Foreste Europee Sotto la Lente: Efficienza Nascosta e la Dimensione Giusta per Crescere

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di un argomento che mi sta particolarmente a cuore e che ritengo fondamentale per il nostro futuro: le foreste europee. Non sono solo luoghi magici e ricchi di biodiversità, ma svolgono un ruolo cruciale nella lotta al cambiamento climatico, assorbendo CO2, e sono una risorsa economica importante. Ma vi siete mai chiesti quanto siano *efficienti* i diversi paesi europei nella gestione di questo patrimonio? E qual è la “dimensione giusta” per operare al meglio?

Recentemente, ho avuto modo di approfondire uno studio affascinante che cerca di rispondere proprio a queste domande, utilizzando un approccio innovativo chiamato **Analisi di Avvolgimento Dati (DEA)** a due stadi. Sembra complicato? Tranquilli, cercherò di spiegarvelo in modo semplice e, spero, coinvolgente.

Perché un Approccio a Due Stadi? Il Limite della “Scatola Nera”

Tradizionalmente, quando si analizza l’efficienza di un settore come quello forestale, si tende a guardarlo come una “scatola nera”: metti dentro degli input (come superficie forestale, numero di addetti, investimenti) e guardi cosa esce (legname raccolto, prodotti esportati, carbonio stoccato). Semplice, no? Troppo, forse.

Il problema è che il settore forestale è complesso. C’è una prima fase, che potremmo chiamare **”Forestazione”**, dove gli input iniziali servono a far crescere la foresta stessa (aumentando il volume di legno, la biomassa, lo stock di carbonio). Questi “prodotti intermedi” diventano poi gli input per la seconda fase, lo **”Sfruttamento”**, che porta ai prodotti finali come il legno raccolto o i prodotti esportati.

Capite bene che analizzare tutto insieme, senza distinguere queste due fasi, rischia di dare un quadro incompleto o fuorviante. È come giudicare l’efficienza di una squadra di calcio guardando solo il risultato finale, senza analizzare difesa e attacco separatamente. Ecco perché lo studio ha adottato un modello DEA a due stadi: per capire meglio dove si annidano le efficienze e le inefficienze lungo tutta la filiera.

Misurare l’Efficienza: Chi Fa Meglio in Europa?

Utilizzando questo modello più sofisticato su dati di 36 paesi europei (dal 1990 al 2020), i ricercatori hanno calcolato i punteggi di efficienza tecnica per ogni fase e per il sistema nel suo complesso. I risultati sono piuttosto interessanti:

• La fase di Forestazione è risultata mediamente più efficiente (punteggio medio di 0.76 su 1) rispetto alla fase di Sfruttamento (0.51) e all’intero sistema (0.46). Questo suggerisce che, in media, i paesi europei sono più bravi a “far crescere” le foreste che a “sfruttarle” in modo ottimale per ottenere i prodotti finali.
• Ci sono differenze regionali significative. La regione Centro-Occidentale (che include potenze come Germania, Francia, Austria, ma anche Regno Unito e Irlanda) ha mostrato l’efficienza media più alta (0.55).
• Tuttavia, la regione Sud-Orientale (con paesi come Montenegro, Macedonia del Nord, Serbia) pur avendo una media più bassa, conta più paesi “pienamente efficienti” (3 su 8 contro i 2 su 8 delle altre regioni) e sembra operare in una zona di “rendimenti di scala crescenti”. Cosa significa? Che hanno un potenziale enorme per aumentare la produttività se riuscissero a ottimizzare la loro scala operativa. Hanno margini di miglioramento importanti!

Cosa Rende un Settore Forestale Efficiente? I Fattori Chiave

Ma quali fattori influenzano di più questa efficienza? Lo studio ha usato anche un’analisi di regressione per capirlo. E cosa è emerso?

• La superficie forestale ha un effetto positivo, ma marginale. Avere tante foreste aiuta, ma non è l’unico fattore determinante per l’efficienza complessiva.
• Lo stock di carbonio, l’afforestazione (piantare nuovi alberi) e le esportazioni di prodotti forestali hanno invece una relazione diretta e significativa con l’efficienza tecnica. In pratica, i paesi che sono bravi a stoccare carbonio, ad espandere le foreste e a valorizzare i loro prodotti sui mercati internazionali tendono ad essere più efficienti nel complesso.
• Curiosamente, il numero di addetti e le proprietà forestali (inputs) hanno mostrato una relazione inversa, suggerendo che forse un numero maggiore di addetti o di proprietà non si traduce automaticamente in maggiore efficienza, anzi.

Questi risultati sono fondamentali perché ci dicono dove concentrare gli sforzi: non basta avere grandi foreste, bisogna gestirle bene per massimizzare lo stoccaggio di carbonio, promuovere l’afforestazione e creare valore aggiunto tramite l’export.

Il Problema dei Grandi Cambiamenti e la Soluzione della “Dimensione Ottimale”

L’analisi DEA non si limita a dare un voto, ma indica anche *come* i paesi meno efficienti potrebbero migliorare, suggerendo degli obiettivi (i cosiddetti “punti di proiezione”). Ad esempio, per la Spagna (risultata tra i meno efficienti), il modello suggerisce aumenti enormi nelle esportazioni (+2375%) e nel prelievo di legname (+467%) per raggiungere la piena efficienza.

Ora, capite bene che chiedere a un gestore forestale di implementare cambiamenti così drastici in tempi brevi è, francamente, irrealistico. È qui che entra in gioco l’altro concetto chiave dello studio: la **Dimensione di Scala Ottimale (OSS – Optimal Scale Size)**.

Invece di puntare a proiezioni puramente tecniche, l’approccio OSS considera anche i **prezzi** degli input (quanto costa gestire la foresta, pagare gli addetti, ecc.) e degli output (quanto si ricava dalla vendita del legno o dei prodotti). L’obiettivo diventa trovare la “dimensione giusta” che minimizza i costi medi o massimizza i ricavi medi per unità prodotta, tenendo conto dell’efficienza allocativa (usare il mix giusto di input) e di scala.

Applicando questo approccio OSS, sempre al caso della Spagna, le indicazioni diventano molto più gestibili: ridurre leggermente la superficie forestale gestita (suggerendo forse un sovrainvestimento o un utilizzo non ottimale dell’area attuale, -11%) e aumentare di poco il prelievo di legname (+0.07%). Un aggiustamento molto più realistico e attuabile per un manager!

Questo approccio OSS, quindi, non solo fornisce un’analisi più accurata, ma offre anche indicazioni pratiche e realistiche ai gestori e ai decisori politici per migliorare l’efficienza senza stravolgimenti impossibili.

Implicazioni Pratiche: Verso Foreste Europee Più Efficienti e Sostenibili

Cosa ci portiamo a casa da tutto questo? Diverse cose importanti, secondo me:

1. Analizzare le fasi separatamente è cruciale: Capire dove si vince e dove si perde lungo la filiera (Forestazione vs Sfruttamento) permette interventi mirati.
2. L’efficienza non è solo quantità: Non basta avere grandi foreste, conta come le si gestisce per massimizzare benefici come lo stoccaggio di carbonio e il valore dei prodotti.
3. La Dimensione Ottimale (OSS) è una guida preziosa: Offre un percorso più realistico per migliorare l’efficienza, considerando anche i fattori economici (costi e ricavi). Può aiutare a riallocare le risorse in modo più efficace, evitando sprechi.
4. Supporto alle politiche: Queste analisi possono informare le politiche nazionali ed europee (pensiamo al Green Deal) per incentivare pratiche di gestione forestale sostenibile ed efficiente, stabilendo benchmark basati sulla dimensione ottimale.

Certo, come ogni studio, anche questo ha i suoi limiti. I dati potrebbero non essere perfetti, il modello è statico e non considera incertezze future. Tuttavia, apre una frontiera di ricerca davvero interessante e fornisce strumenti potenti per capire e migliorare la performance di un settore vitale come quello forestale europeo.

In conclusione, analizzare l’efficienza e la scala ottimale delle nostre foreste non è un mero esercizio accademico. È un passo fondamentale per garantire che questo patrimonio inestimabile continui a fornirci benefici ecologici ed economici in modo sostenibile ed efficiente per le generazioni future. E l’approccio a due stadi combinato con l’analisi della dimensione ottimale sembra essere una strada davvero promettente per raggiungere questo obiettivo.

Fonte: Springer