Effect of planting density on the profitability of Eucalyptus globulus plantations

Emilio Guerra-Bugueño¹*; Fabián Célis-Mosqueira²; Norman Moreno-García³

¹ Instituto de Estudios del Hábitat, Universidad Autónoma de Chile. Casilla 3030. Temuco, Chile. Correo-e: emilio.guerra@uautonoma.cl Tel.: (56) 45 2942523. *(Autor para correspondencia).

² Dirección de Investigación, Universidad Mayor. Casilla 235. Correo 34, Las Condes. Santiago, Chile.

³ Escuela de Ciencias Forestales, Facultad de Recursos Naturales, Universidad Católica de Temuco. Av. Rudecindo Ortega 02950. Temuco, Chile.

Recibido: 16 de agosto, 2012
Aceptado: 21 de octubre, 2013

Resumen

El estudio evaluó, económicamente, la respuesta de densidades de plantación y marcos de espaciamiento de Eucalyptus globulus establecido con fines pulpables. La técnica de Montecarlo se usó para examinar el efecto de las variaciones de precios y la tasa de descuento sobre la rentabilidad. El ensayo fue realizado en el Valle Central de la IX Región de Chile. Los tratamientos fueron: 1,000 árboles·ha^-1(T1); 1,428 árboles·ha^-1 (T2); 1,667 árboles·ha^-1 (T3) y 2,000 árboles·ha^-1 (T4). El volumen de producción de cada tratamiento se midió a la edad de cosecha (10 años) y posteriormente se realizó un análisis financiero, para obtener la rentabilidad (valor actual neto [VAN], valor económico del suelo [VES] y tasa interna de retorno [TIR]). Los mayores valores de VAN se obtuvieron con el T1 (US$ 330·ha^-1) y T4 (US$ 322·ha^-1). Los pronósticos obtenidos para el VAN de T1 mostraron una probabilidad de ocurrencia de 73 %, resultando ser la opción menos riesgosa para la inversión. Los mayores rendimientos volumétricos (T4 y T3) no propician las mayores rentabilidades, pues el incremento de la densidad de plantación aumenta los costos por unidad de planta con relación al manejo de suelos, control de malezas y fertilización.

Palabras clave: Espaciamiento, marco de plantación, Montecarlo, economía.

Abstract

This study provides an economic evaluation of the response to planting densities and spacing patterns in Eucalyptus globulus planted for pulping. The Monte Carlo technique was used to examine the effect of price variations and the discount rate on profitability The trial was carried out in the Central Valley of the IX Region of Chile. The treatments (T) were: 1,000 trees·ha^-1 (T1); 1,428 trees·ha^-1 (T2); 1,667 trees·ha^-1 (T3); and 2,000 trees·ha^-1 (T4). The production volume of each treatment was measured at harvest age (10 years), and then a financial analysis was made to obtain the profitability (present net value, PNV; economic land value, ELV; and internal rate of return, IRR). The highest PNV values were obtained with T1 (US$ 330·ha^-1) and T4 (US$ 322·ha^-1). The predictions obtained for the PNV of T1 showed a probable occurrence of 73 %, making it the least risky investment option. Higher volumetric yields (T4 and T3) do not lead to higher profitability, since the increase in planting density leads to an increase in the unit cost per plant for land management, weed control and fertilization.

INTRODUCCIÓN

Los tratamientos silvícolas tienen una función fundamental en la maximización de la producción forestal maderera. La densidad de plantación es una de las variables con mayor incidencia en el logro de este objetivo, debido a que produce un efecto significativo sobre el crecimiento del bosque (Bailey, 1986; INFOR, 1995). Además, la importancia del efecto de la densidad sobre el crecimiento de los árboles no sólo se traduce en la producción de mayor o menor volumen, sino que también tiene un efecto importante sobre la rentabilidad del negocio para el cual fue establecida la plantación. Montagu, Kearney, y Smith (2003) destacan que la densidad de la plantación y el ritmo de crecimiento de las plantas de eucalipto son los principales condicionantes que determinan el momento de cierre del dosel. Martínez, Azpiroz, Rodríguez, Cetina, y Gutiérrez (2006) señalan que la elección de la densidad de plantación adecuada influye en el crecimiento y condiciona las labores de mantenimiento y aprovechamiento. Según Jobet (1999), el espaciamiento es uno de los factores más importantes en la productividad del sitio. Para el silvicultor, el espaciamiento es un factor estratégico pues debe hacerse una buena combinación de éste con la edad de rotación, calidad de sitio y tratamientos en el establecimiento de la plantación (manejo del suelo, control de malezas y fertilización). La importancia del espaciamiento en el manejo de bosques se debe principalmente a que afecta al grado de competencia entre los árboles y de éstos con las malezas; además, influye en la tasa de crecimiento, el cierre del dosel, el desarrollo y longevidad de las ramas, y el volumen total producido (Instituto Forestal-Corporación de Fomento de la Producción [INFOR-CORFO], 1991). El espaciamiento tiene un efecto importante sobre el rendimiento y costo de la cosecha, así como sobre el costo del establecimiento, el cual es más relevante al considerar la preparación del suelo, control de malezas y fertilización. Por tanto, dichos factores deben considerarse al hacer la evaluación económica de una plantación (Jobet, 1999).

El objetivo del presente estudio fue evaluar económicamente, mediante indicadores de rentabilidad, el efecto de distintas densidades iniciales de establecimiento en una plantación de Eucalyptus globulus Labill. La hipótesis planteada considera que una plantación establecida a distintas densidades genera rentabilidades diferentes para un objetivo de producción de madera pulpable.

MATERIALES Y MÉTODOS

La evaluación se hizo en el predio Santa Rosa, propiedad de Bosques Cautín S. A., ubicado en el sector de Traiguén en el Valle Central de la IX Región de Chile. El ensayo se estableció con un diseño de bloques al azar con cuatro repeticiones. Los tratamientos fueron 1,000 árboles·ha^-1 (T1); 1,428 árboles·ha^-1 (T2); 1,667 árboles·ha^-1 (T3) y 2,000 árboles·ha^-1 (T4). Las parcelas cuentan con una superficie de 336 m² con un número variable de árboles en cada una, de acuerdo con la densidad inicial de establecimiento. El suelo del predio es transicional, de la serie Santa Sofía (Centro de Información de Recursos Naturales [CIREN], 2002).

La preparación de suelo para la plantación de E. globulus se realizó por medio de un subsolado a 80 cm de profundidad con rastraje. Las plantas fueron fertilizadas con 50 g N·planta^-1 y 100 g P₂O₅·planta^-1. El control de malezas se realizó en forma periódica mediante la aplicación de herbicidas hasta el cierre del dosel de la plantación. El crecimiento se midió al momento de la cosecha (10 años de edad). El cálculo del volumen comercial de madera, susceptible de convertirse en pulpa, se hizo con la función de volumen que se presenta en la siguiente fórmula:

V = 0.0223486 + 0.0000268176 x DAP ² x HT

V = Volumen (m³·ha^-1)

DAP = Diámetro medio del rodal a la altura del pecho (m)

HT = Altura media del rodal (m)

La rentabilidad se calculó utilizando los indicadores valor actual neto (VAN), valor económico del suelo (VES) y tasa interna de retorno (TIR). El criterio del VAN consiste en obtener la diferencia de los beneficios y los valores actualizados de los costos; el valor es bueno si VAN > 0 y malo si VAN < 0. Brealey, Myers, y Allen (2006) señalan que el criterio del VAN es aceptado por los economistas y que es el método más apropiado para calcular el beneficio de cualquier proyecto. El VES calcula la rentabilidad del proyecto para rotaciones permanentes del cultivo, situación común en la actividad forestal de Chile de acuerdo con la ley de reforestación de los terrenos cosechados (Ministerio de Agricultura de Chile, [MINAGRI], 1974). El VES es un indicador que tiene gran utilidad para determinar el monto máximo de dinero que se está dispuesto a pagar por un terreno destinado a infinitas rotaciones (Chacón, 1995). Por otra parte, la TIR es la tasa de descuento con la cual el VAN se hace igual a cero. Si esta tasa supera la tasa de costo capital, la inversión se acepta, en caso contrario, se rechaza (Sapag, 2003). El uso de uno u otro indicador dependerá de los intereses del evaluador. Así, para un propietario le será más beneficioso utilizar el VES, mientras que para un evaluador de banco o tasador le será más apropiado el VAN, toda vez que se considere sólo una rotación. La tasa costo capital utilizada para la obtención del VAN y del VES fue de 8.7 %, que fue la calculada por Guerra, Herrera, y Drake (2010) a través del modelo de valoración de activos financieros (Capital Asset Pricing Model [CAPM]), siendo éste uno de los métodos más usados para determinar la esperanza de retorno del mercado (Laborde, 2004).

El análisis de las inversiones forestales es complejo debido, entre otras razones, al horizonte de planificación, a la incertidumbre incorporada en los flujos de caja y sobre todo a que, en este tipo de decisiones, la flexibilidad juega un papel muy importante. Al utilizar únicamente los criterios clásicos de evaluación y selección de inversiones no se considera la posibilidad de contemplar nuevas oportunidades, infravalorando los proyectos (Amram & Kulatilaka, 1999). Algunas de las variables y parámetros empleados en el análisis están sujetos a fluctuaciones evidentes, como es el caso del precio de la madera y la tasa de descuento (Díaz-Balteiro & Rodríguez, 2007). Por ello, en este estudio se integra una simulación de tipo Montecarlo con el fin de determinar la flexibilidad de las diferentes alternativas de densidad de plantación, considerando estas variables como estocásticas. La simulación de Montecarlo es una técnica matemática computarizada que permite evaluar el riesgo y su impacto en análisis cuantitativos, considerando todos los resultados posibles, lo que permite tomar mejores decisiones en condiciones de incertidumbre. El software utilizado para dicha simulación fue Oracle Crystal Ball 11.1.

Kongsom y Munn (2003) utilizaron una distribución de probabilidad del tipo triangular para el precio de la madera pulpable y un rango de variación de la tasa de descuento de 5.6 a 11.6 %, para simular la rentabilidad de diferentes tratamientos de densidad de plantación en E. camaldulensis. Por otra parte, Hánninen, Mutanen, y Toppinen (2006) usaron una distribución del tipo log-normal para la variación del precio de la madera en Finlandia. En este estudio, para el precio de la madera pulpable, se aplicó un modelo de distribución estadístico de tipo triangular construido sobre la base de información de precios del mercado interno chileno del periodo 2005-2011. Los valores utilizados fueron US$ 30·m* como mínimo, US$ 50·m^-3 como máximo, y un precio promedio de mercado de US$ 35·m^-3.

El análisis de sensibilidad de la tasa de descuento se hizo aplicando un modelo de distribución triangular con un mínimo de 7.9 %, un máximo de 9.6 % y como promedio se usó la tasa de la industria forestal chilena de 8.7 % (Guerra et al., 2010).

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

En la Figura 2 se presenta el comportamiento de los diferentes tratamientos a través del tiempo. Acorde con los resultados se puede colegir que la competencia entre los individuos de los tratamientos establecidos a una mayor densidad no ha sido lo suficientemente intensa como para que los individuos establecidos a densidades menores los hayan superado en volumen.

Geldres y Schlatter (2004) determinaron que el incremento medio anual (m³·ha^-1·año^-1) en E. globulus se maximiza a densidades entre los 1,271 y 1,508 árboles·ha^-1. Para el caso de nuestro estudio, los incrementos en el volumen de producción en la plantación de 2,000 árboles·ha^-1 fueron mayores que en el resto de las densidades evaludas. Lo anterior coincide con Jobet (1999), quien determinó que densidades superiores a los 2,000 árboles·ha^-1 provocan un quiebre en la relación densidad-volumen. Sin embargo, estos valores no deben considerarse como máximos posibles, toda vez que para realizar tal afirmación habría que observar los resultados sobre un continuo de tamaños de densidad, el cual podría estar a un nivel menor o mayor de 2,000 árboles·ha^-1.

Los flujos financieros se construyeron con los volúmenes a la edad de cosecha (10 años) y los costos de cada tratamiento (Cuadro 1). El análisis de rentabilidad se hizo considerando una tasa de descuento (Tc) de 8.7 %, calculada mediante el método CAPM, y precio de mercado de la madera pulpable de US$ 35·m^-3.

El aumento de la densidad trae consigo un aumento de volumen por unidad de superficie. Así, con el tratamiento de menor densidad de plantación (T1: 1,000 árboles·ha^-1) se alcanzó un volumen de 183 m³·ha^-1, mientras que con el tratamiento de mayor densidad (T4: 2,000 árboles·ha^-1) se obtuvo el mayor volumen de 223 m³·ha^-1. El aumento de la densidad también implica aumento de los costos, debido a que se requieren más plantas por unidad de superficie, así como la utilización de mayor cantidad de fertilizantes, herbicidas y mano de obra.

La rentabilidad alcanzada por los distintos tratamientos, calculada a través del VAN, varió de US$ 270·ha^-1 a US$ 330·ha^-1 (Cuadro 2), el VES varió de US$ 477·ha^-1 a US$ 584·ha^-1 y la TIR de 9.7 a 10.1 %. El T1 generó la rentabilidad más alta con un VAN de US$ 330·ha^-1, un VES de US$ 584·ha^-1 y una TIR de 10.1 %. El mayor volumen a la edad de cosecha se obtuvo con el T4, pero su rentabilidad fue más baja que la del T1.

Todos los tratamientos arrojaron valores del VAN, VES y TIR que permiten aceptar los proyectos. El T1 (1,000 árboles·ha^-1) es la opción más rentable, seguida por T4 (2,000 árboles·ha^-1), T3 (1,667 árboles·ha^-1) y T2 (1,428 árboles ·ha^-1). La mayor diferencia de VAN entre los tratamientos fue de US$ 60·ha^-1. Lo mismo ocurrió con el VES, donde la mayor diferencia entre los tratamientos fue de US$ 107·ha^-1.

El estudio revela la relación directa entre volumen y densidad; es decir, a densidades altas se obtiene mayor volumen con fines pulpables. Esto concuerda con Miranda, Almeida, y Pereira (2000), quienes señalan que la alta densidad de plantación combinada con un alto crecimiento en volumen, maximiza la producción de la unidad de base de la superficie. En el caso de la rentabilidad, la relación es inversa; es decir, a densidades más altas se obtiene una menor rentabilidad. Esto contrasta con estudios realizados por Asnake (2006) en plantaciones de E. camaldulensis con fines energéticos, mostrando que a densidades altas se obtiene una mayor rentabilidad. Aunque el objetivo de ambos estudios es maximizar la producción, la intensidad de la silvicultura aplicada podría ser el factor que explica las diferencias obtenidas en rentabilidad. Lo anterior puede deberse a que el manejo intensivo implica mayores costos, que además pueden verse acentuados por las características del sitio.

La simulación Montecarlo tiene la ventaja, sobre otros métodos que evalúan el riesgo, que no sólo brinda el valor más probable de la variable dependiente, sino también su distribución de probabilidad. Por tanto, todos los resultados posibles pueden ser analizados. En el Cuadro 3 se presentan los estadísticos descriptivos para las distribuciones de probabilidad de los indicadores VAN y VES.

Después de 10,000 iteracciones, los valores de la media y mediana, para todos los tratamientos, fueron mayores que los resultados obtenidos por el cálculo de rentabilidad, lo que indica que los pronósticos son favorables para los supuestos de variación del precio y tasa de descuento. La distribución de los pronósticos es más homogénea al disminuir la densidad de plantación, tal como lo muestran la desviación estándar y el coeficiente de variación. Asimismo, el rango del VAN se reduce desde US$ 1,991·ha^-1 hasta US$ 1,646·ha^-1, en tanto que el VES lo hace desde US$ 3,674·ha^-1 hasta US$ 3.049·ha^-1. Esto nos permitiría seleccionar el T1 como el mejor tratamiento, toda vez que la desviación estándar sea menor; es la alternativa menos riesgosa ya que la probabilidad de obtener una rentabilidad negativa es inferior a los demás tratamientos. Los resultados son similares a los obtenidos por Kongsom y Munn (2003), quienes determinaron en plantaciones de E. camaldulensis que las densidades de plantación de 1,111 árboles·ha^-1 mostraban desviaciones estándar menores que las densidades de 2,500 árboles·ha^-1.

Kongsom y Munn (2003), a través de 2,000 iteraciones, determinaron un VES de US$ 2.963·ha^-1 para una densidad de 1,111 árboles·ha^-1 y un VES de US$ 2,726·ha^-1 para una densidad de 2,500 árboles·ha^-1. Esto concuerda con los resultados de nuestro trabajo ya que con la menor densidad (1,000 árboles·ha^-1) se obtuvo el VES más alto. Además, el análisis de sensibilidad mostró que los cambios en el precio de madera es el factor que más afecta la rentabilidad de los tratamientos respecto de los cambios en la tasa de interés (Figura 4).

En la Figura 4 se observa una correlación positiva de 0.94 del precio respecto del VAN. La Tc presenta una correlación negativa con el VAN mostrando valores en torno a -0.30. Whittock, Greaves, y Apiolaza (2004) coinciden en que el precio es uno de los factores que más afectan los pronósticos de rentabilidad, con correlaciones en el rango de 0.52 a 0.58, y para la Tc, correlaciones negativas que varían de -0.21 a -0.16.

El Cuadro 4 concentra los indicadores financieros obtenidos del flujo financiero de cada proyecto, los cuales son determinísticos y son la referencia (los llamados "benchmark" o "línea base") en torno a los cuales se comparan los obtenidos con las simulaciones de Montecarlo. Los indicadores financieros al asumir una distribución de probabilidad son estocásticos.

CONCLUSIONES

Las plantaciones de E. globulus con fines pulpables resultaron ser rentables para todas las densidades de plantación estudiadas. No obstante, la simulación de Montecarlo permitió demostrar que es posible disminuir el riesgo de inversión si se opta por establecer plantaciones con menor densidad. Sin embargo, para densidades menores a las estudiadas (1,100 árboles·ha^-1) no se podría señalar lo mismo y, por lo tanto, habría que realizar las evaluaciones correspondientes en cada nivel. El análisis estocástico evidenció la importancia de la variable precio sobre la tasa de descuento en la rentabilidad del cultivo. Los resultados obtenidos permiten recomendar que se debe tener cuidado de usar eficientemente las prácticas de plantación; es decir, manejo de suelos, control de malezas y fertilización, ya que influyen de manera importante en el flujo financiero del proyecto. Se debe considerar que el análisis de rentabilidad definitivo debe hacerse sobre la dimensión total del proyecto y no analizarse solamente por hectárea, pues dependiendo de la superficie a plantar puede haber efectos derivados de las economías de escala que hacen que la rentabilidad por hectárea pueda ser engañosa.

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