, or the internal rate of return. A methodology that allows calculating efficiency without the necessary use of financial variables is Data Envelopment Analysis (DEA), which is a non-parametric method that calculates the relative efficiency of Decision Making Units (DMUs). In this study, the efficiency of commercial thinning operations carried out between January 2019 and December 2020 in 12 stands or DMUs, belonging to Forestal Mininco S.A., was determined. using the DEA, considering three input variables and one output variable. The determined efficiency was divided between the Global Technical Efficiency, calculated through the model with constant returns to scale (CCR) and the Pure Technical Efficiency, calculated through the model with variable returns to scale (BCC). The quotient between the two corresponds to the Scale Efficiency, also considered in this study. One third of the stands had a maximum score for Global Technical Efficiency, a quantity that doubles with the calculation of Pure Technical Efficiency, which represents the effect of scale. For most units, the scale of work is not a main source of inefficiency, but could be due to other factors such as management. From the Akaike Information Criterion, it was determined that the variables with the highest incidence in Global and Pure efficiency were the total thinning time and the average DBH, respectively. From the study it is possible to rescue that the DEA can be used as a tool to support decision-making and thinning planning that can also consider other outputs that may be relevant for production management such as carbon sequestration or waste of productive forest soils.