Conclusiones

metodología desarrollada se basa, al igual que en nuestro caso, en la comparación de manera secuencial de las DMU según los dis- tintos niveles de clasificación. Este método se basa en ocho esce- narios distintos e introduce un análisis ventana para obtener una muestra total de 87 observaciones. La incorporación de esta varia- ble ambiental influye en los resultados presentando el mayor nú- mero de empresas eficientes asociada a la categoría más favorable, es decir, aquella que tiene unas emisiones aceptables. Tanto en este modelo como en el desarrollado en este capítulo se com- prueba cómo las variables medioambientales mejoran la eficiencia de los sectores estudiados.

la industria del papel tiene el índice de eficiencia técnica pura me- dia superior entre los sectores analizados.

Por otro lado, destaca el escaso número de empresas eficientes de forma global en la industria del papel frente a los demás secto- res. Dentro de esta industria un 40% de sus empresas es eficiente técnicamente y tan sólo un 5% lo es globalmente. Además, se ha comprobado la existencia de un grupo de empresas altamente efi- cientes, lo que evidencia los reducidos niveles de eficiencia del res- to. Por último, esta industria presenta los mayores problemas de es- cala de la industria forestal. Cabe destacarse este hecho, porque el tamaño medio de las empresas de este sector es el mayor de los tres considerados.

En la segunda etapa de este modelo se confirma, mediante un análisis de regresión logística, una carencia de relaciones significati- vas entre la eficiencia y las actividades del I + D de las empresas de la industria forestal a nivel agregado. Al analizar los distintos secto- res que componen la industria forestal, se observa cómo en la in- dustria de la madera la eficiencia, independientemente del modelo aplicado, tiende a estar asociado al esfuerzo inversor en I + D. Tam- bién se advierte cómo la industria del mueble presenta una relación entre la eficiencia y los acuerdos de colaboración, mientras que en la industria de papel la eficiencia global está relacionada con la exis- tencia de la realización de actividades de I + D. Sin embargo, el nú- mero tan escaso de unidades de decisión que presentan estas activi- dades de innovación tanto en la industria del mueble como en la industria del papel puede enmascarar cualquier posible interpreta- ción a este hecho.

Los resultados obtenidos en este epígrafe parecen coherentes con la estrategia de la innovación seguida por muchas firmas espa- ñolas, basadas en la adquisición de la tecnología desarrollada dispo- nible en mercados internacionales, junto a una baja prioridad em- presarial hacia las actividades de investigación e innovación como medio de aumentar la competitividad, tal y como se ha mostrado en el capítulo 4. Nuestros resultados indican que la mayoría de las em- presas de la industria forestal española pudieron no haber alcanza- do un nivel mínimo del esfuerzo financiero requerido para instalar actividades eficientes del I + D. Por tanto, un reto inmediato para el sistema español de la innovación en la industria forestal sería tra-

ducir las inversiones totales (públicas y privadas) en I + D en resul- tados tecnológicos.

Con el segundo de los modelos aplicados se estudia cómo influ- yen dos variables, la existencia de sistemas de calidad y de gestión medioambiental, clasificados como factores de eficiencia (controla- bles por la empresa a corto plazo) en las distintas formas de eficien- cia de las empresas. Los resultados muestran que estos dos factores influyen en la eficiencia técnica pura, es decir, en aquélla relaciona- da con la gestión empresarial, mientras que se ha comprobado que no intervienen tan claramente en la eficiencia a escala, ya que se mantiene más o menos constante (80%). Esto queda reflejado en los índices de la eficiencia global, donde se produce un cierto in- cremento pero en proporciones mucho menores que en la eficien- cia técnica pura.

Al comparar la eficiencia de la empresa forestal media que tiene implantado estos sistemas con la que resultaría al aplicar la frontera conjunta sin considerar estas variables categóricas (modelo base), se obtiene una mejora en la gestión de los inputs al incorporar estos dos factores que asciende a un 11,61%. Por tanto, de los resultados obtenidos en este segundo modelo se deduce que las empresas que no tienen aplicados estos sistemas están operando en inferiores con- diciones y por tanto conviene analizarlas bajo un prisma de una frontera tecnológica distinta a aquellas que ya lo han implantado, tanto a nivel agregado, como para cada uno de los sectores que componen la industria forestal.

Por otro lado, se ha comprobado cómo ciertas características re- lacionadas con el medio ambiente, además de suponer unos bene- ficios ambientales, también aporta una mejora de la eficiencia. En algunos casos la inversión llevada a cabo para la implantación de es- tos sistemas es bastante reciente, por lo que se puede concluir que la ventaja competitiva que se produce al introducir estos sistemas to- davía no queda reflejada por completo. La implantación de los sis- temas ambientales es todavía bastante débil, en especial en las em- presas pequeñas y medianas. Entre los distintos sectores, el del papel muestra una mayor predisposición hacia la implantación de sistemas de gestión ambiental.

Finalmente, nuestros resultados se pueden ver afectados por las limitaciones bien conocidas de la metodología de DEA, como, por

ejemplo, la influencia de datos externos, el ambiente determinista u otros efectos derivados de las limitaciones de los datos empleados.

Bibliografía

AGRESTI, A. An Introduction to Categorical Data Analysis. Nueva York: John Wiley, 1996.

ÁLVAREZ, A. (coord.). La medición de la eficiencia y la productividad. Madrid: Pirámide, 2001.

ANDERSEN, N., y C. PETERSEN. «A procedure for ranking efficient units in Data Envelop-

ment Analysis». Management Science 39 (1993): 1261-1264.

BANKER, R. D., A. CHARNES, y W. W. COOPER. «Some models for estimating technical and

scale inefficiencies in data envelopment analysis». Management Science 30 (1984):

1078-1092.

CHARNES, A., W. W. COOPER, y E. RHODES. «Measuring the efficiency of decision making

units». European Journal of Forest Research 2 (1978): 429-444.

COOPER, W. W., L. M. SEIFORD, y K. TONE. Data Envelopment Analysis. Boston: Kluwer Aca-

demic Publishers, 2000.

COOPER, W. W., L. M. SEIFORD, y J. ZHU. Handbook on data envelopment analysis. Boston: Klu-

wer Academic Publishers, 2004.

DAMAS, E., y C. ROMERO. «Análisis no paramétrico de la eficiencia relativa de las almazaras cooperativas en la provincia de Jaén durante el período 1975-1993». Revista de Econo- mía Agraria 180 (1997): 279-304.

DÍAZBALTEIRO, L., A. C. HERRUZO, M. MARTÍNEZ, y J. GONZÁLEZPACHÓN. «An analysis of

productive efficiency and innovation activity using DEA: An application to Spain’s wood-based industry». Forest Policy and Economics 8 (2006): 762-773.

DIOS-PALOMARES, R., J. M. MARTÍNEZ-PAZ, y F. MARTÍNEZ-CARRASCO. «El análisis de eficiencia

con variables de entorno: un método de programas con tres etapas». Estudios de Eco- nomía Aplicada 24 (2006): 325-326.

DYSON, R. G., R. ALLEN, A. S. CAMANHO, V. V. PODINOVSKI, C. S. SARRICO, y E. A. SHALE. «Pit- falls and protocols in DEA». European Journal of Operational Research 132 (2001): 245-259.

EMROUZNEJAD, A., y E. THANASSOULIS. Performance Improvement Management Software

(PIMsoft) (2005).

FÄRER., S. GROSSKOPF, M. NORRIS, y Z. ZHANG. «Productivity growth, technical progress, and efficiency change in industrialized countries». American Economic Review 84 (1) (1994): 66-83.

GOLANYB., F. Y. PHILLIPS, y J. J. ROUSSEAU. «Models for improved effectiveness based on

DEA eficiency results». IIE Transactions 25 (6) (1993): 2-10.

HAAS, D. A., y F. H. MURPHY. «Compensating for non-homogeneity in decision-making units in Data Envelopment Analysis». European Journal of Operational Research 144 (2003): 530-544.

HAILU, A., y T. S. VEEMAN. «Non-parametric productivity analysis with undesirable out- puts: An application to the Canadian pulp and paper industry». American Journal of Agricultural Economics 83 (2001): 605-616.

HOVGAARD, A., y E. HANSEN. «Innovativeness in the Forest Products Industry». Forest Pro-

ducts Journal 54 (1) (2004): 26-33.

LEE, J. Y. «Using DEA to measure efficiency in forest and paper companies». Forest Pro- ducts Journal 55 (2005): 58-66.

MAHGARY, S., y R. LAHDELMA. «Data envelopment analysis: Visualizing the results». European Journal of Operational Research 83 (3) (1995): 700-710.

MARTÍNEZ, M. Aplicación de métodos no paramétricos para el análisis de la eficiencia en la indus-

tria forestal española. Tesis doctoral, Universidad Politécnica de Madrid, 2006.

MARTÍNEZ, M., y L. DÍAZBALTEIRO. «La industria forestal española 1996-2002: caracteriza-

ción de ratios contables». Actas del IV Congreso Forestal Español (Zaragoza, 26-30 de sep- tiembre de 2005).

MARTÍNEZ, M., L. DÍAZBALTEIRO, A. C. HERRUZO, C. ROMERO. «Estudio de la eficiencia de

las empresas de la cadena de la madera en la Comunidad de Madrid». Cuadernos de la S.E.C.F. Recursos y Sistemas Forestales 18 (2004): 115-120.

NYRUD, A. Q., y S. BERGSENG. «Production efficiency and size in Norwegian sawmilling».

Scandinavian Journal of Forest Research 17 (2002): 566-575.

PASTOR, J., J. L. RUIZ, e I. SIRVENT. «A statistical test for nested radial DEA models». Opera-

tions Research 50 (4) (2002): 728-735.

RYAN, T. P. Modern Regression Methods. Nueva York: John Wiley, 1997.

SALEHIRAD, N., y T. SOWLATI. «Performance analysis of primary wood producers in British

Columbia using data envelopment analysis». Canadian Journal of Forest Research 35 (2005): 285-294.

SOWLATI, T., y S. VAHID. «Malmquist productivity index of the manufacturing sector in Ca-

nada from 1994 to 2002, with a focus on the wood manufacturing sector». Scandina- vian Journal of Forest Research. 21 (2006): 424-433.

YIN, R. «DEA — A new methodology for evaluating the performance of forest products producers». Forest Products Journal 48 (1) (1998): 29-34.

—. «Production efficiency and cost competitiveness of pulp producers in the Pacific Rim». Forest Products Journal 49 (7/8) (1999): 43-49.

—. «Alternative measurements of productive efficiency in the global bleached softwood pulp sector». Forest Science 46 (4) (2000): 558-569.

Roberto Voces González Antonio Casimiro Herruzo Martínez Luis Díaz Balteiro

Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Montes (UPM)