![\"\"](\"\/dynBase\/images\/article_rect\/200806_07_Schoenenberger_01.eps.jpg\")
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\nUrspr\u00fcnglich beschr\u00e4nkte sich das Subventionssystem des Bundes zu Gunsten der Waldwirtschaft auf Investitionsbeihilfen. Mit der Zeit wurde es aber auf Beitr\u00e4ge f\u00fcr ausserordentliche Sch\u00e4den sowie im Rahmen von spezifischen Projekten auf Subventionen f\u00fcr die Pflege des Baumbestands und f\u00fcr Schutzmassnahmen ausgedehnt. Solche Projekte werden von den Verantwortlichen vor Ort beantragt und vom Bund und von den Kantonen gemeinsam finanziert, wobei die kantonalen Beitr\u00e4ge von der Finanzkraft des jeweiligen Kantons abh\u00e4ngen. Grunds\u00e4tzlich dienen die Subventionen ausschliesslich zur Deckung der Nettokosten, d.h. der aus dem betreffenden Projekt resultierenden Kosten abz\u00fcglich allf\u00e4lliger Einnahmen aus dem Holzverkauf. Die Bestimmung der Nettokosten beruht auf Pauschalbetr\u00e4gen. Diese wurden unter Ber\u00fccksichtigung der tats\u00e4chlichen Kosten in den Kantonen und einer Mindestbeteiligung des jeweiligen Forstbetriebs festgelegt. Dieses Finanzinstrument wurde nach dem Orkan Lothar vom 26.Dezember 1999 auf breiter Ebene angewandt. Es bezieht sich in erster Linie auf die Pr\u00e4vention und die Behebung von Sch\u00e4den im Anschluss an Naturereignisse sowie von Folgesch\u00e4den (Krankheiten oder Borkenk\u00e4ferbefall).\u00a0Obwohl im Rahmen der \u00dcberwachung der Projekte die notwendigen Vorsichtsmassnahmen getroffen werden, besteht bei jeder Art von Subventionierung die Gefahr von unerw\u00fcnschten Effekten: Der ungleiche Informationsstand der Initianten eines Projekts und der \u00f6ffentlichen Gemeinwesen kann dazu f\u00fchren, dass falsche Entscheide getroffen werden. Durch die Subvention entsteht der Eindruck, ein bestimmtes Projekt sei kosteng\u00fcnstiger, als dies in Wirklichkeit der Fall ist. Damit ist das Risiko verbunden, dass letztlich eher kostspielige Projekte unterst\u00fctzt werden. Ausserdem kann die Verf\u00fcgbarkeit einer externen Finanzierung dazu f\u00fchren, dass Projekte bevorzugt werden, die grunds\u00e4tzlich f\u00fcr eine Subventionierung in Frage kommen. Dies erfolgt unter Umst\u00e4nden zum Nachteil von Projekten, welche die urspr\u00fcnglichen Kriterien erf\u00fcllen.\u00a0Im Zentrum der Arbeiten, die im Auftrag des Seco durchgef\u00fchrt wurden, steht die Frage, wie sich Subventionen auf die technische Effizienz der Holzproduktion auswirken (Verwendung, Management und Allokation der Ressourcen). Die finanziellen Probleme werden nicht speziell behandelt. Die Rentabilit\u00e4t ist zwar ein bedeutendes Ziel. In vielen F\u00e4llen ist die Holzproduktion jedoch erforderlich, um die vielf\u00e4ltigen Ziele der Waldpolitik zu erreichen (nachhaltige Waldbewirtschaftung). Sie wird entsprechend von den (\u00f6ffentlichen) Eigent\u00fcmern politisch unterst\u00fctzt.\u00a0Durch den k\u00fcrzlich erfolgten Aufschwung im Holzmarkt haben sich die finanziellen Perspektiven der Branche zweifellos verbessert. Gleichzeitig geht aus den empirischen Resultaten hervor, dass die technische Effizienz in den Schweizer Forstbetrieben noch ein grosses Verbesserungspotenzial aufweist. Es hat sich insbesondere gezeigt, dass die ausgerichteten Subventionen diesbez\u00fcglich \u00fcberhaupt keine positiven Auswirkungen haben. Gegenw\u00e4rtig geht der Trend in die Richtung, die kommerzielle Holzproduktion von den anderen forstwirtschaftlichen Leistungen zu trennen und f\u00fcr die Letzteren eigene Unterst\u00fctzungssysteme vorzusehen. Dies kann beispielsweise im Rahmen eine Leistungsvereinbarung realisiert werden. Diese Verbesserungen sollten Kostensenkungen und eine h\u00f6here Wettbewerbsf\u00e4higkeit der Schweizer Waldwirtschaft erm\u00f6glichen.
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\nDie Daten f\u00fcr diese Studie wurden von Waldwirtschaft Schweiz (WVS) geliefert, die seit 1968 eine standardisierte Betriebsabrechnung (BAR) von rund 700 Forstbetrieben f\u00fchrt (WVS, 1996). Diese buchf\u00fchrenden Betriebe stehen in den meisten F\u00e4llen in \u00f6ffentlichem Eigentum (Kantone, Gemeinden, \u00f6ffentlich-rechtliche K\u00f6rperschaften und B\u00fcrgergemeinden). Da in der Schweiz kaum grosse private Forstbetriebe bestehen, werden diese in der Datenbasis nicht ber\u00fccksichtigt. Die BAR-Daten sind zwar nur bedingt repr\u00e4sentativ, stellen f\u00fcr statistische Analysen zu den Forstbetrieben aber nach wie vor die beste zentrale Datenquelle dar. F\u00fcr statistische Zwecke arbeitet das BFS heute mit einer Stichprobe von 200 repr\u00e4sentativen Betrieben (Netzwerk von Pilotbetrieben).\u00a0Der Betrachtungszeitraum erstreckt sich von 1998 bis 2003. Er deckt somit die zwei Jahre vor dem Orkan Lothar sowie die zwei bis drei Jahre danach ab, in denen die Prim\u00e4r- und Folgesch\u00e4den (Borkenk\u00e4fer) behoben werden mussten. Abgesehen von den allgemeinen Daten, welche die Identit\u00e4t und die Situation eines einzelnen Forstbetriebs – oder besser gesagt einer \u00abRechnungseinheit\u00bb (die mehrere Eigent\u00fcmer und Betriebe umfassen kann) – beschreiben, lag der Schwerpunkt der Datenextraktion auf den Variablen, die mit der zweiten Produktionsstufe zusammenh\u00e4ngen. Diese umfasst den Holzschlag, die Holzr\u00fcckung, die Waldpflege, den Transport an den Lagerungsort und vom Lagerungsort weg sowie weitere Aktivit\u00e4ten und Nebent\u00e4tigkeiten. Nach sorgf\u00e4ltiger \u00dcberpr\u00fcfung der Daten wurde ein ausgeglichenes Panel aus 300 Betrieben zusammengestellt, was ungef\u00e4hr 10% aller \u00f6ffentlich-rechtlichen Forstbetriebe in der Schweiz entspricht und 20% der Schweizer Waldfl\u00e4che abdeckt. Dies erm\u00f6glicht einen Vergleich der Ergebnisse im zeitlichen Verlauf.
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\nDie Variablen, die f\u00fcr die Bestimmung der Produktionseffizienz potenziell von Nutzen sind, wurden in drei Gruppen unterteilt (siehe Grafik 1):\u00a0– Variablen, welche die Produktion beschreiben;\u00a0– Variablen zur Messung der verwendeten Ressourcen (Inputs);\u00a0– Umweltvariablen, die sich unabh\u00e4ngig von Volumen und Qualit\u00e4t der Ressourcen (Maschinen, Arbeitskr\u00e4fte, Verwaltung usw.) auf die Bedingungen der Holzproduktion auswirken.
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\nTabelle 1 zeigt, dass im Jahr 1998 \u00fcber ein Drittel der Betriebe eine effiziente Produktion aufwiesen (100%). F\u00fcr diese Betriebe l\u00e4sst sich im Rahmen einer statistischen Analyse kein Verbesserungspotenzial eruieren. Umgekehrt wies knapp die H\u00e4lfte der Betriebe eine Effizienz von unter 50% auf, was auf betr\u00e4chtliche M\u00e4ngel hindeutet. Im Jahr 1999 betrug dieser Anteil 35%, w\u00e4hrend \u00fcber 30% der Betriebe eine effiziente Produktion aufwiesen. Ausserdem lag \u00fcber die H\u00e4lfte der Betriebe in den Effizienzklassen zwischen 30% und 69,9%. Im Jahr 2000 lag der Anteil der Betriebe, die eine technische Effizienz von 50% oder mehr aufwiesen, bei 62%. Bei 32% der Betriebe wurde eine effiziente Produktion festgestellt. Im Jahr 2001 wiesen knapp 47% der Betriebe ein Effizienzergebnis von 50% oder mehr auf; bei nur 28% der Betriebe konnte eine effiziente Produktion verzeichnet werden. Im Jahr 2002 schliesslich lag der Anteil der Betriebe mit einer technischen Effizienz von mindestens 50% bei 57% und im Jahr 2003 bei 59%. Der Anteil der Betriebe mit einer effizienten Produktion lag bei 30% bzw. 31%.\u00a0Der Durchschnitt der Effizienzergebnisse lag im Jahr 1998 bei 62,17% und im Jahr 1999 bei 66,38%. Im Jahr 2000 ging er wieder auf 63,35% zur\u00fcck. Im Jahr 2001 betrug er nur noch 57,15% und stieg dann wieder auf Werte \u00fcber 60% an. Die Grafik 2 zeigt, dass die durchschnittlichen Ergebnisse in Bezug auf die Effizienz in einer ersten Phase tendenziell anstiegen (1998-1999), anschliessend einen R\u00fcckgang aufwiesen (2000-2001) und schliesslich erneut zunahmen (2002-2003). Die Erkl\u00e4rung f\u00fcr den R\u00fcckgang der technischen Effizienz in den Jahren 2000 und 2001 ist vor allem im Orkan Lothar und dessen Folgeerscheinungen zu finden. Ab 2002 haben sich die Betriebsbedingungen offensichtlich wieder normalisiert. Lothar hatte somit anscheinend (leicht) negative Auswirkungen, die jedoch erst mit einer Verz\u00f6gerung von einem Jahr sp\u00fcrbar wurden. Dies ist m\u00f6glicherweise darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren, dass ein grosses Volumen von Produktionsfaktoren eingesetzt wurde, um die Folgen des Orkans zu bew\u00e4ltigen.
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\nDie DEA-Analyse bezog sich auf die Kantone Aargau (AG), Graub\u00fcnden (GR), Solothurn (SO), Thurgau (TG), Glarus (GL) und Z\u00fcrich (ZH). Diese Auswahl erfolgte anhand der Zahl der Betriebe pro Kanton (von 19 im Kanton Z\u00fcrich bis 71 im Kanton Graub\u00fcnden), die zur Datenbasis geh\u00f6ren.\u00a0Die Grafik 3 zeigt die Durchschnittsergebnisse der Betriebe in Bezug auf die technische Effizienz in den oben aufgef\u00fchrten sechs Kantonen f\u00fcr die Jahre 1998, 2000 und 2002. Auff\u00e4llig ist in erster Linie der starke Anstieg der durchschnittlichen Effizienzergebnisse der Betriebe im Kanton Graub\u00fcnden. Dies deutet auf einen gewissen Nachholeffekt in diesem Kanton hin. Umgekehrt waren die von einem verh\u00e4ltnism\u00e4ssig hohen Effizienzniveau ausgehenden Betriebe im Kanton Aargau die einzigen, die w\u00e4hrend des gesamten analysierten Zeitraums einen kontinuierlichen R\u00fcckgang ihrer Durchschnittsergebnisse aufwiesen. Ausserdem geht aus der Grafik hervor, dass vier der sechs untersuchten Kantone am Ende des Betrachtungszeitraums tiefere durchschnittliche Effizienzergebnisse aufwiesen als zu Beginn. Auf Grund der angewandten Methode, mit der die Betriebe innerhalb der ausgew\u00e4hlten Gruppe verglichen werden, k\u00f6nnen die durchschnittlichen Effizienzergebnisse der Kantone nicht direkt mit den durchschnittlichen Ergebnissen der gesamten Stichprobe verglichen werden (siehe Grafik 2). Ausserdem hat die Zahl der Beobachtungen einen Einfluss auf die Trennsch\u00e4rfe der statistische Analyse: Je geringer die Zahl der festgestellten Werte, desto gr\u00f6sser ist ceteris paribus die Tendenz zu hohen Effizienzergebnissen.
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\nIm Vergleich mit dem Durchschnitt weisen die 15 effizientesten Forstbetriebe (Top-15) eine um den Faktor drei h\u00f6here Holzproduktion auf. Trotzdem erhalten sie nur doppelt so hohe Subventionen. Ausserdem fallen diese Subventionen pro m3 gewonnenes Holz knapp dreimal geringer aus. Im Verh\u00e4ltnis zum Ertrag, der mit dem Holzverkauf erzielt wird, liegen die Subventionen bei den effizienten Betrieben um durchschnittlich 40% tiefer.\u00a0Vergleicht man diese Top-15-Betriebe mit den 15 Betrieben, die auf schweizerischer Ebene die geringste Effizienz aufweisen (die \u00abFlop-15\u00bb), stellt man umgekehrt fest, dass diese pro m3 gewonnenes Holz im Durchschnitt achtmal h\u00f6here Subventionen beziehen und dass deren Anteil am Umsatz durchschnittlich dreimal h\u00f6her ist.\u00a0Bei der Berechnung der Nettoeffizienz mit Hilfe von Regressionen zeigt sich, dass der mit der Variablen Subventionen verbundene Koeffizient – mit negativem Vorzeichen – mit Ausnahme vom Jahr 2000 f\u00fcr alle Jahre sehr signifikant ist. So zeigt beispielsweise f\u00fcr das Jahr 1998 der Wert des Subventionskoeffizienten an, dass ceteris paribus die Effizienz der Betriebe durch zus\u00e4tzliche 1000 Franken an Subventionen um durchschnittlich 0,19% abnahm. Die Tatsache, dass diese Variable f\u00fcr das Jahr 2000 nicht signifikant ist, k\u00f6nnte darauf hindeuten, dass sich die ausgerichteten Subventionen auf die Effizienz der Arbeiten, die f\u00fcr die Behebung der vom Orkan Lothar angerichteten Sch\u00e4den durchgef\u00fchrt wurden, leicht positiv – prozentual betrachtet – auswirkten. Ersetzt man in der Gleichung die Subvention f\u00fcr die Produktion durch den Gesamtbetrag der ausgerichteten Subventionen (der auch Schutzmassnahmen, die Pflege des Baumbestands usw. umfasst), bleiben die Auswirkungen f\u00fcr den gesamten Betrachtungszeitraum negativ, wenn auch in einem geringeren Ausmass. In diesem Zusammenhang ist anzumerken, dass die f\u00fcr die Produktion gew\u00e4hrten Subventionen zwei Drittel der ausgerichteten Gesamtsumme ausmachen.\u00a0Auf Kantonsebene sind die Ergebnisse zu den Auswirkungen der Subventionen weniger klar (und weniger zuverl\u00e4ssig). Im Kanton Graub\u00fcnden hat sich die Finanzhilfe auf die Effizienz der Forstbetriebe im Jahr 2000 – dem Folgejahr des Orkans Lothar – anscheinend negativ ausgewirkt. Bez\u00fcglich der anderen Jahre und Kantone konnte kein signifikanter Effekt (weder positiver noch negativer Art) festgestellt werden.
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\nGrafik 1 \u00abDie wichtigsten Variablen\u00bb
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\nGrafik 2 \u00abEntwicklung der durchschnittlichen Effizienz in sechs Kantonen, 1998-2002\u00bb
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\nGrafik 3 \u00abEntwicklung der durchschnittlichen Effizienz im zeitlichen Verlauf, 1998-2003\u00bb
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\nTabelle 1 \u00abGrad der technischen Effizienz\u00bb
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\nKasten 1: Methode zur Ermittlung der Effizienz Die statistische Methode zur Bestimmung der Effizienzgrenze wird als Data Envelopment Analysis (DEA) bezeichnet. Diese wurde im Jahr 1978 von Charnes, Cooper und Rhodes entwickelt und geht auf die Arbeiten von Farrell (1957) zur\u00fcck. Sie erweitert das Effizienzkonzept auf den Fall von mehreren Inputs und Outputs, f\u00fcr den ein mathematisches Optimierungsprogramm entwickelt wird, das die Messung der relativen Effizienz erm\u00f6glicht. Es wird davon ausgegangen, dass die untersuchten Entscheidungseinheiten – d.h. in unserem Fall die Forstbetriebe – autonome Entscheide treffen, insbesondere was die Produktion und die verwendeten Faktoren anbelangt. Unter Ber\u00fccksichtigung der bestehenden Technologie wandeln sie Inputs (Arbeit, Maschinen und Fahrzeuge, Verwaltung) in Outputs (Holz) um. Mit anderen Worten misst die DEA-Methode die Effizienz einer Entscheidungseinheit, indem sie den relativen Abstand zwischen dem Punkt berechnet, der dem Wert der beobachteten Inputs und Outputs entspricht, und dem hypothetischen Punkt auf der Effizienzgrenze. Damit erm\u00f6glicht diese Methode das Eruieren der besten Vorgehensweisen ausgehend von der Gesamtheit der Beobachtungen, d.h. des Grenz-Outputs, und das Messen des Effizienzgrads (Ergebnisses) jeder Entscheidungseinheit.Um die Auswirkungen des Umfeldes zu ber\u00fccksichtigen, welche die Leistung der Forstwirtschaftsbetriebe beeinflussen k\u00f6nnen, wird in einer zweiten Phase eine Regression der aus der DEA-Analyse resultierenden Effizienzergebnisse auf die Umweltvariablen vorgenommen. Damit wird den (exogenen) Faktoren Rechnung getragen, die von einem Betrieb nicht oder nur indirekt beeinflusst werden k\u00f6nnen.
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\nKasten 2: Bibliografie – Badillo P.-Y. und Paradi J. (Hrsg.), La m\u00e9thode DEA: analyse des performances, Paris, 1999, Hermes Science Publications.- BAFU\/BUWAL\/BFS, Wald und Holz, Jahrbuch, Bern\/Neuenburg.- Charnes A., Cooper W. und Rhodes E., Measuring the Efficiency of Decision Making Units, European Journal of Operational Research, 1978, Bd. 2, S. 429-444.- Charnes A., Cooper W. W., Lewin A. und Seiford L., Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology and Applications, Boston, 1994, Kluwer Academic Publishers.- Waldwirtschaft Verband Schweiz (WVS):Forstwirtschaftliches Betriebsabrechnungsprogramm, Grundlagen-Handbuch, Z\u00fcrich, 1996.- Farrell J., The Measurement of Productive Efficiency, Journal of the Royal Statistical Society, Reihe A, Bd. 120 (3), 1957, S. 253-281.- Hofer, P. und Altwegg, J., Lernen von erfolgreichen Forstbetrieben, Ergebnisse einer Untersuchung \u00fcber die wirtschaftlichen Erfolgsfaktoren ausgew\u00e4hlter Forstbetriebe in der Schweiz, BAFU, Bern, 2006.- Poffet G., Instrumente f\u00fcr eine neue forstliche Subventionspolitik des Bundes, Schweizerische Zeitschrift f\u00fcr Forstwesen, Nr. 4, 1997, S. 251-290.- Sekot W. und Hoffmann Ch., Zur Weiterentwicklung des forstlichen Betriebsvergleichs mit Hilfe der Data Envelopment Analysis, Centralblatt f\u00fcr das gesamte Forstwesen, Heft 1, 2007.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Die Schere zwischen Ertrag und Aufwand \u00f6ffnet sich immer weiter: W\u00e4hrend die Holzpreise tendenziell sinken, steigen die Produktionskosten an. Mit der Produktion und dem Verkauf von Holz k\u00f6nnen die rund 3000 \u00f6ffentlichen Forstbetriebe in der Schweiz die Kosten der \u00fcbrigen Aufgaben und Aktivit\u00e4ten, die mit der Waldbewirtschaftung verbunden sind, immer weniger decken. Daher richtete der Bund zur Unterst\u00fctzung dieser Branche ein Subventionssystem ein. Mit einer vom Staatssekretariat f\u00fcr Wirtschaft (Seco) in Auftrag gegebenen Studie wurde abgekl\u00e4rt, wie sich die Subventionen auf die technische Effizienz der Holzproduktion auswirken. 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