Die Schweizer Waldwirtschaft erbringt eine Vielzahl ökonomischer und gesellschaftlicher Leistungen. Derzeit weist jedoch nur knapp die Hälfte der Forstbetriebe ein positives Ergebnis in der Waldbewirtschaftung aus. Der wichtigste Grund für die mangelnde Rentabilität sind die hohen Produktionskosten. Im Hinblick auf die gezielte Entwicklung von Ansätzen zur Kostenoptimierung ist es wichtig, ein vertieftes Verständnis über relevante Determinanten der Kosteneffizienz in der Waldbewirtschaftung zu erlangen. Im Rahmen eines Forschungsprojektes wurden die grundsätzliche Eignung und die Möglichkeiten und Grenzen von stochastischen Frontieranalysen zur Analyse der Kosteneffizienz von Forstbetrieben untersucht. Paneldaten aus dem forstwirtschaftlichen Testbetriebsnetz der Schweiz bildeten dafür die Datenbasis. Als Vorbereitung für die stochastische Frontieranalyse wurde eine Clusteranalyse durchgeführt. Diese verfolgte das Ziel, homogene Gruppen von Forstbetrieben zu bilden, die über ähnliche Produktions- und Randbedingungen verfügen. Die beste Clusterlösung umfasst drei Betriebscluster, die über den gesamten Betrachtungszeitraum stabil sind. Basis der stochastischen Frontieranalyse bildeten 36 unterschiedliche Modelle zur Schätzung einer Cobb-Douglas-Kostenfunktion. Als Basismodell wurde ein True-random-Effects-Modell gewählt. Dieses bietet den Vorteil, das unbeobachtete Heterogenität nicht automatisch als Kostenineffizienz interpretiert wird. Wie zu erwarten war, stellen die Faktorpreise des Personals den wichtigsten Kostentreiber dar. In der konkreten Anwendung des Modells zeigt sich, dass in allen Clustern Skaleneffekte (Economies of Scale) und Dichtevorteile (Economies of Density) beobachtet werden können. Die durchgeführten Analysen haben gezeigt, dass die Schätzung einer einfachen Kostenfunktion für Forstbetriebe möglich ist und durch die Bildung solider Betriebscluster Fragen der Effizienz untersucht werden können.

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