International Symposium INFORMATION …...International Union of Forestry Research Organizations...

International SymposiumINFORMATION MANAGEMENT IN

FOREST ENTERPRISESApril 6-8, 2000

Faculty of Forest Sciences (Freising, Germany)Department Of Forest Economics

Scientific EditorsHans Jöbstl

Maurizio MerloMartin Moog

Proceedings

International Union of Forestry Research Organizations4.04.02 - Working Party: Managerial Economics in Forestry

4.13.00 - Research Group: Managerial, Social and Environmental Accounting

Published by Department of Forest Economics, 2000Revision 1

TU MünchenFaculty of Forest SciencesDepartment of Forest EconomicsAm Hochanger 1385354 FreisingTel. +49 8161-71 4630E-Mail: [email protected]

Wir danken der Savcor IT GmbH für die freundliche Unterstützung

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IUFRO International Symposium 2000 · Information Management In Forest Enterprises · Freising, Germany 3

Present State of Information Support ofSubjects Active in Forestry of the CzechRepublic ............................................................. 4

Jiri Matejicek

Ownership or Control of the Forest Resource?The Saga of One Australian Public Company’sUse of Enterprise Resource Planning (ERP)Software within Its Forestry and ForestProducts Divisions. ........................................... 9

Austin Adams

The model base in database system.............. 13Artur Nilson

Eckpunkte einer Konvention zur Einbindungstehender Holzvorräte in den Jahresabschlussöffentlicher Forstbetriebe ............................. 18

Dr. Jens Borchers

Forstliches Rechnungswesen und Informati-onssystem der Bayerischen Staats-forstverwaltung (The Management Informati-on and Accounting System of the BavarianState Forest Administration) ........................ 19

Daniel M. Müller

Information management and building Infor-mation system in forestry in Slovakia .......... 25

Ing. Martin Herich

Das Informationssystem für die Forstein-richtung in der TschR und seine Bedeutungfür die Organisationen und Subjekte in derForstwirtschaft ............................................... 30

Univ. Prof. Dipl.-Ing. Jaroslav Simon, CSc.

Betriebliche Ökobilanzen - Möglichkeiten undGrenzen in der Forstwirtschaft ..................... 32

Gert Volker Spies

Zielorientierte Steuerung forstlicherProduktionsprozesse - Traum oder Wirklich-keit? ................................................................. 39

Peter Kramer

Are Forest Surveys Profitable? ...................... 48Jean-Luc Peyron

Informationsmanagement und DV-Systeme der Bayerische Staatsforstverwaltung ........ 53

Reinhardt Neft

An Attempt toward an Inventory ofMediterranean Forest Public Goods andExternalities (MEDFOREXs) ........................... 54

Lelia Croitoru and Maurizio Merlo

DGPS-Navigation im WaldSoftwareentwicklung zur Anlage von Zu-gangslinien ...................................................... 60

Joachim Hamberger

Information Systems Differences in MainTypes of Forest Enterprises in the CzechRepublic ........................................................... 66

Ludek Sisak

Interfirm Comparison as a Sourceof Management Information......................... 72

Walter Sekot

The Management of Eucalyptus stands inSouth of Italy.................................................. 77

Paolo Gajo - Roberto Fratini – Enrico Marone

Zur Qualität der Betriebserfolgsinformationenin der Forstwirtschaft .................................... 93

Hans A. Joebstl und Guenter Karisch

Measuring the Efficiency of the sawmillindustry.A frontier production function approach. .100

Stefanos I. Fotiou, Nikolaos I. Stamou

Der Betriebsvergleich alsControllinginstrument im mittelgroßenPrivatwald .....................................................109

Dipl. Forstw. F. Volckens

Ableitung von Kostenabhängigkeiten ausBetriebsvollzugsdaten- Fallstudie Solling .. 117

Dipl. Forstw. S. Glißmann

Conference Participants .............................. 123Conference Program ................................... 126

Table of Contents

The complete and updated version of all papers presented at the symposium will be available in the Internet underfollowing adress http://www.forst.tu-muenchen.de/LST/FWL/iufro/

4 IUFRO International Symposium 2000 · Information Management In Forest Enterprises · Freising, Germany

Present State of InformationSupport of Subjects Active inForestry of the Czech Republic

Jiri Matejicek

Forestry and Game Management Research InstituteJiloviste-StrnadyForestry Politics Dept.156 04 PRAGUE 5 - ZbraslavCzech RepublicTel: + 420 2 57 921 643Fax: + 420 2 57 921 276, + 420 2 57 921 444E-mail: [email protected]

ABSTRACT

After 1989 the central system of the uniform automatedsystem building was replaced with the incoordinate devel-opement in the area of forest software creations for a pointof time. But the efficiency of information systems for forestrycould be ensured in new conditions of the market economyonly due to the definition of the essential unifying elements.Consequently the forestry information standard has beenworked up.

The organizational changes in forestry, which caused theconsiderable change in management assignments and busi-ness objects of economic subjects in forestry, nesessitatedchanges in the composition of information systems of forestenterprises and a demand of the application software.

The contribution pays attention to the most importantand expanded information systems in the forest practices fromareas below:

a) productive and economic recording (in structuring forthe state enterprise Forests of the Czech Republic,municipal and private forest enterprises and joint-stockcompanies),

b) forest management planning,c) forest valuation and calculation of forest damages.

At the present time the tasks of the record nature in thecomposition of information systems in the business sphereoutweigh the solving of economic tasks from the area of plan-ning and decision support systems.

Keywords: forestry information standard, forestry soft-ware, production record, planning, forest valuation, forestdamages

1. INTRODUCTION

This contribution is oriented primarily towards the busi-ness sphere. However, in order for the cross-sectional view ofthe current situation in information systems in forest man-

agement (forestry) in the Czech Republic to be as compre-hensive as possible, in addition to forest enterprises, atten-tion is also paid to other entities that must employ forest-oriented information systems in carrying out their work.

The analytical work and software for automated tasks ofthe forestry information system was originally (in the 70’s)designed as an automated management system (AMS) underthe methodical direction of the Federal Ministry for Techni-cal and Investment Development. Coordination work wasthen assigned to the Forestry and Game Management Re-search Institute (FGMRI) at Jiloviste-Strnady. A number ofother forestry institutes participated in the creation of AMS.At that time, extensive, well-based, detailed and well-preparedanalyses of tasks in the area of social-economic information(SEI) in the automated management systems for forest enter-prises (AMSE) were created. The analyses were then basedon the principle of batch data processing.

From the middle of the 80’s, when personal computersbegan to be introduced in forest management, software wasmodified for work with PCs. These tasks consisted of AMSESEI type elements and formed a relatively complex systemcovering basic information on the requirements of manage-ment at the level of the former forest enterprises. Simultane-ously with the formation of type application software, soft-ware was also created, based on type elements, but rationaliz-ing the cumbersome program design of nontype AMSE ele-ments.

The heterogeneity of the programming systems and thusthe heterogeneity of the data structure format was a consid-erable drawback of both type and nontype application pro-grams.

The central system of creation of a uniform automatedsystem of enterprise management for organization of the stateforests was replaced after 1989 by uncoordinated develop-ment in the area of creation of forestry software. The opinionthat the market will solve everything optimally was, however,corrected in time. There was a broad consensus that the ef-fectiveness of information systems in forest management inthe future can be ensured under the new conditions of amarket economy only when essential individual elementsare defined.

2. THE METHOD AND SYSTEM OF DIRECTINGTHE CREATION OF SOFTWARE

In the middle of 1999, the Forest Management Sectionof the Ministry of Agriculture announced the conditions forthe formation, the subject and other details of the activitiesof the standardization commission for forest managementinformation systems. The target of the work of the standard-ization commission consists in the preparation of basic docu-ments for declaration of forest management informationstandards (FM IS), used for communication in forest man-agement.


Note: As the standard is undergoing development, thelast valid declared standard is that of 1999.

FM IS was created as a reaction to changes in the mannerof collecting, processing and utilizing data on forests for man-agement and administrative purposes following from theForest Law, which came into force at the beginning of 1996.At the present time FM IS ensures retention of full compre-hensibility and compatibility of papers on forest managementplanning at the material and data levels.

FM IS contains in particular:- definitions of the uniform structure of the description

of numerical and graphical data sets created in theframework of forest management or data sets taken forthe requirements of forest management from othersectors - meta-information system,

- unambiguous delimiting of the contents, format andlinks of the individual binding and recommendedindicators used in the branch of forest management,especially in the area of forest management planning(numerical data),

- standards for graphical data, incl. final cartographicprocessing,

- a regime of up-dating, administration and presentationof FM IS,

- a regime of up-dating, administration and presentationof the forest management meta-information system,

- the pertinent programs of the state administration forcontrol of compliance of the data sets with the declaredstandard.

Individual objectives of FM IS consist in:a) unification of terminology,b) defining a general interface for data communication,c) support for technically unconditional data exchange,d) specification of information sources for application

information systems.

The subject of the standard consists in:A. A catalogue of objects - systematizing of forest

management data used for:a) administrative characteristics of forest property and

enterprises,b) description of forest stands and properties,c) preliminaries for silviculture and refforestation measures

and felling potentials,d) records of refforestation, silviculture and felling carried

out.B. Interchangeable data formata) interchangeable format of graphical data for forest

managementb) interchangeable format of nongraphical data for forest

management.

Amongst other things, compliance with FM IS contrib-utes to facilitation of the creation, development and use ofprogram products used in forest management.

On the basis of the sphere of business of the budgetaryorganization, the Forest Management Institute in Brandysnad Labem, the Ministry of Agriculture has further decidedto establish an Information Data Centre (IDC), which hasbeen appointed to keep records of approved changes in FMIS, to promulgate the up-dated version of FM IS and torecord the pertinent conversions between the older versionof FM IS and the valid up-dated version. FM IS is generallyavailable and can be obtained as a print-out, on a diskette oron the internet.

FM IS is provided free-of-charge on request to the Envi-ronmental Departments of the District Authorities, Territo-rial Divisions of the Ministry of Agriculture, and appraisaloffices that have been issued a license for this activity.

The effect of interchangeable graphical and numericalformats, amongst other things, currently confirms the cor-rectness of implementation of this trend. For example, datafrom forest management plans (FMP) and forest manage-ment guidelines prepared consistently according to the prom-ulgated standards and transferred to interchangeable formatpermit technical independence of reading into related pro-gram media both for the needs of the bodies of the state for-est administration and also for professional forest managers,forest owners, etc.

3. FRAMEWORK COMPOSITION OF THEINFORMATION SYSTEM IN FORESTENTERPRISES

Organizational changes in forest management and theconsequent marked change in the management tasks andbusiness plans of economic entities is necessarily reflected inthe composition of information systems, in the applicationsoftware.

Management work in forests is carried out by forest jointstock companies and other business entities for the forestowners on the basis of business agreements. For forest own-ers, the most important parts of the information system con-sist in tasks concerned with administration of property, plan-ning and records of felling and silviculture work in forests -forest management planning and forest management records(FMR). In contrast, the parts dealing with the economics oftheir activities are the most important parts for forest compa-nies.

The framework survey of software will be related to onlyspecific forest application programs created for the require-ments of forest operations. Most of these programs are con-nected with the automated management systems for enter-prises in the area of social and economic information (AMSESEI), which were developed at the end of the 80’s in connec-tion with the more extensive use of personal computers inforest management. Emphasis will be placed on the moreimportant information systems (programs) and those that areused most extensively in forestry practice.


3.1 PRODUCTION AND MANAGEMENTRECORDS IN FOREST ENTERPRISES

3.1.1 Forests of the Czech Republic, stateenterprise (FCR)

The main task of the largest forest enterprise in the CzechRepublic, the Forests of the Czech Republic state enterprise(FCR), which manages an area of approx. 1.4 mil. ha (54%of the total area of forests in CR), consists in execution of theright to manage forests owned by the state.

Forests of the Czech Republic generally use, e.g., the fol-lowing programs:

RECORDS OF WAGES AND PRODUCTION (RWP- EMV) - currently the most important part of the informa-tion system of the enterprise. It enables recording of data oncompleted felling and silviculture work in forests in “compu-ter” documents.

FOREST MANAGEMENT RECORDS (FMR – LHE,TAXACE) - This is a program for scanning FMP and FMRdata. Data on completed silviculture and felling work are takenfrom the RWP task.

FOREST MANAGEMENT BOOK AND RECORDS(FMBR - LHKE) - This is a program for processing FMPand FMR in the Windows operating system, to which allforest administrations are gradually converting. It utilizes GIS,so that it is possible to work both with character information(FMP and FMR data) and also with graphic information(maps). Data on implemented measures are taken from theRWP task.

PRNAP - This is used for preparing silviculture projects.The program carries out price calculations for silviculturework. The program consists of two main modules: Plan andFact.

Plan - The output data are part of business agreementsfor silviculture work between FCR and forest companies. Theprogram permits district forest officers to carry out balancemonitoring of the work completed.

Fact - Felling calculations are used as a basis for invoicingfor felling work - sale of standing timber. Silviculture calcula-tions are employed for control of invoices for silviculture work.The data are taken from the RWP task.

KALK - This is an auxiliary program used for calculationof revenues for the sale of standing timber in dependence onproposed prices and felling volumes. Outputs are used as abasis for price negotiations and constitute annexes to busi-ness agreements with companies.

REPORT GENERATOR - permits the creation of var-iable printing reports for the requirements of forest adminis-trators and district forest officers from data from the RWPtask.

MATERIAL TECHNICAL SUPPLYING (MTS -MTZ) - This is a program for keeping warehouse records. Itis used by directly managed enterprises of FCR and by forestjoint-stock companies.

GAMEKEEPING - used by only those units of FCRwhere gamekeeping management is of greater importance.

WAGES - The program is connected to the AMSE SEItype element in the area of work and wages and is modifiedfor the current wage regulations. It takes data on gross wagesfrom RWP. The program is used by directly managed enter-prises of FCR and by forest joint-stock companies.

SALES (ODBYT) - This is based on AMSE SEI typeelements in the area of sales for records of sales, invoicingand records of retail sales. It is used by directly managed en-terprises of FCR. It creates accounting entries for the UCEprogram.

ACCOUNTING (UCE) - This is a group of programsfor keeping accounts in the double-entry accounting proce-dure and for records and write-offs of tangible investmentproperty. It takes data from the WAGES and SALES tasks,which are entered according to the chart of accounts.

The following software is used for work with graphicaldata (with maps):

TopoL - This is a GIS that allows work with digital mapsin raster and vector formats. Vectorized layers are formed overthe raster picture and can be overlapped. In this way, stand-ard map works can be created that are part of the FMP andalso actual, special-purpose (thematic) maps.

MAPPER - This is a program allowing print-out of mapsheets on a selected standard scale with all the requisites of amap sheet.

3.1.2 Communal and Private Forest Enter-prises

After 1989, larger private entities took over the informa-tion structure for organizations from the original manage-ment structure that was operated in the parts that were re-turned to the former owners, and thus they also took over theinformation structure and service from the former organiza-tions. The information system has been supplemented onlyby management and accounting outputs for intensificationof management and contact with the financial and state ad-ministration.

Recently the program PRODUCTION (VYROBA) 98has begun to gain a larger portion of the market in forestrysoftware. The complete software offered, which complies withthe information standard for forest management, constitutesan instrument for keeping production and managementrecords. It is intended for forest owners and lessees. The pro-gram includes an integrated scanner of the numerical part ofthe plan (management books) and of the graphical part ofthe plan (maps) with two-way coupling of the graphics with


the databases, entering data in databases and imports of dig-ital data from other formats, invoicing and sales modules,exports to accounting and wage programs and a number ofprint-out options (felling and silviculture systems, transportsystems, clear-cut balance, statements for the state adminis-tration, statements of timber storehouses, balance of annualand decennial tasks, calculation of average price realization,etc.). The program offers a wide range of user settings.

The lack of development of demand, especially amongstsmall and medium-sized forest owners, which is frequentlythe result of their low purchasing power, results in low acqui-sition of technical and software computer facilities. Thus, theuse of information systems in the private sector must be con-sidered inadequate.

3.1.3 Forest Companies

Forest companies (in the form of forest joint-stock com-panies, limited liability companies), as suppliers of profes-sional forestry services to the owners, lessees or administra-tors of forests, have conformed with FCR to a large degreein the use of information systems for production. They recordinformation on activities for which they have concluded agree-ments with FCR or with other forest owners and use identi-cal programs to FCR to facilitate contacts. In addition, theyalso use a number of various other programs according totheir own conditions and requirements (in the framework ofinformation and management flows, they create their ownsystems through taking over the information system from FCRand extending it to include independent user bases for theprofessionally implemented activities and connection to thebasic line of the information system of the organization. Forthese reasons, each information system of an entity is an orig-inal system and it is difficult to harmonize these systems fromthe standpoint of inputs and outputs).

In 1999, the introduction of a new information systemwas commenced in some forest joint-stock companies inNorthern Moravia, based on the product Navision Finan-cials from the Navision Software company. Because of theextent of the project, it was decided to first carry out pilotimplementation in selected forest joint-stock companies. Here,increased emphasis was placed on the area of production,which is designed so as to permit input of data from Latsch-bacher technological computers. The design also includesprovision for connection with traders in timber.

Detailed knowledge of forest management plans is veryimportant for suppliers. On the basis of this knowledge, busi-ness entities decide on further strategic development or cut-backs in the company in carrying out the planned felling,silviculture and other activities.

A great many business entities (especially small privatecompanies) frequently keep all the necessary records of for-estry work without using suitable software.

3.2 PREPARATION OF FOREST MANAGEMENTPLANS

The rapid development of computer graphics in forestmanagement planning and uniform creation of databasesdescribing forest properties is converted to practical applica-tions in enterprise information systems. Various special-pur-pose forestry maps in digital form are a natural part of forestmanagement plans. In this way, a complex system of infor-mation on forests is created, coupled to a specific area in thetree stand group, as currently the smallest unit of spatial divi-sion of forests. A database formed during creation of the FMPis related to this area and this is also connected to the forestmanagement records.

The preparation of new forest management plans (forowners of forests up to 50 ha) or forest management guide-lines (simplified FMPs for small forest owners, whose prepa-ration is requested from the state administration of forests atthe expense of the state) is carried out by private appraisaloffices, who are holders of license authorization. The forestmanagement plans are prepared in digital form using a uni-form methodical procedure, i.e. according to FM IS. Morethan 90% of new FMPs after 1996 were drawn up using thisnewly prepared software - using the TAX and TopoL pro-grams.

Note: A very important motivating aspect for forest owners(or persons subject to the rights and obligations of forest owners)consists in the provision of a state financial contribution for prepa-ration of forest management plans in digital form (numericaland graphical data) in accord with the forest management in-formation standard and its transfer on a technical data carrierto the approving body of the state administration of forests. Theamount of the contribution is determined as the product of therate and the area of the forest in hectares, for which the plan willbe prepared. This approach ensures data compatibility of FMPsprepared by various appraisal offices.

3.3 FOREST EVALUATION AND CALCULATIONOF THE AMOUNT OF DAMAGE TO FORESTS

The computer program EXPERT (ZNALEC) is intend-ed to assist in expert work in evaluation of all kinds of prop-erties and forest stands. Evaluation by the method of age val-ue factors including calculation of the amount of damage iscarried out either according to lot identification or accordingto the units of spatial division of the forest up to the phase ofprint-out of the results as an annex to the expert report.

The system utilizes the information base on descriptionof forest stands in various data formats. Imports are generallyespecially suitable in evaluation of large forest properties withareas of up to several thousand hectares. At the present time,two basic modules are distributed through FGMRI:

The EVALUATION (OCENENI) module is employedin a number of forest enterprises as part of the company in-formation system and is used particularly by experts in pre-paring the computer part of the expert report (for tax pur-


poses during transfer of property) according to the valid priceregulations issued by the Ministry of Finance on evaluationof property.

The DAMAGE (SKODY) module is used in calculationof the amount of loss or damage caused to forests pursuant tothe Decree of the Ministry of Agriculture. This program isused by all the organizational units of FCR to calculate theamount of damage caused by game and pollution.

The program is also used by some appraisal offices in car-rying out a certain kind of value audit of forests in preparingnew forest management plans, i.e. to determine property val-ues at the beginning of a monitored period in order to carryout a similar comparison by the same method after 10 yearsat the end of the validity of the FMP.

4. BODIES OF THE STATE ADMINISTRATIONOF FORESTS

The information requirements of the state forest admin-istration, primarily at the level of District Authorities, areindividually based on certain versions of programs used bythe business sphere (e.g. the FMBR program) and the au-thors of the new program VYROBA (PRODUCTION) 98expect that their program will be used in scanning, recordingand writing out data related to the state administration offorest management.

5. CONCLUSIONS

Tasks of a registration nature predominate in the compo-sition of the information system at the present time. Thus,there is a significant deficit of economic tasks and tasks of aplanning nature, such as:

- short-term or long-term planning of the economicparameters of a forest enterprise,

- modelling and preparation of various scenarios,- a system for support for decision-making by the

management of a forest enterprise,- a complex information system for the requirements of

professional forest managers, providing forest ownerswith a professional level of management in the forestaccording to the forest plan (some modules of thePRODUCTION 98 program can be used),

- etc.

Emphasis is being increasingly placed on the need to cre-ate a system to support marketing information and monitor-ing of the market in raw timber (market information sys-tem).

In the light of developments to date in forestry software,created by private software companies over the last few years,there is reason to believe that there will be an increasing ten-dency to create specific forestry software for applications inpractice utilizing a joint database (defined in the form of theuniform FM IS). Everyone is aware of the advantages of FMIS for mutual communication - both the users and the crea-tors of information systems. The programs that will appear

on the market in the near future and those that will be ac-cepted by forestry practice and used in resolving their opera-tional information requirements now depend on the creatorsof application software and the urgency of the requirementsof potential users.

The subject of the creation, implementation and manag-ing of effective, modern information systems is generally con-sidered in forest management in the Czech Republic to be akey condition in ensuring successful economic developmentand in increasing the competitiveness of the individual forestenterprises (companies) prior to accession to the EuropeanUnion.

6. REFERENCES

Polster, P., 1998. The use of information systems in forestmanagement under the conditions of a market economy.Report on Doctor’s Thesis. Forestry and Timber Faculty ofthe Mendel Agriculture and Forestry University in Brno, Brno,24 p.

Information standard in forest management, Bulletin ofthe Ministry of Agriculture, Part 3, 1999

Matejicek, J., Skoblik, J. and David, J., 2000. User’sHandbook ZNALEC (EXPERT) Version 3.0. Jiloviste-Strnady.


Ownership or Control of theForest Resource? The Saga ofOne Australian PublicCompany’s Use of EnterpriseResource Planning (ERP)Software within Its Forestry andForest Products Divisions.

Austin Adams

School of Accounting, Finance and EntrepreneurshipUniversity of New EnglandArmidale NSW 2351AustraliaE-Mail: [email protected]

Abstract

This paper examines the progressive deployment of theenterprise resource planning software package, MFG/PR0 bythe Australian manufacturing and distribution conglomerateCSR Ltd. within their forestry and forest products divisions.Reasons for initial deployment and the ostensible range ofbenefits obtained subsequent to initial deployment were in-vestigated, as was the recent sale in of the majority of theprimary productive resources of the same divisions. It wasfound that initial reasons for deployment included the ex-pected financial and operational benefits following the in-stallation of material requirements planning (MRP) software,such deployment integrating the production and inventorymanagement of a range of interrelated forest products. Thesebenefits were realised. Most recently, following a strategicdecision by management to narrow CSR’s business portfolio,all of the forest resource and much of the infrastructure wasdivested. Control of the formerly owned forest products basedsupply chain of the building materials division is beingachieved however through the strategic application of crossorganisational ERP systems.

Keywords: forestry, enterprise resource planning

Introduction

In countries espousing the capitalist enterprise model, thelast two or three decades of the 20th-century have witnessedtwo largely contradictory sea changes in corporate businessstrategy. The first of these was the espousal of the „grow bigor die“ philosophy; the decade of the 1980s can in hindsightbe viewed as a decade of expansion through acquisition orsubsidiary creation. The major effect of this mode of expan-sion was the emergence of large business conglomerates; Aus-tralian corporate activity directly reflected this trend. In di-rect contrast to the 1980s, the decade of the 1990s, especially

the latter half, saw corporate rationalisation become a majordriving force of corporate activity with an increasing empha-sis on alliances, networks, and supply chain management.Focus was on increasing corporate efficiency and productivi-ty, and on cutting corporate activity to what was consideredby top management to be „core“ business.

The object of this study, CSR Ltd, is a publicly listedAustralian company. Over the last 20 years this company hasdirectly experienced both of the abovementioned strategicparadigms. The traditional business of CSR was sugar refin-ing, but by the end of the 1980s CSR was a diversified con-glomerate with interests in sugar, aluminium smelting, for-estry, mining, and increasingly, building and general construc-tion products. . Until very recently it had small but signifi-cant ownership interests in Australian softwood plantationforests (20,000ha); currently it has substantial interests inforest product manufactures and the distribution of these.Many of the enterprises comprising the conglomerate of thelate 1980s had been acquired through takeover; this result-ing in considerable diversity in business processes and prac-tices within the group. Of direct interest to this study is thatby the early 1990’s, within the timber products division ofCSR Australia, there were ten major processing plants spreadacross four states, supplying 33 distribution centres, these inturn supplying over 50,000 separate product items to a large,diversified customer base.

Supply Chains and Supply Chain Management

The concepts of supply chain and supply chain manage-ment have gained increasing importance over the last twodecades. A generic definition of a supply chain is: a networkof business processes and interrelationships among business-es that are needed to build, sell, and deliver a product to itsfinal customer. Contemporary supply chains generally em-ploy computer-based information systems to record, integrateand output information relating to product delivery. By def-inition, contemporary supply chain management could thenbe considered to be: the integration of management practisesand information technology to optimise both informationflows and product flows among the activities, processes andbusiness partners within a supply chain.

Integrating management practises and information tech-nology immediately suggests a need to align business proc-esses and the information technologies that are deployed.Conventional management theory suggests that as ‘what aparticular business is in the business of doing’ is a main driv-er of that entity’s past, present and future existence, then itwould seem that it is technology that should align with busi-ness processes and not vice versa. In other words, an organi-sation’s mission and strategy should drive business structuresand business processes. There can be special cases however inwhich the reverse may be appropriate, and extant (often in-adequate) business structures may drive organisational strat-egy (Werther 1999 13). In CSR’s case it would seem to bethat the decision to deploy new information systems struc-tures has contributed to the reconfiguring of elements of cor-porate strategy. A new era of information systems deploy-


ment was a critical precursor of the collapsing of the businessconglomerate existing in the early 1990’s to a leaner integrat-ed operation linking production to customer service and dis-tribution, this in turn creating opportunities for the currentdevelopment of a multi-echelon supply chain collaborationsystem (Schonberger 1996 22).

The structure of CSR’s Timber Products Division extantin the early 1990’s exhibited geographic dispersion and com-plexity within its business processes:

„Each state had its own distribution information system.For supplies from interstate, staff had to transmit and receiveorders in a cumbersome batch process which was error-proneand led to costly delays. But the real problem was poor com-munication between sales and factory“ (Bryan 1998 30)

At this point in time CSR Timber Products can be seento have no unified organisational strategy with respect to salesand distribution. Such strategic deficiency was made mani-fest in the chronic nature of operational problems experi-enced, viz: poor timing of product delivery to customers (only50% of customers received products on the first promiseddelivery date), unacceptably high stock levels (average of$A56m), stock obsolescence (25% of stock warehoused wasconsidered „problem stock“). Coupled with the 33 distribu-tion centres mentioned above, these factors led to very unac-ceptable warehousing costs.

In 1993 the Timber Products Division of CSR instigateda major reorganisation to address these problems. An enter-prise resource planning (ERP) project with a time span ofthree years to full implementation was planned for. A projectteam representing production, distribution and informationsystems functions was selected, an early decision was made toemploy the application package method of systems develop-ment, and early in the project’s life, concurrent with applica-tion package selection, the project team embarked on thecultural change work of educating staff on new and betterways to do business. A two stage diffusion model was em-ployed to bring about cultural change: staff at two factoriesand one distribution centre were used to pilot the changeprocesses, and, with other personnel selected from order en-try and inventory roles in other distribution centres, formfacilitating teams for mainstream implementation. Culturalchange processes comprising of seminars, and „hands on“ dem-onstrations and user trials of the application package selected(MFG/PRO) were carried out concurrently, this greatly assist-ed general acceptance of the information systems product.

Relatively early in the system building process, a crucialdecision was made with respect to application package mod-ification:

„Teams from planning, financials, manufacturing anddistribution departments looked at each MFG/PRO moduleto determine how Timber Products could re-engineer its busi-ness processes to fit the ERP system —or if the ERP systemneeded changes to make it fit the business. The priority was

to make as few changes to the MFG/PRO system as possi-ble“ (Bryan 1998 31).

This focus on uniformity within the system that was sub-sequently deployed allowed the integration of many formerlydiverse business processes. This integration, in tandem withappropriate, unified training of order entry, sales and distri-bution personnel, spawned large increases in efficiency andproductivity. By 1998, on-time deliveries to customers reached95% of all deliveries made and direct deliveries to customersexceeded 95% of sales. Thirty of the 33 distribution centresoperating in 1992 became redundant, the monetary value ofwarehoused inventories of finished goods fell by 60% andthe amount of „problem stock“ held became insignificant.Cost savings of the order of $A35m per annum were gener-ated. Intangible customer-focused benefits of increased relia-bility, dependability, and speed of service also appeared.

A Strategic Shift in Corporate Direction

In 1997 CSR Ltd embarked on fundamental reviews ofall its operations. These reviews identified business areas inwhich costs could be reduced, and activities further rational-ised. The benchmark used to identify operations that wereunderperforming was the entity’s average cost of capital. Eachbusiness division was explicitly required to achieve returnsnecessary to pay interest and potentially be able to meet share-holders expectations for dividends and capital growth.

The Timber Products Division of CSR performed poorlyfor the 1997 financial year (see Table 1). After the review oftimber operations was completed, an investigation was madeas to whether international buyers would place a higher valueon the business than its value as part of CSR. Following atender process, a decision was made to retain the Timber Prod-ucts Division, but improvements in operations and restruc-turing were given priority status.

In 1998 CSR appointed a new managing director. Theoperational improvement and review process was continued.Overriding priorities were established; among these was therestructuring of divisions within the company if they did notprovide satisfactory returns. An explicit alternative presentedto all operating divisions was the sale of resources if they „maybe better owned by someone else“; a simpler, more focusedcompany was an outcome explicitly aspired to by top man-agement. In CSR’s 1999 Annual Financial Report a claimwas made by top management that CSR had become morefocused, with clear strategy and direction, and that the busi-ness portfolio had narrowed. The report of the Timber Prod-ucts Division for 1999 was explicit as to the outcome of thestrategic direction enunciated by CSR’s Chief Executive Of-ficer:

„an important part of CSR’s strategy to divest its timberbased businesses is ensuring that full value is received for each.Accordingly, the process is progressive and could take sometime. Some businesses will be sold outright while others willinitially be restructured in joint ventures. — in April 1999,CSR entered into an agreement to sell its solid timber opera-


tions in Mount Gambia, South Australia, andDartmoor, Victoria, with their associated pineplantations to RII Weyerhauser World Tim-berfund for A$224 million. Included is a 30%interest in a new solid timber sales and mar-keting joint venture“ (CSR Annual Report1999 22).

It was further stated by the Timber Prod-ucts Division that continued cost improvementand productive efficiency was a Divisional pri-ority, as was the further seeking of opportuni-ties for industry rationalisation and the divest-ing of businesses „for fair value“. In February2000, CSR’s last holdings of pine forests weresold. Currently there are about 30 plants anddistribution centres being operated by the Timber ProductsDivision, and profitability has continued to increase.

Extension of ERP-based Supply ChainManagement

Far from being seen as a problem, the disposal of CSR’spine forest holdings over the last 12-18 months has present-ed new opportunities for the rationalisation of production,and with this, increased profitability. From the viewpoint oftop management a more appropriate operational configura-tion for providing competitive advantage, viz: a combinationof salesman/craftsman configurations (Miller & Whitney1999 8), is in the process of being obtained. Characteristicsof such „mixed“ configurations include: a mission to providehigh-quality products and to attract and serve customers bet-ter than anyone else. This would be achieved through fastand thorough response to customer needs (the infrastructurefor much of this had previously been put in place by CSR inthe initial ERP roll out, through deployment of a well-trainedand equipped sales force, and quality distribution processes).The missing link in the extant information systems structurewas discovered to be an „attention directing“ component that,as well as focusing on customer demand, would also be ableto monitor quality levels, costs and benefits, and the anteced-ents of these. Some form of controlling mechanism was neededfor making decisions about, and subsequently monitoring thetype and quality of the raw material (forest cuttings) provid-ed to the mills and processing plants, and the subsequentprocessing of this material into one or more timber products.

CSR’s solution to this problem is due for roll out over theApril/June quarter of this year. Weekly cutting schedules, gen-erated by a FoxPro based Decision Support System, are pre-pared for the extended range of forest resources now availa-ble to CSR through contractual arrangements with multiplesuppliers. Cutting schedules were previously principally drivenby the need to replenish existing stocks of wet sawn timber atany mill at any given time. Now the MRP/PRO supply chainmanagement system currently in place has been extendedbackwards from its previous initial point of contact with thephysical product (saleable physical product emerging from aplant) to the point in the production process where wet sawntimber emerges from milling operations. The type and qual-

ity of sawlogs supplied in the weekly cut for any mill is im-plicitly integrated then with the quantity, quality, place, andthe time of delivery specified in any particular order for tim-ber products.

Discussion

It is too early to comment on the relative success of CSR’slatest ERP initiative, other than to say that systems develop-ment processes through to implementation have been thor-oughly carried out. The main point of interest and discussionwithin the investigation stage of this project was where themeeting point for the two separate software components ofthe integrated system should lie. Alternatives to the chosenpoint (wet sawn timber) could be: dried sawn timber, nearsaleable state timber products, or saleable timber products.Given top management’s strategy with respect to the disposalof CSR Wood Products’ physical resources, it would seemadvantageous for all entities within the realm of the extantproduction/distribution system to have a secure, core enter-prise controlled, supply chain management system in place.The configuration of the supply chain currently being rolledout pushes customer purchasing decisions directly down thechain to integrate with early production decisions; implicitlyintegrating with plantation harvesting decisions. The follow-ing quote neatly encapsulates the rationale driving currentsystems development: „in reality there is only one decisionin the entire supply chain that counts – the ultimate con-sumer’s or end user’s decision to buy one product insteadof another“. (Steingraber 1996 3)

The value chain concept that CSR Timber Products seemto be embracing and promoting is that of the unified valuechain (Muskin 1998 34). Such a chain is developed when agroup of entities are structured and operated in a way thatdelivers maximum value at the final level of product acquisi-tion and use. Muskin claims that value chain performancedepends on: the way activities are allocated among chainmembers, the efficiency, creativity, and market responsive-ness encapsulated within the set of processes and activitiescomprising the value chain, and, most importantly, the ex-tent to which the activities are integrated.

hcraM13dedneraeY]detatssselnunoillim$A[

9991 8991 7991 6991 5991 4991

eunevergnidarT 957 627 096 237 587 827

,ecnaniferofebtiforpgnitarepOsmetilamronba,xatemocni

1.24 0.03 7.4 2.53 9.89 5.67

hcraM13tadeyolpmesdnuF 318 208 309 047 706 925

tnemtsevnilatipaC 3.91 1.58 6.522 3.681 7.79 2.17

)%(nigramtiforP 5.5 1.4 7.0 8.4 6.21 5.01

)%(deyolpmesdnufnonruteR 2.5 7.3 5.0 8.4 3.61 5.41

deyolpmeelpoepforebmuN 757,2 789,2 257,3 820,4

Indicators of Financial Performance for CSR Timber Products 1994 - 1999 (Key facts)


Conclusion

This case study has outlined one entity’s arguably suc-cessful development and deployment of information systemswithin its forestry and forest products operations. Carefulplanning with respect to the scope and purpose of the systemdeployed, in turn gave substantial material and intangiblebenefits to many groups of project stakeholders. It is consid-ered by CSR’s top management that control of the forest re-source, and not its ownership, is the key to continued enter-prise profitability. Leadership with respect to supply chainmanagement systems development and deployment providesthe means for such control.

Bibliography

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CSR Ltd. Annual Financial Reports, 1997, 1998, 1999.

Miller, D. and Whitney, J.O., 1999. Beyond Strategy:Configuration as a Pillar of Competitive

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Muskin, J.B., 1998. The King is Dead. Business Hori-zons, vol.41, no.5, pp.31-36.

Schonberger, R.J., 1996. Strategic Collaboration: Breach-ing the Castle Walls. Business Horizons, vol. 39, no.2, pp. 20-26.

Steingraber, F.G., 1996. The New Business Realities ofthe Twenty-First Century.

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Werther, W.B. Jnr., 1999. Structure-Driven Strategy andVirtual Organisation Design.

Business Horizons, vol. 42, no. 2, pp. 13-18.


The model base in databasesystem

Artur Nilson

Faculty of Forestry Estonian Agricultural University,Kreutzwaldi 5, 51014, Tartu Estonia.Phone +372 7 339 797, GSM +372 5 179 388,Fax +372 7 313 156, E-Mail [email protected]

Abstract

The great number of models as formulae has to be usedin forest management information systems (FMIS). This re-sults in complexity and troubles in designing, managing anddeveloping big information systems such as FMIS or simula-tion systems if using traditional tools of design and includingformulae as different user defined functions (UDF) into thecode. The efficient way to manage the large set of formulae isto store them into tables of database system (DBS) as themodel base (MB) with additional information in the tableneeded to run the formulae directly from the MB. Then onesingle UDF can run hundreds of formulae. For the substitu-tion of the old model with the new one only replacement ofthe record in MB is needed without any need to touch thecode. The system of models in the form of MB is well organ-ised and handy. Storing and propagation of forest models instandard form of MB is an efficient tool for international co-operation for developing FMIS and forest statistics on thenational and international level.

Keywords forest information system, model, formula, userfunction, database

Introduction

The forest management planning in the real 4-dimen-sional time-space and in abstract (and very real at the sametime) multidimensional space of other variables is extremelycomplex and complicated. Variables used in forestry are de-rived from the small number of the primary measured onesmostly. The number of directly observed or measured forestvariables is very small in proportion to derived ones in thedata sets used for decision making and in forestry statistics. Agreat number of different deriving rules have to be used forderiving the variables necessary on the way from the primaryvariables up the final decisions and conclusions.

In this paper the term models is used for all the rules usedon the way with main attention paid on the most elementaryones like the formula used as components of large complexmodels. The rules (models) for deriving values of new varia-bles including different decisions and conclusions form thekernel of any kind of information systems in forestry.

Some of the problems in international forest statistics arisefrom the lack of standard international models or from the

lack of overview of national ones. The traditional way to han-dle the problem basing on publications is not any more inaccordance with contemporary information handling prac-tice and possibilities. The experience of using published mod-els is not very hopeful for the future of forest managementinformation systems (FMIS) because of different reasons.

• Most often the models as formulae are used and testedas the user defined functions (UDF) in the form ofalgorithmic language. During their transformation intotraditional publication form errata come into servicefar too often. The new transformation back again intothe form of algorithmic language by the new user canresult in new errors. It seems to be just the useless wasteof the time of deficit specialists and other resourcesconnected.

• The accessibility and availability of forest modelspublished is far from the contemporary technicalpossibilities provided. This is true even usingbibliographic databases. The trivial information processof searching and adapting suitable models has been andstill often is treated as the complicated task for thespecialist of high qualification. In principle this taskcan be delegated to specialised tenders and the besttender for such work is information system today.

• The fitting of models into FMIS (choice, previoustesting, estimating the best parameter values for localuse, writing user defined functions UDF) is far too muchbased on manhandling.

The situation in forest research looks very similar. New-comers have to loose a lot of time for inventory of the modelscreated during more than century or they have to restrict them-selves with the choice of their supervisors. Sometimes it lookslike searching a needle in the haystack. Computers and data-base systems (DBS) are now important components of theenvironment for the people dealing with FMIS or forest re-search. We have to adapt to this new environment and to fitour activities to new conditions making sometimes quite ba-sic turns for this.

The diversity of forests and forestry make the descriptionof a tree and especially of the stand or forest very complexand complicated. The main task of decision making in theforestry has been and will be to find the best fit in the chain:diversity of forest and its natural and manmade environment- diversity of their descriptions - diversity of decisions.

These three sets were fitted in the pre-computer era usingdifferent discrete decision making tables as the rule. This wasthe optimal way then indeed to achieve the minimum of thesum: total cost of decision making plus losses as the result ofdivergence from theoretical best decision treating the last asthe best in the case of unlimited cost of decision making.

The use of discrete decision making tables looks drasti-cally oversimplified for the up-to-date FMIS, where the greatnumber of flexible continuous models can be used instead tomaintain the initial diversity in the next two phases. Han-dling the great number of models as UDF in the code ofFMIS is complicated. This is one of the main reasons com-


plicating the design of FMIS. Often the traditional way themodels are used in FMIS makes the forest organisation verydependent on its software partner for every small attempt todevelop the system later.

The present paper is not traditional research report nei-ther by its content nor by form but the description of somebasic methodological aspects basing on the long personal ex-perience in forest modelling and data handling and the prac-tical conclusions in the field of model management. In thenext part of the paper an attempt is made to give a shortoverview of the cognitive background leading to the propos-als given.

Materials and Methods

The materials includes many years of experience in forestdata handling and model building, at first in forestry, mean-while in astrophysics and then again in forestry. We were us-ing database of more than 0.5 million stand descriptions in-cluding 1.5 million species descriptions, data of sample plots,model trees, stem analysis etc. in different DBS environment.

The main research topics were models of thinning rules(Nilson 1973), theory for final felling age (Nilson 1980),working in growth modelling (Nilson, Kiviste 1983), priceand volume estimation algorithms for cuttings etc. The ideaof storing and using formulae in the form of records in thetables of DBS arose while teaching forest information han-dling and it was published with respect to FMIS also (Nilson1992).

There was no local market in forestry for this approachdescribed then. The provisional use of model base in forestresearch turned out to be promising but there was no financ-ing for developing. Now the experience of the last two yearsco-ordinating the process of design of the FMIS for EstonianState owned forests has assured the vision of the importanceof automation of model handling in FMIS practice. Todaythere is the market for the method. The idea of model baselooks promising for improving the international forest statis-tics, for international co-operation and for designing anddeveloping FMIS.

We have not used any instance for developing the idea ofmodel base and accordingly there is no citing of other au-thors. We have not scanned the special literature for designof large model based information systems and so we can notexclude the possibility of some repeated ideas in the paperwithout citation.

The methodological background for developing the ideaof model base lies on interpretation of forestry data as ran-dom vectors in abstract space of variables including the realspace and time and having in mind the difference betweendiscrete and continuous set of possible values of each of them(Nilson 1994), the difference between measured and derivedvariables, treating every derived value as the element of theset of decisions i.e. treating the decision as the last derivedvalue and all intermediate values as intermediate decisions in

the chain of decisions and vice versa - every decision can betreated as the value of a variable.

Having in mind the abstract approach to forest data andmodels the method proposed is not limited with forestry ap-plications only but has more general character. Some specificfeatures of forestry make it especially suitable for forestry.

The models put into the system at its initial phase areoften only the “first preliminary approximation” and the needto change them will arise soon. If this is connected with sometrouble, the system will work as initially designed. As the re-sult the life cycle of the system will be short and the qualitylow.

The best condition of the FMIS looks like “never readyand always working in the suitable manner”. For continuousdevelopment there has to be the possibility to capsulate themodels so that there is a very good overview of the whole setand flexible possibility to change any of them. The situationis very similar in the research and especially for large simula-tion systems.

The models for FMIS have to cover all the variety, towork everywhere. The provisions for them are often morerigid than the provisions for purely scientific models. Thelast can be restricted with the boundaries voluntarily put bythe authors.

Supervising the forest growth modelling we fixed two keypoints:

1. There is urgent need in overview of models available.The reference book (Kiviste 1988) was published asthe result of this approach.

2. The models have to be systemic and global in the spaceof input parameters and reflect the discrete orcontinuous character of the variables used (Nilson1994). The models for Estonian forest were builtcovering all the variety of growth conditions using onesingle continuous function for every species. (Nilson& Kiviste 1983, Kiviste 1998). The only discrete inputparameter for the function is tree species (table 2), allthe rest are continuous ones.

Now we have the reference book in Russian (Kiviste 1988)as “dead” MB. To make it alive one has to read and analyse it,to write the model chosen as UDF, to write some testing code,to estimate new parameters for local use, to fit the UDF intoones system. Having the same set of formulae as records inDBS tables and some elementary environment, all these pro-cedures could be almost fully automated.

All this and some other aspects turned us to look for themore flexible and handy methods for model handling.

Results

We were using Microsoft (Visual) FoxPro® as the DBSmainly during the last decade. We found the tables in DBF-format in DBS environment providing flexible possibilities


to store and manage the large amount of models, to auto-mate the estimation on the coefficient values, to run themodels directly from the table.

We have tested all these possibilities. There is a numberof methods to run the formula from the table using it as SQLstring or by macro substitution. All these methods are relia-ble. The minimum information in the table is in two fields:the formula itself as string and the list of parameter namesseparated with commas. One of the examples is given in ta-ble 1.

The columns ARGUMENTS with list of arguments andYtransf with the rule for Y transformation give sufficient in-formation for full automation for estimating values of coeffi-cients using some set of initial values of Y (height, DBH orvolume) and A (age) in another table. Use of the weight func-tion WEIGHT avoids the transformation bias. Notation inthe table corresponds to Visual FoxPro rules. One can runthe model in a simple way using the formula from table 1and the set of coefficients b0, b1, b2, b3 or formulae withnumeric coefficients from another table. So we can have thehandy and compact MB alive.

An example is given to run the chain of formulae withthe column NXT starting the next formula in the chain inthe table 2.

We have been using also the variant of running modelswith two tables, one containing the formula with symbolicnotation of coefficients and the second with the values ofcoefficients for different tree species or for some other dis-

crete input parameters. This is more compact and handy atthe start, but less flexible complicating use of different typesof formulae in the future.

The automated generating of the formulae into the ta-bles ready for use was also tested. During some minutes wecould generate 120 formulae modelling the dependence ofthe average height difference or of DBH on stand age of treespecies in mixed stands and the consequent standard errorswere generated and stored for rough error checking. For thiswe used the formula

y = a·th(x·c) + b·x

wherey - difference or its standard deviation of the height orDBH of two species in the same stand,a, b, c - coefficientsth - hyperbolic tangent,x - age of the stand.

The formula is suitable for the functions starting fromthe zero point as curve and continuing later as straight orapproaching the straight. The substitution th(x/2) = 1-2/(exp(x)+1) can be useful. Some examples are given in table 3.

Example of automated generating different formulae intothe table is given in table 4. For this the programSAMMREG.PRG was used. The output of the program isdirected into two tables MODEL1.DBF ready for use in FMISand MODEL2.DBF with detailed information for every co-efficient. Some fields of the table MODEL1.DBF are copied

Table 1. Some growth functions (Kiviste 1988), linear by parameters as they can be stored into MB. A number of other fieldsand tables will give additional information. This is an example of MB for model types only without the values of coefficients.

ALUMROF STNEMUGRA fsnartY THGIEW ROHTUA

)A*A*2b+A*1b+0b(/2Â=Y 2Â/1,A/1,1 Y/1 4^Y 1dlefssoH

)A*A*2b+A*1b+0b(/A=Y A,A/1,1 Y/1 4^Y nailamS

)3Â*3b+A*A*2b+A*1b+0b(/3Â=Y 3Â/1,2Â/1,A/1,1 Y/1 4^Y 1èivorodoT

)A*2b+)A(gol*1b+0b(/A=Y A/1,)A(gol/1,1 Y/1 4^Y 3dlefssoH

3^))A*1b+0b(/A(=Y A/1,1 )3/1(^Y/1 )3/8(^Y dnartS

)A*A*2b+A*1b+0b(trqs/A=Y 2Â/1,A/1,1 2^Y/1 6^Y s2èivorodoT

)2^))A(gol(*2b-)A(gol*1b+0b(pxe=Y 2^)A(gol(,)A(gol,1 )Y(gol 2^Y nusroK

)A*2b-)A(gol*1b+0b(pxe=Y A,)A(gol,1 )Y(gol 2^Y marG

Table 2. Example of complex formula for realisation of the systemic growth model consisting of 4 formulae for Pine dominatedstands in Estonia (Kiviste 1998). The input parameters for the set are A1 - the age of stand at starting point years, H1 - thevalue of average stand height at the age A1, A2 - prediction age and OHOR - thickness of organic layer of the soil cm. Theoutput is height H2 at the age A2.

SEICEPS gerY jTXN ALUMROF STNEMUGRA TXN

ENIP 2H KAH 0*5531+)1+ROHO(goL*394-9138=Yteb ROHO 2KAH

ENIP 2KAH )85,1-(^05/Yteb=Yd Yteb 3KAH

ENIP 3KAH )85,1-(^1A/1H*Yteb*4+2**)Yd-1Y((TRQS=Yr Yteb,Yd,1A,1H 4KAH

ENIP 2H 4KAH ))Yr+Yd-1H(/)85,1-(^2A*Yteb*4+2(/)Yr+Yd+1H( Yteb,Yr,Yd,1A,1H tuo


into table 4. Some other programs of the regression analysishave been written and tested for the flexible MB generation.

The formulae in table 4 can be used instead or in addi-tion to the formulae based on the relations of dimensions ofdifferent species in the same stand (table 3).

The MB principle is flexible and handy enough not to beupset by the great number of formulae in any FMIS or sim-ulation system in forest research.

Discussion and conclusion

The recent progress in data handling has been so quickthat the traditional stability of forestry looks on this back-ground in some aspects as the standstill. The internationalorganisations handling the forestry information have made alot to speed up the progress but still they can not overcomeall the disarrangement of national model management. Thisdisarrangement is one of the most serious barriers complicat-

ing the quick and smooth progress in developing FMIS. Effi-cient model base can be useful as the tool for diminishing thegap between forest research and practice. In such situationone of the tasks is to initiate the new methods and under-standing sometimes looking uncanny from the traditionalviewpoint.

The experience and theoretical analysis of the model basecombined with bibliographic supplement has proofed its ef-ficiency in all phases of management of the large amount ofmodels. The model base can be one of the most promisingfields for active and efficient international co-operation aswell as for making the national forest information culture tobe more perfect.

The way of thinking has to be modified modelling theinformation process in general having in mind the comput-ers as the inseparable component of our environment. Manytraditionally analytical methods can be replaced with numer-ical simulation. The number of forest specialists computing

Table 3. Fragment of output table (many fields and records absent) produced by program RegThSer.PRG. In the columnINFILE is the name of file with initial data used, R2 is the correlation coefficient squared and RESDEV is the estimate ofresidual standard deviation. The records with INFILE = STANDARD consist the models of standard volume table used forcalculation of the standard volume Vha, records with INFILE = MixedHD consist the height and DBH difference modelsdescribed in the text. The last rows with INFILE = MODAL consist models describing dependance on volume at the age 100years fron the height at the age 100 years.

ELIFNI SEICEPS Y ALUMROF .GRA 2R VED-SER

DRADNATS ENIP ahV H*9697.71+)3314.4/H(ht*7086.24- H 59999,0 17,1

DRADNATS ECURPS ahV H*1128.33+)1120.02/H(ht*614.474- H 59999,0 87,2

DRADNATS HCRIB ahV H*7795.12+)4057.21/H(ht*804.602- H 69999,0 73,1

DRADNATS NEPSA ahV H*9193.82+)4749.51/H(ht*425.043- H 59999,0 63,2

DHdexiM PSA_RIB Hfid ega*3000.0+)2744.23/ega(ht*3066.0 ega 47368,0 40,0

DHdexiM RPS_RIB Hfid ega*3600.0+)3504.31/ega(ht*4298.1- ega 34746,0 90,0

DHdexiM NIP_RIB Hfid ega*0400.0+)8148.8/ega(ht*1711.1- ega 80446,0 50,0

DHdexiM PSA_RIB Hveds ega*1400.0+)7248.8/ega(ht*4829.0 ega 29118,0 40,0

DHdexiM RPS_RIB Hveds ega*8100.0-)2391.31/ega(ht*0568.1 ega 35408,0 50,0

DHdexiM NIP_RIB Hveds ega*8000.0-)6162.01/ega(ht*6884.1 ega 89805,0 50,0

DHdexiM PSA_RIB Dfid ega*9260.0+)6343.02/ega(ht*1949.0- ega 86779,0 61,0

DHdexiM RPS_RIB Dfid ega*8400.0+)5519.1/ega(ht*3230.0- ega 02961,0 12,0

DHdexiM NIP_RIB Dfid ega*6900.0-)6661.97/ega(ht*1440.3 ega 25719,0 01,0

DHdexiM PSA_RIB Dveds ega*1840.0+)6266.1/ega(ht*0342.0 ega 96979,0 21,0

DHdexiM RPS_RIB Dveds ega*4810.0+)3486.01/ega(ht*7271.1 ega 73489,0 50,0

DHdexiM NIP_RIB Dveds ega*5220.0+)9541.31/ega(ht*5121.1 ega 52098,0 61,0

LADOM ENIP 001V 001H*0529.81+)2415.51/001H(ht*578.491- 001H 19389,0 91,8

LADOM ECURPS 001V 001H*5668.81+)0312.5/001H(ht*961.481- 001H 71569,0 38,7

LADOM tan_RPS 001V 001H*3628.81+)8006.6/001H(ht*684.481- 001H 77359,0 84,8

LADOM tluc_RPS 001V 001H*0113.71+)7151.3/001H(ht*968.931- 001H 77389,0 28,3

LADOM tlucENIP 001V 001H*9715.51+)3752.11/001H(ht*3751.98- 001H 27989,0 52,5

LADOM tanENIP 001V 001H*0600.02+)9712.81/001H(ht*196.042- 001H 18099,0 85,5

LADOM HCRIB 001V 001H*3775.61+)3530.01/001H(ht*583.271- 001H 27889,0 67,6


SEICEPS Y ALUMROF 2R VEDSER

NEPSA D h*4669.+a*a*303200.+05h*h*89600.-a*4150.-3964. 4899,0 5092,0

NEPSA DS 05h*53610.+a*a*802000.-h*a*067100.+080.1 1609,0 6032,0

HCRIB D )1+roho(gol*h*84110.+)1+roho(gol*a*09900.-a*9331.+h*6336.+807.- 2999,0 8112,0

HCRIB DS h*0930.-)h(trqs*0444.+a*146010.+273. 4808,0 9102,0

C_REDLO D )05h*h(*23300.-05h*2801.+a*6501.+h*9757.+42.2- 5899,0 7022,0

C_REDLO DS 05h*57800.-h*a*452000.-)h(trqs*7664.+4123. 3256,0 9552,0

G_REDLO D a*a*7442000.+)05h*h(*58600.-a*18720.+h*8769.+754.- 6899,0 2271,0

G_REDLO DS a*a*05970000.+h*11.-)h(trqs*510.1+855.- 8476,0 4881,0

ENIP D )1+roho(gol*a*79300.-km*h*9350.-a*24680.+h*70078.+7483. 2799,0 5174,0

ENIP DS 05h*79620.+)h*a(*848000.-a*634430.+8066. 5438,0 9732,0

ECURPS D )1+roho(gol*h*41010.-km*h*8640.-a*98080.+h*44458.+6443. 8899,0 3043,0

ECURPS DS a*a*21120000.+h*311.-)h(trqs*0269.+50180. 45,0 5432,0

Table 4. Model for rough error checking basing on the relations between DBH ( here D), average height (here h), age (a), siteindex h50 and thickness of the organic layer of the soil (ohor) for Estonian stands. Records with Y=D represent the model of theset of average DBH values and SD the set of values of standard deviation over all site types.

is much greater of the number of model analysts using math-ematical - analytical methods. Persons capable for the lastwill have no trouble reading the formula in algorithmic form.So instead of using quite inconvenient formula editors forgenerating additional errata it looks reasonable to use the al-gorithmic notation and copy and paste method in publica-tions at least in equal rights with the traditional form.

There is urgent need to improve the model managementon the international, national and application level. Somekind of international forest model base (IFMB) can start sig-nificant breakthrough. The models accepted into IFMB haveto be evaluated equally with the publications in prestige jour-nals. The models can be cited using their IFMB-registrationnumber later.

IFMB with its environment can be open and freeware (orshareware?) if created and managed on the base of interna-tional financing. The basic operation system and DBS forIFMB have to be selected in view of cost, flexibility and re-cent trends.

Literature

Kiviste A., 1988. Forest Growth Functions. Referencebook. Estonian Agricultural Academy. Tartu, 108+171 p.(Rus.)

Kiviste A., 1998. Difference equation of stand height,diameter and volume depending on stand age and site factorsfor Estonian state forests (on the basis of 1984-1993 forestinventory data). Transactions of the Estonian Agricultural Uni-versity. Forestry. 189, pp.63-75. (Est. , summary Eng.)

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Eckpunkte einer Konvention zurEinbindung stehender Holzvor-räte in den Jahresabschluss öf-fentlicher Forstbetriebe

Dr. Jens Borchers

Büro für ManagementconsultingNeupfalz überD-55442 Stromberg

Vorbemerkung

Die nachfolgend skizzierte Konvention zur Einbindungder stehenden Holzvorräte in den Jahresabschluss zielt aus-schließlich auf bilanzierende Forstbetriebe im Besitz der öf-fentlichen Hände. Sie orientiert sich weitestgehend an denim deutschsprachigen Raum geltenden handelsrechtlichenRegelungen.

Aufgrund der besonderen Situation öffentlicher Forstbe-triebe bleibt Steuerrecht (Maßgeblichkeitsprinzip der Han-dels- für die Steuerbilanz) ausser Betracht. Vom Handelsrechtabweichende Verfahrensweisen lehnen sich an den vom In-ternational Accounting Standard Committee (IASC) vorge-schlagenen „Exposure Draft 65 Agriculture“ an. Sie werdennur angewandt, wenn dies wegen des besonderen Charaktersder forstlichen Produktionsweise unabdingbar erscheint.

1 Darstellung in der Bilanz (Aktiva)

Der Wert stehender Holzvorräte wird im Anlagevermö-gen unter einer eigenen Position „Aufstockender Holzvorrat“bilanziert.

2 Darstellung in der Bilanz (Passiva)

Als Gegenposition zur Aktivseite werden die stehendenHolzvorräte auf der Passivseite in eine spezielle Kapitalrück-lage (Holzzuwachs) eingestellt. Unter stehenden Holzvorrä-ten werden alle wirtschaftlich relevanten Forstpflanzen ver-standen, deren Höhe über 20 cm beträgt. Eingeschlagenesund noch unverkauftes Holz wird im Umlaufvermögen bi-lanziert. Eine direkte Verrechnung mit dem Eigenkapital er-folgt nicht bzw. setzt eine Eigenkapitalerhöhung aus Eigen-mitteln voraus. Dabei wird unterstellt, dass der bilanzierendeForstbetrieb den erreichten Holzvorratswert als Produktions-basis dauerhaft beibehalten will.

3 Darstellung im Anhang

Im Anhang wird über die Wertentwicklung der stehen-den Holzvorräte sowie die angewandten Bewertungsverfah-ren berichtet (Anlagenspiegel). Der Veränderungswert desaufstockenden Holzvorrats wird entsprechend der Empfeh-lung des IASC getrennt nach seinem natural bedingten Zu-

wachs- und seinem marktbedingten Preisänderungsanteildargestellt. Vergleiche hierzu Nr. 52 ff im IAS Exposure DraftAgriculture (ED 65).

4 Keine Darstellung in der Gewinn- undVerlustrechnung

Es erfolgt kein Ausweis der Wertänderung stehenderHolzvorräte in der Gewinn- und Verlustrechnung. Ein Er-folgskonto im Sinne des IASC „Zunahme des Zeitwertes ste-hender Holzvorräte während der Periode“ wird nicht einge-richtet.

5 Bewertungsverfahren» Die stehenden Holzvorräte werden unabhängig von

ihrem Alter nach ihrem Durchmesser bewertet. Eine(vom IASC im ED 65 vorgeschlagene) Klassifikationder Bestände nach „reif“ und „unreif“ erfolgt aus Grün-den der Praktikabilität nicht. Die Angabe einer Ziel-stärke kann daher entfallen.

» Stehende Holzvorräte werden bis zu dem Zeitpunkt,an dem die holzerntekostenfreien Erlöse die Normal-kosten der Bestandsgründung übersteigen, mit diesenNormalkosten des Betriebes bewertet und im Anlage-vermögen bilanziert. Über den Wertansatz wird imAnhang berichtet. Als Normalkosten der Bestands-gründung werden standraumbezogen alle bis zurBestandessicherung anfallenden Kosten verstanden. DieNormalkosten werden auf Grundlage der Istkostendynamisch (jährlich) angepasst.

» Die Bewertung des stehenden Holzvorrates erfolgt aufBasis der holzerntekostenfreien Erlöse, sofern diese dieNormalkosten der Bestandsgründung übersteigen. Dieholzerntekostenfreien Erlöse beinhalten sämtlicheEinzelkosten der Fertigung und des Vertriebes. Einedetaillierte Darstellung der Einzelposten (nach Baum-arten und Brusthöhendurchmessern) erfolgt im An-hang.

» Sämtliche für die Bewertung verwendeten ernte-kostenfreien Holzerlöse werden unter Berücksichtigungder für den Betrieb relevanten Märkte jährlich angepasstund ebenfalls im Anhang dargestellt.

» Pflegemaßnahmen die ab dem Zeitpunkt der gesicher-ten Verjüngung anfallen (Durchforstungen, Ästungenu.a.) werden nicht aktiviert, sondern gelten als Her-stellungsaufwand.(Aussagen über Inventurverfahren werden hier bewusstnicht getroffen. Die Wahl des Inventurverfahrens soll-te nach Massgabe der betrieblichen Situation erfolgen.Es ist zu beachten, dass baumartenbezogene Aussagenüber Vorräte und Zuwächse in einer Darstellung überBHD gewonnen werden.)

* Die hier vorgestellten „Eckpunkte“ sind Zwischenergeb-nisse eines am 15.11.1999 in Mainz agehaltenen IUFRO-Work-shops. Teilnehmer waren: Dr. B. Wippel (Büro für Management-consulting), Herr Donner (GMO Unternehmensberatung), M.Duhr (LFV Brandenburg), U. Hempfling (LFV Sachsen), G.Ontrup und M. Sergi (LFV Rheinland-Pfalz), E. Lepique, BDODeutsche Warentreuhand AG, Herr Meyer-Reichert (LÖBFNordrhein-Westfalen), Dr. D. Müller, (LFV Bayern)


Forstliches Rechnungswesenund Informationssystemder Bayerischen Staats-forstverwaltung(The Management Informationand Accounting Systemof the Bavarian State ForestAdministration)

Daniel M. Müller

Bayerischen Staatsministerium für Ernährung, Landwirt-schaft und Forsten,Postfach 22 00 12, D-80535 MünchenTel. ++49 / (0)89 / 21 82 24 06E-mail: [email protected]

(Presented paper at the International Symposium on In-formation Management in Forest Enterprises April 6-8, 2000in Freising, Germany)

0. Abstract

With the new management information and accountingsystem of the Bavarian State Forest Administration a stand-ard was set for forestry accounting systems at least in centralEurope. As the first state owned forest enterprise in Germanythe Bavarian State Forest Administration is using commer-cial accounting (bookkeeping by double entry) instead ofgovernment accounting (accord. to budgeting regulations).The (internal) management accounting system was designedfollowing cost accounting concepts, which proved high per-formance in different business lines.

While preserving the cost structure, which was used suc-cessfully in forestry, so far neglected functions of traditionalcost accounting (cost center accounting) are applied since thebeginning of the year 2000. With the new management in-formation and accounting system of the Bavarian State For-est Administration the original meaning of the term “costcenter”, i. e. collection and allocation of costs, was re-estab-lished. To avoid misunderstandings the term cost center isnow exclusively used in the common economic sense. Forthe purpose of structuring costs of forest enterprises in thetraditional pattern, for example timber harvesting, afforesta-tion or stand maintenance, the term “field of activity” (“Tätig-keitsbereich“) was introduced.

With the cost allocation according to real cost consump-tion the transparency of decision relevant information gotimproved substantially. By using an integrated business stand-

ard software as SAP-R/3, criteria as up-to-dateness, data qual-ity and analysis potential were enhanced dramatically.

Keywords: forestry accounting, cost accounting, cost cent-er accounting, management accounting, management infor-mation

1. Zielsetzung und Grundsätze

Zur effektiven Betriebssteuerung werden aktuelle, verläs-sliche und übersichtliche Informationen benötigt, die in kon-zentrierter Form Ziele und Betriebsgeschehen abbilden. Mitmöglichst geringem Buchungsaufwand sollten gerade so vie-le Daten im Rechnungswesen erfasst werden, als zur Analyseund Interpretation von wesentlichen Sachverhalten erforder-lich sind. Das Informationssystem muss so gestaltet sein, dasseine verursachungsgerechte Darstellung der Kosten- und Lei-stungsentstehung mit geringem Aufwand nachvollzogen wer-den kann. Dazu muss eine schrittweise Annäherung vomGroßen ins Kleine (drill down) möglich sein. EntscheidendeVoraussetzung für eine erfolgreiche Nutzung ist die hohe In-tegration des Rechnungswesens und Informationssystems.

2. Bestandteile des forstlichenRechnungswesens

Nachdem bisher vornehmlich eigenentwickelte Pro-grammpakete (wie z. B. Holzbuchhaltung und Forsteinrich-tung) zum Einsatz kamen, werden von der Bayerischen Staats-forstverwaltung inzwischen folgende Funktionalitäten derbetriebswirtschaftlichen Standardsoftware SAP-R/3 genutzt(vgl. Abbildung 1):

- Finanzbuchhaltung- Kosten- und Leistungsrechnung- Kunden- und Lieferantenbuchhaltung- Anlagenbuchhaltung

Die mit der Staatswaldbewirtschaftung betrauten Orga-nisationseinheiten (Forstämter, Forstdirektionen und derBereich Forsten im Bayerischen Staatsministerium für Ernäh-rung, Landwirtschaft und Forsten) arbeiten seit Beginn desJahres 2000 mit der kaufmännischen (doppelten) Buchfüh-rung (vgl. MÜLLER: 1997). Die gleichermaßen integrierteKameralistik wird lediglich für die Abwicklung der finanziel-len Förderung sowie für die Rechnungslegung der übrigenOrganisationseinheiten der Bayerischen Staatsforstverwaltung(z. B. Nationalpark Bayerischer Wald, Bayerische Landesan-stalt für Wald- und Forstwirtschaft) benötigt. Zu einem spä-teren Zeitpunkt sollen darüber hinaus Holzbuchhaltung,Jagdbuchhaltung, Lohnbuchhaltung und die Personalbewirt-schaftung in das SAP-System integriert werden.

3. Konzept der Kosten- undLeistungsrechnung

Die Kosten- und Leistungsrechnung (KLR) ist ein un-entbehrliches Instrument der Unternehmensführung zur Pla-nung, Steuerung und Kontrolle des Betriebsgeschehens (ZIM-MERMANN und FRIES: 1992, S. 123). Insbesondere durch diedifferenzierte Gegenüberstellung von Kosten und Leistun-


gen lässt sich die Wirtschaftlichkeit von Produkten, Maß-nahmen und Organisationseinheiten planen und kontrollie-ren.

Unter anderem zur Gliederung der Kosten und Leistun-gen werden neben Kosten- und Leistungsarten bzw. statisti-schen Kennzahlen folgende Kostenrechnungsobjekte verwen-det:

- Geschäftsfelder- Tätigkeitsbereiche- Aufträge- Profitcenter- Kostenstellen

Die gröbste Gliederung von Kosten und Leistungen er-folgt nach den wichtigsten Aufgabengebieten der BayerischenStaatsforstverwaltung, die mit den nachfolgenden vier Ge-schäftsfeldern beschrieben werden:

1. Produktion und Vertrieb von Holz und anderen Forst-produkten

2. Sicherung von Schutz und Erholung3. Dienstleistung für Dritte4. Hoheit und sonstige behördliche Aufgaben

Entsprechend dem jeweiligen Zweck einer Maßnahmewerden Aufträge diesen Geschäftsfeldern zugeordnet. Dabeidienen Tätigkeitsbereiche der Klassifikation von Aufträgenund der Gliederung von auftragsbezogenen Kosten und Lei-stungen im Anhalt an die bisher im deutschsprachigen Raumgebräuchlichen forstlichen Betriebsabrechnungsbögen (vgl.Abbildung 2 und Abschnitt 4).

Als kleinste Gliederungsobjekte der Kosten- und Lei-stungsrechnung wurden Aufträge eingeführt. Mit Hilfe vonAufträgen werden Kosten (differenziert nach Kosten- bzw.

Erlösarten) und Leistungen (differenziert nach Leistungsar-ten und statistischen Kennzahlen) einander gegenübergestellt.Aufträge können daher als Kostenträger bezeichnet werden.Sie umfassen gleichartige Maßnahmen, die entsprechend ih-rer betrieblichen Bedeutung abgegrenzt werden. Als wesent-liche Auftragsarten sind Einzel-, Dauer-, Investitions- undPlanaufträge zu nennen.

Zur Differenzierung der Betriebsergebnisrechnung nachOrganisationseinheiten (z. B. nach Forstämtern, Maschinen-betrieben oder Forstdirektionen) wird jede Buchung einesGeschäftsvorfalls direkt oder indirekt einem entsprechendenProfitcenter zugeordnet.

Darüber hinaus kommen im Rechnungswesen der Baye-rischen Staatsforstverwaltung Kostenstellen zum Einsatz. Dader Begriff Kostenstelle spätestens seit den „Empfehlungenzur Vereinheitlichung des forstlichen Rechnungswesens“(DEUTSCHER FORSTWIRTSCHAFTSRAT: 1980, S. 19ff ) in derdeutschsprachigen Forstwirtschaft anders verwendet wird alses in der allgemeinen Betriebswirtschaft üblich ist, wird imfolgenden Abschnitt vertiefend auf die Kostenstellenrechnungder Bayerischen Staatsforstverwaltung eingegangen.

4. Kostenstellenrechnung

Kostenstellen bilden in der Kosten- und Leistungsrech-nung die kleinste Organisationseinheit. Ihre Abgrenzung er-folgt nach selbstständig abrechenbaren Verantwortungsberei-chen. Die zwei wichtigsten Aufgaben von Kostenstellen sind:

1. Das Sammeln und Verrechnen von Gemeinkosten (ge-trennt nach Kostenarten) und

2. die Wirtschaftlichkeitskontrolle gemeinkostenbelasteterVerantwortungsbereiche (vgl. WÖHE: 1990, S. 1239).

SAP-R/3

Anlagen-buchhaltung

Kunden- undLieferanten-buchhaltung

Kameralistik

Lohn-buchhaltung

Kosten

Stunden

Staats-oberkasse

(Bank)

Auszahlung

Einzahlung

KaufmännischeFinanz-

buchhaltung

Kosten- und

Leistungsrechnung

Forstliches Rechnungswesen und InformationssystemForstliches Rechnungswesen und Informationssystem

Holz-buchhaltung

Erlöse

Mengen

Abbildung 1: Zu Beginn des Jahres 2000 realisierte Funktionen des Forstlichen Rechnungswesens und Informationssystems derBayerischen Staatsforstverwaltung (FORIS)


Als Gemeinkosten werden in diesem Zusammenhang alldiejenigen Kosten verstanden, die nicht verursachungsgerechteinem einzelnen Auftrag zugeordnet werden können (vgl.EHRMANN: 1997, S. 16).

Im Gegensatz zur vorgenannten Definition beschreibendie mehrheitlich in der deutschsprachigen Forstwirtschaftverwendeten Kostenstellen „Arbeitsbereiche“ wie z. B. Holz-ernte oder Wegebau (DEUTSCHER FORSTWIRTSCHAFTSRAT:1980, S. 19 bzw. SPEIDEL: 1984, S. 99). Zum gleichen Schlusskommen auch BRABÄNDER, BITTER und JOHANN (1993,S. 222). Ihrer Meinung nach stellen die in der Forstwirtschaftverwendeten Kostenstellen die „Hauptbereiche der Aktivitä-ten“ dar.

Mit Ausnahme einer Hilfskostenstelle (Kostenstelle 20„eigene Maschinen und Fuhrpark“), deren Kosten auf soge-nannte Hauptkostenstellen verrechnet werden, dienen Ko-stenstellen im Sinne des Deutschen Forstwirtschaftsrats le-diglich der Kostengliederung. Das für alle österreichischenTestbetriebe verbindliche „Grundmodell des Betriebsabrech-nungsbogens“ erlaubt zwar mehrere „Hilfsbetriebe, Hilfsko-stenstellen und Verrechnungshilfsstellen“. Dennoch muss dieösterreichische Variante der forstlichen Kostenstellenrechnunganalog beurteilt werden. Auch die in Österreich empfohle-nen „Hauptkostenstellen des Forstbetriebes“ sollen lediglichKosten gliedern anstatt diese zu verrechnen (JÖBSTL: 1981,S. 49ff bzw. 1996: S. 50ff ).

Entsprechend den Empfehlungen des DFWR wurdenauch in der Bayerischen Staatsforstverwaltung in den Jahren1972 bis 1999 Kostenstellen mehr zur Abgrenzung von Tä-tigkeitsbereichen als zur Beschreibung der Orte der Kosten-entstehung bzw. zur Kostenverrechnung eingesetzt (vgl.MÜLLER: 1998). Das neue Rechnungswesen der BayerischenStaatsforstverwaltung trägt dem Informationsnutzen dieserbisher erfolgreich verwendeten Gliederung dadurch Rech-

nung, dass zur Systematisierung von Aufträgen „Tätigkeits-bereiche“ im eigentlichen Wortsinn eingeführt wurden. MitHilfe der Tätigkeitsbereiche können beispielsweise die „bio-logische“ Produktion von der technischen gesondert betrach-tet werden.

BRABÄNDER, BITTER und JOHANN (1993, S. 223) weisendaraufhin, dass der Verzicht einer verursachungsgerechtenVerrechnung der als „Hauptkostenstelle“ behandeltenVerwaltungskosten schwerwiegende Informationsdefizite zurFolge hat. BITTER, JOHANN und BRABÄNDER (1994, S. 58ff )schlagen daher auch eine Modifikation des Betriebsabrech-nungsbogens zur Verteilung der Verwaltungskosten von Forst-betrieben vor. Im Grundsatz folgen die aktuellen Empfeh-lungen des DFWR (DEUTSCHER FORSTWIRTSCHAFTSRAT: 1999,S. 414ff ) den Vorschlägen von BITTER, JOHANN und BRABÄN-DER. Auch wenn nun die Verwaltungskosten auf die einzel-nen Produktbereiche (Geschäftsfelder) umgelegt werden sol-len, wird die missverständliche Verwendung des Begriffs Ko-stenstelle ausdrücklich beibehalten. Auch die Lohn- undLohnnebenkosten werden nach den Empfehlungen des Deut-schen Forstwirtschaftsrats nicht mit Hilfe von Kostenstellengesammelt. Um die Lohnnebenkosten entsprechend der ge-leisteten produktiven Stunden weiter zu verrechnen, werdenstatt dessen üblicherweise Nebenrechnungen bemüht.

Seit Beginn des Jahres 2000 verwendet die BayerischeStaatsforstverwaltung Kostenstellen konsequent im allgemeinbetriebswirtschaftlichen Sinn, und ist damit deutlich über dieVorschläge von BITTER, JOHANN und BRABÄNDER hinausge-gangen. Die in Kostenstellen gesammelten Gemeinkostenwerden entweder verrechnet (z. B. Kostenstelle „Waldarbei-ter“ oder Kostenstelle „Forstdienststelle“) oder umgelegt (Ko-stenstelle „Gebäude“). Bei der Kostenumlage werden die ge-sammelten Gemeinkosten mit Hilfe eines Umlageschlüssels(z. B. qm) Empfängerobjekten (z. B. Kostenstellen oder Auf-trägen) zugeordnet. Bei der direkten innerbetrieblichen Lei-

10Holznutzung

und-vertrieb

Flexible Zuordnung zu Geschäftsfeldern

11Forstliche

Neben-erzeugnisse

14Nutzung

vonLiegenschaften

15Jagd- und

Fischerei-betrieb

20Pflege ohne Ertrag

undAstung

30Bestands-gründung

60FinanzielleFörderung

73Planung,

Gutachtenund Stellung-

nahmen

33Waldschutz

36Naturschutz undUmwelt-vorsorge

40Erschließung

50Bauliche Anlagen

63Beratung

66Betriebsleitung

und-ausführung

69W aldpädagogik

undUmweltbildung

70Aus- und

Fortbildung

76Ö ffentlichkeits-

arbeit undM arketing

80Forstaufsicht und

Forstschutz

90Abordnung

undSonstiges

Abbildung 2: Gliederung der Tätigkeitsbereiche der Bayerischen Staatsforstverwaltung


stungsverrechnung werden die Gemeinkosten mit Hilfe vonLeistungen (Bezugsgrößen) verursachungsgerecht von Kosten-stellen auf Kostenempfänger weiterverrechnet. Die Leistun-gen bzw. Bezugsgrößen (im SAP-System wird der BegriffLeistungsart verwendet) stellen den mengenmäßigen Out-put einer Kostenstelle dar. Die Bewertung der Leistungsar-ten erfolgt durch Tarife, die sich vor Beginn eines Jahres ausder Division von Plankosten durch die Planleistungen erge-ben (vgl. Abbildung 3).

Bei der Verrechnung wird die erbrachte Leistung der Ko-stenstelle mit dem geplanten Tarif der Leistungsart multipli-ziert. Das Ergebnis sind die zu verrechnenden Kosten. Diesendende Kostenstelle wird mit diesem Betrag entlastet, dasEmpfängerobjekt (meist ein Auftrag) wird mit diesem Betragbelastet.

Mit Hilfe der Kostenstellenrechnung wird die Kostenar-tenrechnung mit der Auftragsrechnung verknüpft. Alle Ko-sten- bzw. Erlösarten, die direkt dem Auftrag zugeordnetwerden können, werden unmittelbar auf die jeweiligen Auf-träge gebucht. Gemeinkosten der Kostenstelle Waldarbeiterwerden mit Hilfe der erfassten Stunden und dem zu Beginndes Jahres ermittelten Verrechnungstarif den jeweiligen Auf-trägen zugeordnet. Gemeinkosten der Kostenstellen „Leitungund Verwaltung Forstamt“ bzw. der Kostenstellen „Forst-dienststelle“ werden aus Gründen der Praktikabilität nichtauf einzelne Aufträge, sondern lediglich auf Auftragsgrup-pen der relevanten Kombinationen von Geschäftsfeld undTätigkeitsbereich verrechnet (vgl. Abbildung 4).

5. VerursachungsorientierteAbweichungsanalyse

Als entscheidungsunterstützendes Informationssystemmuss die Kosten- und Leistungsrechnung den Analyseblickstets auf die veränderbaren Größen und die verantwortlichenAkteure lenken. Im Gegensatz zu der vom Deutschen Forst-wirtschaftsrat empfohlenen Ausprägung kann die Kostenstel-lenrechnung im allgemein betriebswirtschaftlichen Sinn die-se Anforderungen im besonderen Maße erfüllen.

Am Ende jeder Abrechnungsperiode (z. B. nach einemMonat, Quartal oder Jahr) können die während dieser Peri-ode aufgelaufenen Gemeinkosten mit den (z. B. auf Aufträ-ge) verrechneten Kosten verglichen werden. Übersteigen dieverrechneten Kosten die im Ist gebuchten Gemeinkosten ei-ner Periode, ergibt sich eine sogenannte Überdeckung. Imumgekehrten Fall weist die Kostenstelle eine Unterdeckungauf. Über- bzw. Unterdeckungen von Kostenstellen könnenentweder durch unplanmäßige Entwicklungen einzelnerKostenarten oder durch eine ungeplante Leistungserbrin-gung (Auslastung) der Kostenstelle begründet sein. Die da-mit verbundene Transparenz erleichtert die Ergebnisdiskus-sion mit dem Kostenstellen-Verantwortlichen über die jewei-lige Entwicklung der Kostenstelle.

Durch die Verrechnung von tatsächlich erbrachten bzw.gebuchten Leistungen, die mit Planverrechnungstarifen be-wertet wurden, wird auch bei der Auftragsanalyse der Blickaufs Wesentliche gelenkt. Kosteneinflüsse, die außerhalb derAuftragsabwicklung liegen (z. B. eine unerwartet hohe Lohn-erhöhung oder eine ungenügende Ist-Leistung der Kosten-stelle) verzerren nicht die Auftragsabrechnung. Für die Dis-

Ermittlung Verrechnungstarif

Plankosten 820.000 DMPlanleistung 12.000 Std.

Verrechnungstarif 68,53 DM /Std.

Leistungsplanung

Kapazität (10 WA) 20.000 Std../. Urlaub./. Krankheit./. Sonstiges

Planleistung 12.000 Std.

Kostenplanung

Löhne (10 WA) 800.000 DMWerkzeug 10.000 DMKommunikation 5.000 DMSchutzkleidung 5.000 DM

Plankosten 820.000 DM

Leistung derKostenstelle „W aldarbeiter“

Auftrag Holzernte 20 Std.

Abrechnung

20 Std. X 68,53 DM/Std.

= 1.366 DM

Auftragsabrechnung

Erlöse 10.000 DMUnternehmer 2.000 DMVerrechnete Kosten 1.366 DM

Deckungsbeitrag 6.634 DM

Planung und Verrechnung der Kostenstelle „W aldarbeiter“Planung und Verrechnung der Kostenstelle „W aldarbeiter“

Abbildung 3: Schematische Darstellung der Planung und Verrechnung von Gemeinkosten mit Hilfe einer Kostenstelle (amBeispiel der Kostenstelle „Waldarbeiter“) in der Bayerischen Staatsforstverwaltung


kussion der Auftragskosten mit dem Auftrags-Verantwortli-chen (z. B. dem Revierleiter) interessiert lediglich, ob die ver-rechnete Bezugsgröße (z. B. Leistungsart: Waldarbeiterstun-den) in einem sinnvollen Verhältnis zu der erbrachten Lei-stungsmenge (z. B. statistische Kennzahl: Festmeter einge-schlagenen Holzes) steht. Sollen die tatsächlichen Kosten ei-nes Auftrags ermittelt werden, so erlaubt das SAP-System eineIst-Kosten-Nachverrechnung, bei der statt Plan-Verrech-nungstarifen die tatsächlichen Ist-Verrechnungstarife verwen-det werden.

6. Stufenweise Deckungsbeitragsrechnung

Durch Gegenüberstellung derjenigen Erlöse (sofern vor-handen), Einzelkosten bzw. verrechneten Gemeinkosten derKostenstelle „Waldarbeiter“, die direkt auf einen Auftrag ge-bucht wurden, können in einem ersten Schritt Auftrags-Dek-kungsbeiträge ermittelt werden (vgl. Abbildung 4 und 5).Verrechnete Gemeinkosten der Kostenstellen „Forstdienst-stelle“ können erst in einem zweiten Schritt den nach Ge-schäftsfeld und Tätigkeitsbereich gegliederten Auftragsgrup-pen zugeordnet werden.

Aus der Verknüpfung aller Auftrags-Deckungsbeiträge mitden Gesamtkosten einer Forstdienststelle ergibt sich der Forst-dienstellen-Deckungsbeitrag. Die Summe der Deckungsbei-träge aller Forstdienststellen ergibt abzüglich der Kosten fürdie Kostenstelle „Leitung und Verwaltung Forstamt“ denDeckungsbeitrag des Forstamts. Im Rahmen der Jahrespla-nung ist der Deckungsbeitrag Forstamt eine Zielvereinba-rungsgröße zwischen Forstdirektion und Forstamt und da-mit Steuerungsgröße für den späteren Betriebsvollzug.

Nach dem Prinzip einer möglichst verursachungsgerech-ten Kostenverrechnung werden auch die Kosten der Forstdi-rektionen nicht auf die einzelnen Forstämter umgelegt, son-

dern von der Summe aller Deckungsbeiträge der Forstämterabgezogen. Die Herleitung des Betriebsergebnisses für dieBayerische Staatsforstverwaltung ist erst in einem letztenSchritt möglich, indem die Summe aller Deckungsbeiträgeder Forstdirektionen mit den Kosten des Staatsministeriumsverknüpft werden.

Mit dieser Deckungsbeitrags-Philosophie wird von derbisher üblichen Umlage zentraler Kosten auf die ForstämterAbstand genommen, da jede Form der Umlage mehr oderweniger große Mängel aufweist. Darüber hinaus bietet dieUmlage zentraler Kosten keine steuerungsrelevanten Vortei-le. Im Gegenteil ist mit solch einer Umlage der Nachteil ver-bunden, dass an den kostenempfangenden Einheiten derAnteil betrieblich beeinflussbarer Kosten sinkt.

7. Zusammenfassung

Mit dem von Grund auf neu gestalteten Rechnungswe-sen der Bayerischen Staatsforstverwaltung wurden zumindestfür den deutschsprachigen Raum Maßstäbe gesetzt. Als ersteLandesforstverwaltung Deutschlands hat die BayerischeStaatsforstverwaltung ihre kamerale Finanzbuchhaltung durchdie kaufmännische Buchhaltung ersetzt. Das innerbetriebli-che Rechnungswesen wurde an branchenübergreifend erfolg-reichen Kosten- und Leistungsrechnungskonzepten ausgerich-tet.

Unter weitreichender Beibehaltung einer in der Forstwirt-schaft bewährten Kostengliederung werden seit Beginn desJahres 2000 bisher vernachlässigte Funktionalitäten der Ko-stenrechnung genutzt. Im Rechnungswesen der BayerischenStaatsforstverwaltung wird dem Begriff „Kostenstelle“ seineursprüngliche Bedeutung, nämlich das Sammeln und Ver-rechnen von Kosten, zurück gegeben. Zur Vermeidung vonMissverständnissen musste der von Forstbetrieben im deutsch-

Abbildung 4: Schematische Darstellung der Verrechnung von Einzel- und Gemeinkosten in der Bayerischen Staatsforstverwal-tung

K o sten a r ten re ch n u n g K o sten ste llen re ch n u n g A u ftra g sr ec h n u n g

E rlö se

E in ze lk o sten

U n te rn eh m erM ater ia l

G em e in k o ste n

L o h n k o s te nS o n st. K o s ten

G em e in k o ste n

B ez ü g e / G e h ä lte rS o n st. K o s ten

G e sch ä fts fe ld /T ä tig k eitsb e re ich

V errec h n ete K o stend er K o ste n s te lle

„R e v ie r“ / „ F o rs tam t“

A u ftra g

E rlö se

E in ze lk o s te n

V errec h n eteK o ste n d er

K o ste n s te lle„ W ald arb e ite r“

A r b e ite r-sch ich ten -

b u c h

Z eita u f-sch re ib u n g

K o sten ste llen g ru p p eF o r sta m t

K o ste n ste llen„ R e v ie r“

„ F o r sta m t“

K o sten je S tu n d e

K o sten ste lle„ W a ld a rb e ite r“

K o sten je S tu n d e


sprachigen Raum bisher überwiegend zur Gliederung vonKosten verwendete Begriff „Kostenstelle“, durch den neu ein-geführten Begriff „Tätigkeitsbereich“ ersetzt werden.

Mit der verursachungsorientierten Kostenverrechnungwird die Transparenz entscheidungsrelevanter Informationendeutlich erhöht. Durch den Einsatz einer leistungsfähigen,integrierten betriebswirtschaftlichen Standardsoftware konnteein Quantensprung bei den Kriterien Zeitnähe, Datenquali-tät und Auswertungsmöglichkeiten erreicht werden.

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KostenAufträge

Erlöse Aufträge

Kosten der Kostenstelle„Leitung / Verwaltung Forstamt“

Deckungsbeitrag Forstamt 1

Deckungsbeiträge der Forstdienststellen (FoDSt) 1 bis n

DB Aufträge

Erlöse Aufträge Erlöse Aufträge

KostenAufträge

KostenAufträge

DB AufträgeDB Aufträge

KostenFoDSt 1

KostenFoDSt n

KostenFoDSt 2

DB FoDSt 1 DB FoDSt 2 DB FoDSt n

DB FoA 2 bis n

DB der FoÄ 1 bis n

KostenFoD 1

DB FoD 1. . .

Abbildung 5: Schematische Darstellung der stufenweisen Deckungsbeitragsrechnung in der Bayerischen Staatsforstverwaltung(FORIS)


Information management andbuilding Information system inforestry in Slovakia

Ing. Martin Herich

Department of Forest economics and management,Technical University in ZvolenT. G. Masaryka 24, 960 53, Zvolen, Slovak Republictel.: +421-855-5206317, email: [email protected]

Abstract

The paper deals with characteristics of the present stateof information systems in Slovak forestry. The first part ofthe paper describes the situation in using information sys-tems at the different levels of Slovak forestry management.The main subsystems of the Forestry Information System inthe Slovak Republic are analyzed from different aspects. Theproblems of ensuring of the information flow are identified.The state of information systems at the level of forest usersand owners is described. The final part of the paper suggestsnecessary steps heading towards the development of infor-mation systems in Slovakian forestry.

Key words: information system, enterprise informationsystem

Introduction

The decision-making process is considered to be the mostimportant part of the management process. Modern theoryof management goes further when says that decision-makingprocess is the basis of management. The merit of decisionmaking is adopting the right decision which will secure theoptimal way to reach the goal (Kolenka, 1999). According tothis if the decision-making process is to be proper, the basicrequirement – information have to be fulfilled. In 90’s infor-mation became so critical part of management that someauthors regard it 4th production factor. Hand in hand withgrowing importance of information grows the significance ofinformation systems.

Forest Information System of the SlovakRepublic

Aims and evolution of Forest InformationSystem

Forest Information System (FIS) of Slovak is an impor-tant source of information in Slovak forestry. The presentstate of system results from the long-term process of:

- automation evaluating of the state and developmentof forests,

- unification of the forest management recording, stateand sector statistical and accounting reporting

- unification of systems for processing and transmissionof information.

The functionality of developed, relatively independentinformation system was considerably restricted by transfor-mation and economic reform of forestry, in which the prop-erty rights were restituted to a large amount of subjects. Un-prepared legislation, together with insufficient professionalpreparation and technical equipment, caused considerableviolation of the system’s information base.

An important factor, having impact on the structure ofFIS, is the integration of the Slovak Republic into the EUstructures. In forestry sector it means also connecting of FISto existing international IS (EUROSTAT, FAO, OECD, EFIetc.).

As a consequence of transformation of social–economicrelations and with appearance of new progressive informa-tion technologies, the rebuilding of Slovakian FIS was doneaccording to the new long-term and short-term objectives.

The main priorities of FIS include complex processing ofalphabetical, numerical and graphical social and economicinformation on all subjects related to forest (state and privateusers and owners of forests). Processed information is pro-vided to users, using unified software technology based oncompatible operating systems and communication networks.

Building and developing of FIS follows three main as-pects:

1. communicational aspect which should secure therelations between the subsystems,

2. informational aspect aimed at rational geographicaldistribution of the data basis in state and private sectoras well as at demanded value of hierarchically aggregatedinformation bases (e.g. according to the managementlevel, complexity of demanded information etc.),

3. and finally managerial aspect, which, based oninformation automatically processed by various analysis,will allow dynamic managing of forestry in short-termand long-term time period through the suitableeconomic and legislation managerial tools.

FIS should cover the information needs of all manage-ment levels in all forestry activities. In long-range view it isopened information system adaptable for implementing ofnew technologies of information processing at domestic andinternational level.

Users of FIS

According to information needs, kind and level of theiraggregation, FIS provides the users with information at diffe-ing to the specific needs


Information base of FIS

FIS Information base consists of central information bankand distributed local databases created in particular FIS sub-systems.

Central information bank (CIB) is being continuouslydeveloped utilising accessible forestry information sources. Itoperates in LAN and represents powerful, flexible and openedsystem connected to INTERNET.

CIB provides especially these services:- access to CIB for defined user segment,- securing the files from misuse based on access rights

definition,- work with distributed databases,- communication through INTERNET (emails, file

transfers),- management of large specific forestry databases that

cannot be done by personal computers.

CIB consists of data bank and bank of methods.

Data bank of information system (database)

Data bank holds detailed information on Slovak forestsand their management. It is created and continuously updat-ed with data which are provided by:

- forest owners and users,- forest managers,- state administration offices,- hunting associations,- Forest Research Institute,- offices of geodesy, cartography and cadastre,- organisations providing the remote sensing,- other organisations from out of the sector.

Bank of methods of information system

Bank of methods includes application software for auto-matic processing of data bank. This software is divided intotwo basic categories:

1. Common software includes applications running on MSDOS, WINDOWS, UNIX platforms and orientedtowards solving the problem of the automatic processingof forestry information. They are mainly representedby database management systems, mathematical andstatistical systems, office systems, CAD systems andGIS.

Figure 1. Overview on FIS users

resu-leveL noitamrofnifodniK noitagerggafoleveL

levelcigetartS.I

SIlanoitanretnI.1SItnemnrevoG.2

yrtseroFfonoitceS.3srenwotseroffonoitaicossakavolS.4

tnemnorivnEfoyrtsiniM.5cilbupeRkavolSehtfoeciffOlacitsitatS.6

noitamrofnicigetartsrehtodnaseirammus

ehttadetagergganoitamrofnilevelcilbuper

levellacitcaT.II

)PMF(nalptnemeganamtserofehtgnicudorpstcejbuS.1seciffohcnarbstidnaycnegAlatnemnorivnE.2

sesirpretnetseroF.3snoitaicossarenwotseroflanoigeR.4saeradetcetorpdnaskraplanoitaN.5

noitartsinimdaetatstseroffoseciffolanoigeR.6noitartsinimdaetatstnemnorivnefoseciffolanoigeR.7

noitamrofnidetagerggacificeps esirpretnetserof,ytnuoc,noiger

levellanoitarepO.III

sreganamtseroF.1seciffonoitartsinimdaetatstseroF.2

snoitaicossagnitnuH.3noitamrofnilanoitarepo ,ertsadac,tinugnikrowtserof

pihsrenwoetavirp,dnatstserof

levelhcraeseR.VI

hcraesertseroF.1 fostcejbononoitamrofnihcraeser tcejbohcraeser

noitacudE.V

sloohcstseroF.1sloohcsdetatneiroyllacigolocerehtO.2

erawtfosdnanoitamrofnitseroFssecorpgnihcaetrof stcejbolanoitcifdnalaer

sresurehtO.IV

seciffoxaT.1seciffonoitartsinimdaetatS.2

sresulaitnetoprehtO.3noitamrofnidetceles sdeencificepsehtotgnidroccA


2. Specialised software is produced in Forest InformationCentre using high level languages, database andgraphical systems.

Structure of FIS

The prevailing relations in FIS are those related to thecentral information bank. CIB serves as a source for bothFIS subsystems and information systems from out of the for-estry sector (Figure 2.). The rate of information centralisa-tion is objectively defined by the purpose and the way of de-termination, update and evaluation of information as well asby the personal, hardware and software equipment.

Decentralised databases are created in particular FIS sub-systems in accordance with their specific objectives.

Core information system of forestry is based on the cen-tral information bank and consists of 6 subsystems connect-ed to each other by relations between databases at differenthierarchical levels. These systems carry out processing, evalu-ation and distribution of information.

1. IS of the state and development of forests

It systematically observes and evaluates the data on thestate and development of forests.

The basic outputs processed also by interactivity with othersubsystems include:

- quantification of production, economic and healthcondition of forests

- ecological stability appraisal, forest managementcategorisation and general planning for forestmanagement plans in the process of updating,

- area register,- forest management plan,- permanent forest inventory,- general forest management plan,- given part of the Report on Forestry.

2. IS of forest management recording

The system is based on the legal obligation of forest usersto provide accredited organisation with the data on forestmanagement actions performed in the actual calendar year.Obtaining of data is country-wide and the software equip-ment allows to process the information in centralised or de-centralised way.

Figure 2. External and internal relations of FIS (Herich, 1997)

Central infromationbank

- IS of forest owners andusers

- IS of the state anddevelopment of forests

- IS of forestmanagement recording

- IS of departmentstatistics

- Market IS- GIS

IS MA SR sectionof forestry

Government IS

International IS (FAO,EFI, …)

IS of forest industry

Other state IS

Game managementIS

Forest research IS

IS of protected areas

State enterprises IS Private enterprises IS

Land use IS

Statistical IS

Forestry stateadministration IS

State administrationIS

IS of environmentForest management IS

IS of geodesy andcartography

IS of genetic fund


The outputs of the system are the basis for:- update of CIB during the forest management plan

validity,- forest management audit during the forest management

plan validity,- preparation of statistical and aggregated statements,- statistical reporting.

3. Geographic information system (GIS)

Regarding the character of forestry information, whichare mostly related to geographical objects, GIS represents sig-nificant rationalisation of FIS. GIS offers a number of newdata analyses and results presentation.

GIS is versatile tool for data evaluation. It uses the meth-ods of generalisation, reclassification, interpretation, spaceanalysis and their combination in forestry mainly for:

- evaluation of the characteristics of production and forestmanagement according to the various criteria (site, userand owner, geomorphologic, price, etc.),

- evaluation of health condition of forests,- evaluation of economic statistical indicators.

Nowadays, the functionality of GIS is limited especiallyby existence of graphical (map) databases. The outputs ofGIS are produced in the form of alphabetical and numericalreviews, thematic (vector or raster based) maps, space modelsand combination of these possibilities. At the same time, thearchiving of graphical databases in GIS allows effective up-dating of the forestry maps.

4. IS of forest owners and users

The system is based on the contracts of property rights.The outputs are produced using the aggregation of data atthe different level of state administration, according to the:

- type of ownership,- scale of owner groups,- number of owners in owner groups,- cadastral areas.

5. IS of department statistics

It is used to cover the information needs of forest sectorto regulate the forestry in accordance with the Act 322/1992on statistics, as amended by later legislation.

While in state enterprises statistics is carried out country-wide, in private sector, due to the large number of subjects,the method of representative selection is used.

6. Market IS

The role of market IS is to provide the forest managerswith information on the forest products market. In the viewof objective knowledge of the timber and other forest prod-ucts prices, it is actual issue to operate such a system. Thisfact is emphasised by the foundation of large number of ownerand user subjects in the Slovak forestry.

Forestry state administration information system gains,processes and evaluates related data at three levels:

county offices,region offices,ministry as a central body of the state administrationof forestry.

State enterprises information system is developed to proc-ess data from the field of production, sales, wages, materialsupply, forest management reporting, capital assets, evidenceof premises, invoicing, accounting, etc.

Private enterprises information system provides essentialinformation about management of private forests and theireconomic results.

Forest research information system is aimed at domesticand foreign forest scientific and technical information. It proc-esses and analyses social and economic information accord-ing to the needs of forest research and forest sector. It createsinternal database of state and development of forest resourc-es, research plots and monitoring of the health condition offorests.

Information system of national parks and protected areasdeals with special problems and it should mostly serve to theMinistry of Environment. It is formed as a database of mon-itoring the existence and abuse of animal and plant species.

Due to different level of automation, internal and exter-nal FIS relations are designed through various alternatives ofcommunication:

- traditional way of information transmission by papersis used in the case of computer equipment absence (e.g.private owners sector),

- using of telefax for transmission of image informationthrough phone network. Disadvantage of this alterna-tive is an impossibility to process transmittedinformation by computer without the risk of buildingerrors,

- transmission of information using the phone networkand modems. Expansion of this possibility is limitedby high telephone charges, capacity of public phonenetwork and transmission speed,

- transmission of information in public network(Internet, intranet). This is at the present very pro-gressive and effective way of communication withrelatively high transmission speed, reliability andpossibilities of connection to international informationsystems,

- transfer of information using hard media is verysuitable for transfer of large amount of data when thereis no need to process them in real time. Its advantagesare in reliability and low costs.

The goal of the information system project is an exten-sive use of private and public networks (LAN and WAN) forcommunication between particular subsystems. The presentstate indices the necessity of computerising the medium andsmall forest enterprises, while the large enterprises and stateorganisations are mostly well technically equipped and con-nected to the existing networks.


Conclusion

Forest information system has, despite of its continueddevelopment, a lot of defects. Their removal is twinned withintroducing the latest information and communication tech-nologies, which will facilitate designing of new and improv-ing the existing information activities. Future developmentof FIS is therefore connected with overlapping areas men-tioned above:

1. Using latest information and communication tech-nologies.

- Building of LANs with client/server architecture andimplementation of large database systems for managingheterogeneous data warehouses.

- Broad use of INTERNET for multimediacommunication.

- Implementation and distribution of GIS in forestry.- Introduction of expert systems and decision support

systems in forestry.- Use of progressive and powerful tools for user

application development (DELPHI, ORACLE, JAVA,etc.)

2. Designing new and improving existing informationactivities.

- Realisation of the relations between the FIS subsystemson the base of digital communication.

- Connection of FIS to foreign and internationalinformation systems by the means of INTERNET.

- Access to the central information bank of forestrythrough INTERNET to broad segment of usersfollowing the defined access rights.

- Completion of market information system, so that itcould provide actual and representative information notonly on the state forest enterprises but also on private

forest enterprises and owners. For the absolutefunctionality of the system connecting to informationsystems of forest industry is needed (Šulek, 1997).

- Design of new subsystems aimed at economic planningand evaluation of economic effectiveness (Maximová,2000).

- Monitoring of forestry development based on statisticalevaluation of time series and forecasting of forestsdevelopment with reference to random impacts.

- Classification of the data on forests and forestmanagement according to forest owners and users atthe forest stand level.

- Permanent annual updating of CIB due to growthprocess, forest management activities and other changes.

- Analysis and interpretation of remote sensing imagesin order to determine the stand parameters and healthcondition of forests effectively.

- Digital terrain model analysis helping to access forestsand to determine morfometric characteristics.

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Das Informationssystem für dieForsteinrichtung in der TschRund seine Bedeutung für dieOrganisationen und Subjekte inder Forstwirtschaft

Univ. Prof. Dipl.-Ing. Jaroslav Simon,CSc.

Fakultät für Forst- und Holzwirtschaftder Mendel-Universität für Land- undForstwirtschaft Brno, Zemìdìlská 3, TschR,tel 00420-5-45134139

Summary

The process of forest management transformation in theCzech Republic connected with changes of forest laws bringsalso changes in information database structure of forest man-agement and in the area of its maintenance and utilization.The database structure is based on a complex analysis of for-est regions as the units of natural and yields diversification offorest environment. The data obtained during the renewal ofthe forest working plans create the main contents of the data-base. Their utilization is possible for the forest owners andcompetent state officers (for forest policy decision makings).There is necessary to specify more exactly relationships be-tween forest owners and state officers dealing with forestmanagement

Das Informationssystem der Forsteinrichtung, seine Er-richtung, Aktualisierung und Ausnutzung kann man seit den50-er Jahren des 20. Jahrhunderts datieren. Der Grund da-für war einerseits die zentrale Staatsbewirtschaftung vonWäldern in der TschR (gegen 1989 – 99,8% von Waldmaßder TschR), anderseits die Pflicht, die Forstwirtschaftsplänefür alle in die Einheiten gegliederten Wälder zu bearbeiten, -im Grunde genommen in den Grenzen der Organisations-verteilung (die Einheiten der Staatswälder) – und die Pflicht,die Daten der Pläne und der forstwirtschaftlichen Evidenz indie errichtete Datenbasis (periodische und permanente In-ventarisationen) zu speichern. Mit Rücksicht darauf, daß diemethodische Bearbeitung der Forstwirtschaftspläne und derduchgeführten Inventarisationen , wenn sie auch logisch ent-wickelt haben, auf einer Standardgrundlage gestellt wurde,wurde es bei der Ausnutzung und Entwicklung der mathe-matischen Methoden und der Prognostik für die von ver-schiedenen Gesichtspunkten abgegrenzten Ganzen ermög-licht.

Für die wertvollsten Datenbasisteile hat man gehalten:- die Komplexabbildung der Natur- und Produktions-

bedingungen in den Wäldern der TschR (typologischesStandardsystem),

- die Taxationsdaten (Vertretung von Holzarten, Vorrä-te, Unterlagen für Sortimentierung) für alle abgegrenz-ten Einheiten der Verteilung des Waldes,

- das System der Sortierung und des Aussuchens nachgewählten Schlüsseln (Holzart, Organisationseinheitenusw.).

Die Bedeutung der so gestellten Datenbasis hat sich au-ßerordentlich nach dem Jahr 1989 im Zusammenhang mitder Wiederbildung des differenzierten Waldbesitzes (Erneue-rung der Eigentumsrechte, wesentliche Differenzierung derEigentumssubjekte) und vor allem mit dem Aufkommen desKonkurrenzelements in der Wirtschaft erhöht. Im Zusam-menhang damit kann man nicht das Faktum vergessen, daßdie Bindungen der Eigentums- und Wirtschaftssubjekte wer-den zuerst noch heute gebildet und stabilisiert und daß esnicht immer um eine korrekte Angelegenheit handelt. Ausdiesen und weiteren Aspekten ergibt sich breite Diskussionüber die Transformation und Ausnutzung der Informations-basis in der Forstwirtschaft.

Im Jahr 1995 wurde der neue Waldgesetz (Gesetz Nr.289/1995 der Gesetzsammlung) genehmigt und im Jahr 1996wurde die Zusammenfassung der Durchführungskund-machungen herausgegeben. Es hat durch die Regelung derInformationsflüsse und Bildung der neuen Kontroll-mechanismen eine Grundlage für die Transformation derForsteinrichtung gestellt. Dies ist es möglich, in den wichtig-sten Grundzügen durch folgende Aspekte zu charakterisie-ren:

- Für die Waldbesitzer vom Ausmaß 50 ha wurde diePflicht festgestellt, die forstwirtschaftlichen Pläne aufeigene Kosten mit hohem Maß der Staatsdotation, wenndie bearbeiteten Pläne dem vorgeschriebenen Standard(digitale Bearbeitung) entsprechen, auszuarbeiten;

- für die Güter mit kleinerem Maß werden sog.“Forstwirtschaftsentwürfe”, die der Staat deckt, bear-beitet; unter dem Begriff “Forstwirtschaftsentwurf ”versteht man in der Tschechischen Republik eine ge-kürzte Form des Forstwirtschaftsplans für die Waldgütermit der Fläche bis 50 ha;

- die Bearbeitung der Forstwirtschaftspläne wurde nurder Privatsphäre, den lizenzierten Subjekten mit Aus-nahme der Militärwälder und Spezialgebiete, anver-traut;

- es wurde sog. Institut “Regionalpläne für Entwicklungvon Wäldern” eingeführt; sie sollen die Staatsinteres-sen in der Forstpolitik präsentieren, sie werden vomStaatsinstitut für Taxation bearbeitet;

- die Daten der bearbeiteten Forstwirtschaftspläne und -entwürfe werden in die vom Staat verwaltete IDC-Da-tenbasis (Informations- und Datenzentrum) übernom-men, ferner werden sie dann regionalweise zuständi-gen Organen der Staatsforstverwaltung übergeben;

- die Staatsverwaltungen für Wälder sichern in ihremWirkungsbereich die Ministerien für Landwirtschaft,Verteidigung und Umweltschutz. Das Letztgenannteführt in diesem Gebiet auch die Staatsoberaufsicht.


Wie es offenkundig ist, die obengenannten Aspekte habengroße Folgen in der Sphäre des Informationsflusses und lo-gisch auch in der eigenen Wirtschaftstätigkeit.

Die Struktur und Ausnutzung derInformationsbasis

Das Grundelement der Informationsbasis für Forstein-richtung ist zur Zeit das System der Regionalpläne für Wald-entwicklung (für 41 Waldgebiete, die das ganze Territoriumder TschR bedecken), die zusammenfassend Informationenüber die Natur-, Produktions-, und Wirtschaftsbedingungender Region bieten. Ihr Bestandteil ist die digitale Kartenbasisin Verbindung mit den Staats-, Übersichts-, typologischen,Verkehrs-, Außerproduktionskarten usw. Die Regionalplänefür Entwicklung sind zentral hinterlegt, ihre Ausarbeitungdeckt der Staat und sie sind für folgende Subjekte ausnutz-bar:

- Besitzer eines Forstguts;- durch den Waldbesitzer die Kanzlei für Taxation, die

aufgrund der Vertragsbeziehungen den Forstwirtschafts-plan bearbeitet;

- Organe der Staatsverwaltung für Kontrolltätigkeit aufdem Regional- und Bezirksniveau;

- Zentralorgane, die sich für Konzeptionspläne und For-mulierung der forstpolitischen Aspekte interessieren;

- Spezialinstitutionen für kommerzlose Ausnutzung –Forstschulwesen, Organe für Natur- und Umweltschutzusw.

Das zweite Informationsniveau sind die bearbeitetenForstwirtschaftspläne und -entwürfe. Ihre Daten werdenselbstverständlich nach der Bearbeitung und Genehmigungdem Besitzer des Guts übergeben, ferner werden sie dann beizuständigen Organen für die Staatsforstverwaltung und zen-tral im IDC-Zentrum (das gewähnte Informations- undDatenzentrum) in Brandýs nad Labem aufbewahrt.

Vom Gesichtspunkt der Bearbeitung und Ausnutzung,in der Beziehung zum Eigentumssubjekt unterscheiden sichbeide Informationsbasen grundsätzlich. Die Regionalplänefür Entwicklung werden unabhängig von der Eigentumsstruk-tur bearbeitet, ihre Ausnutzung wird zentral und zwar unab-hängig vom Willen der Eigentumsstrukturen, vor allem dermittleren und kleinen, geleitet. Die Daten aus den Forstwirt-schaftsplänen und -entwürfen sind das Eigentum des Besit-zers (der Besitzer deckt die Beschaffung des Plans auf eigeneKosten mit der Ausnutzung der Staatsdotation), ohne seineZustimmung sollten sie niemandem zur Verfügung stehen.Aber es handelt sich vor allem um die Daten über die Flä-chenstruktur des Eigentums, unmittelbare Beschreibung derWaldbestände (der andere Teil von Daten, wie es schon an-geführt wurde, wird in den Regionalplänen für Waldentwick-lung enthalten). In diesem Zusammenhang kann man nichtdie vorher gewähnte Informationsdatenbasis aus den Bear-beitungszyklen der Forstwirtschaftspläne (seit den 50-er Jah-ren) unterlassen. Sie konnte prinzipiell in ihren Teilen zurZeit der Transformation von Eigentumsverhältnissen dieAusstattung auch der Nichtunternehmungssubjekte werden.

Das dritte Informationsniveau sind die Angaben aus derforstwirtschaftlichen Evidenz der Besitzer, vor allem der klei-nen, wo man in der gegenwärtigen Lage nur über die Teilan-gaben mit sehr begrenztem Maß der Genauigkeit reden kann.

Die Komplexangaben über die Entwicklung des Waldzu-standes wurden immer zusammenfassend auch in den gesamt-flächigen Inventarisierungen angeführt. Für ihre Bearbeitunghaben die forstwirtschaftlichen Pläne gedient, wie es schonangeführt wurde, und früher wurde strikt die forstwirtschaft-liche Evidenz geführt. Das genannte System ist logisch in den90-er Jahren zerfallen. Stufenweise wurde die Methodik fürdie Bearbeitung der Inventarisierungen auf der mathematisch-statistischen Grundlage gebildet; sie wurde zur Zeit beschlos-sen und die gewähnten Inventarisierungen sollten dieses Jahrin Angriff nehmen (genommen werden*). Ihr Standard istprinzipiell mit den Standarden der Nachbarländer vergleich-bar, nur die Angaben über den Waldzustand werden erwei-tert.

Die Ausnutzung der Informationen durch dieSubjekte in der Forstwirtschaft ohneVerbindung mit dem Waldeigentum

Die ursprüngliche Struktur der Forstwirtschaft in derTschR ist grundsätzlich in den 90-er Jahren in drei Grund-teile zerfallen – das Staatsforsteigentum (ohne Realisierungs-strukturen), Privatforsteigentum, die Realisierungsprivatstruk-turen ohne Verbindung mit dem Wäldereigentum (sog. LAS– tschechische Abkürzung für die Forstaktiengesellschaftenund ganze Reihe von kleinen Privatsubjekten mit bisherunbeständiger Struktur). In dieser Lage stellt die Gewin-nung und Ausnutzung der Informationsbasis für die Reali-sierungssubjekte eine prinzipielle Sache dar (Prognostik fürEntwicklung von Einschlägen, Kalkulation des Umfangs derdurchgeführten Anbauarbeiten, Prognostik für Preiseentwick-lung usw.). Vom Standpunkt der Eigentumsstrukturen ist derSchutz der Informationssphäre sehr wichtig. Aus dem ange-führten Umriß ist evident, daß man in diesem Gebiet nochReserven finden kann, deren Existenz logisch die Entwick-lung der normalen Marktbeziehungen beeinflußt. Es ist vonBedeutung auch für die Beurteilung des Wirtschaftseffekts inverschiedenen Gütern bei möglichem Verkauf und Verpacht,was zur Zeit sehr akktuelle Angelegenheit ist, vor allem mitRücksicht auf das Faktum, daß der bedeutende Teil von derForsteigentumsstruktur (kleine und mittlere Besitzer) Laiensind, in der Regel in weiteren Generationen, oft mit ge-schwächter Beziehung zum Forsteigentum. Das Vereinigender Besitzer mit dem Ziel der methodischen bzw. Organisati-onsführung befindet sich oft im Anfangsstadium.

Die obengenannten skizzierten Rahmenaspekte entwer-fen die Notwendigkeit der Strukturalisierung von Informati-onsbasis in der Forsteinrichtung; sie soll unmittelbar in dieWirtschaftstätigkeit übergehen, gleichzeitig ist für sie ihr Sy-stemschutz in der Beziehung zu den Eigentumssubjekten er-forderlich.


Betriebliche Ökobilanzen -Möglichkeiten und Grenzen inder Forstwirtschaft

Gert Volker Spies

Institut für ForstökonomieAlbert-Ludwigs-Universität FreiburgD-79085 Freiburg+49-761/[email protected]

1 Zusammenfassung

Die Auseinandersetzung mit der Methodik der (betrieb-lichen) Ökobilanz und den Besonderheiten der forstlichenProduktion, wie z.B. Langfristigkeit und Naturgebunden-heit der Produktion, hat gezeigt, dass die Methodik der be-trieblichen Ökobilanz sich nicht als ökologisch ausgerich-tetes, betriebliches Informations- und Entscheidungsunter-stützungsinstrument für den Bereich der forstlichen Pro-duktion eignet. Eine sinnvolle Erfassung und Gegenüber-stellung der mit betrieblichen Maßnahmen verbundenenInput- und Outputgrößen ist aufgrund einer zeitlichen undfunktionalen Entkopplung nicht möglich. Diese Entkopp-lung wird verursacht durch die langen Produktionszeiträu-me und die unmittelbare Abhängigkeit der Produktion vonder Natur und den in der Natur ablaufenden Prozessen.

Das von Schmidt-Bleek entwickelte MIPS-Konzept,welches einer nahezu ausschließlich inputorientierten Be-trachtungsweise folgt, weist zwar einen möglichen Auswegaus der für den Forstbereich problematischen in- und out-putorientierten Betrachtungsweise der Ökobilanzmethodik,ist aber zumindest derzeit nicht praktikabel.

Aus pragmatischen Gründen wird daher eine ebenfallsinputorientierte Alternative vorgeschlagen, die als „Umwelt-belastungsrechnung“ eine ökologische Ergänzung zur be-trieblichen Kostenrechnung darstellen soll. Erfasst werdender anthropogen verursachte, direkte Energie- und Mate-rieinput.

Schlüsselwörter: Ökobilanz, MIPS, Umweltbelastungs-rechnung

Abstract

For a forest enterprise Life-Cycle Assessment (LCA) can-not serve as an ecological based information- or decision-support-instrument. The methodology of LCA is not com-patible with the characteristics of forestry especially the long-termed production and the nature-based production. Thelong-termed production and the nature-based productioncause a temporal resp. a functional discontinuity among theinput and the output which are normally recorded and con-

trasted in the LCA. The results of an LCA for a real forestenterprise highly depend on the historical and natural situ-ation. For instance in old-growth you will get the sameamount of timber (the same output) with much less inputthan in young stands. On the other hand nature is very com-plex and non-predictable. So there is not always a stringentcorrelation between a measure and a (later) result or status.

The MIPS-concept developed by Schmidt-Bleek is anonly input-orientated approach. Even though there is noproblem of discontinuity among the input and the outputthere are other reasons why this concept is not practicable.

For practical reasons another input-orientated approachis proposed. As a type of „environmental impact account-ing“ this approach should be a supplement to the normalbusiness cost accounting. All kinds of human caused inputof energy and matter should be measured and recorded.

keywords: Life-Cycle Assessment, MIPS, environmen-tal-impact-accounting

2 Einleitung

In einer für ökologische (Umwelt-)Belange zunehmendsensibilisierten Gesellschaft sehen sich Unternehmen ver-stärkt der Notwendigkeit gegenüber, die ökologischen Aus-wirkungen ihres betrieblichen Handelns gegenüber derÖffentlichkeit zu dokumentieren sowie diese Auswirkun-gen in den betrieblichen Entscheidungsprozeß mit einzu-beziehen. Die betriebliche Ökobilanz, als ein Instrumentzur Erfassung und Darstellung der Konsequenzen wirtschaft-licher Aktivitäten für die Umwelt, stellt quasi das stofflichebzw. energetische Gegenstück zur monetären Gewinn- undVerlustrechnung dar. Bislang sind für verschiedene Indu-strie- und Unternehmenszweige Konzepte für eine betrieb-liche Ökobilanzierung entwickelt und in einzelnen Unter-nehmen umgesetzt worden. Aufgrund der Besonderheitender Forstwirtschaft, wie z.B. Langfristigkeit der durchschnitt-lichen Produktionszeiträume, Naturgebundenheit der Pro-duktion, Verquickung von biologischer und technischerProduktion, neben der Erzeugung von Sachgütern auchBereitstellung von umweltrelevanten Dienstleistungen, sinddiese Konzepte nicht direkt auf die Problemstellung in Forst-betrieben übertragbar.

Trotzdem ist es erforderlich, dem Forstbetrieb Informa-tionen zur Verfügung zu stellen, mit deren Hilfe die Um-weltrelevanz betrieblicher Entscheidungen abgeschätzt unddie Umweltwirkungen betrieblichen Handelns optimiertwerden können. Ein besonderer Schwerpunkt ist daher aufdie vom Forstbetrieb unmittelbar zu beeinflussenden Hand-lungsoptionen zu legen, die ein großes, negatives wie posi-tives „Umweltwirkungspotential” beinhalten.

Es ist daher zu prüfen, ob betriebliche Ökobilanzen fürdie Anwendung im Forstsektor bzw. in Forstbetrieben ent-sprechend modifiziert werden können, oder ob andere Kon-zepte bestehen bzw. ein eigenes Konzept zu entwickeln ist,die die vorgenannten Besonderheiten der forstlichen Pro-


duktion bzw. von Forstbetrieben in ausreichendem Maßeberücksichtigen.

3 Vorgehen

Die im nachfolgenden Abschnitt „Ergebnisse“ nähererläuterten Eigenheiten unterscheiden Forstbetriebe bzw. dieforstliche Produktion grundsätzlich von anderen Produkti-onsbereichen. Die forstliche Betriebswirtschaftslehre, die sichz.T. ebenfalls mit den gleichen Eigenheiten der forstlichenProduktion (Langfristigkeit der Produktion, Naturgebun-denheit der Produktion, Identität von Produkt und Produk-tionsmittel etc.) auseinanderzusetzen hat, hat in vielen Fäl-len (Vermögensbewertung, Ertragsbestimmung) mit Hilfevon Konventionen zu pragmatischen Lösungen gefunden,die sich allerdings nicht auf die hier gestellte Problematikübertragen lassen. Die weitere Auseinandersetzung mit Li-teratur zu (betrieblichen) Ökobilanzen hat ebenfalls, wierückblickend betrachtet auch eigentlich nicht anders zu er-warten war, nicht zu Lösungsansätzen für die durch die Be-sonderheiten der forstlichen Produktion hervorgerufenenProbleme geführt. Die Methodik der Ökobilanzierung ent-stammt nun mal dem Bereich der industriellen Produkti-on, der derartige Eigenheiten nicht kennt. Daher wurde nachweiteren Ansätzen zur Erfassung und Bewertung von öko-logischen Auswirkungen betrieblichen Handelns gesucht.Dabei wurde das von Schmidt-Bleek am Wuppertal-Insti-tut entwickelte MIPS-Konzept näher auf seine möglicheEignung bezüglich der Eigenheiten der forstlichen Produk-tion hin untersucht, wurde allerdings ebenfalls verworfen.

Neben der Auseinandersetzung mit den Besonderhei-ten der forstlichen Produktion und der daraus resultieren-den Probleme der Übertragbarkeit bestehender Ökobilanz-konzepte bzw. des MIPS-Konzeptes auf den Forstbereichist eine Auseinandersetzung mit den grundsätzlichen An-forderungen an ein betriebliches (Umwelt-)Informations-system unumgänglich. Bei der Entwicklung von betriebli-chen Informationssystemen ist es wichtig, neben den tech-nischen Aspekten der Informationsgewinnung und -bereit-stellung auch verhaltensbezogene, nachfragerelevante Aspek-te zu berücksichtigen (vgl. u.a. Hinrichs 1995). Bislangwurden bei der Formulierung von Anforderung speziell anÖkobilanzen i.d.R. die technisch-sachlichen Aspekte in denVordergrund gerückt (vgl. z.B. Schulz & Schulz 1993;Böning 1994). Neben der Abstimmung von Informations-bedarf und Informationsangebot ist aber auch die Informa-tionsnachfrage als Verhaltensgröße bei der Entwicklung ei-nes betrieblichen Informationssystems zu berücksichtigen.

4 Ergebnisse

Die Grundidee, mit Hilfe einer auf die Belange der forst-lichen Produktion abgeänderten Form der betrieblichenÖkobilanz dem Forstbetrieb ein ökologisch ausgerichtetesInformations- und Entscheidungsinstrument an die Handgeben zu können, muss nach dem derzeitigen Erkenntnis-stand verworfen werden.

Die Ursachen hierfür werden in den nachfolgendenPunkten begründet:

4.1 Die Eignung von betrieblichenÖkobilanzen für den Bereich der forstlichenProduktion

Bereits in der Antragsstellung wurde darauf hingewie-sen, dass die Besonderheiten von Forstbetrieben bzw. derForstwirtschaft derart gravierend sind, dass sie eine Modifi-kation und Erweiterung der Methodik der betrieblichenÖkobilanzierung erforderlich machen.

Trotz intensiver Auseinandersetzung mit diesen „forstli-chen“ Besonderheiten, besonders mit der Problematik derLangfristigkeit der forstlichen Produktion, der Naturgebun-denheit der forstlichen Produktion und der Untrennbarkeitvon technischer und biologischer Produktion, ist es nichtgelungen, hier zu einer Lösung zu kommen, die eine be-triebliche Ökobilanz zu einem geeigneten, ökologisch aus-gerichteten Informationsinstrument für den Forstbetriebmacht. Im Gegenteil hat sich der Eindruck verhärtet, dassdiese Aspekte eine Anwendung von betrieblichen Ökobi-lanzen für Forstbetriebe vollkommen ausschließen.

Durch die Langfristigkeit der forstlichen Produktion, diebis zu 200 Jahren und mehr betragen kann, findet eine voll-ständige zeitliche Entkopplung von durchgeführter Maß-nahme und dem damit verbundenen Input in Form vonStoffen und Energie auf der einen Seite der „Ökobilanz“und dem Ergebnis der Maßnahme bzw. dem erzielten Out-put in Form von Produkten auf der anderen Seite der „Öko-bilanz“ statt.

Diese zeitliche Entkopplung bereitet keinerlei Schwie-rigkeiten, wenn man mit Hilfe von Ertragstafelmodellen daszeitliche Nacheinander der verschiedenen forstlichen Maß-nahmen in ein räumliches „Nebeneinander“ des Normal-waldmodells transformiert und somit zu Ergebnissen für dasModell einer normalen Betriebsklasse kommt (vgl. Schweinle1996).

Stellt man aber die Maßnahmen eines realen Forstbe-triebs in den Mittelpunkt der Untersuchung, so bewirkt diezeitliche Entkopplung eine vollkommene Abhängigkeit derErgebnisse einer betrieblichen Ökobilanz von der u.a. hi-storisch bedingten Ausgangssituation des entsprechendenBetriebs: ein altholz- und vorratsreicher „Abbaubetrieb“ wirdimmer mit vergleichsweise wenig Input für die Holzernteviel Output in Form von Holz erzielen, wohingegen eindurch Jungbestände dominierter „Aufbaubetrieb“ bei nurwenig Qutput in Form von Holz vergleichsweise mehr In-put für Pflege- und Durchforstungsmaßnahmen erbringenmuss.

Die Ergebnisse einer betrieblichen Ökobilanz und erstrecht der Vergleich verschiedener Betriebe sind also maß-geblich durch die momentane, historisch bedingte (natura-le) Situation des Betriebs bzw. der Betriebe beeinflusst, aufdie der Betrieb selbst aber keinerlei Einfluss nehmen kann.


Anders als z.B. in der (chemischen) Industrie, wo aufgrundvon Rezepturen oder Reaktionsgleichungen der gleiche In-put zu jeder Zeit und an jedem Ort zu dem gleichen Out-put geführt werden kann, führt der gleiche Input in einenForstbetrieb zu einem anderen Zeitpunkt oder an einemanderen (Stand-)Ort zu einem gänzlich unterschiedlichenOutput. Wenn aber schon zur Bewertung von verschiede-nen Ansätzen u.a. das Kriterium der Stabilität herangezo-gen wird, welches prüft, ob gleiche Tatbestände zu unter-schiedlichen Zeiten gleich bewertet werden (vgl. Böhning1994), wie viel wichtiger ist es dann erst, dass gleiche Tatbe-stände zu gleichen Ergebnissen führen.

Die Naturgebundenheit der forstlichen Produktion istein weiterer, wesentlicher Grund, warum die Verwendungbetrieblicher Ökobilanzen für die Bewertung betrieblichenHandelns im Forstbereich abgelehnt wird. Kein andererProduktionsbereich ist derart abhängig von den natürlichenVoraussetzungen, wie z.B. Boden- und Geländebeschaffen-heit, Klima (= Standortbedingungen), sowie den natürli-chen (Wachstums-)Vorgängen in Ökosystemen. Die land-wirtschaftliche (Pflanzen-)Produktion, die zwar ebenfalls andie natürlichen (Wachstums-) Vorgänge und an den Stand-ort gebunden ist, nimmt i.d.R. aber erheblichen Einfluss,vor allem auf den Standort aber auch mehr oder wenigerdirekt auf die Wachstumsvorgänge, z.B. durch mechanischeBodenbearbeitung (Pflügen, Eggen, etc.), andere mechani-sche Maßnahmen (Be- und Entwässerung) und den Ein-satz von organischen und anorganischen Düngemitteln mitdem Ziel der Ertragssteigerung. Diese Einflussnahmemög-lichkeiten, die vor allem auf die Nivellierung der Standort-und Wuchsbedingungen innerhalb eines abgegrenzten Pro-duktionsbereichs abzielen, setzen Standards, von denen selbsteine konventionelle Forstwirtschaft weit entfernt ist.

Das Gebundensein der forstlichen Produktion an dieNatur und ihre komplexen, nicht vorhersehbaren Wirkungs-zusammenhänge kann neben der o.a. zeitlichen Entkopp-lung aufgrund der langen Produktionszeiträume zu einerEntkopplung von Ursache und Wirkung führen, d.h. esbesteht nicht zwingend ein schlüssiger funktionaler Zusam-menhang zwischen einer forstbetrieblichen Maßnahme undeinem sich (zu einem späteren Zeitpunkt) daraus ergeben-den Ergebnis/Zustand. Wird aber in einer betrieblichenÖkobilanz der mit der Durchführung von Maßnahmenverbundene stoffliche und energetische Input einem be-stimmten Ergebnis in Form von Produkten auf der Out-putseite gegenübergestellt, so muss hier ein funktionalerZusammenhang bestehen. Ansonsten führt eine betriebli-che Ökobilanz zu beliebigen Ergebnissen, die weder zeit-lich (z.B. Vergleich von Zeitreihen in einem Betrieb) nochüberbetrieblich (z.B. Vergleich verschiedener Betriebe) mit-einander verglichen werden können.

Der Bereich der biologischen Produktion, das Wachs-tum der Bäume, zeichnet sich durch eine erhebliche Kom-plexität aus. Die ablaufenden biologischen Prozesse sind sehrvielfältig. Viele Wirkungszusammenhänge und Stoffflüsseim biologischen System sind weder hinreichend bekanntnoch quantifizierbar. Schweinle beschränkt in seiner Studie

die Bilanzierung daher auch allein auf die Rohholzproduk-tion unter Verwendung einer abgewandelten Photosynthe-segleichung (Schweinle 1996, S. 34). Auch hier wiederumwird deutlich, dass diese Studie nur mit Hilfe von Modell-anwendungen bzw. bestimmten modellhaften Unterstellun-gen zu ihren Ergebnissen gelangen kann. Für einen realenForstbetrieb erscheint daher die Berücksichtigung der bio-logischen Produktion und der damit verbundenen Stoff- undEnergieströme zumindest derzeit unmöglich zu sein.

Die unvermeidliche Kuppelproduktion von Output-Gütern mit tlws. substitutivem tlws. komplementärem Cha-rakter führt zu erheblichen Zurechnungs- und Bewertungs-problemen. Ähnlich wie in der Kostenrechnung Gemein-kosten auftreten, entstehen im Betrieb neben „Einzelum-weltbelastungen“ auch „Gemeinumweltbelastungen“. DieVerteilung dieser „Gemeinumweltbelastungen“ auf die ein-zelnen Output-Güter als „Umweltbelastungsträger“ ließesich, wie in der Kosten- und Leistungsrechnung auch, nichtwissenschaftlich, sondern nur aufgrund von Konventionenlösen.

4.2 Die grundsätzliche Eignung (betrieblicher)Ökobilanzen als (operatives) Informations- undEntscheidungsunterstützungsinstrument fürden (Forst-)Betrieb

Betriebliche Ökobilanzen sind, wie auch das vergleich-bare Instrument der Finanzbilanz, stets vergangenheitsbe-zogen, d.h. von einem bestimmten Zeitpunkt aus werdenalle bis dahin innerhalb einer bestimmten zeitlichen Peri-ode (i.d.R. ein Jahr) angefallenen Umweltbelastungen inForm von In- und Outputs erfasst. Die Auswertung dieserErgebnisse kann daher nur ggf. für die Zukunft zu einemlängerfristig geänderten Verhalten führen. Für tatsächlichanstehende betriebliche Entscheidungen, die gerade auchdie ökologischen Auswirkungen berücksichtigen sollen, istdieses Instrument daher weniger geeignet.

Gerade aber bei der tatsächlichen Entscheidung im Be-trieb benötigt der Entscheidende Informationen über diemöglichen ökonomischen und ökologischen Auswirkungenseiner Handlungsalternativen, soll und will er diese Aspektebei seiner Entscheidungsfindung berücksichtigen. Schließ-lich können die umweltbezogenen Ziele der Gesellschaft nurdann erreicht werden, wenn es gelingt, diese in das konkre-te Handeln von Betrieben zu integrieren.

Besonders problematisch ist bei der betrieblichen Öko-bilanz, so wie sie ursprünglich konzipiert wurde (vgl. z.B.Bundesumweltministerium und Umweltbundesamt 1995oder Stahlmann 1993), die Betrachtung des Betriebes als„black box“, d.h. ohne genaue Kenntnis der einzelnen Pro-duktionsschritte und der ablaufenden Produktionsprozes-se. „Die Vorgänge innerhalb des Unternehmens könnensomit nicht transparent gemacht werden. Für eine systema-tische Maßnahmenentwicklung und als Grundlage für or-ganisatorische Gestaltungsprozesse ist die Umweltbilanznicht geeignet“ (Strobel/Enzler 1997, S. 13). Einen genaue-ren Einblick in die betrieblichen Abläufe und Produktions-


prozesse ermöglichen erst Prozessbilanzen (vgl. Bundesum-weltministerium und Umweltbundesamt 1995).

Hinzu kommt, dass bei der (betrieblichen) Ökobilanzeine komplizierte Erfassung vieler verschiedener Stoffe er-forderlich ist. Es entsteht eine Informationsvielfalt, die, umüberhaupt weiter „verarbeitet“ werden zu können, einerentsprechenden Einschränkung bzw. einer Verdichtung undBündelung bedarf (s. dazu auch Punkt 4.4). Schließlich mussman sich bei der abschließenden Bewertung bewusst sein,dass dieser Schritt, wie jede Bewertung, eine Verknüpfungvon Sachinformationen mit Werthaltungen darstellt, alsoin erheblichem Maße normative Komponenten beinhaltet(vgl. Ankele/Meyerhoff 1997).

4.3 Das MIPS-Konzept als Alternative zubetrieblichen Ökobilanzen

Ein Instrument zur ökologischen Bewertung sowohl vonGütern als auch von Dienstleistungen, das sich ausschließ-lich mit der Inputseite befasst, wurde Anfang der 90er Jahrevon Schmidt-Bleek am Wuppertal Institut entwickelt. DasMIPS-Konzept unterstellt, „daß für eine erste Abschätzungder Umweltbelastungsintensität von Gütern, (...) , die Kennt-nis der lebenslangen Materialintensität der Inputs ausreicht“(Schmidt-Bleek 1993, S. 106). Die neue Kennzahl MIPS(Material-Intensität Pro Serviceeinheit) als Maß für dieUmweltbelastungsintensität verschiedener Güter wird defi-niert als „der Materialverbrauch von der Wiege bis zur Wie-ge pro Einheit Dienstleistung oder Funktion (...)“ (Schmidt-Bleek 1993, S. 108). Es wird also der Materialaufwand er-fasst, „der getrieben wurde, um ein Produkt verfügbar zumachen, es ein Produktleben lang zu benutzen und anschlie-ßend zu entsorgen, (...) , einschließlich aller ökologischenRucksäcke. Dazu gehören auch alle Materialien, die für alleEnergieinputs in Bewegung gesetzt werden müssen“(Schmidt-Bleek 1993, 105). Der „ökologische Rucksack“wird definiert „als die Summe aller natürlichen Rohmate-rialien von der Wiege bis zum verfügbaren Werkstoff oderzum dienstleistungsfähigen Produkt in Tonnen pro Tonne,abzüglich dem Eigengewicht des Werkstoffes oder Produk-tes selbst, gemessen in Tonnen, Kilogramm oder Gramm“(Schmidt-Bleek 1998, S. 82).

Wird in dieser ursprünglichen Konzeption die Umwelt-belastungsintensität allein in einer einzigen Maßzahl undin einer Einheit (Masse) ausgedrückt, so erfährt das Kon-zept in seiner weiteren Entwicklung eine differenziertereBetrachtungsweise der Inputs (vgl. Schmidt-Bleek 1998 u.Schmidt-Bleek et al. 1998). Der Rohstoff- und Materialin-put wird in 5 Kategorien unterschieden: 1. Abiotische Roh-materialien, 2. Biotische Rohmaterialien, 3. Bodenbewegun-gen in der Land- und Forstwirtschaft, 4. Wasser und 5. Luft(Schmidt-Bleek et al. 1998). Diese Differenzierung erschwertzwar eine Bewertung bzw. einen Vergleich verschiedenerBewertungen, verhindert aber gleichzeitig einen Informati-onsverlust, der mit der zusammenfassenden Bewertung ineiner einzigen Maßzahl zwangsläufig verbunden ist.

Während bei Ökobilanzen das Hauptaugenmerk derAnwender meist auf der Outputseite der Ökobilanz, alsobei den Emissionen liegt, lenkt das MIPS-Konzept die Auf-merksamkeit auf die Inputseite. Diese einseitige Betrach-tungsweise des MIPS-Konzeptes hat jedoch zu Kritik andiesem Konzept geführt. So wird z.B. bemängelt, dass dieToxizität der Stoffe und Emissionen nicht berücksichtigtwird und die entwickelte Kennzahl einen Reduktionismuszeigt, „der die komplexe Wirklichkeit nicht abbilden kann“(Clausen/Rubik 1996, S. 15). Es stellt sich aber die Frage,inwieweit selbst die ausgefeilteste Ökobilanz hierzu in derLage ist. Denn auch bei Ökobilanzen wird sowohl durchdie Auswahl der zu erfassenden Umweltwirkungskategori-en (Treibhauseffekt, stratosphärischer Ozonabbau, Azidifi-zierungspotential etc.) als auch durch die Festlegung derBilanzgrenzen eben nur ein Teil der „komplexen Wirklich-keit“ abgebildet, wenn auch vielleicht mit einer höheren(Schein-)Genauigkeit.

Problematisch am MIPS- Konzept ist aber auf jeden Falldie Ermittlung der „ökologischen Rucksäcke“, also derjeni-gen Materialinputs, die zur Gewinnung, Produktion, Ent-sorgung etc. der einzelnen Materialien eingesetzt werdenmüssen. Für jedes eingesetzte Material sind Kenntnisse derVerbrauchsintensitäten für Material, Wasser und Luft in derProduktlinie erforderlich, was mit einem enorm großenAufwand verbunden ist. Es stellt sich also die Frage, wiepraktikabel das MIPS-Konzept zumindest derzeit handhab-bar ist.

4.4 Anforderungen an ein betriebliches(Umwelt)Informationssystem

Bislang wurden bei der Formulierung von Anforderungspeziell an Ökobilanzen i.d.R. die technisch-sachlichenAspekte in den Vordergrund gerückt. Schulz & Schulz(1993, S. 7f.) bzw. Böning (1994, S. 49f.) stellen z.B. fol-gende Anforderungen an Ökobilanzkonzepte:

- Vollständigkeit: Alle bedeutsamen Umweltwirkungenmüssen erfasst werden.

- Eindeutigkeit: Aus der Bilanzbewertung müssen sichfür Alternativen eindeutige Aussagen i.S.v. „besser oderschlechter als” machen lassen.

- Überprüfbarkeit: Eindeutige Begriffsabgrenzungen so-wie eine nachvollziehbare Erfassungs- und (Transpa-renz) Bewertungsmethodik muss vorhanden sein.

- Vergleichbarkeit: Einheitlicher Bewertungsmaßstabmuss existieren.

- Wirtschaftlichkeit: Ökonomisch vertretbarer Arbeits-aufwand zur Erstellung der betrieblichen Ökobilanz

- Stabilität: Gleiche Tatbestände müssen zu unterschied-lichen Zeiten gleichbewertet werden.

Neben der Abstimmung von Informationsbedarf undInformationsangebot ist aber auch die Informationsnach-frage als Verhaltensgröße bei der Entwicklung eines betrieb-lichen Informationssystems zu berücksichtigen. Dieser feh-lende Akteursbezug wird von Ankele und Rubik (1997) alseine Schwachstelle in der jüngsten Ökobilanzentwicklung


beschrieben. „Die Ökobilanzdiskussion wird weitgehend inFachkreisen und damit auch auf dem entsprechenden Ni-veau geführt. Die in der Norm formulierten Anforderun-gen sind hoch gesteckt und anspruchsvoll. Ungeklärt ist, obUnternehmen unterhalb Konzerngröße über das entspre-chende Know-how und die zeitlichen wie finanziellen Res-sourcen verfügen und ob Verbraucher/innen über dieseKapazitäten verfügen. Das heißt, die Methodenentwicklungerfolgt unter weitgehender Ausblendung der Akteure undZielgruppen“ (Ankele/Rubik 1997, S. 21).

In der Sachbilanz von Ökobilanzen werden teilweisemehr als 100 verschiedene Parameter aufgeführt. Diese „In-formationsflut“ kann für betriebliche Entscheidungsträgernur verfügbar gemacht werden, wenn sie entweder im An-schluss an die Erhebung durch Verdichtung und Bewertungwieder entsprechend verringert wird oder die Erhebung vonAnfang an auf wenige, möglichst aussagekräftige Parameterbeschränkt wird. Dass damit zwangsläufig ein Verlust anInformation verbunden ist, muss in Kauf genommen wer-den.

5 Diskussion

Grundsätzlich lassen sich die Schwierigkeiten der An-wendung betrieblicher Ökobilanzen bzw. generell der öko-logischen Bewertung betrieblichen Handelns im Forstbe-reich vereinfachend auf folgende Punkte reduzieren:

- sinnvolle Gegenüberstellung von Input- und Output-größen in der Ökobilanz, insbesondere die Erfassungder Outputgrößen

- Erfassung der „natürlichen“ Input- und Outputgrößender biologischen Produktion

Das bedeutet, dass die Schwierigkeiten bei der Erstel-lung von betrieblichen Ökobilanzen für den Forstbereichnicht erst bei der Zusammenfassung der Ergebnisse der Sach-bilanz zur Wirkungsbilanz oder der sich anschließendenBilanzbewertung auftreten, also in Bereichen, wo es auchfür „normale“ Ökobilanzen noch keine einheitlichen, wis-senschaftlich fundierten „Regeln“ gibt, sondern dass es be-reits auf der Stufe der Sachbilanz zu unüberwindlichen Pro-blemen kommt, die eine Verwendung der Ökobilanzsyste-matik für den Forstbereich ausschließen.

Um dennoch zu einer pragmatischen Lösung zu kom-men, wie sich umweltrelevantes Handeln im Forstbetrieberfassen und ggf. steuern lässt, erscheint es daher aus deno.a. Gründen unumgänglich zu sein, sich bei einer derarti-gen Erfassung und Steuerung ausschließlich auf den künst-lichen, d.h. den anthropogen verursachten Input an Mate-rie und Energie zu beschränken. Umweltverträgliches Wirt-schaften wird somit mit einer Minimierung des anthropo-gen verursachten Inputs gleichgesetzt. Durch diese Beschrän-kung wird der gesamte Bereich der biologischen Produkti-on und die damit verbundenen Schwierigkeiten der Erfas-sung der tatsächlichen Stoffströme aus der Betrachtung aus-geblendet.

Letztendlich ist dies nichts anderes, als die Anwendungdes ökonomischen Prinzips in seiner Formulierung als Mi-nimalprinzip: ein (gegebenes) Ziel mit einem minimalenAufwand zu erreichen.

Aus naturwissenschaftlicher Sicht unterstützten der En-tropiegedanke und insbesondere der 1. und der 2. Haupt-satz der Thermodynamik, ergänzt um den von Georgescu-Roegen formulierten 4. Hauptsatz, der sich auf Materiebezieht, eine solche inputorientierte Betrachtungsweise.

Sowohl Energie-Entropie als auch Materie-Entropie stre-ben in einem isolierten bzw. geschlossenen System einemMaximum zu, d.h. die Verfügbarkeit von Energie und Ma-terie nimmt ab. Offene Systeme können sich nur erhalten,wenn sie den Anstieg der Energie- und Materie-Entropieim eigenen System durch den Zufluss an freier Energie undMaterie aus der Umgebung kompensieren können. D.h.,alle offenen Systeme können nur auf Kosten des geschlosse-nen Umsystems „Erde“ weiterbestehen und bewirken ins-gesamt einen Entropieanstieg im Gesamtsystem.

Natürliche Ökosysteme sind auf einen durchschnittlichgesehen minimalen Energie- und Materieverbrauch ausge-richtet; die Entropievermehrung in ihren Umsystemen istdaher auf ein Minimum beschränkt. Um auch durch künst-liche bzw. anthropogen beeinflusste offene Systeme die En-tropievermehrung im Gesamtsystem „Erde“ so gering wiemöglich zu halten, ist der Input an verfügbarer Energie undMaterie in solche Systeme zu minimieren: „Jede unsererHandlungen beschleunigt oder verlangsamt den Entropie-prozeß. Durch die Art, wie wir leben und uns verhalten,entscheiden wir darüber, wie schnell oder langsam die ver-fügbare Energie in der Welt zerstreut wird“ (Rifkin 1982, S.64).

Sowohl in Ökobilanzen als auch im MIPS-Konzept wirdder direkte Einfluss des Menschen in Form von Arbeit, dieer leistet, also von Energie, die er in das jeweils betrachteteSystem einbringt, nicht erfasst und berücksichtigt. Die Be-trachtung ist ausschließlich auf technische Inputgrößen fi-xiert. Dies mag z.B. im Bereich der industriellen Produkti-on auch gerechtfertigt sein, da der hier arbeitende Menschi.d.R. nur mittelbar Einfluss auf die Umwelt nimmt. An-ders ist dies aber in den Bereichen, in denen der Menschunmittelbar an oder mit der Umwelt bzw. Natur arbeitetoder produziert, wie es in der Forstwirtschaft der Fall ist.Hier beeinflusst der Mensch unmittelbar durch seine (kör-perliche) Arbeit, durch den Einsatz von Energie, die Um-welt bzw. die Natur. In Ökobilanzen oder auch im MIPS-Konzept würde so z.B. die Durchführung von Maßnahmenmit nicht energieverbrauchenden Werkzeugen (z.B. Hand-sägen) zu keinerlei umweltrelevanten Auswirkungen füh-ren, wohingegen die Durchführung der gleichen Maßnah-me mit einer Motorsäge z.B. zur Erfassung der Treib- undSchmierstoff-Inputs bzw. der Emissions-Outputs als messba-re, umweltrelevante Größen in einer Ökobilanz führenwürde. Unbestreitbar kann aber auch der erste Fall erhebli-che Auswirkungen auf die Umwelt bzw. die Natur haben,und sollte folglich erfasst werden.


6 Fazit

Die Überlegungen zur Gestaltung eines ökologisch aus-gerichteten Informations- und Entscheidungsunterstüt-zungsinstrumentes gehen daher in Richtung einer „Umwelt-belastungsrechnung“ als ökologisches Gegenstück zur Ko-stenrechnung im ökonomischen Bereich. Die verschiede-nen Arten der Kostenrechnung finden in den meisten Be-trieben standardmäßig Anwendung und werden akzeptiert.Ergänzend zum ökonomisch (in Geldeinheiten) bewerte-ten, sachzielbezogenen Verbrauch von Produktionsfaktorenwird der stoffliche und energetische Input erfasst. Vergleich-bar der Kostenarten-, Kostenstellen- und Kostenträgerrech-nung wird eine Umweltbelastungsarten-, Umweltbelastungs-stellen- und Umweltbelastungsträgerrechnung eingeführtwerden (vgl. Ludwig 1998). Als Umweltbelastungsträgerwerden allerdings nicht, wie sonst i.d.R. bei der Kostenträ-ger-Stückrechnung üblich, einzelne Produkteinheiten, alsoz.B. der „produzierte“ Festmeter Holz, herangezogen wer-den. Dies würde der o.a. beschriebenen zeitlichen und funk-tionalen Entkopplung von In- und Output widersprechen.Stattdessen werden ganze, im Produktplan des Forstbetrie-bes ausgewiesene Produktbereiche als Umweltbelastungsträ-ger fungieren.

Auf eine Darstellung der Inputs in einer einzigen physi-kalischen Größe, wie sie das MIPS-Konzept vorsieht, wirdaus verschiedenen Gründen allerdings verzichtet. Zum ei-nen fehlen derzeit noch zu viele Daten zur Ermittlung derin die MIPS-Berechnung mit einzubeziehenden „ökologi-schen Rucksäcke“ für Materialien und Maschinen, zumanderen ist die Reduzierung auf eine Größe, so einfach sichein solches Ergebnis aggregieren und auch bewerten lässt,mit einem erheblichen Informationsverlust verbunden.

Erhoben werden der direkte Energie- und Materiein-put, die durch menschliche Aktivitäten verursacht werden.Der Energieinput wird unterteilt in den Energieinput inForm von menschlicher Arbeit und den Energieinput inForm von eingesetzten Brenn- und Kraftstoffen zum Be-treiben von Maschinen etc. Der Materieinput wird nachbiotisch und abiotisch weiter differenziert. Indirekte Ener-gie- und Materieinputs, z.B. in Form von Fernemissionen,ließen sich zwar grundsätzlich miterfassen, führen dann abergegebenenfalls zu Doppelerhebungen.

Folgt man diesem ausschließlich inputorientierten Me-thodenansatz, so ergeben sich gewisse Schwierigkeiten bei derBestimmung der ökologischen Effizienz des jeweiligen be-trieblichen Handelns. Effizienz wird allgemein als das Ver-hältnis von Input zu (gewünschtem) Output beschrieben, unddient dem Vergleich verschiedener Produkte, Prozesse etc. Inder „klassischen“ Methodik der Ökobilanz wird das „functio-nal unit“ als Bezugsgröße für alle Angaben in der Ökobilanzim ersten Schritt der Bilanzerstellung, der Zieldefinition, fest-gesetzt. Schmidt-Bleek wählt als Bezugsgröße für sein MIPS-Konzept die „Serviceeinheit“. Diese kann sowohl durch in(Gewichts-)Einheiten eines Gutes als auch in geleistetenDienstleistungseinheiten ausgedrückt werden (vgl. Schmidt-Bleek 1993, S. 107f.). Für die hier vorgeschlagene inputbe-

zogene Methodik sind hingegen z.B. einzelne, kompletteMaßnahmen (Durchforstungen, Läuterungen etc.) als Be-zugsgröße heranzuziehen. Als weitere Bezugsgröße bietet sichdie Fläche an, so dass flächenbezogenen Aussagen sowohl überden Gesamtbetrieb als auch über bestimmte Teilflächen (Be-stände) getroffen werden können. Diese flächenbezogenenAuswertungen könnten weiter zu einer Art ökologischer In-tensitätsstufen ausgebaut werden.

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Zielorientierte Steuerungforstlicher Produktionsprozesse- Traum oder Wirklichkeit?

Peter Kramer

Institut für ForstökonomieAlbert-Ludwigs-Universität FreiburgD-79085 FreiburgTel: +49/761/[email protected]

Schlagwörter – Key Words:

Zielorientierte Steuerung, Langfristigkeit, Produktions-prozesse. Visualisierung

target-oriented management, long-term duration, produc-tion processes, visualisation

Abstract:

Forestry enterprises need the formulation of operationalgoals in order to manage long-term production processes inthe sence of rational, target-oriented actions. Despite theseevident theoretical demands, there are many goals in the for-estry practice, which do not suffice the demand of operation-al goals and thereby question the target-oriented manage-ment of processes in forestry enterprises. The main reasonfor this is the long-term duration, which influences produc-tion processes and actions in forestry enterprises to a greatextent and complicates the concrete time frame of specificgoals and actions. The complexity of forestry production andthe implementation in different systems, which are constant-ly changing also play a major role.

The aim of this research project is to analyse how long-term strategic plans are implemented into forestry actionunder specific forestry conditions such as long time horizonsand complexity. The study participants will be observed andtheir actions will be analysed using a virtual computersimu-lated stand based on a concrete stand in the forest. To visual-ize growth and exploitation a tree growth simulator will beused. The state of the stand can be visualized using a three-dimentional graphic to represent a realistic image. With thehelp of this computer simulator the factor time can be con-trolled and minimized. The experiment offers the possibilityof a timeless observation of forestry action for the entire du-ration of stand.

1. Einführung in die Problemstellung

Ziele stellen in jedem Wirtschaftsunternehmen eine un-abdingbare Voraussetzung jeglicher zweckrationaler, zielori-entierter Planung, Entscheidung, Ausführung und Kontrolledar. Aus organisatorischer Sicht kommt den Zielen dabei eine

wichtige Rolle als Führungs- und Steuerungsinstrumente zu.Sie sollen dazu dienen, die Mitglieder einer Organisation inihrem Verhalten so zu motivieren und zu konditionieren, daßdie Organisationsziele möglichst effizient erreicht werden. Ummit Blick auf die angestrebte Zielerreichung zielorientierteEntscheidungen treffen zu können, wird aus entscheidungs-theoretischer Sicht neben der Forderung nach einem betrieb-lichen Zielsystem insbesondere die Formulierung operatio-naler Handlungsziele als notwendig angesehen. Denn mitzunehmender Verständlichkeit und Plausibilität der Ziele stei-gen, so zumindest die Annahme, auch bei den Organisati-onsteilnehmern die Fähigkeit und der Wille zu deren Erfül-lung. Hierbei wird die Hypothese zugrunde gelegt, daß klarformulierte und operational vorgegebene Ziele die individu-elle und die Gruppenleistung positiv beeinflussen und somitdie angestrebte Zielerreichung gewährleisten.

Auch in der Forstwirtschaft nimmt die Frage der Zielset-zung und ihre Bedeutung für ein zweckrationales zielorien-tiertes Handeln seit Jahrzehnten in der Zielforschung einenbreiten Raum ein. Bedingt durch die Langfristigkeit forstli-cher Produktionsprozesse ist forstwirtschaftliches Handelnallerdings in besonderem Maße durch den Faktor Zeit ge-prägt und unterscheidet sich daher hinsichtlich der Planungs-und Steuerungsanforderungen ganz wesentlich von anderenWirtschaftssektoren. Forstbetriebe bzw. Forstverwaltungenreagieren auf die Forderungen nach operational formuliertenZielen mit den verschiedensten Instrumenten des strategi-schen und operativen Managements (Waldbaurichtlinien,Betriebsziel- bzw. Waldentwicklungstypenerlaß, Entwicklungund Vorgabe von Produktionsprogrammen etc.). Entspre-chend der besonderen Planungsanforderungen hat sich mitder Forsteinrichtung auch ein eigener Fachbereich herausge-bildet, der sich speziell mit den technischen und technologi-schen Aspekten der langfristigen Steuerung forstbetrieblichenHandels beschäftigt. Aufgabe der Planung ist es dabei, dasMaß an Unsicherheit und die nachteiligen Folgen einer ziel-losen Improvisation im Produktionsprozeß einzuschränkenund dafür Sorge zu tragen, daß die Betriebsführung kontinu-ierlich und „unberührt vom Wechsel der Wirtschafter“ stetsauf die angestrebten Ziele ausgerichtet bleibt.

In der forstlichen Diskussion gehen allerdings die Mei-nungen darüber, ob im Hinblick auf die Langfristigkeit forst-licher Produktionsprozesse eine tatsächliche Zielerreichungder langfristig angestrebten Ziele überhaupt möglich erscheint,weit auseinander. Denn diese scheinbar gesicherte Steuerungder Langfristigkeit forstbetrieblichen Handelns wird durchverschiedenste Aspekte forstspezifischer, aber auch sozialwis-senschaftlicher und systemtheoretischer Art zumindest inFrage gestellt. Im folgenden sollen einige Beispiele angeführtwerden:

· Die Festlegung von langfristigen über mehrere Gene-rationen reichenden Zielen steht in einem deutlichenSpannungsverhältnis zu den sich ständig veränderndenUmsystemen natürlicher, gesellschaftlicher und wirt-schaftlicher Art. Neuere sozialwissenschaftliche Unter-suchungen zum Umgang mit Ungewißheit und Un-wissenheit in Entscheidungssituationen zeigen diesbe-


züglich deutliche Begrenzungen auf (vgl. SMITHSON

1989).· Die Resultate langfristigen forstbetrieblichen Handelns

entsprechen oft nicht den ursprünglichen Intentionender ehemaligen Zielformulierung. Viele der heute alsvorbildlich dargestellten Waldbilder wurden oftmals miteiner völlig abweichenden Intention begründet undgepflegt oder sind durch Kalamitäten verschiedensterArt zufällig entstanden. Neuere Untersuchungen ausdem systemtheoretischen Wissenschaftsbereich belegenhierbei die Bedeutung des Zufalls als Ordnungsfaktorvon Entwicklungen (vgl. OESTEN & SCHANZ 1997)

· Sozialempirische Untersuchungen deuten darauf hin,daß Zeit- bzw. Planungshorizonte von mehr als zehnJahren kaum noch Einfluß auf das Für oder Wider ei-ner Handlung eines Entscheidungsträgers in einer kon-kreten Entscheidungssituation besitzen (vgl. BONIECKI

1980). Bezogen auf die forstliche Produktion kann bzw.muß somit die Frage der Handlungsrelevanz langfristi-ger Ziele gestellt werden (vgl. OESTEN & SCHANZ 1997).

· Forstbetriebsgeschichtliche Untersuchungen zeigen, daßforstbetriebliches Handeln - trotz über den gesamtenUmtriebszeitraum gleichbleibend lautenden Zielsetzun-gen - starken Schwankungen unterworfen sein kann,die sich vor allem auf unterschiedliche Interpretatio-nen der gleichbleibenden Zielformulierung durch denjeweils Handelnden zurückführen lassen (vgl. SELING

1996).· Die Langfristigkeit der forstlichen Produktionsprozesse

verhindert eine kontinuierliche Steuerung.· Mehrere Generationen sind an ein und demselben Pro-

duktionsprozeß beteiligt (unterschiedlicher Zeitgeist,unterschiedliche Wahrnehmung, etc.)

Die bisher genannten Aspekte machen deutlich, in wel-chem Maß der Faktor Langfristigkeit einer Zielorientierungim konkreten Handeln im Forstbetrieb entgegenstehen kann.Die Vermutung liegt nahe, daß die forstlichen Akteure nichtoder nur bedingt in der Lage sind, den gesamten Produkti-onsprozeß in einer konkreten Entscheidungssituation zu über-schauen und die ihnen zur Verfügung stehenden Entschei-dungsstrukturen zielführend im Sinne einer zweckrationa-len, zielgerichteten Steuerung zu nutzen. Trotz allem müssenund werden in Forstbetrieben Tag für Tag Produktionsent-scheidungen getroffen, die allesamt einen steuernden Ein-griff in das laufende Betriebsgeschehen bedeuten.

Vor allem im Bereich der Holzproduktion spielt der Fak-tor Langfristigkeit eine entscheidende Rolle. Fast alle Ent-scheidungen, die auf Bestandesebene getroffen werden, ha-ben langfristige Wirkungen. Dazu gehören u.a. Entscheidun-gen über die Baumartenwahl, das Einbringen eines Unter-baus, die Durchforstung und die Festlegung der Astung vonBäumen, um nur einige Beispiele zu nennen. Bereits im Al-tersklassenwald ist die Aufgabe der zielorientierten Steuerungallein schon wegen der langfristigen Auswirkungen der Ein-zelentscheidung Jungbestandspflege, Durchforstung usw. eineanspruchsvolle Aufgabe. Ungleich anspruchsvoller, da kom-plexer und subjektiv unüberschaubarer, erscheinen entspre-chende Aufgaben der zielorientierten Steuerung von Bestän-

den in strukturreichem Dauerwald oder in Überführungsbe-trieben. Ob diese steuernden Eingriffe im Sinne der Zielset-zung zweckrational und zielorientiert vorgenommen werdenkönnen, entzieht sich in den meisten Fällen allerdings derunmittelbaren Kontrolle und kann erst im Nachhinein fest-gestellt werden.

2. Methodisches Vorgehen

Der Frage der zielorientierten Steuerung forstbetriebli-chen Handelns konnte aufgrund der Langfristigkeit der forst-lichen Produktionsprozesse bislang empirisch nur begrenztuntersucht werden. Mit Hilfe real-empirischer Ansätze wa-ren bislang nur Beobachtungen zu einem bestimmten Zeit-punkt innerhalb des Produktionsprozesses möglich. EineBeobachtung mehrerer Eingriffe in ihrer zeitlichen Abfolgeund ihrer daraus entstehender Konsequenzen für die weitereBestandesentwicklungen war nur bedingt möglich. Der forst-historische Ansatz hingegen ermöglicht zumindest die Aus-dehnung des Betrachtungszeitraumes in die Vergangenheit(Abb.1). Forstbetriebsgeschichtliche Untersuchungen habenallerdings auch hierbei eindeutige Grenzen aufgezeigt, wasu.a. auf eine mangelnde Datenbasis und der daraus resultie-renden unsicheren Interpretation dieser Daten zurückgeführtwird.

Um die Frage nach den Möglichkeiten und Grenzen ei-ner zielorientierten Steuerung eingehend untersuchen zu kön-nen, ist es deshalb notwendig, den Faktor Zeit innerhalb desSteuerungsprozesses auszuschalten, um dadurch die Hand-lung an sich ins Zentrum der Betrachtung rücken zu kön-nen. Dies ist mit Hilfe von computergestützten Wachstums-simulationsmodellen möglich. Als dynamische Modelle zeich-nen sie natürliche Wachstumsprozesse eines Waldbestandesauf Einzelbaumebene nach. Über die Aggregation der Ein-zelbaumdaten läßt sich dann die naturale und ökonomischeBestandesentwicklung schrittweise über mehrere Jahrzehntebis hin zu einer gesamten Umtriebszeit abbilden (Abb.1).Dadurch wird es möglich, einen längeren Betrachtungszeit-raum in die Untersuchung mit einzubeziehen und die Ein-zelentscheidungen im Zeitablauf des Bestandessteuerungspro-zesses zu fokusieren, um sie im Hinblick einer Zielorientie-rung zu analysieren. Durch die Verwendung eines Visualisie-rungsmoduls können die Zwischenschritte der Waldentwick-lung visuell derart dargestellt werden, daß dem Betrachterdie Möglichkeit gegeben wird, mittels selbständiger Bewe-gungssteuerung durch den virtuellen Wald zu ‘gehen’, um

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8

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7

Tabelle 1: Übersicht der Versuchsreihen


Abbildung 1: Empirische Untersuchungsmethoden im Bereich der zielorientierten Steuerung forstlicherProduktionsprozesse

Real-zeit

Virtuelle

Zeitachse

HistorischeRückverfolgung

SchlechteDatenbasis

Realer Bestand der Gegenwart

Bestand vor n Jahren

Bestand vor n+m Jahren

BisherigeBisherigeMethodenMethoden

Ergebnis derHandlung ?

Bestand nachn Jahren

Förster

Durchforstung

NeueNeueMethodeMethode

Ausschalten der Realzeit

Ausgangsbestand

Simulation derBestandesentwicklung

in Fünf-Jahres-Schritten

Förster

Durchforstung

Datenübertragungin Wuchsmodell

Durchforstung

imvirtuellen

Wald

WuchsmodellWuchsmodellSilvaSilva

3D-Visualisierung3D-VisualisierungTreeViewTreeView

sich so ein Bild von der aktuellen Bestandessituation zu ma-chen. Der Akteur wird auf diese Weise in die Lage versetzt,kontinuierlich über den gesamten Produktionszeitraum hin-weg in einen ‘virtuellen Waldbestand’ einzugreifen, um dieBestandesentwicklung zu steuern. Die Wachstumsprozessewurden mit Hilfe des Einzelbaumsimulators SILVA 2.2 (vgl.PRETZSCH 1992) simuliert. Das für diese empirische Unter-suchung benötigte interaktive Visualisierungsmodul TREE-VIEW (Demo-Version von Treeview unter http://www.ruf.uni-freiburg.de/forstoko/personal/TREEVIEW-WALKTHROUGH.avi) wurde in Zusammenarbeit mit demLehrstuhl für Waldwachstumskunde der TU München ent-wickelt (vgl. SEIFERT 1998).

In drei mit unterschiedlichen Informationen ausgestatte-ten Versuchsreihen steuerten in der empirischen Untersu-chung insgesamt 20 Versuchspersonen die Bestandesentwick-lung eines auf realen Bestandesdaten und Stammfußkoordi-naten basierenden virtuellen Fichten-Durchforstungsbestan-des (Tab. 1).

Ausgangspunkt eines jeden Steuerungsprozesses in deneinzelnen Versuchsreihen war dabei der reale Fichtenbestand.Jede Versuchsperson hatte somit die Gelegenheit, sich in dergewohnten Arbeitsumgebung - im Vergleich zu der compu-teranimierten Bildprojektion im weiteren Verlauf der Unter-suchung - mit dem zu behandelnden Bestand und den Be-standesinformationen vertraut zu machen. Dieser Beginn desBestandessteuerungsprozesses im realen Waldbestand liegtnicht nur allein in der besseren anschließenden Orientierung


im virtuellen Waldbestand begründet, sondern auch in derTatsache, daß damit eine konkrete Bestandessituation alsAusgangspunkt genutzt werden kann.

Je nach Versuchsreihe hatten die Versuchspersonen zu-nächst die Aufgabe, das Produktionsziel zu definieren, Z-Bäu-me auszuwählen und gegebenenfalls Durchforstungsbäumezu markieren (vgl. Tab. 1 und Tab. 2). Diese Ergebnisse derAuszeichnung im realen Bestand wurden anschließend in denvirtuellen Fichtenbestand im Simulationsmodell übertragen:Die im Realbestand markierten Z-Bäume wurden im virtu-ellen Waldbestand dauerhaft markiert und die zur Durchfor-stung im realen Bestand gekennzeichneten Bäume durch dasSimulationsprogramm entnommen. Daraufhin wurde eine5-jährige Wachstumsprognose gestartet, bei der das Einzel-baumwachstum des verbliebenen Bestandes durch SILVA 2.2berechnet wurde. Die Versuchspersonen hatten nach jederWachstumsprognose die Möglichkeit sich sowohl datenmä-ßig als auch visuell über die neue Bestandessituation zu in-formieren, um gegebenenfalls durch die Auswahl von weite-ren Durchforstungsbäumen aktiv in die Bestandesentwick-lung einzugreifen. Die Versuchspersonen wurden somit indie Lage versetzt die Bestandesentwicklung in Fünf-Jahres-schritten durch individuelle Durchforstungseingriffe zu steu-ern. Das Ende der Durchforstungsphase wurde entsprechendvon jeder Versuchsperson individuell festgelegt.

Neben den Vereinfachungen der Realität, die sich auf dieVerwendung eines Simulations- und Visualisierungsmodellsund der damit grundsätzlichen Begrenzungen von Modellenzurückführen lassen, wurden für die empirische Studie wei-tere Annahmen gesetzt. Das Ziel dieser Annahmen war, dieKomplexität des realen Systems für den simulierten Zeitraumzu reduzieren, um zunächst unter modellhaften und sehr ver-einfachten Laborbedingungen der zentralen Frage der Un-

tersuchung nachgehen zu können. Im folgenden sollen diewichtigsten Annahmen kurz dargestellt werden:

· Änderungen in den Umsystemen natürlicher, wirt-schaftlicher, gesellschaftlicher und politischer Art, diein der Realität mehr oder weniger starken Einfluß aufdas forstbetriebliche Handeln besitzen, wurden vernach-lässigt und der Status quo der forstbetrieblichen Um-systeme für den gesamten simulierten Produktions-zeitraum als konstant angenommen.

· Risikofaktoren, wie beispielsweise Sturmwurf-gefährdung können in der verwendeten Version desSimulationsmodells noch nicht berücksichtigt werden.Aus diesem Grund wurde für den Bestandessteuerungs-prozeß die Annahme getroffen, daß abgesehen von dernatürlichen Mortalität keine weiteren Risiken durchsonstige, die Bestandesentwicklung gefährdende Ein-flüsse auftreten.

· Die gesamte Bestandesentwicklung vom Beginn imBestandesalter 30 bis zum individuell festgelegten Endeeines Versuchslaufs wurde von jeweils nur einer einzi-gen Versuchsperson gesteuert, um personenabhängigeUnterschiede im jeweiligen Zielerreichungsprozeß aus-schließen zu können und eine bessere Vergleichs-grundlage zu schaffen.

· Aus Gründen der besseren Vergleichbarkeit der Ergeb-nisse untereinander wurde darüber hinaus die Fort-schreibung der einzelnen Bestandeszustände bis insBestandesalter 100 vorgenommen und somit eineGleichbehandlung der einzelnen Bestände für die feh-lende Zeitspanne bis zum Alter 100 unterstellt. Aus-gangspunkt war hierbei das jeweilige Endalter derDurchforstungsphase, welches von jeder Versuchsper-son im Verlauf der Bestandessteuerung individuell fest-legt werden konnte. Ab diesem Zeitpunkt wurde dasSILVA-eigene Durchforstungsmodul aktiviert, um beieinem eingestellten Zieldurchmesser von 60 cm in derweiteren Bestandesentwicklung eine realitätsnahe Vor-ratspflege bzw. frühzeitige Zieldurchmesserernte zu ge-währleisten. Da bei der Entnahme von Einzelbäumendurch das Durchforstungsmodul der Zufallsfaktor – wiebereits erwähnt – Einfluß nimmt, wurden ausgehendvon dem durch die Versuchsperson jeweils erreichtenBestandeszustand am Ende der Durchforstungsphasepro Versuchslauf 20 Simulationsläufe bis ins Alter 100durchgeführt, um einen gemittelten Verlauf derBestandesentwicklung bis zum Alter 100 herleiten zukönnen. Durch diese Vorgehensweise konnte der Ein-fluß des Zufallsfaktors auf die Bestandesergebnisse imAlter 100 minimiert werden.

3. Ergebnisse der Untersuchung

Im folgenden werden die wichtigsten Ergebnisse der Ana-lyse der einzelnen Bestandessteuerungsprozesse zusammen-gefaßt dargestellt:

· Die durch individuelle Bestandessteuerung realisiertenZielerreichungen müssen in ihrer Qualität differenziertbetrachtet und kritisch hinterfragt werden.

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Tabelle 2: Produktionszielvorgaben und Behandlungsstrategieder Versuchsreihen VR II und VR III


Werden die Ergebnisse der einzelnen Bestandessteuerungs-prozesse aus naturaler Sicht betrachtet, so zeigt sich, daß dieZielvorgaben – mit kleinen Einschränkungen – weitestge-hend erreicht wurden. Wird beispielsweise mit Blick auf dieStarkholzproduktion der Ziel-BHD als entscheidendes Be-urteilungskriterium der Zielerreichung herangezogen, ist fest-zustellen, daß der für das jeweilige Zielerreichungsalter ge-forderte Ziel-BHD von nahezu allen Versuchspersonen er-reicht wurde. Werden die Ergebnisse der einzelnen Bestan-dessteuerungsprozesse dagegen aus ökonomischer Sicht be-wertet, so wird deutlich, wie sehr sich eine aus naturaler Sichtals mehr oder weniger erfolgreich beurteilte Zielerreichungin ihrer ökonomischen Güte unterscheiden kann. Von einereinheitlichen Zielerreichung kann aus ökonomischer Sichtdaher keine Rede sein (Abb.2).

· Eine verhaltenssteuernde Wirkung operational formu-lierter Ziele muß in Frage gestellt werden

Allgemein kann festgehalten werden, daß der Verlauf unddie Ergebnisse der einzelnen Bestandessteuerungsprozesse auf-grund ihrer breiten Streuung nicht unmittelbar auf die je-weiligen Zielvorgaben und die vorgegebenen Behandlungs-strategien zurückzuführen sind und eine verhaltenssteuerndeWirkung der operationalen Zielformulierung somit fraglicherscheint. So kann u.a. festgestellt werden, daß eine vorgege-bene Behandlungsstrategie je nach Akteur zu völlig unter-schiedlichen waldbaulichen Eingriffsstrategien und zu unter-schiedlichen naturalen und ökonomischen Ergebnissen füh-ren kann. Am Beispiel der in den einzelnen Bestandessteue-rungsprozessen der Versuchsreihe VR II zu Beginn im Be-stand realisierten Z-Baumzahlen kann deutlich gemacht wer-den, wie stark sich diese trotz gleicher Vorgaben in der Be-handlungsstrategie zahlenmäßig unterscheiden können(Abb.3).

Aber selbst identische, durch Markierung vorgegebene Z-Bäume im Ausgangsbestand - wie in Versuchsreihe VR IIIgeschehen - sind noch kein Garant für gleichgerichtete Be-standesbehandlungsprozesse, die zu vergleichbaren Bestan-

desdaten im Alter führen (Abb.2). DieErgebnisse der Bestandessteuerungspro-zesse zeigen aber auch, daß mit unter-schiedlichen Z-Baumzahlen und unter-schiedlichen waldbaulichen Eingriffsstra-tegien identische ökonomische Ergebnis-se beispielsweise bezüglich der Gesamt-wertleistung im Alter 100 erreicht wer-den können, was sich am Beispiel der VP1 und VP 11 zeigen läßt (Abb. 2 undAbb.3). Die nicht-signifikante Wirkungder Z-Baumzahlen in der durchgeführ-ten Studie stellt ihre Funktion als Steu-ergröße in der Fichtenwirtschaft für eineVerhaltenssteuerung der Akteure durch-aus in Frage. Es bleibt zu vermuten, daßdie aufgezeigten Schwankungen der Z-Baumzahlen u.a. darauf zurückgeführtwerden müssen, daß die Versuchsperso-nen die Funktion des Z-Baums als Steu-ergröße in der Fichtenwirtschaft unter-

schiedlich definieren.· Die unterschiedlich operational formulierten Zielvor-

gaben der einzelnen Versuchsreihen hatten keinen si-gnifikanten Einfluß auf die Ergebnisse der einzelnenBestandessteuerungsprozesse und der Bestandeswerteim Alter 100.

Diese Aussage läßt sich unmittelbar aus dem vorange-henden Ergebnis ableiten. Eine Zuordnung der einzelnen Ver-suchspersonen zu den drei Versuchsreihen anhand der Er-gebnisse der Bestandessteuerungsprozesse war somit nichtmöglich.

· Die Ursachen der unterschiedlichen Zielerreichungs-grade liegen im konkreten Entscheidungsverhalten desjeweiligen Akteurs begründet.

Aus den dargestellten Ergebnissen der Nicht-Signifikanzder unterschiedlich operational formulierten Zielvorgabenund den konstanten Rahmenbedingungen der empirischenUntersuchung läßt sich unmittelbar die Vermutung ableiten,daß die unterschiedlichen Zielerreichungsgrade in besonde-rem Maße personenabhängig sind. Aufgrund der Tatsache,daß die Bestandessteuerung von jeweils einer Versuchsper-son vorgenommen wurde, können interpersonelle Einflüsseausgeschlossen werden.

4. Diskussion

Bei der Auswertung und Analyse der Ergebnisse ergibtsich trotz der modellbedingten Komplexitätsreduktion, denzusätzlichen vereinfachenden Annahmen der empirischenUntersuchung und der Tatsache, daß durch die Verwendungeines Wachstumssimulators eine kontinuierliche, von jeweilseiner Person gesteuerte Bestandesentwicklung möglich wur-de, eine sehr breite Streuung der Ergebnisse der einzelnenBestandessteuerungsprozesse und der jeweiligen Bestandes-werte im Alter 100. Erstaunlich hierbei ist, daß sich keineoffensichtlichen Unterschiede zwischen den drei Versuchs-reihen ergeben. Die beschriebene Bandbreite der Zielerrei-

Abbildung 2: Gesamtwertleistung der Bestandessteuerungsprozesse nach Versuchsreihen

Gesamtwertleistung im Alter 10092

419

8669

2

8858

2

8601

9

7885

4

7749

5

7699

9

8214

0

6976

3

7771

0

8217

4

8147

0

7944

9

9241

1

7189

3

8113

1

7828

1

8272

1

8395

6

8663

6

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

90000

100000

VP1

VP2

VP3

VP4

VP5

VP6

VP7

VP8

VP9

VP10

VP18

VP19

VP20

VP11

VP12

VP13

VP14

VP15

VP16

VP17

DM /ha


chungsprozesse versieht die verhaltenssteuernde Wirkung vonZielvorgaben auf der Grundlage plandeterministischer Be-wirtschaftungskonzepte mit einem deutlichen Fragezeichen.

Hält man sich die sehr vereinfachten und idealisiertenGrundannahmen der Untersuchung vor Augen, so kann nurvermutet werden, wie stark die Einzelergebnisse unter realenforstlichen Produktionsbedingungen streuen würden: Meh-rere Generationen forstlicher Akteure sind hier während derlangen Produktionszeiträume an ein- und demselben Pro-duktionsprozeß beteiligt; eine Vielzahl forstlicher Wirtschaf-ter mit unterschiedlichster Schulung, Erfahrung und indivi-duellen Einstellungen nehmen Einfluß auf den Produktions-prozeß. Damit hinterlassen die verschiedensten Auffassun-gen, Zeitströmungen und Lehrmeinungen, forstliche Mode-wellen sowie sich ständig wandelnde Umsysteme ihre Spureninnerhalb eines einzigen Produktionsprozesses.

Auf der Suche nach einer Erklärung für das durchaus nichtvorhersehbare Ergebnis der vorliegenden Studie gerät derVorgang der Informationsbeschaffung und -verarbeitungdurch das handelnde Individuum ins Blickfeld. Die in derUntersuchung beobachteten unterschiedlichen Eingriffsstra-tegien lassen sich mit Blick auf den exemplarisch ausgewähl-ten Realitätsausschnitt eines Fichtenbestands und die damitverbundenen verhältnismäßig einfachen Ausgangsbedingun-gen nur mit individuell verschiedenen Situations- und Hand-lungsbewertungen der Probanden befriedigend erklären.Werden diese Tendenzen auf reale und weitaus komplexereWaldentwicklungstypen, insbesondere Laubholzbestände,übertragen, ist zu vermuten, daß ähnlich große Unterschiedezwischen den einzelnen Bestandessteuerungsprozessen weit-aus gravierendere Auswirkungen auf die ökonomischen Er-gebnisse mit sich bringen. Aufgrund der dargestellten Ergeb-nisse der empirischen Studie lassen sich folgende Aussagenmit z.T. hypothetischem Charakter formulieren:

(1) Die verhaltenssteuernde Wirkung, die operational for-mulierten Zielen aus normativ-entscheidungs-theoretischerSicht zugesprochen wird, muß bezüglich langfristig formu-

lierter Produktionsziele im Forstbereich inFrage gestellt werden.

Die breite Streuung der Ergebnisse dereinzelnen Bestandessteuerungsprozesse deu-tet darauf hin, daß die Güte der jeweiligenZielformulierung der einzelnen Versuchsrei-hen keine eindeutig erkennbare verhaltens-steuernde Wirkung auf den Entscheidungs-träger hatte. Sehr gut läßt sich diese Beob-achtung am Beispiel der bei gleicher Zielvor-gabe deutlich differierenden Z-Baumzahlender Versuchspersonen der VR II zeigen. MitBlick auf die forstbetriebliche Realität mußdeshalb vielmehr davon ausgegangen werden,daß sich die einzelnen Entscheidungen wäh-rend des Bestandessteuerungsprozesses anZielsetzungen orientieren, die „in einer stän-digen Dialektik mit der Alternativensucheund der Situationsbeurteilung“ (HAUSCHILDT

1977) vom Entscheidungsträger in jeder Entscheidungssitua-tion neu entwickelt werden. Da empirisch fundierte Gesetz-mäßigkeiten nur in geringem Umfang als Grundlage vonPrognosen und Entscheidungen im forstlichen Produktions-prozeß zur Verfügung stehen, ist zu vermuten, daß die Be-deutung von Ad-hoc-Annahmen und Erfahrungsprojektio-nen im Entscheidungsverhalten sehr hoch ist (vgl. SAGL 1971).

Die mit der Langfristigkeit und Komplexität forstlicherProduktionsprozesse verknüpften vielschichtigen Problemfel-der, die begrenzte Informationsverarbeitungskapazität desMenschen und das grundsätzliche Problem unverfügbarerZukunft (vgl. ADAM 1996) sind der Grund dafür, daß sichder tatsächliche Verlauf eines Bestandessteuerungsprozessesnicht in einer oft unterstellten oder z.B. in Produktionspro-grammen vorausgesetzten zielgerichteten und konsistentenWeise vollzieht, sondern vielmehr mit der „Strategie der un-zusammenhängenden kleinen Schritte“ (KIRSCH 1988) erklärtwerden kann. Es ist zu vermuten, daß sich die jeweiligenEntscheidungsträger in Anbetracht der beschriebenen Unge-wißheit forstbetrieblichen Handelns in ihrem tatsächlichenHandeln an Hilfskonstrukten und allgemein gehaltenenLeitbildern (vgl. OESTEN 1984) und Waldbildern orientie-ren, was zu unterschiedlichen Interpretationen führen kann(vgl. SAGL 1993).

(2) Der Erfolg einer zielorientierten Steuerung langfristi-ger forstlicher Produktionsprozesse liegt weniger in der Ope-rationalität der Zielsetzung als vielmehr in der Güte der imZielerreichungsprozeß zeitlich aufeinanderfolgenden konkre-ten Handlungen begründet, welche insbesondere von per-sönlichen Eigenschaften des Handelnden abhängig sind.Dabei kommt der individuellen Fähigkeit des Entscheidungs-trägers, die Langfristigkeit in das praktische Handeln zu in-tegrieren und die Entscheidungen in zielkonforme Maßnah-men bis hin zur konkreten Realisierung zu transformieren,eine ganz wesentliche Bedeutung zu.

Die Ergebnisse der empirischen Studie, der konstanteRahmenbedingungen zugrundeliegen, lassen vermuten, daß

Abbildung 3: Anzahl der anfänglich ausgewählten Z-Bäume pro ha versuchsreihenweisedargestellt (VR I: VP 1-5; VR II: VP 6-10, 18-20; VR III: VP 11-17)

Z-Baumzahlen

213

106

244

69

144

94

219

156 150 144 144 144 144 144 144162

138132

182188

0

50

100

150

200

250

300

VP1

VP2

VP3

VP4

VP5

VP6

VP7

VP8

VP9

VP10

VP18

VP19

VP20

VP11

VP12

VP13

VP14

VP15

VP16

VP17

N/ha


sowohl der jeweilige Verlauf der Bestandessteuerung als auchdie Endergebnisse im Alter 100 weniger von der Operatio-nalität der Zielsetzung bzw. den Planungsvorgaben abhängigsind als vielmehr von der Summe und der Qualität der kon-kreten Einzelentscheidungen der Akteure. Entscheidend fürden Erfolg eines forstlichen Steuerungsprozesses ist, wie dieLangfristigkeit und die damit zusammenhängende Dynamikaller Umsysteme im tatsächlichen Handeln des jeweiligenEntscheidungsträgers berücksichtigt wird. Hieraus wird er-sichtlich, welches Gewicht den Handlungen der Menschenin dem aus zahlreichen Einzelaktivitäten zusammengesetztenHandlungsfeld beigemessen werden muß.

„Entscheidungsverhalten ist naturgemäß nicht nur abhän-gig von der Beschaffenheit des jeweils vorliegenden Problems,sondern in hohem Maße auch von personellen Merkmalender Entscheidungsträger. Einen besonderen Erklärungswertbesitzen dabei die Merkmale Personenzahl, Eigenschaften undPräferenzen.“ (BRONNER 1993)

In der Literatur der verhaltenswissenschaftlichen Betriebs-wirtschaftslehre werden bezüglich der angesprochenen Merk-male die verschiedensten Gründe diskutiert: Die Einzelent-scheidungen im Zielerreichungsprozeß sind danach gekenn-zeichnet durch individuelle Unterschiede in der Wahrneh-mung und Interpretation der jeweiligen Entscheidungssitua-tion, durch unterschiedliche Motivationen, Erfahrungen undFähigkeiten und durch prinzipielle Unterschiede im Umgangmit Komplexität (vgl. DÖRNER 1997), um nur einige Bei-spiele zu nennen.

Das Wissen um die entscheidende Bedeutung des Men-schen als eigentlichem Träger des Betriebsprozesses für denErfolg forstbetrieblicher Steuerungsprozesse eröffnet ein weitesforstwissenschaftliches Forschungsfeld, in dem es neben Er-klärungsversuchen zum menschlichen Informationsverarbei-tungsverhalten in komplexen Situationen darum gehen muß,darauf abgestimmte instrumentelle Hilfestellungen für dieSteuerung langfristiger Produktionsprozesse zu entwickeln.

(3) Der Faktor „Zeit“ nimmt im Bestandessteuerungspro-zeß nicht die entscheidende Rolle ein, die ihm in Theorieund Praxis häufig zugewiesen wird.

In der forstlichen Praxis wird bei der Bewertung von Steue-rungsmaßnahmen häufig auf die Langfristigkeit der Produk-tionsprozesse verwiesen. So wird bei der Rechtfertigung ak-tueller Maßnahmen innerhalb eines Bestandessteuerungspro-zesses der Faktor Zeit als Begründung dafür angeführt, denBeweis einer konsistenten Zielsteuerung nicht antreten zukönnen.

Trotz der Eliminierung des Faktors „Zeit“ mit Hilfe einesWachstumssimulationsmodells, der dadurch ermöglichtenkontinuierlichen Bestandessteuerung durch die Entschei-dungsträger und der Tatsache, daß jeder Bestandessteuerungs-prozeß von nur einer Versuchsperson gesteuert wurde, unter-scheiden sich die Ergebnisse der Steuerungsprozesse jedochdeutlich voneinander.

Aufgrund dieser - am Beispiel eines sehr vereinfachtenvirtuellen Waldbestandes - gewonnenen Erkenntnis ist anzu-nehmen, daß Versuchspersonen in der Realität ebenfalls, wennüberhaupt, nur bedingt in der Lage sind, einen Durchfor-stungsbestand zielorientiert zu steuern.

Die Ergebnisse der empirischen Studie lassen daher ver-muten, daß dem Faktor „Zeit“ bzw. dem Faktor „Langfristig-keit forstwirtschaftlicher Produktionsprozesse“ für die Ziel-erreichung im Bestandessteuerungsprozeß nicht die entschei-dende Rolle zukommt, die in der forstwissenschaftlichenTheorie und Praxis häufig postuliert wird. Selbst wenn derFaktor Zeit mit Hilfe eines Simulationsmodells minimiertwird, ergibt sich eine große Streuung, welche auf das indivi-duelle Entscheidungsverhalten forstlicher Akteure zurückzu-führen ist.

Es steht allerdings außer Frage, daß der Zeitfaktor wegender Dynamik der sich verändernden Umsysteme und auf-grund der Tatsache, daß mehrere Generationen forstlicherAkteure an ein- und demselben Produktionsprozeß beteiligtsind, gravierenden Einfluß auf den Zielerreichungsprozeß hat– neben unmittelbaren personenabhängigen Streuungen, wiesie bereits unter den vereinfachten Bedingungen der Studienachgewiesen wurden.

(4) Zielorientierte Steuerung langfristiger forstlicher Pro-duktionsprozesse ist aufgrund des Eingebundenseins in hoch-komplexe dynamische Umsysteme und wegen des stark streu-enden individuellen Entscheidungsverhaltens mit Hilfe her-kömmlicher Entscheidungs- und Handlungsmodelle nurbedingt möglich.

Die in der vorliegenden Untersuchung aufgezeigte viel-schichtige Problematik der zielorientierten Steuerung lang-fristiger forstlicher Produktionsprozesse begründen erhebli-che Zweifel an einer auf die klassische Managementlehre zu-rückgehende plandeterminierten Unternehmensführung (vgl.STEINMANN & SCHREYÖGG 1993). Die Auffassung, daß sicheine Bestandessteuerung unberührt vom Wechsel der Wirt-schafter kontinuierlich und stets auf die angestrebten Zielehin vollziehen läßt, wenn die Ziele nur ausreichend operatio-nal formuliert werden, muß mehr als in Frage gestellt wer-den.

Das Grundverständnis des betrieblichen Steuerungspro-zesses als einem Phasenschema, bei dem an die Planung alsdem geistigen Entwurf der zukünftig zu erreichenden Zieleunerfüllbare Ansprüche gestellt werden, ist höchst proble-matisch:

„Eines der Hauptprobleme der Idee plandeterminierterUnternehmensführung liegt darin, daß sie extreme Ansprü-che an die Planungsfunktion stellt, Ansprüche, die in Wirk-lichkeit niemals eingelöst werden können. Die Planung mußja nach dieser Konzeption alle wesentlichen Probleme derbetrieblichen Steuerung antizipieren und im Sinne einer stim-migen Gesamtordnung lösen können; sie muß ferner davonausgehen, daß alle Handlungen in einem System auf einenPlan ausgerichtet werden können. Eine solche Wirkungswei-


se der Planung beruht mit anderen Worten auf zwei Grund-annahmen:

(1) Die Umwelt des Handlungssystems Unternehmungist in all ihren Wirkungszusammenhängen erfaßbar und inihrer Entwicklung prognostizierbar.

(2) Das Handlungssystem Unternehmung kann problem-frei Planvorgaben realisieren, d.h. das System als solches istvollständig erfaßbar und beherrschbar.

Beide Annahmen sind offenkundig reine Idealisierungen,im praktischen Vollzug völlig unrealistisch, im Widerspruchzu jeder Lebenserfahrung.“ (STEINMANN & SCHREYÖGG 1993)

Die vorliegenden Ergebnisse bestätigen daher die Aussa-ge verschiedener Autoren, daß deterministische Steuerungs-modelle nur eine äußerst begrenzte Rolle bei der langfristi-gen Steuerung forstlicher Produktionsprozesse spielen kön-nen. Vielmehr ist der herkömmliche Begriff der Steuerbar-keit und die damit verbundenen spezifischen Ansprüche anZielsysteme vor dem skizzierten Hintergrund in einer Weisezu definieren, die dem Faktor Mensch verstärkt Rechnungträgt. Ziel der zukünftigen Forschungsanstrengungen kannes nicht sein, weiterhin Modelle mit dem Anspruch auf größt-mögliche Zieloperationalität zu entwickeln oder bestehendedeterministische Lösungsmodelle durch fortgesetzte Bemü-hungen die Informationsqualität und –quantität zu verbes-sern. Sie sind vielmehr in Richtung „neuerer“ v.a. system-theoretischer und verhaltenstheoretisch-orientierter Ansätzezu forcieren.

„Die Umstände, die den Planer in den Zustand der Unsi-cherheit versetzen, sind struktureller Art, sie liegen in derNatur der Sache und lassen sich nicht durch die Suche nachbesser fundierten Prognosen aus der Welt schaffen: Die Zu-kunft ist grundsätzlich so lange unsicher, wie sie nicht zurGegenwart geworden ist.“ (STEINMANN & SCHREYÖGG 1993)

5. Forschungsbedarf – Ausblick

Anhand der Erkenntnisse der vorliegenden Untersuchungund der zuvor dargestellten Hypothesen lassen sich für denweiteren Forschungsbedarf innerhalb der forstlichen Betriebs-wirtschaftslehre sowohl theoretische als auch pragmatischeAufgaben ableiten:

Theoretischer Klärungsbedarf

Innerhalb der betriebswirtschaftlichen Zielforschungstand im Hinblick auf die Optimierung betrieblicher zielori-entierter Steuerungsprozesse die Frage nach der Gewinnungund Bereitstellung von Informationen im Zentrum der Auf-merksamkeit. Forschungsanstrengungen zu diesem Themawidmeten sich dabei vornehmlich der Klärung von Ansprü-chen an die Informationsgüte in qualitativer und quantitati-ver Hinsicht. Der Gesichtspunkt der Informationsverarbei-tung durch den Entscheidungsträger wurde demgegenübernicht in gleichem Maße untersucht, wenngleich sich in derLiteratur zahlreiche Belege dafür finden lassen, daß Menschenals die eigentlichen Träger der Betriebsprozesse bei der Be-

schaffung, Verarbeitung und Nutzung von InformationenBeschränkungen unterworfen sind, was somit wesentlichenEinfluß auf den Erfolg betrieblicher Steuerungsprozesse hat.Daß derartige Beschränkungen vor dem Hintergrund derBestrebung einer optimalen betrieblichen Steuerung beson-ders ins Gewicht fallen, zeigt die vorliegende Untersuchungam Beispiel forstbetrieblicher Produktionsprozesse auf. Un-abhängig von der den Versuchspersonen zur Verfügung ste-henden Informationsgüte und der Operationalität der Ziel-vorgaben erwiesen sich personenabhängige Eigenheiten alsverantwortlich für Unterschiede in der Informationsverarbei-tung. Das vorliegende Ergebnis legt daher nahe, den Fokusder Forschung stärker als bisher auf eine intensive Auseinan-dersetzung mit dem Faktor Mensch innerhalb des Informati-onsverarbeitungsprozesses zu richten und im speziellen forst-lichen Kontext zu betrachten. Neben Aspekten der Informa-tionsverarbeitung lassen sich weitere Forschungsbereiche for-mulieren:

· Aus organisationstheoretischer Sicht sollten die tatsäch-lich verfolgten Ziele der Entscheidungsträger durch eineverhaltenstheoretisch orientierte Zielforschung ermit-telt werden. Insbesondere ist die Frage zu klären, wel-che Funktion in diesem Zusammenhang Leitbildernund Waldbildern im forstbetrieblichen Handeln zu-kommt

· Zu klären wäre ebenfalls, welcher Stellenwert dem inder forstlichen Literatur ausdrücklich erwähnten Er-fahrungswissen forstlicher Akteure im Rahmen lang-fristiger Steuerungsprozesse zukommt und inwieweitErfahrungswissen über Lernprozesse akkumuliert wird.

· Vor dem Hintergrund strategischer Ungewißheit sollteder Frage nachgegangen werden, welche Rolle Formal-ziele wie Flexibilität und hier insbesondere die Offen-haltung von Handlungsoptionen vor dem Hintergrundsich rasant verändernder gesellschaftlicher und natür-licher Rahmenbedingungen spielen.

Analyse und Weiterentwicklung forstlicherSteuerungsinstrumente

Die Ergebnisse der Studie legen eine kritische Auseinan-dersetzung mit den bestehenden plandeterministischen Steue-rungsinstrumenten nahe. Aufgrund der Grenzen zweckratio-nalen Handelns muß der Fokus der weiteren Entwicklungv.a. auf der Berücksichtigung des menschlichen Entschei-dungsverhaltens liegen. Hierzu ist es notwendig, die konkre-ten handlungsleitenden Kriterien, an welchen sich der Be-wirtschafter bei seiner Entscheidung orientiert, zu identifi-zieren, um gegebenfalls Handlungsmuster ableiten zu kön-nen. Dazu kann der Einsatz der Computertechnologie einenwesentlichen Beitrag leisten.

Mögliche Einsatzbereiche vonSimulationsmodellen

Simulationsmodelle eröffnen neue Möglichkeiten derAuseinandersetzung mit Fragen der Bestandesbehandlung undihrer waldbaulichen und ökonomischen Konsequenzen. Da-bei ist zu beachten, daß die Ergebnisse immer nur im Rah-


men der Modellannahmen interpretiert werden dürfen undgrundsätzlichen Restriktionen unterliegen.

Es sind daher weniger konkrete Entwicklungen und ver-meintlich optimale Behandlungsstrategien von Interesse alsvielmehr die Initiierung von Diskussionsprozessen und dieSensibilisierung forstlicher Praktiker für mögliche Konsequen-zen unterschiedlicher Behandlungsstrategien.

Schwerpunktmäßig sollten folgende Themenbereicheuntersucht werden:

· Aufzeigen von Extremvarianten, um die Bandbreitemöglicher Bestandesentwicklungen und Ziel-erreichungsgrade darzustellen,

· Verdeutlichung der Konsequenzen unterschiedlicherEingriffsstärken und Eingriffsstrategien auf die anfal-lende Sortimentstruktur und das ökonomische Betriebs-ergebnis,

· Kritische Analyse derzeit propagierter Produktionspro-gramme und Analyse ihrer ökonomischen Konsequen-zen sowie ihrer Sensitivität bei verschiedenen Szenari-en (z.B. unterschiedliche Preis-Kosten-Relationen, un-terschiedliche Sortierungs- und Qualitätsanforderungenu.ä.). Solche Variantenstudien könnten eine intensive-re und kritischere Auseinandersetzung mit unterschied-lichen Produktionsprogrammen ermöglichen.

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Are Forest Surveys Profitable?

Jean-Luc Peyron

Forest Economics Laboratory ENGREF/INRA14, rue Girardet, CS 4216, F-54042 Nancy cedex, Francetel. : (0033) (0)3 83 39 68 31, fax. :(0033) (0)3 83 30 22 54, e-mail : [email protected].

Forest planning is based on many kinds of informationdealing with the natural environment, the social and eco-nomic context, the stands themselves. Forest surveys haveusually been carried out in order to describe the stands. But,very clearly, they are today less and less used, mainly becauseof their cost. However, although this argument is often heard,the corresponding benefit is never referred to. The reason forthis silence comes certainly from the difficulty to derive along term benefit whereas the cost is borne much more im-mediately. In fact, we face here an investment problem with apriori unknown revenues.

In this article, we examine first the historical develop-ment and decline of stand surveys for forest planning. Wedescribe then a quantitative method of forest planning ap-plied to a given forest estate and based on forest surveys. Fi-nally, we compare its results to those of the current manage-ment; we derive in this way an estimate of the net benefit dueto quantitative methods and thus also to forest surveys.

Development and decline of stand surveys forforest planning

In the past, forest planning has been mainly based onareas of the different stands or compartments. The gradualcutting system is the main example of this approach. It sup-posed a division of forest estates into compartments of ap-proximately equal sizes. Each of these compartments corre-sponded to the annual supply of roundwood. They were gen-erally harvested in a geographic order, from one compart-

ment to its neighbour. This system was well adapted to cop-pice and coppice-with-standards forests. It has also been usedfor high forests (see forest example in Germany the so-calledWagner system) but it is much less adapted to this case be-cause of the site heterogeneity, the rotation length and dam-age probability.

For even-aged high forests, the main planning methodused in France and Germany during the nineteenth and twen-tieth centuries is based on a combination of area and volumeconsiderations. It has been suggested by Heinrich Cotta,taught in Tharandt, then imported in France by AdolpheParade, adapted to the use of natural regeneration and manythinnings, and taught in Nancy. It was called the Germanmethod in France and the French method in Germany…until 1870… The rotation age is composed of several periodsof time and the forest area under planning is divided into atleast two blocks: the regeneration block and the improve-ment block. These blocks are generally in several pieces. Thearea to be regenerated during the next future period is deter-mined in such a way that periodical revenues will be as con-stant as possible in function of the rotation length, the totalforest area and the age structure of the forest. Then, the al-lowable cut is estimated in volume for the next future period.Therefore, this method is based on areas in the long termand volumes in the short one.

Another approach was proposed by the German G.L.Hartig around 1800. It was based on volumes both in thelong and short runs. However, prediction models were notliable enough to insure an advantage of this more sophisti-cated method compared with Cotta’s one that was preferred.

In selection system forests, the so-called “Control Meth-od” was also based on volume data.

Forest surveys became very useful as a major consequenceof this growing interest for volume figures. They were initial-ly done according to a full enumeration principle.

Nevertheless, a change occurred 30 years ago, during the1970’s, due to the increasing cost of labour and therefore of

)sna(neyomegA )ah(ecafruS etnanimodruetuaH)m(

ecneréfnocriC)mc(etnanimod

ecneréfnocriC)mc(enneyom

eratceh'làfitceffE)ah/bn(

2 03,441 0,2 7 6 4102

11 95,54 2,9 93 33 3511

02 10,46 3,41 17 06 066

62 36,4 9,61 39 77 554

23 26,01 0,91 411 59 413

83 61,11 6,02 631 311 681

44 01,71 9,12 931 621 881

74 37,22 4,22 241 821 981

25 09,7 2,32 541 131 191

06 49,62 2,42 151 531 491

Tableau 1. Description of stand types.


surveys. It is also explained by the diminishing budget in-tended to this purpose because many other surveys than vol-ume ones are nowadays carried out. As a consequence, whenthey have not been totally forgotten, full enumeration sur-veys were progressively replaced by other methods that arenow briefly introduced.

The volume inventory plays a major role for the calcula-tion of the allowable cut. Two contributions are taken intoaccount for this purpose: regeneration cuts constitute gener-ally a large part of the allowable cut but, above all, they pro-vide most of revenues. Their importance explains that fullenumeration forest surveys are nowadays often reduced tothe regeneration block only.

With the development of statistics, full enumeration sur-veys have appeared more and more demanding and fastidi-ous. Furthermore, their accuracy is not so high as it could be.Sample plot surveys are today an interesting alternative tofull enumeration ones.

Instead of carrying out themselves a survey of the forestvolume, managers use sometimes directly the results provid-ed by the National forest inventory. It is particularly the casewhen they are looking for an estimate of the current incre-ment at a given age.

Sample plot surveys provide accurate results at a ratherglobal level or for pieces with an area over some 50 hectares.At the stand level concerning some hectares only, their accu-racy is generally not enough at an acceptable cost. This is thereason why another method has been developed, based onthe mapping of stand types. It is nowadays particularly usedin uneven-aged stands in order to characterise the variationsof the stand structure from one place to another.

It appears clearly that the decreasing importance given toforest surveys is explained by the cost independently of thecorresponding revenues. A consistent analysis has thereforeto estimate these revenues. The information provided by a

forest survey is likely to improve the management of a forestestate. According to the economic theory, this improvementincreases the present net value of the future returns until in-finity, that is to say the forest value. The benefit of a forestsurvey is the difference between the forest value induced by amanagement planned without any survey and the forest val-ue induced by a management planned with the help of quan-titative methods.

Quantitative methods give a new insight on the debatebetween Hartig and Cotta. Of course, the conditions havemuch changed since the beginning of the nineteenth centu-ry: growth models are numerous, forest ecology and economicshave been much developed, operations research allows to runoptimisation and simulation algorithms, calculation capaci-ties are huge. Thus quantitative methods are useful to pre-pare forest planning decisions.

In the following article, quantitative methods of forestplanning are applied to a maritime pine forest of the SouthWest of France in order to analyse whether the achievementof a forest survey and the use of advanced planning methodsare really profitable or not.

Quantitative forest planning of a forest estate

The forest estate under consideration is located on a rath-er homogenous and fertile site. It bears even-aged maritimepine stands on 355 ha and in 312 compartments. Ten standtypes are distinguished and defined according to the age ofstands (figure 1). A sample plot survey has been realised. As aconsequence of it, the ten stand types are rather precisely de-scribed (table 1). The owner has two main objectives. Hewishes to obtain a fully regulated forest structure with a sus-tained yield and to earn important revenues because his for-est constitutes his main source of income. His strategy con-sists in maximising his present net value at a 3% discountrate. The main data are given in table 2.

According to these data and to the maximisation of theland expectation value (by the way of discrete dynamic pro-gramming), the optimal strategy for a stand in the long termis represented in figure 2 (Guo, 1994; Guo & Peyron, 1995;

0

5

10

15

20

25

0 10 20 30 40 50 60 70

Age (years)

Are

a/y

ear

(ha/

year

)

Figure 1. Age structure of the forest, showing 10 stand types ;the age classes have different ranges; this is the reason why thearea per year is represented on the Y-axis.

Tableau 2. Main data (1 FRF = à.152145 EUR).

erutuffosmetssorebmunlaitinI

sdnatsah/smets005,1

stsocnoitatserofeR ah/FRF000,01

ledomhtworG )5991(eniomeL

04tathgiehtnanimod(xednietiS

)sraeym12

,evrucezisecirp(ecirpegapmutS

)98.0=²R(

=aecirpmumixaM

=b

=c

muc/FRF013

muc/78.0

muc21.0-

tsocgninnihT ah/FRF053

tsoctuclaniF ah/FRF054

stsoclaunnA ah/FRF052


Calvet, 1998). It differs from the empirical strategy of theowner: the rotation age is slightly smaller and the weight ofthinnings is lower.

However, the owner looks also after a fully regulation anda sustained yield of his forest. This means that he cannotmanage all stands according to the previous optimum, bethey in a situation consistent with the previous result. Actu-ally, if he harvests them when they reach the optimal rotationage, he will probably perpetuate the present imbalance of theage classes. Some stands have therefore to be regenerated ear-lier or later than this optimum, at least during a certain timespan that has been taken here equal to two rotations. Figure3 shows the evolution of the land expectation value with theage of the final cut. Before 44 years and beyond 64 years, theloss is largely over 10% and is rejected. Considering 4-yearperiods, 6 possible harvesting ages are selected: 44, 48, 52(rounded optimum), 56, 60 and 64 years.

Furthermore, not all stands are in a situation consistentwith such optimums; their present states are likely to be dif-ferent from those equivalent to the one showed by figure 2.Therefore the approach that has been applied in the longterm and for the planned future initial conditions, has to bealso developed for all the stand types in their present condi-tions. Thus several management alternatives can be definedfor each stand type until the horizon involving two rotationsand equal to 128 years or 32 4-year periods. For most ofstand types, 6 * 6 = 36 management alternatives can be de-scribed. For the oldest ones, the number of possibilities isreduced during the ongoing rotation. For example, the standsthat are 60 years old can only be regenerated when they areeither 60 or 64 years old for the present rotation: only2 * 6 = 12 management alternatives have to be consideredfor them. The corresponding volumes cut along time are re-ported in table 3 and constitute a part of a bigger table withsome 270 management alternatives. The same kind of tableis built also for areas and for net revenues.

From such tables, forest planning is formulated as a line-ar programming model aiming at maximising the present netvalue until infinity under regulation and sustained yield con-straints. Regulation constraints start a balance of age classesfrom a given period P. Sustained yield constraints insure thata minimal area M is harvested per period. If P is endlesslydelayed and M is 0, that is to say when no constraint is ap-

plied, the total present net value is 42,800 FRF/ha. Whenvarious values of P and M are given, the diminution of thepresent net value is represented in figure 4 and the corre-sponding solution in figure 5. For example, for P=9 andM=16,85 ha, the cost of regulation and sustained yield con-straints is about 700 FRF/ha and the present net value is42,800 - 700 = 42,100 FRF/ha.

Profitability of forest surveys

It is now easy to analyse the profitability of the forest sur-vey and quantitative methods. This simply requires to com-pare their costs and benefits.

For the forest estate under study, the costs of the sampleplot survey and quantitative methods have been estimated tobe 110 FRF/ha for the outside work and of 90 FRF/ha forthe office work, that is to say 200 FRF/ha globally. Repeatedevery 15 years and discounted at 3%, the overall cost is alittle less than 600 FRF/ha. In order to derive the benefits ofthe forest survey and quantitative methods, the present netvalue of the current management has been estimated to be39,500 FRF/ha. It must be compared to the previous resultof 42,100 FRF/ha for the advanced planning. Thus the ben-efit is 2,600 FRF/ha.

Finally, the net benefit of the survey and quantitativemethods amounts to 2,000 FRF/ha. This result is not im-pressive but represents 5% of the forest value. It shows alsothat the costs are less than one fourth of the benefits. Ofcourse, it could be objected that it has been estimated withthe methods themselves that were to be assessed. Neverthe-less, it is certainly interesting since no consistent evaluation isgenerally made. And another question may be asked: whyforest surveys are less and less carried out?

Acknowledgement

This research has been financed by the region Aquitaine,the French Ministry of Agriculture and Fisheries and the Eu-ropean Union. Philippe Calvet and Florence Courdier havetaken a great part in this work

80

90

100

40 50 60 70 80

Rotation age (years)

Lan

dex

pect

atio

nva

lue

asa

perc

enta

geof

itsm

axim

um

Figure 3. Evolution of the land expectation value with the ageof the final cut.

0200400600800

100012001400

0 10 20 30 40 50 60

Age (years)

Nu

mb

ero

fst

ems

(/h

a)

Optimal

Empirical

Figure 2. Optimal strategy for a stand in the long term.


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Table 3. Volume schedule for the 12 management alternatives related to 60 years old stands. Bold cells are those correspondingto regeneration périods. The same table could be drawn for net revenues. For example, let’s consider the management alternativein grey; it consists in regenerating a stand when it is 60 years old at the first rotation, when it is 56 years old at the secondrotation and then at the optimal rotation age of 52 years; 276 cum/ha are harvested during the first period, and thinnings arethen carried out 16 years later for 25 cum/ha, 24 years later for 33 cum/ha, and so on.

sedoiréP

nif/tubéd

… 06 06 06 06 06 06 46 46 46 46 46 46 …

… 44 84 25 65 06 46 44 84 25 65 06 46 …

00 30 … 672 672 672 672 672 672 …

40 70 … 203 203 203 203 203 203 …

80 11 … …

21 51 … …

61 91 … 52 52 52 52 52 52 …

02 32 … 52 52 52 52 …

42 72 … 33 33 33 33 33 33 …

82 13 … 33 33 33 33 …

23 53 … …

63 93 … 06 56 56 06 56 56 …

04 34 … 39 06 56 56 06 56 56 …

44 74 … 073 29 001 08 001 29 39 …

84 15 … 914 49 073 29 001 08 001 29 …

25 55 … 954 851 821 914 49 …

65 95 … 924 631 954 851 821 …

06 36 … 52 073 924 631 …

46 76 … 52 192 52 073 …

86 17 … 33 52 52 192 …

27 57 … 33 52 33 52 …

67 97 … 33 52 33 52 …

08 38 … 56 33 52 33 52 …

48 78 … 56 33 56 33 52 …

88 19 … 001 56 33 56 33 …

29 59 … 001 56 001 56 33 …

69 99 … 954 001 56 001 56 …

001 301 … 954 001 56 954 001 56 …

401 701 … 954 001 954 001 56 …

801 111 … 954 001 954 001 …

211 511 52 954 954 001

611 911 52 954 52 954

021 321 33 52 52 954

421 721 33 52 33 52

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1200

0 5 10 15 20 25

Starting period of regulation (in 4-year periods)

Cos

tof

cons

trai

nts

(FR

F/h

a)

M=16,85 ha

M=15 ha

M=0 ha

Figure 4. Cost of regulation and sustained yield constraints in function of the starting period of the regulation and the minimalharvested area per period.

PEYRON (J.-L.), 1999. — Les fondements de l’économieforestière moderne : le rôle capital de Faustmann, il y a 150ans, et celui de quelques uns de ses précurseurs et succes-seurs.— Revue forestière française, vol.LI, n°6-1999, pp. 679–698.

0

5

10

15

20

25

30

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

Future 4-year periods

Reg

ener

ated

area

(ha/

peri

od

Figure 5. Histogram of future regenerated areas when the present net value is maximised at a 3% discount rate, the regulationis started at the 9th period and the minimal harvested area is 16,85 ha/period.


Informationsmanagement undDV-Systeme der BayerischeStaatsforstverwaltung

Reinhardt Neft

Leiter Referat Betriebswirtschaft, Informations- undKommunikationstechnikBayer. Staatsministerium für ELF, Abt. V, Ludwigstraße 2,80539 München, +49 (0) 89 2182 2305,[email protected]

Summary

Die Bayerische Staatsforstverwaltung ist zuständig für dieBewirtschaftung von rd. 807 000 ha Staatswald, für die Ber-atung und Förderung des Privat- und Körperschaftswaldbes-itzer sowie für hoheitliche Aufgaben. Neben dem Staatsmin-isterium als Verwaltungs- und Unternehmenszentrale ist dieBayerisches Staatsforstverwaltung in zukünftig 4 Forstdirek-tionen, 140 Forstämter und 1000 Forstdienststellen organis-iert.

Wichtige Ziele des Informationsmanagements sind dieRationalisierung von Arbeitsabläufen und die zeitnahe Bere-itstellung von Daten für alle Verwaltungsebenen für die be-triebliche Steuerung.

In allen Behörden sind UNIX – Rechner mit X-Termi-nals installiert die über das bayerische Behördennetz (ISDN-Wählverbindungen) miteinander vernetzt sind. Die dezen-tral erhobenen Daten werden laufend als Summensätze fürzentrale Auswertungen über die Netzverbindungen an dasStaatsministerium übermittelt.

Für die Bereiche Finanzbuchhaltung, Kameralistik undKosten- und Leistungsrechnung setzt die Bayerische Staats-frostverwaltung seit Anfang 2000 die betriebswirtschaftlicheStandardsoftware R/3 der Fa. SAP AG/ Walldorf ein.

Die Kartenproduktion wird seit Anfang 1992 über einFORST-GIS (SICAD – FORST) abgewickelt. Das FORST-GIS ermöglicht die räumliche Darstellung und Auswertungwichtiger betrieblichen Informationen.


An Attempt toward anInventory of MediterraneanForest Public Goods andExternalities (MEDFOREXs)

Lelia Croitoru and Maurizio Merlo

Lelia Croitoru, PhD Student, University of Trento,Department of Economics, Via Inama 1, 38100 Trento(TN), Italy, e-mail: [email protected]

Maurizio Merlo, Prof. of Forestry Economics, Universityof Padua, Agripolis, Via Romea, 35020 Legnaro (PD),e-mail: [email protected]

Abstract

This paper aims at introducing the EFI Regional ProjectCentre on MEDFOREXs and particularly research Task 2,MEDFOREXs INVENTORY. It is well known that Medi-terranean forests provide a wide range of non-market publicgoods and externalities, positive and sometimes negative, herereferred as MEDiterranean FORest EXternalities (MEDFO-REXs). Various institutes are doing research and data collec-tion on MEDFOREXs. However, there is a need for exchangeand dissemination of existing information as well as a com-prehensive view on the matter. For these reasons, the EFIREGIONAL PROJECT CENTRE based in Solsona withinthe Centre for Forest Technology and supported by Catalo-nia Government and University of Lleida-Lerida, Spain, be-gan in January 2000 its activity, launching a three-year projecton MEDFOREXs.

The INVENTORY Task is preliminary to the wholeproject. Its main objective is the identification and quantifi-cation – whenever possible - of MEDFOREXs in every Med-iterranean country. The classification is carried out accordingto the Total Economic Value (TEV) approach, as developedby environmental economics: direct and indirect use values,option values and non-use values, including bequest and ex-istence values. This classification will be used to categoriseMEDFOREXs, keeping in mind the complexity of forestecosystems and competing objectives/products that are therule for many Mediterranean forests. In addition, should beaccounted the uncertain boundaries between what is perceivedas positive and what as negative.

In order to accomplish the MEDFOREXs’ INVENTO-RY TASK, a draft questionnaire-framework has been tenta-tively developed and is currently tested in some Mediterrane-an country before being extended to the all region.

The outcomes of the research will consist in:

- a comprehensive list of all MEDFOREXs and otheroutputs;

- classification of MEDFOREXs and other outputsaccording to the TEV concept.

Copy of the questionnaire is reported in Annex 1. A ten-tative list of MEDFOREXs and other forest outputs is re-ported in Annex 2. Comments and suggestions are welcome.

The questionnaire has been filled up for three countries.In other countries is being considered. The results of the ques-tionnaires could be useful for policy formation as well as formanagerial economics and marketing of potential marketoutputs now in the field of non-market public goods.


Annex 1

Date:………………

QUESTIONNAIRE

First of all, please, fill in the spaces below with information about the country you come from and the institution /department you work in. Then, only if you wish, please add your name and surname, as well as your co-ordinates.Information on mailing, e-mail addresses, telephone and FAX would be useful in the view of a possible future co-operation.

Country:………………………………………………………………………….Institution:………………………………………………………………………..Department:……………………………………………………………………...Name:…………………………………………………………………………….Surname:…………………………………………………………………………

Co-ordinates:

Address.........................……………………….....................................................................................................….Tel................................……………..................FAX..........................……………...................................................Email...............……………………….......................................................................................................................

In case you find certain questions that are not clearly stated, please, list their numbers below and if you wish, specify thepossible misunderstandings/mistakes that might have been appeared:………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

1. Please, think about the future possible relationship you wish to have with the MEDFOREXs INVENTORYTASK (check one box):· I wish to be considered for active participation· I wish only to be informed on the outcome· I do not wish to receive any more information

2. What is the forest area in your country? (according to FAO extended forestland definition):

ha………………………………% total land………………………of which:· natural forest (basically) ha...........................% of forest land...............………· degraded natural forest ha...........................% of forest land...............………· plantation forestry ha...........................% of forest land...............………· maquis, shrubs, etc. ha...........................% of forest land...............………· other; specify: ha...........................% of forest land...............………· other; specify: ha...........................% of forest land...............………


3. How would you describe the model of the forest ownership in your country?

· private ownership ha...........................% of forest land...............…· common properties (e.g. duars) ha...........................% of forest land...............…· public ownership (state and region) ha...........................% of forest land...............…· public ownership (communes, etc) ha...........................% of forest land...............…· other; specify: ha...........................% of forest land...............…· other; specify: ha...........................% of forest land...............…

4. What is the average size of forest properties?· private ownership ha…………………....· common properties (e.g. duars,) ha.........................…..· public ownership (state and region) ha.........................…..· public ownership (communes, etc) ha.........................…..· other; specify: ha.........................…..· other; specify: ha.........................…..

5. Does your country have statistics on forest market outputs? (please check one box)

· Yes· No· I do not know

6. To what extent are all forest market outputs accounted for by official statistics? (please, check one box)

· To a large extent· To a limited extent· I do not have knowledge

7. Which is the contribution of forestry to the Gross Domestic product (GDP)? (check one box)

· ……………….% of GDP· I do not have knowledge

8. Are non-market outputs (MEDFOREXs) accounted by official statistics?

· Yes· No Please, go to question no. 10.· I do not know Please, go to question no. 10.

9. If MEDFOREXs (at least some of them) are considered by national official statistics and accounts, which is theircontribution to the GDP?

· ………………..%· I do not have this information

10. Can you rank the main market products and MEDFOREXs (like watershed management, soil conservation,water moisture conservation, recreation, wild life habitat, biodiversity conservation) of the forests in your countries?(according to your knowledge and perceptions):

· No· Yes Please, rank them below.

1.……………………………………………….……2…………….……………..……………………………3.……………………………………………….……4…………….……………..……………………………5.……………………………………………….……6…………….……………..……………………………7.……………………………………………….……8…………….……………..……………………………


11. The Table 1 from the Annex 2 represents a tentative attempt to organise a list of Mediterranean forest outputsincluding market products and non-market MEDFOREXs, based on the TEV concept. Do you think that the listencompasses the complete range of outputs and MEDFOREXs?· Yes· No· I do not know

If not, what changes would you propose in the list in order to improve the description of MEDFOREXs and othermarket-related outputs?(Please do not hesitate to add, subtract or make amendments to the table).

Additions:………………………………………………………………………………………………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...Subtractions:……………………………………………………………………………………………………..………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...Other amendments:…………………………………………………………………..…………………………..………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...………………………………………………………………………………………………….………………...

12. Using the Table 1 from the Annex 2– updated, for those who proposed modifications in the previous question, couldyou identify a list of MEDFOREXs that mainly occur in your country? Please, list them as positive/negative according tocurrent perceptions and/or legal obligations:

Positive MEDFOREXs Negative MEDFOREXs (if the case)

13. Could you give some physical quantification – as provided by official statistics or other research reports, or even byyour own judgement and assessment - of some of the MEDFOREXs that you presented above? (please quote the sourceof each item):………………………………………………………………………..…………………………………………………………………………………………………….…………………………………………………………………………………………………….…………………………………………………………………………………………………….…………………………………………………………………………………………………….…………………………………………………………………………………………………….…………………………………………………………………………………………………….…………………………………………………………………………………………………….…………………………………………………………………………………………………….…………………………………………………………………………………………………….…..………………………………………………………………………………………………….…………………………………………………………………………………………………………………………………)

Quantifying positive MEDFOREXs Quantifying negative MEDFOREXs


14. In addition, can you give some monetary quantification – as provided by official statistics or other research reports, oreven by your own judgement and assessment - of some of the MEDFOREXs that you presented above? (please quote thesource of each item):………………………………………………………………..………………………………………………………………………………………………………………….………………………………………………………………………………………………………………….………………………………………………………………………………………………………………….………………………………………………………………………………………………………………….………………………………………………………………………………………………………………….………………………………………………………………………………………………………………….

Quantifying positive MEDFOREXs Quantifying negative MEDFOREXs

15. Could you, please, specify the references of major publications or other sources of data that provide information onMEDFOREXs and other market forest outputs in your country?

Authors Name of Publication Publisher (website)

16. Please, provide freely any comment/suggestion able to improve and better address the questionnaire-framework forMEDFOREXs INVENTORY:……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

17. According to your answers, a new questionnaire will be developed at the end of March 2000 on MEDFOREXsINVENTORY. Do you still wish to co-operate in filling in the new draft?

· No· Yes, I prefer to receive a new printed copy at my institution address· Yes, I prefer to receive a new copy in attachment on my email address

Thank you very much for the co-operation.

Your sincerely,

Maurizio Merlo Lelia CroitoruProf. of Forestry Economics, Padua University PhD Student, Trento UniversityAgripolis, Via Romea, Dipartimento Economia, via Inama 135020 Legnaro (PD) 38100 TrentoItaly ItalyPhone: +39-049-8272719/16 Phone: +39-0461-882161FAX: +39-049-8272772 FAX: +39-0461-882222E-mail: [email protected] Email: [email protected]


Annex 2

Table 1: Output of Mediterranean forests according to the TEV (tentative approach)

POSITIVE OUTPUTS1. USE VALUE1.1 Direct use value1.1.1 Products: timber, firewood, cork, resin, hunting* grazing, sparto grass, honey*, decorative plants*, mushrooms*,recreation*, medicine plants*, berries*, truffles*, etc* MEDFOREX can be internalised, depending upon property rights, by hunters, pickers, etc paying a price or by the PublicAuthorities selling the permission. Often forest owners do not have rights over the so called ‘secondary products’1.1.2 Contribution to economic income/welfare outside forestry* 1.1.2.1 Local income: employment and rural development concerning local activities related to forests like sawmills, agro-tourism, food processing, etc* MEDFOREX when managed outside the forest enterprise, and internalised within the local economy 1.1.2.2 National income*: contribution to national income, trade, taxes, employment outside the local economy, etc* MEDFOREX within the national economy

1.2 Indirect use value*1.2.1 Protection: watershed management, soil conservation, avalanche prevention, flood prevention, etc1.2.2 Landscape quality1.2.3 Micro-climate regulation1.2.3 Water quality and purification1.2.4 Conservation of the local ecosystem* MEDFOREX internalised, to a certain extent, within the local economy. Internalisation can occur spontaneously, or throughco-operative efforts amongst activities as can be the case of water resources

2. OPTION VALUE* 2.1 Personal future recreation and environmental interests 2.2 Potential source of energy and raw materials 2.3 Potential unknown source of bio-diversity, medicine plants, etc 2.4 Potential use of unused landscape resources* MEDFOREX internalised, to a certain extent, within the households and the local economy, e.g. the value of propertiesincreases with proximity to forests

3. NON-USE BEQUEST VALUES* 3.1 Landscape, recreation, energy and raw material availability, bio-diversity, environmental conditions e.g. related to carbon storage, affecting future generations* MEDFOREX potentially internalised through conservation incentives

4. NON-USE EXISTENCE VALUES* 4.1 Bio-diversity, environmental conditions e.g. related to carbon storage, affecting other species, respect for the right or welfare of non-human beings including the forest ecosystem*MEDFOREX potentially internalised through conservation incentives

NEGATIVE OUTPUTS*· Erosion, floods and avalanches due to poor or no forest management· Loss of landscape values to excessive expansion of forest land use· Pollen and other allergic factors· Risk of damage by forest fires· Loss of bio-diversity, landscape values, etc due to plantation forestry· Loss of recreation opportunities due to intensive plantation forestry and poor management*Negative MEDFOREX

Source: M.Merlo and E.Rojas Briales, Public Goods and Externalities linked to Mediterranean Forests: Economic Natureand Policy, p. 33-34.


DGPS-Navigation im WaldSoftwareentwicklung zurAnlage von Zugangslinien

Joachim Hamberger

Lehrstuhl für Forstliche Arbeitswissenschaftund Angewandte InformatikAm Hochanger 1385354 Freising++49-8161-714655 phone++49-8161-714658 [email protected]/~hamberg

Keywords: GPS, Navigation, Forest Machines

Einführung

Durch die schweren Sturmwürfe der vergangenen Jahre(1984,1990,1999) sind zahlreiche Kahlflächen entstandendie künstlich oder mit Naturverjüngung wieder in Bestok-kung gebracht wurden. Diese Bestände sind homogen, quasiaus einem Guss erwachsen, haben keine vertikalen Struktu-ren und weisen keine Altersdifferenzierung auf. Mit dieserArt von Bestand wird der Forstbetrieb der Zukunft immermehr zu tun haben, also ganz anders als es in der naturnahenForstwirtschaft heute gewünscht ist. Dies liegt am erhöhtenSturmrisiko, das auf die inzwischen allgemein anerkannteKlimaänderung zurückzuführen ist, in der wir uns befinden.1

Die Folge sind Kalamitäten nie gekannten Ausmaßes undderen Folgen wiederum sind Kahlflächen aus denen eben jenehomogenen Bestände hervorgehen. Diese Bestände müssenfrühzeitig gepflegt werden um Vorwüchse und verdämmen-des Weichlaubholz zu entnehmen, die Mischung zu regulie-ren und auch um sie frühzeitig zur Stabilität zu erziehen. Dazumüssen Zugangslinien angelegt werden, die die Bestände er-schliessen und Arbeitsfelder für die Waldarbeiter schaffen.Die Anlage von Zugangslinien von Hand ist ergonomischstark belastend und sehr teuer. Deshalb werden diese Linienschon seit Jahren mit speziellen Forstmulchmaschinen derunterschiedlichsten Art angelegt.2

Der Maschinenstützpunkt am Forstamt Hermeskeil führtdiesen Eingriff seit seit einigen Jahren im Dienstleistungsbe-trieb für Forstämter durch. Dabei ergab sich immer die Frageder Orientierung in diesem Beständen, da die Linien mög-lichst parallel liegen sollen um gleichmäßige Arbeitsfelder zuschaffen, die später auch als Rückegasse ausgebaut werdenkönnen. Bislang wurde dieses Problem über einen zweitenMann gelöst, der Fluchtstäbe setzt, an denen sich der Fahrerder Mulchmaschine orientieren kann.

Mit dem Global Positioning System ist nun eine Mög-lichkeit gegeben um sich in solchen Beständen zu orientierenund zu navigieren. Programme die speziell für den forstli-

chen Einsatz geeignet wären gab es jedoch nicht. Der Lehr-stuhl hat in Zusammenarbeit mit einem Ingenieurbüro einProgramm entwickelt, das die Navigation auf parallelen Li-nien erlaubt. Mit dem Maschinenstützpunkt Hermeskeilwurde es erstmals auf der Fläche eingesetzt.

Eingesetzte Maschine

Eingesetzt wurde der Mahler-Unifant, ein Schmalspur-schlepper aus schweizerischer Fertigung. Im Forst wird erbenutzt als Trägerfahrzeug für Mulchaggregate (Abbildung1). Die Maschine ist kompakt und sehr wendig (Wendekreis5,5m). Über eine Dreipunktanbauvorrichtung ist er mit demMulchaggregat verbunden. Verwendet wurde der Forstmul-cher (Broyeur Forestier) der französischen Firma Quivogne.Es handelt sich um einen preisgünstigen Kettenmulcher, dermit drei Kettensträngen arbeitet. Die Ketten haben einenDurchmesser von 23mm und eine Länge von ca. 60cm. Siesind im Abstand von 120 Grad an einer rotierenden Scheibeangebracht. Das System ist von einem Stahlkasten bedeckt,der das schleudernde Mulchgut auffängt. Der Stahlkasten undeine auf ihm vorn angebrachte bewegbare Schiene dienenauch dazu die Stämme vorzuspannen (Umdrückvorrichtung).In die vorgespannten Stämme schlägt dann auf etwa 20 cmHöhe die Kette und trennt den Schaft ab. Die Arbeitsbreitedes Kettenmulchers beträgt 150cm; die des Mahler-Unifant185 cm. Da das Trägerfahrzeug breiter als der Mulcher ist,werden Randbäume durch die Reifen des Mahler-Unifantganz oder teilweise umgedrückt. Dies ist vor allem beim Rück-wärtsfahren auf der Gasse der Fall. Diese Bäume haben wei-terhin Wurzelanschluss, werden aber mittelfristig absterben.

Das Mulchsystem ist seit 1997 am Forsttechnischen Stütz-punkt des Forstamtes Hermeskeil im Einsatz. Das waldbau-liche Konzept für das die Maschine eingesetzt wird, ist früh-zeitge Schaffung von Zugangslinien in homogene Jungbe-stände um Arbeitsfelder einzurichten. Dadurch wird eine frü-he, effiziente Pflege dieser Bestände ermöglicht. Die üblicher-weise verwendeten Linienabstände sind 10m bzw. 20m. DieErfahrungen am Stützpunkt waren insgesamt bislang positiv,wenngleich auch die Maschine wegen der hohen mechani-schen Belastung besonders stark reperaturanfällig war.

Abbildung 1: Mahler-Unifant mit Quivogne Forstmulcher


Bisheriges Arbeitsverfahren: Fluchtstab-Orientierung

Neben dem Maschinenführer ist eine zweite Person imEinsatz. Sie legt die Startpunkte der Linien fest und setzt dieFluchtstäbe für die Orientierung des Fahrers. Die Abständezwischen den Linien werden mit Bandmaß ausgemessen. MitKompass und Karte wird eine Marschzahl festgestellt um dieMulchrichtung festzulegen. Der Fahrer orientiert sich dabeistets nach hinten an der bereits gefahrenen Gasse. Seine Hilfs-kraft setzt die Fluchtstäbe so in einer Linie, dass der Fahrersich permanent einfluchten kann. Wenn Hindernisse um-fahren werden, muss der Helfer sehr nahe an die Maschineheran um dem Fahrer Orientierung zu geben. Dabei befin-det er im unmittelbaren Gefährdungsbereich. Da der Fahrerbemüht ist möglichst den Rückblick freizuhalten, werden auchüberstarke Durchmesser gemulcht. Dazu muss er währenddes Mulchvorgangs mehrfach vor- und zurücksetzen. DasErgebnis sind Gassen, die sehr geradlinig erscheinen.

Entwickeltes Arbeitsverfahren: DGPS-Navigation

Der Maschinenfüher arbeitet alleine. Er orientiert sicham Bildschirm mit dem Programm MulchNAV 1.0. Die ak-tuelle Position der Maschine wird ihm am Bildschirm alsCursor angezeigt (Abbildung 2, 4). Die Richtung der Aufar-beitung wird ihm vom Revierleiter als Marschkompasszahlvorgegeben. Diese gibt er in das Programm ein. Es erscheint

ein grüne Linie in Verlängerung der aktuellen Maschinenpo-sition. Der Fahrer beginnt zu mulchen und orientiert sich andieser Linie. Da es zahlreiche Hindernisse auf der Streckegibt, kann er sich nicht ausschliesslich in der Virtualität desRechners bewegen, sondern muss reale Hindernisse erken-nen und umfahren. Die Geländegegebenheiten sind visuellmiteinzubeziehen und in die Navigation am Bildschirm zuintegrieren. Weicht der Fahrer z.B. einem Hindernis aus, siehter die Abweichung am Bildschirm graphisch und den Betragdieser Abweichung in Metern. Er kann dann das Hindernisauf kürzestem Wege umfahren und wieder auf die alte (grü-ne) Linie zurückkehren. Oft wurde aber auch bewusst paral-lel zu der am Bildschirm angezeigten Ideallinie gefahren, z.B.wenn sich dort ein Graben befand. Kopfwendungen zur Ori-entierung sind theoretisch nicht notwendig, kamen aber im-mer wieder vor (Ausfall des Signals, Unsicherheit mit demneuen Verfahren).

Die Startpunkt für die neuen Gassen wurden ebenfallsüber GPS aufgesucht. Dabei wurde entweder der Startpunktüber den vorgeschlagenen Puffer aufgefunden oder aber, wasdie Regel, war über eine neu erzeugte kurze Linie auf derZugangsstrasse.

War der Startpunkt aufgefunden, wurde die Marschzahleingegeben, die Aufnahmetaste betätigt und der Mulchvor-gang gestartet.

Abbildung 2: Bildschirm des Programms MulchNAV 1.0


Beschreibung des Navigationssystems

Programm

Zum Einsatz kam das Programm MulchNAV in einerBeta-Version. Es dient zur Navigation von parallelen Linienin Dickungen. Es wurde am Lehrstuhl für Forstliche Arbeits-wissenschaft und Angewandte Informatik in Zusammenar-beit mit einem Ingeniuerbüro entwickelt und durch die Ko-operation mit dem Maschinenstützpunkt ständig optimiert.Gerade der Austausch und die Versuche in Hermeskeil ha-ben zu deutlichen Verbesserungen des Programms geführt.Die Versuchsreihe von Januar 2000 stellt mit dem Erstein-satz des Programms unter realen Bedingungen einen gewis-sen Höhepunkt dieser Entwicklung dar.

Das Programm ist mithilfe von Map Objects in VB 6.0geschrieben. Map Objects ist ein Entwicklungs-Tool der aufGeographische Informationssysteme spezialisierten FirmaESRI. Die Datenschnittstelle von MulchNAV ist dem NMEA0183-Format angepasst.3 So können von jedem GPS-Emp-fänger, der dieses Format ausgibt, Daten empfangen und ver-arbeitet werden.

Die aktuell Position wird im Programm als Cursor mitHalbkreis und Pfeil angezeigt (Abbildung 2). Bewegt sichdie Maschine, ist die Bewegung entsprechend dem eingestell-ten Massstab als Linie am Bildschirm zu sehen. Um eineOrientierungslinie mit einer bestimmten Richtung zu gene-rieren, wird die Kompasszahl eingegeben. Das Programmzeichnet dann eine Linie, die vom derzeitigen Standort derMaschine ausgeht und exakt dem eingegebenen Winkel ent-spricht.

Durch Betätigen der Taste F1 befindet sich das Programmim Aufnahmemodus; dabei wird im Sekundentakt jede Posi-tion aufgezeichnet, die weiter als 50cm von der vorigen ent-fernt ist. Das besondere an dem Programm ist, dass die imDisplay sichtbare Karte nicht eingenordet ist, sondern dassdie Richtung in die man sich mit dem GPS-Empfänger be-wegt immer oben am Bildschirm angezeigt wird. Dadurch istdie Orientierung am Bildschirm dieselbe wie im Gelände,ein kompliziertes Umdenken wird vermieden.

Am Ende der gemulchten Strecke wird die Aufzeichnungdurch Tastendruck bestätigt.

Im Programm wird die zurückgelegte Strecke als Linieaufgezeichnet. Um diese Linie, die in der Realität eine ge-mulchte Gasse darstellt, wird eine Pufferlinie gelegt, derenAbstand frei definierbar ist. Im Versuch betrug er 20m. Diefolgende Gasse wird gemulcht, indem man versucht sichmöglichst genau auf der im Bildschirm angezeigten Puffer-Linie zu navigieren oder indem man den Startpunkt aufsuchtund erneut die Kompasszahl eingibt (Navigation nach Ideal-lininie). Beim Versuch wurde i.d.R. das letztgenannte Ver-fahren angewandt, da die zahlreich vorhandenen Störungendie gepufferten Linien stark beeinflussten. Am Ende dieserzweiten Linie wird dann erneut eine Pufferlinie vorgeschla-gen, wie die dritte Linie abzufahren ist und so fort.

Geräte

Zum Einsatz kamen der GPS-Empfänger AgGPS 132 derFirma Trimble. Die differntielle Korrektur erfolgte über geo-stationären Satelliten mit dem VBS-System. Als Rechner kamein rüttelfestes Notebook mit marktüblichen Standard-Fea-tures zum Einsatz (Toughbook CF 71 von Panasonic mitWindows 95 als Betriebssystem, Arbeitsspeicher 64MB,300Mhz, 6,4 GB Festplatte, leuchtstarker 12,2 Zoll TFT-Bildschirm).

Projektziele

Ziel der Untersuchung war es:- Entwicklung einer Software zur Navigation mit DGPS- Anlage weitgehend paralleler Gassen bei Navigation mit

dem Programm- Verbesserung der Arbeitsbedingungen für den

Maschinenführer- Einsparung der Hilfskraft- Dokumentation der Fahrbewegungen- Erhebung von Leistungsdaten

Ergebnisse

Zeitstudien

Die Einsatzzeit bei der DGPS-Navigation gliedert sich in85% Reine Arbeitszeit und 15% Allgemeine Zeiten. Bei derFluchtstaborientierung in 80% Reine Arbeitszeit und 20%Allgemeine Zeiten.

Die Reine Arbeitszeit gliedert sich in folgendeTeilarbeiten:

Die Verteilung der beobachteten Zeiten auf die Teilarbei-ten unterschied sich bei den beiden Versuchsvarianten nurwenig. Die Mulchzeit ist bei beiden Verfahren mit 74% gleichhoch. Bei der Fluchtab-Methode wird ein Teil der Mulchzeit(5% der RAZ) für das notwendige Zurücksetzen beim Mul-chen überstarker Stämme verwendet, bzw. um die Maschineam Gassenbeginn exakt auszurichten. Das ist erforderlich umdie Linie für den Rückblick des Fahrers möglichst gerade zuhalten. Bei der DGPS-Navigation enfällt diese Teilarbeit, dasolche Hindernisse umfahren werden. Da in der Regel Stich-gassen gemulcht wurden, musste die Maschine nach Abschlussdes Mulchens rückwärts zurücksetzen. Dies konnte in dengeradlinigen Gassen des Fluchtstab-Verfahrens etwas zügigererfolgen als in den Gassen, in den mit DGPS-Navigationzahlreiche Hindernisse umfahren worden waren, deshalb istder Anteil des Rückwärtsfahren bei der DGPS-Navigationetwas höher. Der höhere Anteil der Teilarbeit Gassenwechselbeim Fluchtstabverfahren ist mit dem größeren Aufwand fürVor- und Zurücksetzen am Anfang des Einfluchtens zu er-klären. Die Leistung bei beiden Verfahren war etwa gleich.Sie betrug ohne rückwärts umsetzen etwa 7,6 lfm/min undmit rückwärts umsetzen etwa 6 lfm/min.


Ergonomie

Hinsichtlich der ergonomischen Belastung des Fahrersbedeutet das GPS-Verfahren eine deutliche Verbesserung.Kopfwendungen sind prinzipiell gar nicht notwendig underfolgen nur selten zur Kontrolle. Im Mittel erfolgte beimGPS-Verfahren alle 21,2m eine Kopfwendung und beimFluchtstabverfahren alle 2,2m.

Genauigkeit

Die Gassen sollten einen Abstand von 20m haben. DieseDistanz wurde mit DGPS ausgemessen. Der Fahrer stellteden Puffer auf 20m. Um die aktuelle Position am Bildschirmerschien ein grüner Kreis. Der Fahrer bewegte nun die Ma-schine bis die Anzeige seiner aktuellen Position die grüne Li-nie schnitt. An dieser Stelle schwenkte er und begann dieneue Gasse zu mulchen. Die Ergebnisse wie genau die 20m-Distanz zwischen den Gassen eingehalten wurde ist in Tabel-le 1 zu sehen. Die Gassenanfänge werden mit ausreichenderGenauigkeit aufgefunden. Im Mittel beträgt der Gassenab-stand 20,7m (14 untersuchte Gassen in zwei Beständen).

N Mittel Max Min St.abw.

14 20,7 22,6 19,3 0,9Tabelle 1: Der mit GPS ermittelte Gassenabstand

Bedingt durch die Länge des Fahrzeuges bedarf es eini-ger Meter bis Einschwenkfehler korrigiert werden können.Fährt das Fahrzeug erst einmal auf einer geraden Linie, kanndie Richtung recht gut einhalten werden.

Auf der Fläche stellen sich die gemulchten Linien wie inAbbildung 5 dar. Es waren Störungen vorhanden, die aus-glichen werden mussten. Dabei handelte es sich um alteWurzelstöcke, die noch nicht verfault waren Gräben, Block-überlagerung oder Stämme, die schon so stark waren, dasssie nicht mehr gemulcht werden konnten und umfahrenwerden mussten. Durch die Navigation am Bildschirm, wardie Ideallinie, die man wegen der Störung verlassen hatteimmer zu sehen. Es konnte, wenn die Störung passiert war,

wieder auf die Ideallinie zurückgekehrt werden.

Kosten

Die Technik, die für die DGPS-Navigation notwendigist kostet in Summe ca. DM 20.000.-

Es wird eine menschliche Arbeitskraft eingespart. Dadurchwird die Maschinenarbeitsstunde um DM 50.- entlastet. Esergibt sich so eine Amortisationsdauer von 400 MAS.

Wertung1. Das GPS-Signal war durchgängig vorhanden2. Das Korrektursignal war – bedingt durch das Verfah-

ren (geostationärer Satellit) – bei südlich vorgelagertenHindernissen teilweise nicht empfangbar. Es erscheintsinnvoller mit Langwelle zu korrigieren, dazu sind An-tennen zu verwenden, deren Sensibilität dem Arbeitenim Forst angepasst sind.

3. Das Programm MulchNAV hat sich bewährt; es wurdenoch mehr den Bedürfnissen des Fahrers angepasst. Dienoch beim Versuch vorhandenen Probleme wurdeninzwischen beseitigt.

Es kann Daten von jedem beliebigem GPS-Empfängerempfangen; es eignet sich auch für die Dokumentationder Fahrzeugbewegungen.

4. Ergonomisch bietet die Navigation mit DGPS eineenorme physische Entlastung des Fahrers; die Zahl derKopfwendungen in der stark vibrierenden Maschinereduzieren sich um den Faktor 9. Allerdings erfordertdie Navigation am Bildschirm Konzentration. Der Fah-rer ist ständig gefordert Bildschirm und Wirklichkeitmiteinander zu vergleichen.

5. Ein zweiter Mann ist beim GPS-Verfahren nicht not-wendig, die Kosten und die Unfallgefahr reduzierensich.

6. Die Genauigkeit reicht aus um parallele Gassen mit20m Abstand zu fahren. Dadurch, dass kein Rückblickauf Fluchtstäbe notwendig ist, können Hindernisseumfahren werden; der Fahrer orientiert sich an der grü-nen Linie auf dem Bildschirm. Damit ist das Verfahrenideal um grob parallele Gassen in ehemaligen Wind-

Abbildung 3: Anteile der Teilarbeiten an der RAZ beim Mulchen nach denVerfahren Fluchtstab-Orientierung und DGPS-Navigation

Mulchen69%

Zurücksetzenbeim Mulchen

5%

Rückwärtsfahren19%

Gassenwechsel7%

Fluchtstab

Mulchen74%

Rückwärtsfahren22%

Gassenwechsel4%

DGPS

0 10 20 30 40 50 60

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Gas

sen

nr.

Kopfwendungen

GPS_Bestand B Fluchtstab_Bestand C

Abbildung 4: Zahl der Kopfwendungen je 100 lfm Mulchstrecke in deneinzelnen Rückegassen bei den beiden Verfahren im Vergleich


wurfflächen zu fahren. Dies wäre mit der Fluchtstab-methode kaum zu leisten.

7. Der Fahrer hatte während des ganzen Versuches dieÜbungsschwelle noch nicht überschritten. BesondereUnsicherheit kam zum Ausdruck wenn er alleine fuhroder wenn eine andere nicht geübte Person mitfuhr.Um diese Schwelle zu überschreiten, muss der Fahrermindestens eine Woche mit dem System mulchen.

Ausblick

Die Zahl der Satelliten wird sich in wenigen Jahren starkerhöhen. Das Korrektursignal wird über kurz oder lang nichtmehr notwendig sein. Das System ist auch geeignet um dieFahrbewegungen zu dokumentieren. Diese dokumentiertenLinien können zu einem späteren Zeitpunkt dazu verwendetwerden um die alten Fahrspuren exakt wiederaufzufinden.Dadurch kann unnötige Befahrung vermieden werden. Einganzes Bestandesleben lang wird es möglich sein auf densel-ben Linien zu fahren und so die Ressource Boden weitestge-hend zu schonen.

Zusammenfassung

Es wurde ein Programm entwickelt, das es erlaubt Forst-maschinen zu navigieren. Dieses Programm wurde eingesetztum in Dickungen systematische Zugangslinien zu mulchen.Dabei gelang es grob parallele Gassen zu mulchen. Das Na-vigationssystem ist vor allem für Flächen mit Störungen ge-eignet (Wiederaufforstungsflächen nach Sturmwurf ). Dabeiwurden ergonomische und ökonomische Verbesserungen

beobachtet. Eine Amortisation der Investitionskosten ist nach400 Maschinenarbeitstunden zu erwarten. Technische Stö-rungen des Korrektursignals können zur Zeit noch nicht voll-kommen ausgeschlossen werden.

Summary

A program was developed to navigate forest machines. Itwas used to mulch lines into thickets to get opening-up forfollowing tending intervention. Parallel lines were success-fully mulched. The Navigation System is useful in stands withdisturbances (areas planted after storm, with a lot of not rot-ted trunks). Using the program some ergonomic and eco-nomic improvements were seen. After 400 machine workinghours the point of return of the investment can be exspected.Technical troubles in receiving the differential signal can’t beexcluded at the moment.

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KWF (1996): Forsttechnik für naturnahe Waldwirtschaft.Tagungsführer zur 12. KWF-Tagung. KWF Großumstadt

12

34

56

7

98

10

N

Zugangslinien, angelegt durch Kettenmulchermit DGPS-Navigation

FoA MorbachRevier HundheimBestand 123a

BestandesgrenzeGasse (2m)StörungIdealline

M1 : 1200

0 10 20 30 Meters

Abbildung 5: Anlage paralleler Gassen


KWF (1998): Marktübersicht Forstmulchgeräte (AFZ/DerWald)

Löffler, H. (1992): Arbeitswissenschaft für Studierendeder Forstwissenschaft. Manusskript zu den Lehrveranstalt-ungen. 3. Auflage, Weihenstephan 1992; 391 S.

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1 Thomasius (1997), S. 215

2 KWF-Marktübersicht (1998)

3 National Marine Electronics Association’s. Ein US-Standardformat für Datenaustausch von Seefahrtsinstrument-en, vergleichbar der deutschen DIN-Norm.


Information SystemsDifferences in Main Types ofForest Enterprises in the CzechRepublic

Ludek Sisak

Faculty of Forestry of the Czech University of AgriculturePragueKamycka 129, 165 21 Praha 6 - Suchdol,Tel:+420-2-24383704, Fax:+420-2-20923132, E-mail:[email protected]

Abstract

Information systems development and trends. Influenceof special forestry aspects to information management sys-tems. Brief analysis of historical development of informationsystems in forestry as a base of description and analysis ofpresent information systems in the main types of forest en-terprises. Structure of the Forests of the Czech Republic -state enterprise; present state of its information system - quan-tity and quality of employed hardware and software, and waysof communication. Development trends in information sys-tems; position, structure and role of departments responsiblefor information management. Characteristics and structureof forest companies performing forest operations - mainlyForest Stock Holding Companies - case the ”EP CapitalGroup” representing one of the most important group of for-est companies; State of an information system including hard-ware and software, intended changes and their main tasksand aims.

Key words: Information systems, forest enterprise, CzechRepublic

1. Introduction

Information systems “IS” represent the fundaments ofenterprise management. Therefore the optimum control ofIS is of the principal importance of the enterprise’s existence.The prime goal of the information management is to providetimely information of required quality and quantity for themanagement staff. IS have to ensure effective collection ofinput (primary) data describing objectively the situation ofthe enterprise, to provide for their delivery to further destina-tions, to transform them into secondary (processed) data –sorting, generalisation, arithmetic and logic operations. Fur-ther on they ensure proper presentation of outputs in a struc-ture and form required by the lead personnel. At the sametime, properly functional IS provide storage of necessary data– primary, secondary and output – in appropriate databasesprotected against misuse by unauthorised persons.

The system of information may vary significantly. Atpresent, we consider namely so called automated informa-tion and automated IS, applying computers and electronicsystems. However, there are still randomly used so-called man-ual IS, in which data collection, processing, and presentationare done without computer technology. These pure manualinformation systems are used in specific cases in a small scope.At present, they are not frequent any more and their numberhas been decreasing.

However, so-called mixed IS as a combination of manualand electronic processes are quite frequent. In our conditions,input data are quite often obtained manually by filling formsand only then are entered into computers and processed elec-tronically. Similarly, manual transport of electronically proc-essed data by the means of post service or individual deliveryin the form of printed materials or data files stored on mag-netic media has been frequent so far.

However the implementation scope of mixed IS has beentapering at present in favour of pure computer (electronic)systems. This process depends on improving namely hard-ware “HW” equipment of enterprises – quantity and qualityof computers, palmtops, electronic communication (e-mail,Internet, Intranet), and software “SW”.

Forest enterprises “FEs” in the Czech Republic (CZR),namely the greater ones, may these be enterprises just offer-ing forestry services or enterprises of forest owners, strive toimprove IS management related to trends of information tech-nology development, featuring namely:

- Internet, Intranet, extranet = I-NET, systemglobalisation;

- Operational systems fully supporting networktechnologies – change in the position of a PC;

- User-oriented systems vs. great professionality ofspecialists;

- Visual development instruments;- Rapid ”ageing” of hardware, permanently increasing

requirements on HW;- Penetration of computer technology into all aspects of

life and to all individuals;- Communication and co-operation of SW products;- Decreasing prices of HW and increasing ones of SW;- Strong competition among SW companies.

2. Effect of forestry specificity uponinformation system management

Situation in FEs and especially electronic IS can be saidto be even more complicated than in enterprises of other sec-tors (industry, agriculture, civil engineering, transport, andetc.). Generally, FEs are of a smaller size, there is no monop-oly, however there is a certain exception: the State EnterpriseForests of the Czech Republic “FCZR” controls more than50 per cent of the Czech forests. The size and structure of anenterprise determine significantly the structure and scope ofIS management.


Production activities in FEs are quite diversified rangingfrom biological processes of silviculture and forest regenera-tion, technological processes of timber cutting and transport,to industrial timber processing in saw mills. Some FEs andforest owners execute all activities by their own machineryequipment and employees while the others only are forestmanagers and all operations are performed by service com-panies on contract bases.

FEs are spatially distributed over a large area which com-plicates communication amongst single units and personnelof an enterprise. They exist in different natural and standconditions, operations are often seasonal, the work intensityover an area unit is low, production time is long, and therealso is the issue of forest multifunctionality and productionoperations diversity.

The forest represents a significant environmental factor;therefore forest owners and managers are required to providethe state administration with information not required in suchscope from any other sector.

All the above mentioned factors impede the process ofcollecting, processing, transporting, and presentation of in-formation in FEs compared to enterprises in other sectors.They also cause problems in standardisation of IS, the infor-mation management process over a unit of turnover is moreexpensive and the operational costs are generally higher.

3. History of information systemsmanagement in forest enterprises in the CzechRepublic

Present state of IS management is based on historical de-velopment. Until the beginning of the nineties the structureof forestry management and FEs was considera-bly unified. All FEs (7) were state enterprises andhad a unified structure. They were controlled fromone centre – the respective ministry. They wereconsiderably large – the size ranged from 230 to450 thousand ha of forests, the number of em-ployees from 5 to 8 thousand, and the averageannual timber cutting volume from 1 to 2 mil-lion m3 (Sisak 1995).

FEs were divided into subordinate forestplants “FPs” sized from 10 to 30 thousand ha offorests and pursued similar forestry operations.Operations of FEs and FPs included both forestmanagement and forest operations (silvicultural,forest protection, forest logging and transport),and partially timber processing using their ownemployees and equipment.

Information management and IS could be and they actu-ally were unified and centralised. The beginnings of manage-ment automation in FEs could be dated back to the begin-ning of the fiftieth, when punch card computers Aritma wereintroduced into FEs. Data processing gradually transformedfrom the manual to so called mechanised one and later to

automated one. By the end of the sixties the computers of socalled 2nd generation were implemented.

The next phase of automated information-processing datesto the half of the seventies, when the FEs were equipped withlarge mainframes (so called Unified System of ElectronicComputers), and specialised computer centres were built. Thetechnological background of data collection was partiallyimproved by import of British minicomputers SEECHECKREDIFON (Polster 1999). By the end of the seventies, theComputer Enterprise was established in Brno that controlledall computer centres of all FEs. This stage was characterisedby manual data collection and by centralised batch process-ing. Data processing became easier and faster, however therewas still a little flexibility and a long time delay. Data filledin forms were delivered periodically in batches by post serv-ice or rather by a special courier. Only routine, typical, andperiodically repeated agenda could be processed. Manage-ment units and staff often had to maintain their manual aiddocumentation.

The third stage of development of automated – electron-ic systems of data processing dates back to the half of theeighties, when FEs became equipped with Olivetti 16-bit PCs(MS DOS platform). These computers were installed to FEsand FPs in order to decentralise data input. Development ofSW started both in the centres and individual enterprises ac-cording to their individual demands and quality of their staff.This system was more flexible than the previous one, allowedto process the information real-time, was closer to the man-agement staff.

Essential change came at the beginning of the ninetieswith the substantial social change. The entire system of for-estry management was abolished. State FEs were transformed

into one state FE, with the economic management separatefrom the state budget. This state FE above all manages (ad-ministers) forest property as a forest manager. It does nothave (apart from few exceptions) its own workers nor ma-chinery equipment for forest operations. Merely all forestoperations are performed through contracts with forest jointstock or limited liability companies that rose from the former

stseroF

sraeY

0581 0291 0391 5491 7491 0591 0991 6991

aeratseroffo%

etatS 5.2 6.3 4.21 3.81 1.06 1.07 8.59 6.66

lanummoC 1.9 0.01 3.11 9.41 4.71 6.61 - 0.21

hcruhC 0.8 9.7 1.7 1.6 1.7 - - -

sevitarepo-oC - 9.1 8.1 7.1 2.3 2.3 1.4 6.2

snoitadnuoF 7.1 8.0 2.1 9.0 - - - -

ytiliboN 0.12 - - - - - - -

etavirprehtO 7.75 8.57 2.66 1.85 2.21 1.01 1.0 8.81

Table 1 - Changes in forest ownership on the territory of the CZR


FPs. These companies do not own forests but have alltechnological and personnel facilities for forest opera-tions. The ownership of forests has changed (Table 1).All the changes caused great diversification of IS andtheir management in FEs.

4. Current situation in informationsystems management depending frommajor forest enterprises types

4.1 State Enterprise Forests of the CzechRepublic

Forests, owned by the state, are administered byseveral different establishments. The largest of them isthe state enterprise Forests of the Czech Republic“FCZR” in Hradec Kralove administering 1.464 mil-lion ha which is 56% of the total forest area. The oth-er subjects are the Military Forests and Farms - stateenterprise (133,000 ha of forests - 5%), 3 national parks(Sumava, Krkonose and Podyji with more than 90,000 ha offorests), two Agricultural Universities - Faculties of Forestry -16,000 ha of forests, and the Office of the President of theCZR.

Forests, managed by the FCZR, are scattered all over thearea of CZR. FCZR is divided into 87 subordinate bodies –forest districts “FDs”, which split into forest ranges “FRs”(more than 1,000). FDs have no labour force, nor machin-ery equipment for performing forest operations. Apart fromthis, there are 6 special forest plants “FPs” making forest op-erations on their forest areas prevailingly by their own labourforce and machinery equipment. FCZR manages 17 officesof regional forest inspectors “RFIs” and of 6 offices of watermanagement. Altogether, FCZR has 4 thousand employees,namely in management and administrative positions, whilein the Czech forestry sector there are about 37 thousandemployees (mostly workers) including in the forestry compa-nies providing forest services.

The structure of FCZR is rather specific depending abso-lutely on the communication between organisational unitsand the central management. There is a necessary two-wayflow of information, data and official documents, which canbe accelerated, economised, and improved by implementa-tion of new technologies. The most important issue in theFCZR (and not only there) seems to be to improve the userstandard at least onto the level of common use of Internettools in WindowsTm environment. The second major goalconsists in providing programmes able to effectively use cur-rent instruments and possibilities of information technolo-gies. This is the prime task for information integrators, therole of who begins to and has to change. The period of ”post-men” finishes and the co-operation between the user, the in-formation integrator, and the management staff has to get anew quality level. The management staff must acquire newknowledge.

4.1.1 Hardware and Software equipment ofthe enterprise

4.1.1.1 Hardware

At present the IS uses this typical facilities (Vojacek 1999):- Personal computers, the platforms ranging from AT 386

to PentiumII;- Printers, dot matrix printers Epson A3;- InkJet printers HP series 5xx, 6xx and 8xx;- Modems, US Robotics 56Kbps;- Tablets, Genius.

Generally the hardware basis is built on products of Com-paq and DTK noname computers provided by local compa-ny AGI from Hradec Kralove, CZR.

The equipment of FRs represents a specific issue. Therehave been still about 400 older PCs in operation that shouldalready be substituted by newer devices. However these meansare used to process input data and periodical forest manage-ment records. These old computers are not suitable to proc-ess new versions of software (in the Windows™ environ-ment). The task to equip forest range offices by adequate com-puters is urgent.

The strategy of a computer implementation expects a grad-ual equipment of FDs by 1 PC of a standard configurationper 2 forest range offices (Table 2), an automated all-enter-prise periodical report, rotation of HW facilities. This strate-gy will result in annual purchase of some 120 new PCs andupgrades of another 120 pieces to achieve the optimumnumber, then probably upgrades will prevail with the goal tokeep to unified configurations and trade marks.

4.1.1.2 Electronic communication and net-works

Local networks: The vastest operating network has beenimplemented in the Central Office of the FCZR. There areother networks in FD Sternberk, FD Blatna, RFI JindrichuvHradec, FP Boubin, networks in FD Ruda na Morave, FPKladska, ROI Zlin, RFI Cesky Krumlov are under construc-

tinulanoitasinagrO sUOforebmuN UO/sCPforebmuN rebmunsCPlatoT

eciffoegnartseroF 9501 2/1 035

tcirtsidtseroF 78 8 696

foeciffolanoigeR

srotcepsni71 8 631

foseciffolanoigeR

tnemeganamretaw6 4 42

ynapmoctseroF 6 ezisotgnidrocca 022

eciffolartneC 1 09 09

latoT 6961

noitautistneserP 1331

esahcrupotsniameR 563

Table 2: Calculated optimum number of PCs by organisational units (OU)


tion or in the phase of a project. All networks run on theWindows NT™ platform.

Intranet: Intranet FCZR was put under operation in 1999.The server is located in the Central office of the FCZR and issupervised by the Department of Informatics. There are firstapplications, presentations and instruments of individualdepartments. Furthermore there is an FTP (File TransportProtocol) server to provide data via Internet.

Electronic mail: Since March 1999 all organisational unitsare connected by one provider to the Internet. Communica-tion runs through so called tunnels enabling central controlof mail at the Central Office and its distribution via the In-ternet by protected encoded transfer, which increases its safe-ty and communication effectiveness. Software is unified –Internet Explorer 4.0™ and Outlook Express™.

Internet: The whole enterprise FCZR is connected to theInternet provider PVT by a microwave connection 128 kbps.Currently, FCZR have their home page, a registered 2nd leveldomain, and represent a major partner to another forestryserver. However the home page only offers electronic form of”Lesu Zdar” journal yet. For further application of Internetit is necessary to appoint people (board of editors) responsi-ble for the pages.

4.1.1.3 Common software

Operational systems: This year, the Windows95™ opera-tional environment finally has prevailed, the older comput-ers still run on MS DOS™. Windows NT™ run on com-puters dedicated to specialised operations. The distributionof operational systems is standardised within FCZR - eachFD has at least 5 Windows95™ installations, each FP atleast 15, each RFI at least 4 and each Regional Office of WaterManagement “ROWM” at least 2 of them.

Office software: In 1999, the FCZR decided to imple-ment Microsoft Office97™ as official office software. Oldercomputers still use products of Software602 company. Likein operational systems, also this office package is distributeduniformly: at least 5 installations for each FD and FP, at least4 for each RFI, and at least 2 for ROWM.

Purchase strategy and forms: The unification of generalsoftware is necessary from the view of use of unified tem-plates and an effective use of a fulltext search database, whichcommunicates with the package and simplifies all manipula-tions with electronic documents. A proper license policy re-sults in smooth exchange of data among individual offices.Tabular data and documents produced by the means of Soft-ware602 tools will be gradually transformed into data struc-tures of Office97™. The Department of Informatics shallsupport the process by recommended procedures and prede-fined filters and macro procedures. Features of Word97™will be applied in flutist search database, which enables to getnecessary information directly from the properties of a docu-ment created in Word97™.

Unified system policy will be controlled from the level ofthe Central Office by the Department of Informatics withthe means of ”Zero Administration Kit” enabling a remoteunified setup of PCs and their remote administration andprevents the users to make any incompetent interventionsinto their PCs. The strategy is oriented on Microsoft prod-ucts: Windows, Office. Principally one version of operation-al system and office software is to be bought, and a changemay occur only after a major change in technology in all PCsat once after functional verification.

4.1.1.4 Applied forestry software

The presented applications follow from former, histori-cally developed programmes, which are continually updated:

- Registers of wages and salaries, and production (enablesentering data on cutting and silvicultural operationsinto computer forms LA41-LA46);

- Forest management records (enables retrieving datafrom the Forest Management Plan “FMP” and keepforest management records);

- Forest management book and records (works with dataof the FMP presented in so called Forest ManagementBook, applies GIS, entering is protected by a passwordfrom misuse);

- GIS TopoL (enables work with digitised maps both inraster and vector formats);

- Cartographic programme enabling printing of maps;- Application to calculate silvicultural projects

(calculation of prices for silvicultural operations);- Calculations of prices for sale of timber on stump (data

for quotation and contracts with harvesting companies);- Report generator (enables creation of variable reports

for the needs of FDs and FRs);- Material and technical supplies;- Game management (keeping game management

records);- Salaries (calculation of wages and salaries);- Accounting (book-keeping by the current legislation

in force);- Records of movables and immovables, and rents;- Sales (records of sales, invoicing, retail sale);- Internal deliveries (overview of invoicing within FCZR).

4.1.1.5 Department of Informatics: Positionand Goals

The Department of Informatics controls building andfunctionality of IS. The department purchases and serviceshardware, communicates with software providers and designsits own software applications. Simultaneously, the departmentoperates shared means of IS, and maintains the electroniccommunication inside the enterprise together with other de-partments, assigns and implements design of new tasks, pro-vides user support, follows the technological development,and facilitates data flows within the enterprise.

With the advancing time and technological developmentthe department of informatics faces other tasks consisting infacilitating the electronic communication, in the role of sys-tem integrator, and co-ordinator of all information enterprise’s


activities. The role of information integrators shifts: they notonly distribute and install applications onto PCs but providesystem support, maintain the system integrity and function-ality, and their educational role in the information systemstrengthens.

4.2 Forest joint stock companies

Forest joint stock companies “FJSCs” perform produc-tion operations in forests on contractual basis. The manag-ing centre of a FJSC controls conclusions of contracts, co-ordinates business relationships, designs the plan of the FJSC,performs a centralised processing of economic and produc-tion data, maintains all links with the state administration,ensures investment activities, facilitates the functioning of theinternal bank for internal management units, performs busi-ness, and co-ordinates use of facilities.

Many of larger FJSCs consist of Divisions representingrelatively independent economic executive units. They en-sure fulfilment of production goals in the region. Divisionsare responsible for maintenance of inter-unit links and syn-thesis of data from units. In FJSCs without the division struc-ture the division functions are transferred to central offices.Divisions or companies are divided into production units thatare places of origin of input documents used for invoicingperformed by the central offices of FJSCs.

Forest companies “FCs” providing forestry services adapttheir information background of production processes to theFCZR considerably. They keep records of operations con-tracted with FCZR or other forest owners and use the samesoftware products in order to harmonise mutual contacts.Except for this, they use a lot of other applications corre-sponding with their own needs and conditions (Babuka 1999).For example:

- Financial analyses;- Contracted silvicultural operations;- Logging operations;- Purchase and sale of timber;- Timber transport.

4.2.1 Organisational and personnel structureof informatic sections

Sections of informatics are included into the sections ofthe managing directors of the central FJSC offices. Usuallythe section does not pursue any design and maintenance ofapplications, these activities are contracted with providers ofsingle applications. Generally, in FJSC with a division ar-rangement the informatics support is ensured by an inde-pendent unit or by staff of another unit, mostly economic.

The informatics section is usually responsible for soft-ware support (functionality of software installed for end us-ers), storing and archiving data, technical support of end us-ers, administration of the network and servers. Preventiveactions are performed at need. Activities executed by the sec-tion are assigned to the staff of the section; due to a usuallysmall number of people in the section they are expected toreplace each other in all performed activities.

4.2.2 Changes in information systems

Similarly as to the state enterprise FCZR the hitherto IS,HW and SW has already not corresponded to new condi-tions. Relatively very important holding company EP Capi-tal Group consisting of 12 FJSCs and of some other tradingand timber processing companies started substantial changesin IS based on a close co-operation with Ernst&Young (sys-tem integrator), Navision Financials and the AutoCont CZcompanies (Anonymous 2000).

4.2.2.1 Main goals of new IS implementation

The major goal of a new IS implementation is to supportachievement of strategic plans of the group of companies.The contribution of a new IS implementation is expected to:

- Primarily, build data connectivity in order to make alldata transparent. An important benefit may rise fromimproved material effectiveness based on betterknowledge of actual material flows.

- Change over to a reliable IS with the possibility toidentify erroneous operations and to correct them inall FJSC. The goal is to identify executed operations inthe IS.

- Profile IS users from the aspect of their data access rights.The IS is expected to apply internal and external systemprotection, namely by the means of access trusteespreventing unauthorised persons to modify the data.

- Unify basic processes in single FJSC. Currently, thereis no integrated methodical guidance.

- Introduce a week periodicity in entering data in orderto visualise timber storage at different locations (at thestump, roadside, dispatch storage).

- Make the relationships production – distribution moreeffective. To revert the current process when the timberis harvested regardless the demand of customers andthe harvested material is then offered. The goal is toreflect consumer’s demand and to cut the wood(assortment, quantity) on the base of market demands.

- Optimise transport. Based on consumer’s demands andtransparent stored supplies.

- Make the achieved realisation of harvested wood moretransparent by linking information on harvest andreturn.

- Change over to an information system with warrantedfurther development.

- Enable access to the whole information system fromone location.

Further benefits are expected from:- Automated data exchange among the new IS and other

applications executed at FJSC.- Possibility to design various time schemes of economic

results, longer than a month, with a free choice of theinterval.

- Possibility to create easily user-parameterised reportswithin the information system.

- Possibility to work with the whole-enterprise data fromone location.

- Unification of code-books within FJSC, within the


whole enterprise and with the timber trading company”Allwood”.

- User friendly choice of views used by the managementstaff to control the company, namely to display week,month, and annual time series, break-downs, and tablesfor controlling economic results in selected sectors andunits over a given time period.

- Improvement of production control. Monitoring andprocessing of topical data indicating the conditions ofproduction and supplies (possibility to create a weekreport on current production).

- Monitoring of production costs, movement of supplies,and products in process, claims, credits, internal bank.

- Planning and comparing of costs indexes with thereality. A report offering information on plans in aselected interval (a week, month, or year).

- Possibility to design an interface with currently usedprogrammes in case the issues solved by theseprogrammes will not be treated by the new IS.

- Automated processing of expected cash flows processedmanually by MS Excel so far.

4.2.2.2 Scheme of transition from the currentstate to the planned one

Implementation of a new IS is very complex and involvestransition from the present situation characterised as the op-eration of individual applications with a low level of co-oper-ation on PCs to the envisaged operation of a network infor-mation system with a real-time data access built on a modernhardware infrastructure. New servers will be located at cen-tral offices of enterprises and will communicate with remoteclients (at divisions and units).

Extensive training of personnel is expected. For the pur-pose of implementation of Navision Financials the staff us-ing the system services are divided into end users, key users,system administrator, computer technology manager.

5. Conclusion

The level of information systems depends on the size ofenterprises and structure of their activities. Generally, the mostadvanced information systems are operated in the biggestenterprises regardless their state of private ownership. Cur-rent information systems stem from the historical conditions,however the changes in software and hardware and commu-nication networks have grown more intensive recently. Prac-tically all important enterprises are connected to Internet anduse e-mail.

The extent of changes depends namely on financial pos-sibilities of single enterprises and quality of the human sources.The largest enterprises and the ones considering the futuredevelopment in advance prepare their informatics staff bythe means of enterprise training. There does not seem to beany substantial quality difference between large state enter-prises and groups of joint stock companies.

Individual forest possessions sized thousands of hectares,be they private, communal or state, use new computer tech-

nology at present, some are already connected to Internet,the rest is expected in near future. However they do not haveany human neither financial sources for the development andimprovement of information systems and generally take overa commonly used system. The same can be said about indi-vidual companies (limited liability companies, joint stockcompanies, private ones) that provide forestry services andare not linked into groups.

In next two years, development and application of newinformation systems is expected - especially in large and me-dium size forest enterprises. More intensive engagement ofenterprise information systems into networks – local, Intran-et, and Internet will be performed. Also a more intensive useof process-controlling software using mathematical and sta-tistical methods, like operational analysis, can be expected aswell as use of advanced economic and financial analysis.

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Interfirm Comparison as aSourceof Management Information

Walter Sekot

Universität für BodenkulturGregor Mendel-Straße 33, A-1180 WienTel: +43-1-47654-4415; Fax: +43-1-47654-4417email: [email protected]

Abstract

The paper investigates possibilities for attaining informa-tion relevant for the management of forest enterprises by wayof external comparative analyses. Above all, interfirm com-parison serves as a remedy against organisational blindness.Confronting the own results with respective references stem-ming from other enterprises may trigger measures so as toimprove the efficiency of operations. Furthermore, interfirmcomparison in terms of competitive external analysis is a keyelement of strategic management.

The possible benefits as well as respective shortcomingsof interfirm comparison exercises are discussed by referringto different levels of sophistication of such analyses, encom-passing conventional autonomous and interactive approach-es as well as benchmarking.

The significance of the results to be obtained from inter-firm comparison exercises may vary considerably, dependingfrom the source and kind of reference data on the one handand the analytical efforts on the other. A crucial question is,whether and how the value of the forest can be taken intoaccount.

Keywords: interfirm comparison, benchmarking, strate-gic management, rationalisation

1. General Concepts of Interfirm Comparisonas a Management Tool

Comparative external analysis is a tool for deriving man-agement information by systematically confronting the com-pany’s data with external references stemming from one orseveral other companies. When practised on a regular basis,it is a most effective approach for preventing the manage-ment from organisational blindness. In essence, interfirmcomparison is to elicit gaps between the own performanceand the one of the business environment and by this shallcontribute to analyse, maintain and improve the efficiency ofoperations and the competitiveness of the company. As amanagement tool, interfirm comparison is to be applied com-plementary to other controlling measures such as operationsanalysis and model calculation.

On operational level, interfirm comparisons can be inte-grated into business analysis for assisting the identification ofpotentials for rationalisation. Under certain circumstances iteven allows to directly draw on experiences gained elsewhereand may thus reduce the level of uncertainty associated withdecision making. Furthermore, comparative external analy-sis is an integral part of strategic management, which, by def-inition, has to consider the general development of the in-dustry and to analyse competitive advantages and disadvan-tages (see e.g. Sekot 1998a).

Hence, the main purposes of comparative external analy-sis concern the following tasks:

· portfolio management. It is a fundamental strategicdecision, whether to invest into forestry or to disinvest.The crucial question in this context is: What is theperformance of the forestry business in relation to otherbusinesses?

· SWOT (Strengths/Weaknesses/Opportunities/Threats)analysis. This approach helps to identify the necessarymeasures to be taken so as to enhance the strategicposition of the enterprise within the sector. The crucialquestion to be answered by interfirm comparison is:What are the comparative strengths and weaknesses ofthe forest enterprise?

· company policy. The corporate policy comprises thefundamental principles of running the business,providing guidelines for e.g. financing, marketing,staffing, human resource development or productionmethods. Information about other companies can helpto determine, what policies could serve the company’sgoals best.

· cost management. Rationalisation is a constantchallenge for management, asking for measures capableof increasing operational efficiency. Comparisons mayprovide clues, how the various operations can beperformed most efficiently.

The general steps of an interfirm comparison exercisecomprise the definition of the goals, the determination of theappropriate type of comparative analysis, the procurement ofreference data, the identification of divergencies, the evalua-tion of any divergencies, the investigation of causalities, theassessment of tangible items and ultimately the determina-tion of measures for improvement. Unless all of these stepsare taken prudently, the exercise is likely to be of little effect.

2. Preconditions for and Typology of InterfirmComparison

The crucial point of any external comparative analysis isthe accessibility of suitable reference data. In this context,suitability comprises qualities such as the validity of the data,the level of aggregation, the availability of background infor-mation and various characteristics of the corporations pro-viding their data.

In forestry, there do exist exceptionally good precondi-tions as regards the availability of reference data as comparedto other businesses. The main reason for this is, that in for-


estry, cost leadership does hardly allow to gain market shares.All but a few very big forest enterprises are typical price tak-ers so that price cutting is no suitable mean of competition.Financing relies mostly on equity capital. Consequently, aforest enterprise is hardly ever threatened by bankruptcy. Thestocks accounting to about fifty times the yearly production,the enterprises can adapt their output within a broad range,at least in the short run. The production cycle is extraordi-narily long and may exceeda whole century and there isno direct relationship be-tween the proceeds fromwood sales in one period andthe contemporary costs oftending the forest and grow-ing the wood. Profit maxim-isation is rather the exceptionthan the rule, most forestowners preferring satisfacto-ry levels of sustained incometo short term income opti-misation. Growth of forestenterprises is severely re-stricted due to the fact, thatmarket prices for forests ex-ceed respective capitalisedvalues by far. Due to this set-ting, technologies as well ascosts of production are hard-ly a trade secret in forestryand hence openness is not somuch restricted by competi-tion as is the case in other

industries. Therefore, it is comparatively easy to get hold ofreference data.

In theory as well as in practice, various types of interfirmcomparison can be distinguished. Some of the major criteriasuitable for categorising comparative external analyses are:

· periodicity: at regular intervals (e.g. once a year) –irregular in time

· origin of references: intra-industry – extra-industry· kind of data: financial ratios – quantitative – qualitati-

ve· mutuality: one way dataflow – exchange of data· comprehensiveness: partial analysis – total analysis· focus: general comparison – concentration on a certain

topic· relationship of data providers: anonymous – non-

anonymous· level of references: arbitrary – average – best practice· number of reference enterprises: one – several – many· management context: operational – strategic

The following examples are to exemplify the potentials aswell as the limitations of alternative concepts of interfirmcomparison.

3. Autonomously Performed GeneralComparisons

This is a low cost approach utilising readily available data.The kind of data which can be obtained most easily are pub-lished results describing an individual company or a group ofenterprises such as the company report of state forests or asummary of the yearly results of forest accountancy data net-works (see e.g. Österreichische Bundesforste 1999; Echsle

Figure 1: Interfirm comparison of management systems (10 years averagesof two companies, age class management = 100 %; adopted from Kynast1995)

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age class managementgroup selection management

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5.000

6.000

7.000

8.000

9.000

p=1% p=2,5% p=5%

interest rate

EURO/ha

actual fellings

allowable cut

Figure 2: Capitalised value of Austrian forest enterprises (size class 1,200 – 5,000 ha, real profitsof the period 1988 – 1997)


1997; Brandl et al. 1998; Berger et al. 1999; Eich-horn and Enzenbach 1999; Sekot 2000). Howev-er, this kind of supply will hardly meet any specificdemand which is in turn to be derived from thegoals of the comparison exercise. Consequently,such general comparisons performed at the level ofhighly aggregated data will normally just mark astarting point which helps to identify those topicsasking for a thorough investigation as regards op-erations. Depending from the data available, theresults may imply contradictory interpretations. Forinstance, the unit costs for logging and hauling ofa company may well exceed a general average aswell as the average of the respective size class ofenterprises but be clearly surpassed by the averageof the respective region. This could imply the com-pany’s performance to be above average given thespecific conditions of the region but this is not nec-essarily the case at the level of the individual operation.

Even more detailed results such as various averages andranking lists as e.g. the ones produced for the participants ofthe forest accountancy data network in Austria (see Sekotand Rothleitner 1999) may give rise to questions but can byno means provide specific answers by themselves. Ad hoc in-terpretations of such comparisons in terms of ‘better than’and ‘inferior to’ are even potentially misleading, the datasetcomprising hardly any explanatory information which wouldbe necessary for a sound analysis.

This type of interfirm comparison can be applied also atpolicy level, providing general hints as to the superiority ofalternative policies as concerns e.g. management systems.Specific publications may document an empirical backgroundfor this kind of decisions. However, the transferability of anysuch results has to be scrutinised. Furthermore, it has to bekept in mind, that the comparison of accomplished alterna-tives does not tell anything about the process of transforma-tion. Consequently, a comparison between e.g. age class man-agement and group selection management (see e.g. Sekot1998b; Figure 1) may just indicate promising alternatives butdoes not imply the way to go.

At strategic level, a quick-scan across industries clearlyshows, that forestry is something special in the business world.General schemes for judging the economic performance ofenterprises must not be applied to forestry directly (see Table1). Conversely, these peculiarities are to be taken into ac-count within the framework of portfolio-management.

Another result of some strategic meaning is the averagecapitalised value of forest enterprises (see Figure 2). As indi-cated by Figure 2, however, such information is associatedwith substantial uncertainty. Depending on the interest rateapplied for deriving the capitalised value, the results vary to agreat extent (in the example based on Austrian data betweensome 8,400 EURO/ha when using an interest rate of 1%and some 1,700 EURO/ha at 5%). Deviations between theactual fellings and the allowable cut introduce a further ele-ment of ambiguity. The fellings exceeding the allowable cut

on average by about 25 %, the respective capitalised valuesdiffer by a factor of 3 in this case.

3. Periodical Exercises of InterfirmComparison Performed with One or SeveralPartners

Not even a comprehensive standardised set of financialdata documenting the individual enterprise, like the masterbalance sheet, does contain sufficient information for a thor-ough analysis and has to be supplemented especially by qual-itative data. Ultimately, any in-depth interfirm comparisonhas to be organised as a co-operation where each of the part-ners does not merely provide a set of tables but personallyengages himself and interacts with the other(s), thereby con-stantly providing additional background information and thussatisfying upcoming needs.

In Austria, there exist at least six groups of forest enter-prises performing such kind of external comparative analysisonce a year (see Sekot 1998; Loidl 1999). These activitiesemerged from participating in the forest accountancy datanetwork and the standardised master balance sheet is still themain source for monetary data. Due to the confidential at-mosphere, the participants are able to extend their commonanalyses far beyond the monetary data. Thus, the compari-son of ratios and figures may serve just as a starting point foran in-depth discussion of the respective background. Withinsuch a group it is possible to identify and discuss the mainexplanatory features. The deep insight into the performancesand results of the partners made possible by the continuedand open exchange of any information may point to veryspecific possibilities for enhancing the efficiency of opera-tions. For practical reasons, however, this approach is limitedto groups of less than 10 participants, the optimal size ofsuch groups being about four to six members. This limita-tion implies, that the knowledge and experience available isrestricted to the members of this group. References to bench-marks stemming from outside of the group can help to coun-terbalance the tendency to identify the best practice withinthe group with the overall leading edge. A mere annual repe-tition of a general discussion of deviations is likely to end up

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5

10

15

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30

A B C D E F average

199319941995199619971998

EURO/m3

Figure 3: Comparative analysis: unit costs of logging (A – F: individual enterprises)


with always the same explanations, listing unalterable pre-conditions generally responsible for the differences betweenthe figures. Only if the analysis is focused on specific topicsand the comparisons are carried out on a far more detailedlevel, the exercise can directly contribute to a process of con-tinuous improvement.

A stepwise specification and differentiation of primarilyaggregated figures can help to attain different levels of com-parison. For example, the starting point of the comparisonmay be differences in the total revenue as given in EURO/m3. This compound value has to be split up for further inves-tigation into the wood revenues on the one hand and thenon-wood revenues on the other. The average wood revenueshave to be corrected for non-sales. The proceeds from woodsales may be further differentiated according to species, as-sortments and place of delivery. Only at this level of detail,qualitative explanatory factors such as grading and condi-tions may account for differences and reveal possible improve-ments.

Extending the analyses to time series so as to assess devel-opments can further enhance the significance of the outcome(see Figure 3).

4. Benchmarking

The most specific hints, where and how to improve a cer-tain process can be obtained from benchmarking exercises.Benchmarking means the systematic confrontation of the ownperformance with the best practice in the specific field. Thedifference between the own figures and the realised optimumindicates the potential for rationalisation by adopting the stateof the art. Average figures used as references merely indicate ageneral level without any normative meaning. Benchmarks,where available, provide a more significant reference indicat-ing what is possible under certain conditions. Publishedbenchmarks stemming from anonymous references (see e.g.Sekot 2000) may substantially extend the scope of generalcomparisons but still cannot tell whether and how specific

operations can be improved (see Figure 4). For instance, theharvesting costs of a forest enterprise may significantly ex-ceed the average and even more a respective benchmark.Nevertheless, the efficiency of the individual operations can-not be judged on this ground, many relevant factors such asthe shares of sanitary fellings and thinnings, the type of fell-ing and the conditions of the terrain to name but a few re-maining unknown.

The real benchmarking goes far beyond the mere com-parison of aggregated monetary indicators and is a highlyinteractive process between partners representing differententerprises (see e.g. Lamla 1995; Moog 1997). Unlike gener-al comparison exercises on a regular basis, benchmarkingimplies a project aiming at the rationalisation of a specificfield of operation. The exercise is to elicit, by which measures- reengineering, investment into new resources, provision ofnew techniques or instruments, training of staff - the effi-ciency of the respective operation can be improved. Thepartner(s) may even stem from other industries where appro-priate. In the case of logging activities, for instance, this couldbe a contractor.

Such in-depth analyses have to consider not only mone-tary measures but also various quantities as well as measuresof time and quality. For instance, a respective investigation oflogging costs should concentrate on a certain type of process(e.g. skidding) and include factors such as wage rates, socialstandards, skill and training of personnel, damages on woodharvested, on the remaining stock and the forest soil; techni-cal equipment, processes, logging methods, skidding distances,opening up by skidding tracks, time span of individual activ-ities, size of the load and the forth. In order to derive con-crete measures for improvement, it is necessary to analytical-ly distinguish between such factors, which are unalterable (ase.g. the terrain) and those which are accessible for modifica-tion.

The starting point of a benchmark exercise is the selec-tion of a key process which is to be investigated and improved

based on the identification of critical success factors. Crite-ria for identifying such processes comprise the level of costsassociated with the process, an exceptionally increase of costs,bottleneck-properties of the process, the complexity of aprocess, high frequency of failures, ill defined operationsand specific complaints.

The main challenge for conducting a benchmark exer-cise is to identify the best practice and to convince prospec-tive partners of the mutual benefits of respective co-opera-tion. In order to guarantee the necessary confidentiality, onemay refer to standards like the Benchmarking Code of Con-duct, which states the following principles (adapted fromLamla 1995, p. 120):1. principle of legality

» no illegal procurement of information2. principle of mutual exchange

» ask only for such information, you are willing toprovide yourself

3. principle of confidentiality

17,9 %33,526,2 19,1 37,2 %46,7

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harvesting costs contribution margin I profit-turnover ratio

EURO/m3 ; percent

averagebenchmark

Figure 4: Significance of reference data: benchmarks as compared to averages(network of Austrian forest enterprises, production region 5, 1998)


» don’t pass on any information concerning yourpartner unless he authorised you to do so

4. principle of exclusive use» the use of the information obtained has to berestricted to the original goals

5. principle of direct contact» the partners are personally co-operating

6. principle of contact to third parties» the name of contact persons has to be kept secret

7. principle of good preparation» all actions have to be prepared prudently

8. principle of comprehensiveness» all steps are to be taken in time, without cutbacksand to everyone’s satisfaction

9. principle of mutual treatment» partner and information are to be treated accordingto the partner’s requirements

5. Shortcomings and Prospects of Interfirm Comparisonin Forest Management

Possible pitfalls of interfirm comparison pertain to anunclear specification of the respective goals, a poor tradeoffbetween accessibility and significance of the reference data, alack of analytical efforts as well as the ending up with a state-ment of deviations (and maybe also possible causes) withoutderiving respective means for improvement.

A major shortcoming of most external comparative anal-yses concerns the forest assets. Usually, it is not possible toexplicitly consider the state as well as the value of the forestand respective changes associated with the way of manage-ment. Model calculations such as the correction for fellingsexceeding the allowable cut are to be seen as an initial step totake changes in forest assets at least indirectly into account.

At least as regards bigger forest enterprises in Austria, acontinuously increasing interest in external comparative anal-yses can be noticed. General comparisons with reference toeasily accessible data seem to be quite popular nowadays. In-teractive comparison exercises are performed regularly by sev-eral groups of enterprises on different levels of intensity. Justrecently, there is evidence for an emerging interest also asregards benchmarking activities. Respective efforts are likelyto trigger mutual benefits and mark a further level of co-operation, a strategy, forest enterprises can hardly afford toignore in the long run.

Literature cited:

Berger, E.P.; Luijt, J. and Schrijver, R.A.M., 1999. Bedr-ijfsuitkomsten in de Nederlandse. Particluiere bosbouw over1997. Landbouw Economisch Instituut (LEI). rapportage6.99.96. Den Haag. 66 p.

Brandl, H.; Hercher, W.; Löbell, E. and Nain, W., 1998.Betriebswirtschaftliche Untersuchungen im bäuerlichen Pri-vatwald in Baden-Württemberg. Testbetriebsnetz Kleinpri-vatwald 5-200 ha, Ergebnisse FWJ 1997. Freiburger Forstli-che Forschung Heft 3. Forstwissenschaftliche Fakultät der

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The Management of Eucalyptusstands in South of Italy

Paolo Gajo - Roberto Fratini – EnricoMarone*

Università degli studi di FirenzeFacolta di Scienze Agrarie e ForestaliDipartimento Economico Estimativo Agrario e ForestaleP. le delle Cascine, 1850144 Firenzetel. 00 – 39 – 553288221; fax 00 – 39 – 55368057e-mail: [email protected]

Abstract

Our study is set him the purpose to verify the possibilityto effect a planning of the existing surfaces currently. In fact,the objectives that pursue with the formation of an arrangedwood can be identified in the followings: realisation of themaximum financial efficiency of the wood; realisation of anannual woody production the most possible constant and lim-ited in the time; employ constant in the operations of use ofthe wood.

Another main point decisional moment concerns the com-pilation of the plan of the interventions of use (plain of thecuts). This plan must consider the demand of a firm in rela-tionship to the short and long term objectives and the tiesimposed by the territorial administrations. This phase resultsextremely delicate in how much the woods rarely introduce aregular structure in degree to furnish since the first years ofthe application of the plan a constant and continuous pro-duction; the woods on which we intervene often introducelacks or excesses of production, due to the occasionally of themanagement to which they have been previously submitted.

Keywords: Eucalyptus, forest planning, management ofthe forest

Introduction

The first part of the study deals with the silviculture ex-periences in eucalyptus plantations over-viewing available lit-erature and field experiences carried out in Italy. In particu-lar, details are given about species adaptability to the differ-ent soil conditions in Italy, their relative wood yield and theproblems related to the market development of the singlewood products. The result of silvicultural experience witheucalyptus plantations in Italy, derives mainly from planta-tions funded by the Government Funds for Southern Italyand carried out by INSUD forestry society and by the Cen-tre for Agricultural and Forestry Experimentation (Agricul-ture and Forestry Society).

The second part of the work verifies, on the basis of actu-al knowledge in silviculture, the convenience of managingthe present forest areas. In fact, the market for production ofpulpwood has resulted to be disadvantageous and there arepresently no projects for the use of the existing forest stands.

Independently from the productive purpose to be assignedto the wood derived from the plantations, the managementof the forest stands and consequently their constant yearlyproduction, represent a first essential step towards their in-crease in value.

For this purpose an analysis has been carried out, evalu-ating the economical advantage deriving from the applica-tion of a planning process and based on the maximisation ofdifferent objective functions.

1 The Introduction of Eucalyptus Trees inWood Plantations

The eucalyptus trees appeared for the first time in Italy in1803 at the Royal Palace of Caserta (Synopsis Plantarum RegiiViridarii Casertani), but became widely spread only at thebeginning of 1900, especially in gardens and parks. Duringthe thirties and after the Second World War the eucalyptustrees were spread in Sardinia, in the Pontine Marshes (LazioRegion), in the Maremma area and in the Puglia Region,especially as roadside planting and wind-brakes, in vast areasof reclaimed land. The largest propagation of the species hasbeen done by the Government Funds for Southern Italy(1959-1980) in several afforestations programmes carried outwith the aim of protecting the land from hydro-geologicalrisks.

According to the most recent estimates the area plantedwith this species is around 50,000 hectares (Ciancio andGemignani, 1979; Boggia, 1986; Bernetti, 1993).

Pavari and de Philippis have carried out an extensive re-search on the species used in Italy, studying their ecologicaland productive characteristics through the realisation of nu-merous experimental plots.

The best conditions for the cultivation of eucalyptus spe-cies are found in the warm sub-zone of Lauretum. Outsidethis area, extreme winter temperatures may cause heavy dam-age, especially in the case of prolonged frost. The eucalyptustrees are found useful in areas with mean annual precipita-tion lower than 450-500 mm. Growth is favoured by deepsoils with a sufficient degree of moisture.

On the basis of the experimentation and of further stud-ies carried out by the Centre for Agricultural and ForestryExperimentation (Agriculture and Forestry Society), it hasbeen possible to classify the species that have been tested inItaly, according to their adaptability to different environments(soil, aridity, low temperatures, etc.):

- Highly tolerant species, provided with high plasticity:Eucalyptus camaldulensis, E. botryoides, E. Trabutii;

- species sensitive to cold temperatures and highly sensi-


tive to soil conditions: E. botryoides, E. globolus, E.maideni, E.grandis;

- cold-resistant species: E. gunnii, E. dalrympleana, E.rubida, E.viminalis, E.bicostata;

- species that thrive on clay soils and resistant to aridity:E. gomphocephala, E.occidentalis, E.leucoxylon;

- species that thrive in the cold sub-zone of Lauretum:E.rubida, E. bicostata.

1.1. Cultural Practises and Characteristics ofthe First Wood Plantations.

The employment of eucalyptus trees in wood plantationshas been carried out in a brief lapse of time, more or less for20 years around the 70s and 80s. The mono-specific planta-tions, that extended on vast areas, were planted with the mainpurpose of soil protection, but also with the purpose of ob-taining relevant wood productions. Consequently, their prop-agation in unsuitable ecological areas led to numerous fail-ures regarding productivity.

The first plantations were carried out on bench terraces1 ,opened along contour lines at a distance of approximately 3meters, for a total of 3,300 linear meters per hectare. Seed-lings were planted in autumn at 3 meters distance, with aninitial density of 1,100 plants per hectare. Results were gen-erally satisfactory, considering percentage of take and devel-opment of plants, but bench terraces made logging opera-tions difficult. In clay soils bench terraces revealed signs ofwater stagnation and excessively rapid loss of humiditythrough evaporation, with evidence of seedling suffering. Thiscaused a high percentage of blanks and a strong decrease inwood growth. As a consequence of this experience, that wasfrequent in plantations carried out in the Calabria Region,soil cultivation was subsequently done by lighter machinery,creating two contiguous lines, opened along contour lines,35-40 cm deep. Seedlings were then settled between the twolines.

The method that best adapt-ed to growth characteristics ofthe eucalyptus tree is the com-plete cultivation of soil along thelines of maximum slope, work-ing at a depth of 70-80 cm. Theplanting distance adopted was of3x3.5 meters resulting in 950plants per hectare. Later on spac-ing was reduced to 3x3 meters,obtaining a density of 1,111plants per hectare. In conclusion,the complete cultivation of soilcreates the best conditions forroots growth, resulting in a com-pletely successful take and high-er growth rates compared tothose obtained with differentmethods of soil cultivation.

For the first three years in most plantations, it has beennecessary to carry out tending operations such as harrowing,weeding and cleaning. These operations have the main pur-pose to brake the superficial crust in order to reduce evapora-tion, to eliminate possible soil cracks that can cause exposureand breakage of roots and to reduce competition by herba-ceous vegetation and shrubs.

Corrective pruning of the crown, carried out to improvethe growth form of trees, has revealed to be very successful,in order to obtain homogeneous plantations.

2 Wood Production in Existing Plantations

Wood production of eucalyptus trees is strongly relatedto the condition of the site, the plantation density and thecultivation techniques. The same species can produce 30 m3/ha/year in a dry hot climate on fertile soils and 3-5 m3/ha/year in semi-arid climates, on poor degraded soils. In Italyaverage production is around 6.5-12.6 m3/ha/year (PiazzaArmerina plantations, Eastern Sicily). Lower productions havebeen reported in the Calabria Region: in sites characterisedby 1st and 2nd class of fertility, E.occidentalis produces from3.4 to 6.1 m3/ha/year and E.trabutii shows a mean incre-ment that varies from 3.8 to 7 m3/ha/year.

The simple coppice treatment adapts well to the heli-ophilus character of eucalyptus trees. In the open field thetreatment enhances the coppicing ability of the trees and thegrowth rate of coppice shoots. On the other hand, rotationsmust be short since the capacity of coppice shoots develop-ment decreases with age.

The choice of the silvicultural system depends on thepurpose of the plantation. If the productive purpose consistsin producing great quantities of wood in short cycles for theprocessing industry, the best silvicultural system is the simplecoppice, with a clear cutting according to the cultural plansuggested by Bernetti and de Philippis (1985). The first cop-picing is carried out after 8-12 years from plantation, fol-

tnemyolpmE )VPN(eulaVtneserPteN aeraecafruS

esaC syadruobal esaC oruE esaC seratceH

denimaxesesacehtllA

seulavxaM a2 577.17 b3 906.523 c4 503

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sesacxednietisdooG

seulavxaM a2 577.17 b3 906.523 c4 503

seulavniM b3 310.84 a2 847.07 b3-b1 712

sesacxednietismuideM

seulavxaM a5 910.93 b6 626.761 c7-a7 262

seulavniM b6 436.42 a5 635.32 b6 002

Table 1 - Examined cases in Forestry planning and minimum and maximum values (a=Employment objective function, b= Income objective function, c= multiobjective function,1……7= number of examined cases)


lowed by other 3 to 5 coppicings carried out at the same timeinterval. After this period, coppicing power will exhaust andit will be necessary to replant.

The species which result most adaptable to this silvicul-tural system are E.camaldulensis, E. globulus, E. trabutii andE.occidentalis. E. camaldulensis is, among these, the specieswith the higher capacity of vegetative regeneration. Usually,after the first three years from coppicing, stools will show 6-7 shoots, and 3-4 shoots per stool after 12 years. The maxi-mum numbers of shoots has been 17, produced by a stool ofE.trabutii and 20 by a stool of E. occidentalis.

Due to the high coppicing ability of eucalyptuses, it wouldbe necessary to carry out at least one thinning to allow a firstselection of the wood stock. The shoots will then be able toenlarge their crowns, offering proper protection to soil andenlarge their diameter.

Literature offers a vast perspective on the difference inproductivity between coppice system and high forest system:in Ciappino, near Caltanisetta, there is a significant examplewhere a 25 years old high forest yields a production of 148m3/ha, which corresponds to a mean annual increment of 6m3, while a coppice yields a total wood mass of 158 m3, withan increment of 6.3 m3 The mean productivity of eucalyptuscoppice at Piazza Armerina site (Palermo) registered meanannual increments of 8-9 m3, with a production at the end ofthe rotation of 90-100 m3/ha.

It is important to note (Ciancio, Mercurio e Nocentini,1981-82) that during the definition of the productive cycle,it is necessary to consider the progressive reduction of thecoppice shoots development and delay as much as possiblethe exhaustion of such a capacity. This means adopting rota-tions, which vary for the same species, according to the char-acteristics and environmental needs of the species itself. Thiswill allow to identify when the coppicing ability decreasesand interrupt the use of the coppice.

2.1 Factors Limiting the Species Diffusion

Generalisation of positive results reported in some sitescan lead to wrong conclusions, especially if the site is notcarefully selected. For their best productive performance eu-calyptus trees need optimal ecological conditions and a high-ly technological cultural scheme. Before starting a plantationit will be necessary to examine both climatic and soil condi-tions of the area, focusing on the following parameters:

- soil aridity,- spring frosts,- minimum rainfall (450-500 mm) provided that the

water table is not too in depth,- soil characteristics (clay soils are considered as a limiting

factor).

2.2 Management Prospects for PresentPlantations

As already stressed in the previous paragraphs most of theafforestation programmes funded by the Government Fundsfor Southern Italy (INSUD) have demonstrated that euca-lyptus trees (especially in plantations carried out in Sicily andin Calabria) are characterised by a high coppicing capacityand that in a short time, if site conditions are favourable, it ispossible to obtain good wood productions. Furthermore theconversion to coppice of the young high eucalyptus forestsrepresents a tending system that can maximise the exploita-tion of the specific characteristics of this species.

Eucalyptus plantations have been often considered as sub-stitutes for agricultural crops which showed exceeding pro-ductions or proved to be scarcely profitable for the local mar-kets (interventions related to the reform of the EuropeanCommunity Agricultural Policy). But taking in considera-tion the unreliable productivity and the marginal lands wheremany plantations have been established, it is necessary in thefuture to favour only cultivations which result highly pro-ductive and only up to when the vegetative regeneration al-lows it (as mentioned above, the development of coppiceshoots tends to reduce after a certain number of cycles). Inmarginal lands, where eucalyptus plantations2 have been wide-ly but unsuccessfully spread, it is undoubtedly preferable topropagate other species, such as the aleppo pine. The aleppopine can be used to create mixed plantations or in extremecases it can gradually substitute the existing eucalyptus stands.But the silvicultural aspects are not the only problem to besolved. In the past eucalyptus plantations were only destinedto pulpwood production, but today this product has lost itscompetitiveness compared to the product imported from for-eign markets and processed by industries. The paper indus-try in fact, necessitates of a constant supply of raw matter,that present plantations are not able to provide. This is thereason why industries have oriented their purchase of pulptowards foreign markets. Presently wood base panel materialindustry absorbs only part of the material produced in Italy(around 10%) and the same happens with the packaging in-dustry.

In the light of this, the productive purpose of presentstands should be diversified. In particular, the use of wood asfuel in plants stoked by wood biomass (pellets and firewood)and as panel material or building material3 for industry, shouldbe considered.

3 Methodology Adopted for ForestryPlanning

The exploitation of even aged stands that, especially inthe case of coppices, have exceeded both the silvicultural andfinancial rotation, remains problematic. In fact, the existenceof mature or old crops that have not been used due to the lowvalue of the derivable assortments, and the lack of mediumand younger classes, leads to a discontinuous production.


The aim of this study is to verify the possibility of carry-ing out a working plan for the existing stands. The objectivespursued with the attainment of a managed forest are the fol-lowing: achievement of the maximum financial efficiency ofthe forest; achievement of a yearly steady wood production;steady employment of labour engaged in the tending opera-tions.

Another important step is the compilation of the fellingplan to be carried out by an estate according to the mediumand long term manager’s objectives and to the regulationsimposed by territorial administration. This is a very delicatephase, since rarely forests present a regular structure able tosupply a steady and continuous production from the begin-ning of the application of the plan. Most often the standspresent a shortage or excess of growing stock, due to the ir-regularity of previous management.

As described earlier, the areas presently covered by euca-lyptus plantations, differ widely for what concerns the sitecharacteristics, the variability of the species employed andthe silvicultural system adopted.

To identify the optimal solution, it has been necessary toformulate a planning process according to a model of linearprogramming. Linear programming (LP) has proved to be avalid tool in agriculture economics and provides useful infor-mation to analyse management options. Furthermore, theuse of a model of LP allows to transfer the employed meth-odology to other situations, differing in their objectives andthe regulations imposed to management.

In the specific case the available data are not sufficient toappraise the single cases. Consequently several planning hy-pothesis concerning fertility conditions, the extension of theconsidered areas and the morphological conditions of terrainon which the stands insist, have been formulated. This way,in each case, it will be possible to define if the conditions ofeconomical profitability for planning and exploitation of thestands exist.

If on one hand forest management involves the achieve-ment of maximum financial efficiency, steady production andsteady employment of labour, on the other, the ownershiporder of eucalyptus plantations can lead to a diversificationof the objectives to be maximised during the planning phase.Public administration, in fact, will benefit from the incomeof public estates and furthermore, the maximisation of em-ployment levels will promote the development of processingindustries, allowing to most of the added value obtained, toremain within the same territory (Bernetti,1991). Private es-tates will concentrate on profit and the maintenance of steadyemployment levels. The priority of objectives will vary ac-cording to the different weight that private or public owner-ship will have on the areas to be managed.

The planning process of areas presently invested in euca-lyptus plantations has been differentiated in relation to threedistinct objective functions. The first function aims to planthe management of stands focusing on the maximisation of

employment. The second objective concentrates on the max-imisation of the present net value of the incomes obtainableduring the years necessary to achieve the forest management.The last objective takes into account the previous two func-tions.

In particular, through the employment function the max-imum number of working days, employable during the courseof planning, has been measured. To satisfy the objective, theemployment of labour must maintain itself, during the plan-ning years, around 50% of the employment value requiredby the fully managed area. Furthermore during the planningphase, this difference must progressively reduce in order toobtain an employment of working days near to the definitivevalues.

The income objective is represented by the net presentvalue of stumpage realised during each year of planning, freefrom costs of re-planting the areas felled each year. The aim isto verify if the planning process represents a cost or a profitfor the manager that undertakes the management of his for-est estate. Stumpage value has been determined considering:

- cutting and felling costs, which vary according to thediameter class of felled trees and the fertility conditionsof the site;

- the cost of logging from the felling point to the landing,related to the diameter class of felled trees, the fertilityconditions of the site and the logging system;

- interests on advance capital.

Since the coppice system has proved to be the best systemto increase the value of the stands, it has been necessary tocalculate a periodical cost for the cleaning of the stools andthe maintenance of access to plots. In addition, as mentionedin paragraph 2, since the coppicing capacity decreases withina few years, it is necessary to add to the previous cost, the costof replanting of the whole area every 4 rotations of the cop-pice.

Furthermore, once the management of the areas has beenachieved, the soil rental has been calculated through the anal-ysis of the following production costs4 :

- cost of felling and logging from the felling point to thelanding;

- direction, administration and supervision costs;- interests on advance capital;- regeneration cost.

The income function has been chosen as constraint forthe third objective, imposing different levels of income to besatisfied. By doing this, a production possibility curve, Paretooptimal, has been obtained and the two objective functionshave been related. The results that are proposed are limitedto the solution concerning a level of income that never re-sults negative throughout the whole planning process.

The constraints imposed within the solution of the LPproblem, utilised in the hypothesis of the forest conversionfrom an irregularly productive forest to a managed forest,concerned:


- the length of the plan;- the actual utilisation of the whole area subject to

planning;- the constant employment of labour during the planning

years;- the non-exploitation of more than 40% of the total

area in the same year;- the age limit of the stands to be exploited, defined for

each case;- the non-exploitation of plots containing stands less than

9 years old;- the possibility of delaying the felling, two classes subse-

quent the class of the optimal rotation.

Considering the areas managed as coppice and as highforest and the different species used, the best rotation ap-pears to be approximately around 10 to 20 years (Bernetti G.de Philippis, 1985). In the simulations carried out to definethe management plan, the length of rotation was consideredto be 9 to 12 years for sites with good fertility conditions and13 to 15 years for sites with medium fertility conditions. Theserotations are the most frequently adopted. Stands distribu-tion has been observed for 3 years age classes. The planninghorizon adopted corresponds to 10 years. In this first phaseof the work, extension of plantations and the size of the pri-vate or public estate that should adopt the plan, were notconsidered. In the hypothesis of lack of overhead costs andsince the objective functions are linear, the results of simula-tions vary proportionally with the area size considered. The100 hectares area, employed in the simulations, has no realreference with stands present in Italy, but can be consideredthe minimum area necessary to start the process. In fact, ithas been verified that even if there is a certain variability inthe use of labour and machinery, an area of 100 hectares al-lows the full exploitation of a team of workers and a machinefor logging for a period of one year.

The cases considered for the simulation differ accordingto the following variables: geographical distribution of theplantations, soil fertility of the site, access to sites, distribu-tion of age classes of stands.

Some of the above variables determined the necessity todifferentiate the logging techniques, modifying the resultsobtainable through the maximisation of the objective func-tions.

3.1 Logging Techniques Adopted in thePlanning Process

Lumbering of eucalyptus stands, considering the south-ern diffusion of the species, can be carried out from Octoberto March, according to forestry regulations and the climaticregion. The actual working days correspond to 100.

Three different types of logging have been considered:tractor logging, tractor provided with cribs, tractor providedwith trailer.

Tractor logging is undoubtedly the most viable loggingsystem in areas with a strong slope. The crew is composed by2-3 people: the tractor operator and one or two helpers forthe yarding operations with the winch and stationed tractor.The team can be increased by one unit in case of long yard-ing distances, on steep slopes and uneven surfaces, or in thecase of extremely reduced logging distances (for example yard-ing along a road). In this case yarding times should be stronglyconcentrated. Daily productivity (Dp) indicates the quantityof transported wood (cubic meters of wood transported perday) and depends on the number of journeys needed by thetractor in the logging operations (N) and the entity of themean load (L):

Dp = NxL (Hippoliti G., 1997)

N depends mainly on the length of the logging dis-tance and can vary strongly in relation to the difficulties ofyarding with the winch.

N5 is therefore calculated with the well-known ex-pression:

=NtW

tI+tU+lwtT+tY+lftT

where:

Wt represents the working time; estimated in 7-7.5 hrson a total of 8 paid hours;

Ttfl represents the travel time of the tractor (free of load)from landing to concentration point;

Yt represents the yarding time and the loading time;Ttwl represents the travel time with load back to landing

point;Ut represents the unloading time and stacking of wood

(when necessary);It represents the ineffective time.

In the hypothesis considered in this study, the case ofclear felling of small areas is examined. Consequently log-ging can refer both to whole trees, in rectilinear routes, andto cross-cut material. The mean load for 60-80 HP tractors isstrongly conditioned by the dimensions of the material. Inthe specific case, stumpage is of average dimensions (meanvolume per unit not exceeding 0.1-0.2 m3) and the load isaround 1.3-1.5 m3. If Skidder tractors6 are used (which rare-ly happens in Italy) the mean load can increase up to 3 m3.

Daily productivity varies from a minimum of 15-25 m3

to a maximum of 50 m3 per day in presence of Skidder artic-ulated tractors.

In the case of logging operations carried out with a trac-tor provided with cribs and elevators, the team is composedby two operators: the tractor operator and a helper for load-ing operations. The conditions that may reduce the numberof journeys, the loading and unloading time and the entity ofthe load are strongly related to the difficulty of the route and


the capacity of the cribs. The second logging system is themost adequate for tending operations of minor intensity suchas thinning and tending felling. The tractor load capacity,especially if small articulated vehicles are used, is estimatedto be around 1.6-2.5 steres, equivalent to 800-1500 kg. Meandaily productivity (calculated with the above mentioned cri-teria) for logging distances not exceeding the kilometre, isestimated around 20-40 st, according to the characteristics ofthe tractor (with a mean volume coefficient of the stackingequivalent to 0.62, which corresponds to 13-32 m3).

The third system implies the use of a tractor providedwith a trailer. In this case the team is composed by three units:the tractor operator and two helpers for the loading opera-tions. The speed of the tractor moving with the trailer is muchlower in comparison with the two previous cases, consequentlythe number of journeys has to be reduced. The entity of the

load is limited by the trailer’s capacity, but also by the rough-ness of the route. If terrain conditions are difficult the loadwill have to be reduced to minimise risks of turning over. Themean transportable load varies between 5 to 10 st, approxi-mately 3,500-6,000 kg . If transitability conditions are notgood, the productivity of this logging system doesn’t differmuch from the system that involves the use of cribs, but ap-pears to be favourable in the case of easily accessible plots. Inthis case the load will be around 30 to 60 st per day, equiva-lent to 18-37 m3 (Hippoliti,1997).

In the light of this, it is possible to conclude that the choiceof the logging system will depend mainly on the kind of soilon which operations take place and the kind of tending oper-ation to be carried out. The use of trailers results more effec-tive in presence of easy tracts of land (tractor roads, even runs)and if timber is concentrated in a precise spot. On the con-

trary, in presence of difficult tracts, if timber isscattered and especially if distances are short,logging through tractor provided with cribs,results to be the most efficient. The applicationof these methods is strongly related to the pres-ence of different stands with heterogeneous con-ditions of accessibility. In particular, in the standstaken into exam, the dimension of the materialis never very big and the situation of roadsdoesn’t allow the use of heavy machinery (Skid-der).

Considered the large variability of site con-ditions and of the species utilised in Italy, somestudy cases have been selected, in order to eval-uate the validity of the planning process, andused for the simulations that follow. 7 differentcases have been selected, including sites withsoil of good and medium fertility, even aged anduneven aged stands, combined with differentlogging systems (see Plate 1). Study cases witha positive soil rental, obtainable from the man-aged areas, have been chosen, eliminating allthose cases in which bad fertility conditions ordifficult logging operations would determinenegative values of soil rental.

For each case, in relation to the maximisa-tion of each of the three objective functions pre-viously defined, a felling plan has been identi-fied and 21 felling plans have been obtained.The maximisation of the objective function “em-ployment” is indicated with the letter a, themaximisation of the objective function “income”is indicated with letter b, the maximisation ofthe multi-objective function is indicated withthe letter c.

The 21 felling plans are classified in Plate 2.

1.oNesaC

;xednietisdooG

tsomehtfotnemyolpme

;seicepsevitcudorp

;gniggolrotcart

aeraehtfonoitubirtsid

,sessalcegaeerhtni

foecnelaverphtiw

.sessalcegaerutam

2.oNesaC

;xednietisdooG

tsomehtfotnemyolpme

;seicepsevitcudorp

rotcarthtiwgniggol

;sbirchtiwdedivorp


,sessalcegaeerhtni

foecnelaverphtiw

.sessalcegaerutam

3.oNesaC

;xednietisdooG

tsomehtfotnemyolpme

;seicepsevitcudorp

rotcarthguorhtgniggol

noitubirtsid;reliarthtiw

egaeerhtniaeraehtfo

ecnelaverphtiw,sessalc

.sessalcegaerutamfo

4.oNesaC

;xednietisdooG

tsomehtfotnemyolpme

;seicepsevitcudorp



ehtniaeraehtfo

.sessalcegaerutam

5.oNesaC

;xednietismuideM

wolfotnemyolpme

;seicepsevitcudorp

rotcarthtiwgniggol

;sbirchtiwdedivorp


,sessalcegaeerhtni

foecnelaverphtiw

.sessalcegaerutam

6.oNesaC

;xednietismuideM

wolfotnemyolpme

;seicepsevitcudorp



egaeerhtniaeraehtfo

ecnelaverphtiw,sessalc

.sessalcegaerutamfo

7.oNesaC

;xednietismuideM

wolfotnemyolpme

;seicepsevitcudorp



ehtniaeraehtfo

.sessalcegaerutam

Plate No.1


4 Results Obtained from the Application ofLinear Programming

The LP model indicates the felling plan for each singlecase in relation to the maximised function, the number ofdays used in the planning process, the net present value ofthe obtainable income and the total felled area.

The large variability in soil fertility conditions, accessibil-ity of sites and ages of plantations have made necessary theconfrontation of the results obtained from the single solu-tions of LP. This consented the evaluation of the possibilityand convenience to carry out a planning process on vasterareas than the 100 hectares areas utilised in the simulationexercises.

An analysis of the results of the variables identified amongthe examined cases will follow. The same analysis will be re-peated separating fertile sites from those of medium fertilityconditions.

Felling plans, within the examined cases, differ becauseof the different age of the felled plots, the size of the cuttingarea in each year of the management process and the totalfelled area during the whole planning period. The large var-iability of initial conditions of the various cases and the max-

imisation of the objective functionsgives the opportunity to reach amanaged condition of the areascharacterised by very different in-come and employment levels.

In the hypothesis of managingan area of 100 hectares, the simula-tion data (Table 1) show that thetotal area used in the ten-year peri-od considered can vary from 305to 200 hectares and is usually equiv-alent to 251 ha. In spite of the val-ues of the felled area in the 21 ex-amined cases, the identified coeffi-cient of variation (13%) indicatesthat most of the felling plans involvethe use of an area near to that of themean value, with a standard devia-tion equivalent to 33 hectares. Fur-thermore the area used in averageeach year of the intervention in thevarious hypothesis corresponds to25 hectares, with a coefficient ofvariation equivalent to 26%.

The accomplishment of the var-ious felling plans, though involvinga use of a generally constant area (apart from extreme cases), causes astrong variation both in the presentvalue of the incomes obtainableduring the planning period and inthe requirement of total working

days needed to carry out the plan.

The present value of incomes (Table 1) fluctuates from amaximum of 325.600 euro to a minimum of 23.536 euro,with a mean value of 181.775 euro. The coefficient of varia-tion (48%) and the standard deviation of 88.000 euro (Table2), indicate a consistent diversification of income results inthe examined cases, in spite of the limited variation in theareas involved. In fact, the different constraints imposed, de-termine stumpage values that in some cases can result strong-ly positive (in presence of fertile soils and favourable loggingtechniques) and in others result negative.

The values concerning employment of labour, fluctuatebetween a total maximum requirement of 71,000 days and aminimum of 24,000 days, with a mean value of 45,000 (Ta-bles 1 & 2). On the contrary of what happens with the presentvalue of incomes, the coefficient of variation (32%) indicatesthat the values observed in the different cases have a limitedvariability. The variability of the employment requirementvaries instead highly in each year of the planning process,due to its strong relation with the particular case, with themaximised objective function and the age of plots identifiedin the annual felling plan. The values observed fluctuate froma maximum of 9.600 to a minimum of 1,500 working days,with a mean value corresponding to 4,500 working days and

Plate No.2

esaC

ydutS

ytilitreF

snoitidnoCnoitubirtsiDaerA metsySgniggoL

gniggoLnaeM

ycneiciffE

evitcejbO

noitcnuF

a1 dooG sessalcega3nI gniggolrotcarT 22-41 tnemyolpmE

b1 dooG sessalcega3nI gniggolrotcarT 22-41 emocnI

c1 dooG sessalcega3nI gniggolrotcarT 22-41 evitcejboitluM

a2 dooG sessalcega3nI sbirchtiwrotcarT 81-41 tnemyolpmE

b2 dooG sessalcega3nI sbirchtiwrotcarT 81-41 emocnI

c2 dooG sessalcega3nI sbirchtiwrotcarT 81-41 evitcejboitluM

a3 dooG sessalcega3nI reliarT 43-03 tnemyolpmE

b3 dooG sessalcega3nI reliarT 43-03 emocnI

c3 dooG sessalcega3nI reliarT 43-03 evitcejboitluM

a4 dooG ssalcegaenonI reliarT 43-03 tnemyolpmE

b4 dooG ssalcegaenonI reliarT 43-03 emocnI

c4 dooG ssalcegaenonI reliarT 43-03 evitcejboitluM

a5 muideM sessalcega3nI sbirchtiwrotcarT 51-11 tnemyolpmE

b5 muideM sessalcega3nI sbirchtiwrotcarT 51-11 emocnI

c5 muideM sessalcega3nI sbirchtiwrotcarT 51-11 evitcejboitluM

a6 muideM sessalcega3nI reliarT 43-03 tnemyolpmE

b6 muideM sessalcega3nI reliarT 43-03 emocnI

c6 muideM sessalcega3nI reliarT 43-03 evitcejboitluM

a7 muideM ssalcegaenonI reliarT 43-03 tnemyolpmE

b7 muideM ssalcegaenonI reliarT 43-03 emocnI

c7 muideM ssalcegaenonI reliarT 43-03 evitcejboitluM


Table 2 - Results of 21 situations observedSurface Employment NVP

(hectares) (labour days) (Euro)

Mean 251 45.596 181.775Deviation 33 14.484 88.085Coefficient of variation (CV) 13% 32% 48%

Table 3 - Good site indexSurface Employment NVP

(hectares) (labour days) (Euro)


Table 4 - Medium site indexSurface Employment NVP(hectares) (labour days) (Euro)


Table 5 - Maximization of employment function

Surface Employment NVP Surface Employment NVP(hectares) (labour days) (Euro) (hectares) (labour days) (Euro)

Mean 277 47.080 152.133 Mean 298 58.440 190.126Deviation 24 14.738 79.327 Deviation 5 7.742 73.244Coefficient of variation (CV) 9% 31% 52% Coefficient of variation (CV) 2% 13% 39%

Medium site indexMean 250 31.933 101.475Deviation 9 5.038 55.129Coefficient of variation (CV) 4% 16% 54%

Table 6 - Maximization of income function




Table 7 - Maximization of multiobjective function




Good site index

Good site index

Good site index

a coefficient of variation equal to 42%. This result can repre-sent an additional element to consider in the choice of theplanning process to carry out.

In the light of this, it is possible to draw to the conclusionthat though the different logging techniques, weigh heavilyon income and occupation, these parameters are mostly af-fected by soil fertility conditions.

4.1 Analysis of Situations Characterised byGood Site Index

Observed parameters (area, employment and income)show a limited variability in situations characterised by goodfertility conditions, compared to the variability measured inthe whole of the 21 examined cases.

The average area utilised in the planning process (corre-sponding to 265 hectares) is slightly exceeding the mean val-ue observed in the total of the case studies, while the coeffi-cient of variation remains the same (from 13 to 12%) (Tables2 & 3). The mean value of employment is higher than thetotal mean value (56,000 working days against 45,000), eventhough the coefficient of variation is lower, equalling approx-imately 13%. Good site index and the opportunity to usehighly productive species, lead to high values of growing stockand consequently to a high requirement of working days nec-essary to exploit the stand. Such conditions determine valuesof income that are higher than the total mean value (232.000euro against 181.775 euro). In this case the coefficient ofvariation decreases from 48% to 32%, indicating that therelative higher cost of labour is well compensated by the highervalue of the assortments obtainable from the stands. Thishappens independently from the logging system used.


Case n°1

Only when the employment function is maximised, it ispossible to observe that to a modest increment of this corre-sponds a strong reduction of the income (approximately 50%).This happens because during the resolution of the LP model,when the employment function is maximised, the solver se-lects plots with a high employment requirement, not consid-ering the obtainable stumpage value. Consequently, if themaximisation of income involves the maximisation of em-ployment levels, in the opposite case the results concerningincome will be heavily penalised.

The four cases with good fertility conditions lead to 12planning solutions that derive from the maximisation of thethree objectives. The best solution in terms of total felled area

(305 hectares) (Table 1) is that of case 4c. This case study ischaracterised by the concentration of the whole felling areain the mature age class (plants between 13 and 15 years old),the use of a trailer for the logging operations and the maxim-isation of employment.

The higher income value (325.600 euro) is reached incase study 3b. This case study is characterised by the distribu-tion of the area in three age classes, with the mature groupdominating, the use of a trailer for logging operations andthe maximisation of the income function.

The case 2a has the highest value concerning employ-ment (72,000 working days). The case is characterised by


Case n° 2

distribution of the area in three age classes, with a prevalenceof the older group, the use of tractor provided with cribs andthe maximisation of the employment function.

The lowest income value (70.748 euro) is found in caseNo.2a when the employment function is maximised, whilethe lowest value of the utilised area (217 hectares) is found incases 1b and 3b. The minimum value of the employmentrequirement (48,000 working days) is found in case No.3b(Table 1), when the income function is maximised.

If it is evident that the best result in employment of la-bour is obtainable through the maximisation of the relative

function, and the same happens for income, the analysis ofthe coefficients of variation of the different variables in re-spect to the maximised objectives, becomes more interesting.Income and area, are the two variables that are mostly influ-enced by the objective function that has been selected formaximisation, while the employment variable is less sensitiveto the maximised function.

Another interesting element to analyse is the variabilityof the employment level during the planning period. Privateor public operators who are called to select a felling plan (An-nex) to carry out in the planning process, have a strong inter-est in choosing a plan which minimises the variability in la-


bour requirement. During the simulations, the model (chap-ter 3) was expected to progressively reduce the difference be-tween the maximum and minimum values of working daysrequired. In the last year of planning the difference shouldnot exceed the 10% of the labour requirement needed for thearea once it has reached the management conditions.

4.2 Analysis of Situations Characterised byMedium Site Index

The study of the simulations of the cases characterised bymedium fertility conditions confirms the importance of fer-tility conditions of the plantation sites.

As expected, the mean values of utilised area (233 hec-tares) (Table 4), of income (114.425 euro) and employment(31,000 working days) are lower compared to those found insites with good fertility conditions. But the most interestingfact is the variability of the results obtained adopting the samelogging techniques used in the cases characterised by goodfertility conditions and maximising the same objective func-tions. In fact, the coefficient of variation of employment in-creases from 13 to 16%, the coefficient relative to incomeincreases from 32 to 46% and that concerning the utilisedareas decreases from 12 to 9%. For the same reasons dis-cussed in the case of good fertility conditions, the parameterthat shows the highest variability is the one relative to in-

Case n° 3


come, that, maximising the employment objective, shows acoefficient of variation equal to 54%. Even in the case ofmedium fertility conditions, the maximisation of the multi-objective function reduces the variability of the examinedparameters and the income and utilised area values approachthe maximum attainable values. Furthermore, as seen previ-ously, the value that results most penalised is the income val-ue. (Tables 6&7).

The highest values of felled area (262 hectares) are foundfor cases 7a and 7c, while the employment of labour (39,000working days) is maximum in case 5a (Table 1).

The income function is maximised in case 6b with a val-ue of 167.600 euro, since the medium fertility conditions arepartially compensated by easy logging conditions.

Concerning employment and area, the minimum valuesof the observed parameters are found in case No.6b, whilecase No.5a presents the lowest values of the observed param-eters for income.

5 Conclusions

The present study analysed the possibility of exploitationof eucalyptus stands in Centre and Southern Italy. The plan-

Case n° 4


tations considered generally date back to the eighties and arepresently not economically exploited for wood production.The large variety of situations encountered have led to em-phasise site cases characterised by good, but also medium andbad site index conditions. In fact, the wide spread of fast-growing wood plantations has involved such significant fail-ures to give rise to deep perplexities regarding the appropri-ateness to carry on cultivating this species.

At present these areas are not managed and are not sub-ject to any kind of forestry planning. The present work hastherefore verified the opportunity of adopting managementmodels based on the coppice system and on a duration of

rotations variable from 8 to 15 years, adopting logging sys-tems differentiated on the basis of site accessibility. The mainpurpose of plantations is assumed to be the production ofwood to be utilised as fuel, as panel material and in the man-ufacture of compound materials.

The work aimed to carry out a plan for the existing areasthat could lead to the achievement of a constant yearly pro-duction. Such a process has been defined in relation to threedifferent objective functions: maximisation of the presentvalue of income obtainable during the years necessary to ac-complish the plan, maximisation of the employment of la-bour required to carry out the plan and maximisation of both

Case n° 5


of the above functions on the basis of different levels of in-come previously defined. The study has made use of LinearProgramming (LP), a tool that facilitates the evaluation ofadaptability of stands to a model of yearly management.

Through several simulations of the management of anarea of 100 hectares, it has been possible to stress notablevariations in the size of the area to be utilised in the 10 years:the area in fact varies from 305 to 200 hectares. The range ofvalues of the felled areas in the 21 different cases, related tothe examined situations, involves a coefficient of variationequal to 13%, which is a significant datum considering theexisting wide productive differentiation.

In the case of good site index, the analysis of the dataobtained from the simulations offers interesting information.In fact, in this case and each time conditions allow to usehighly productive species (in terms of growing stock) theemployment of labour in the lumbering operations of euca-lyptus stands is highest. In these cases the estimated incomereaches even higher values (325.609 euro) compared to themean total value (181.000 euro). Furthermore, when theemployment function is maximised, it is possible to observe aslight increment in the employment of labour, associated to asignificant decrease of the estate income. This phenomenonis mainly due to the fact that, once the employment functionis maximised, the LP model selects plots with a high labour

Case n° 6


requirement, independently from the stumpage value as-signed. In this hypothesis the maximisation of income in-volves the maximisation of employment levels, thing whichdoesn’t happen in the opposite case.

Among the site cases with good site index, the best result(305 hectares to lumber) in terms of area to be managed, isobtained when the site conditions allow logging with trailer,that proves to be the most productive technique. Such resultis found among the 12 planning solutions studied.

The indications derived from the above analysis repre-sent an indispensable support in planning the exploitation ofexisting stands, especially in the perspective of an increase in

Case n° 7

value of plantations for wood production, that represent animportant supply for the coming decades.

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Speidel Gerhard (1967), Forstliche Betriebswiertschaft-lehre. Berlin.

* Prof. P. Gajo project co-ordinator. Author-study contribu-tions are as follows: Dr. R. Fratini for chapters 1, 2 & 5; Prof. E.Marone for chapters 3 & 4.

The authors are with the Dipartimento Economico estima-tivo Agrario e Forestale, University of Florence.

The authors wishes to thank professor I. Bernetti whose crit-ical comments and constructive suggestions improved the manu-script; any errors are attributable to the authors, naturally.

1 The use of bench terraces, in nearly all wood plantations,is justified by the difficulty of broadcast seeding and bare-rootplanting, due to the reduced dimensions of seeds, their scarceavailability and high cost. Furthermore the seedlings are delicateand fragile. Eucalyptus trees need an adequate preparation ofthe soil in order to enhance growth, productivity of plantationsand allow mechanisation of subsequent operations.

2 Eucalyptus plantations are typically temporary stands, notsuitable to evolve towards permanent, self-sufficient and perpet-ual formations (Ciancio O. 1982).

3 Eucalyptus wood can be used as industrial wood for smallbuildings, since the wood is fit for curving. Alternative interest-ing destinations of eucalyptus wood are as “filling”, in car indus-try and for bio-plastic (maize fibre and plastic).

4 According to the outline shown in Speidel Gerhard (1967),Forstliche Betriebswiertschaftlebre. Berlin.

5 As in Hippoliti G. (1997) Appunti Meccanizzazione Fore-stale, pages 159-160-161.

6 In Italy, normally, agricultural machinery of medium poweris used and only rarely highly specialised forestry machinery, suchas skidders, is employed.


Zur Qualität derBetriebserfolgsinformationen inder Forstwirtschaft

Hans A. Joebstl und Guenter Karisch

Universitaet fuer Bodenkultur WienGregor Mendel-Strasse 33, 1180 WienTel.: +43 1 47654-4420, Fax: +43 1 47654-4429e-mail: [email protected],[email protected]

Zusammenfassung

Betriebssteuerung und Reporting benötigen verschiede-ne Kontrollinformationen, die von den Zielen abzuleiten sind.Hauptquelle dafür ist das betriebliche Rechnungswesen, dasjedoch in den meisten (kleineren) Forstbetrieben gar nichtund in den größeren, insoweit sie zur Buchführung verpflich-tet sind, nur in unzureichendem Maße eingesetzt und ge-nutzt wird. In diesem Beitrag werden nach kurzer Darlegungdes vielseitigen Erfolgsbegriffs und der Ableitung von Erfolgs-kriterien aus dem Zielsystem verschiedene Ergebnisgrößenerörtert und ein Bewertungsmodell aufgestellt. An Mängelnder üblichen Erfolgsinformationen werden insbesondere diefehlende Waldvermögensbewertung, die Problematik derErfassung und Bewertung der Holzvorratsänderungen, dieAbschreibungen und die bestehenden Bewertungsspielräu-me der Finanzbuchhaltung angesprochen und Lösungsan-sätze für eine verbesserte Ergebnisermittlung sowohl im Rah-men der externen bilanziellen als auch der internen kalkula-torischen Rechnungslegung erörtert.

Abstract

Business management and reporting require variouscontrol information, which is to be derived from the targets.Main source are the enterprise accounts. However, in most(smaller) enterprises accounting is not employed and utilisedat all, in larger enterprises – especially as far as they areobligated to keep accountant books – only to minor degree.Following a brief analysis of the manifold term “success” andthe derivation of success criteria from the target system,different results are discussed and a success evaluation modelis established in this paper. Deficiencies of traditional successinformation such as the lacking consideration of forest assetschanges, the depreciation and the existing evaluation gaps offinancial accounting are dealt with and an approach for animproved assessment of economic performance in the frameof external reporting as well as internal reporting is discussed.

1 Einleitung

Die erfolgreiche Führung von Forstbetrieben steht undfällt mit dem Vorhandensein von Informationen. Neben Pla-nungs- und Entscheidungsinformationen werden v.a. Kon-

trollinformationen, insbesondere solche über den Erfolg desWirtschaftens, benötigt. Erfolgsinformationen geben Aus-kunft über das Ausmaß der Zielerreichung, sei es von einzel-nen Maßnahmen oder der gesamten wirtschaftlichen Tätig-keit des Forstbetriebes innerhalb eines Zeitraumes. Auf be-trieblicher Ebene sind Erfolgsinformationen der Schlüssel zurBeurteilung der Wirtschaftsführung und wichtige Grundla-ge für die forstbetriebliche Planung und Kontrolle. Auf über-betrieblicher Ebene dienen Erfolgsinformationen dem Be-triebsvergleich und der Ableitung von Aussagen über die bran-chenbezogene Ertragslage.

2 Erfolgsbegriff

Erfolg ist eine zentrale Kategorie im menschlichen Lebenund ein wichtiger Begriff der Betriebswirtschaftslehre, demjedoch unterschiedliche Bedeutungsinhalte zugewiesen sind.Engen, auf das betriebliche Rechnungswesen ausgerichtetenDefinitionen stehen umfassendere, allgemeine Definitionengegenüber, nach denen unter Erfolg das Ergebnis einer ziel-gerichteten Aktivität verstanden wird, sei es im gewünsch-ten oder ungewünschten Sinn (= Mißerfolg). Erfolg ist da-mit ein Maß für die Zielerreichung. Die Zielklärung ist da-her Ausgangspunkt der weiteren Überlegungen.

Im Sinne des Rechnungswesens ist Erfolg ein zeitraum-bezogener betriebswirtschaftlicher Begriff, der primär in Ver-mögensänderungen (Ertrags-Aufwands-Differenzen) seinenkonkreten Ausdruck findet. Er ist somit das in monetärenGrößen ausgedrückte Ergebnis der wirtschaftlichen Tätigkeiteines Betriebes. Insgesamt haben wir es mit einer Fülle vonAusprägungen des Erfolgsbegriffs zu tun. So unterscheidetman beispielsweise den pagatorischen Erfolg aus der Finanz-buchhaltung und den kalkulatorischen Erfolg aus der Ko-sten- und Leistungsrechnung. Budgeterfolg im hauswirtschaft-lichen Sinn ist die Erfüllung der Vorgaben an zulässigen Aus-gaben etc. In der Forstwirtschaft wird zwischen Finanzerfolgund forstlichem Erfolg unterschieden und den entsprechen-den Aktivitätsfeldern – wie bei der ÖBF AG – das Finanz-bzw. Forstcontrolling zugeordnet. Im Controlling konkreti-siert sich Erfolg in Soll-Ist-Differenzen.

3 Erfolgsbeurteilung - Grundlegendes

Erfolgsgrößen sind Kontroll- und damit Steuerungs- undBerichtsinformationen. Sie sollen nachweisen, in welchemUmfang die gesetzten Ziele erreicht wurden. Da ökonomi-sche Aktivitäten per definitionem zielorientiert sind, solltejede individuelle ökonomische Aktivität gleichzeitig Objektder Erfolgsbeurteilung sein. Dabei handelt es sich um eineBewertungsaufgabe, für die nach Wild (1974) die ElementeZielsystem, Bewertungskriterien, Bewertungsmaßstäbe undBewertungsobjekte sowie deren Eigenschaften zu konkreti-sieren und schließlich Kriterienwerte zu bestimmen sind.

3.1 Ziele

Betriebliche Ziele sind in der Regel Elemente eines viel-dimensionalen Zielsystems, das nach verschiedenen Gesichts-punkten strukturiert werden kann, zB. hierachisch (Oberzie-


le, Unterziele), zeitlich (kurz-, mittel- und langfristig), nachdem Umfang (Teil- oder Gesamtziele) oder nach dem Akti-vitätsbereich (Holzproduktion, Holzabsatz etc.). Forstbetrie-be verfolgen Ziele unterschiedlicher Art. Es kann sich dabeium Leistungsziele, Einkommensziele, Liquiditätsziele, Sicher-heitsziele, Macht- und Prestigeziele, soziale Ziele und ökolo-gische Ziele handeln. Eine besondere Kategorie in zeitlicherSicht ist die Nachhaltigkeit, die man auch den Sicherheits-zielen zuordnen kann. Je nachdem, wer die Ziele vorgibt,können zB. Eigentümer-, Belegschafts-, Öffentlichkeitszieleusw. unterschieden werden.

Die Ziele, nach denen die Zielwirksamkeit der Bewer-tungsobjekte beurteilt wird, stellen die gewünschten (Soll-)Zustände dar. Sie müssen operational, d.h. nach Inhalt, an-gestrebtem Ausmaß und zeitlichem Bezug festgelegt sein. Daswiederum verlangt nach klaren Kriterien und Maßstäben.

3.2 Kriterien und Maßstäbe

Unter den Bewertungskriterien sind allgemein jene Ei-genschaften der Bewertungsobjekte zu verstehen, an denendie Zielwirksamkeit der Objekte beurteilt wird. In erster Li-nie kommen hierfür Ergebnisse, aber auch der Ressourcen-und Zeitbedarf sowie das Risiko in Betracht. Mittels Kriteri-engewichten kann die unterschiedliche Bedeutung der Kri-terien für die Zielerreichung auf einen einheitlichen Nennergebracht werden.

Unter Maßstäben werden Maßeinheiten oder Maße fürdie Erfassung der Ausprägung der zielrelevanten Merkmale,die als Bewertungskriterien benützt werden, verstanden. AlsSkalen kommen Nominal-, Ordinal und Kardinalskala mitden Untertypen der Intervall- und Verhältnisskala in Betracht.Beispiele für Maßstäbe sind Geldeinheiten wie zB. DM oderMengeneinheiten wie zB. Festmeter. Unterschiedliche natu-rale Bewertungsobjekte, zB. Holzarten, Sorten, usw., kön-nen durch Zuordnung von Geldwerten gewichtet, damit aufeinen einheitlichen Nenner gebracht und aufaddierbar ge-macht werden.

Das Erfolgsziel wird durch Erfolgskriterium und Erfolgs-maßstab bestimmt (Abbildung 1).

Im Rahmen der Erfolgsbeurteilung werden Ist-Ergebnis-se dem Soll (Erfolgsziel) gegenübergestellt, Abweichungenermittelt und analysiert und als Information an die Betriebs-führung weitergeleitet.

4 Betrachtungsebenen - Systematik

Aus der Komplexität des Zielsystems und der Vielfalt derZiele leiten sich zahlreiche Ergebniskriterien ab, die sehr un-terschiedliche Eigenschaften aufweisen, unterschiedlicheAdressaten haben oder unterschiedliche Bereiche betreffen.Nachfolgend eine – unvollständige – Liste von erfolgsrele-vanten Begriffen, teils in paarweiser Gegenüberstellung, diedie Vielfältigkeit von Zielen und Erfolgsinformationen zumAusdruck bringt.• Maßnahme, Projekt – Betrieb, Unternehmung• Betrieb – Branche• Produktionsbetrieb - Dienstleistungsbetrieb• Finanzwirtschaft – Betriebswirtschaft• Erwerbswirtschaft – Sozialökonomie• Einzelwirtschaft – Volkswirtschaft

• monetär – natural• qualitativ – quantitativ• absolut – relativ• intern – extern (Orientierung)

• Einheitsbezogen – Gesamt• Bereichsbezogen – Gesamt

• Zeitpunkt – Zeitraum• Bestandsgrößen – Flußgrößen• Zustandsgrößen – Veränderungsgrößen• Bestandsgrößen – Erfolgsgrößen (GuV)• Absatzleistungen – innerbetriebliche Leistungen• marktfähig – nicht marktfähige Leistungen

• Unternehmens(Finanz)controlling – Forstcontrolling• Kosten – Nutzen• Minimierung – Maximierung – Zufriedenheitsniveau

• Bilanz –Anhang zur Bilanz – Kalkulatorisch• pagatorisch – kalkulatorisch• Steuerbilanz – Handelsbilanz – Kalkulatorisch• Betriebserfolg – Finanzerfolg – a.o. Ergebnis – Bilanz-

gewinn• Gewinn vor Steuern – Gewinn nach Steuern

• Einkommen – Gewinn/Vermögen• Liquidität – Überschuß – Cash Flow• Leistung – Produktivität• Rentabilität – Wertschöpfung• Risiko• Nachhaltigkeit

Weitere Gliederungsgesichtspunkte sind zB. der betrieb-liche Bereich, für den Erfolgsinformationen benötigt werden(Absatz, Produktion, Anlagen, Personal, Beschaffung, Neben-betriebe, Hilfsbetriebe, Dienstleistungen, Verwaltung, Rech-nungswesen und Finanzen, Nicht-monetäre Leistungen desForstbetriebes), die Fristigkeit (Tag, Woche, Monat, Jahr,Mittelfristzeitraum), die Produktionsfaktoren (MenschlicheArbeitsleistung, Betriebsmittel, Werkstoffe) oder der Adres-sat (Betriebsleiter, Eigentümer, Belegschaft, Öffentlichkeit).

Abbildung 1: Zusammenhang zwischen Erfolgskriterium, Erfolgs-

ERFOLGSKRITERIUMz.B. „Jahresgewinn 2000“

ERFOLGSMASSTABz.B. „ATS“

ERFOLGSZIEL = SOLLz.B. „Jahresgewinn 2000 von ATS 100.000.-“


5 Betriebliche Erfolgsinformationen

Wichtigste Informationsquellen im Forstbetrieb sind dasRechnungswesen und die Waldinventur. Die primäre Quellefür monetäre Erfolgsinformationen ist das Rechnungswesenmit den Teilgebieten Finanzbuchhaltung, Kostenrechnungund – noch kaum vorhanden – gesellschafts- und umweltbe-zogenes Rechnungswesen. Die Forsteinrichtung mit Waldin-ventur, Planung und Kontrolle ist für die waldbezogenen,naturalen Daten zuständig.

Für die Messung des erwerbswirtschaftlichen Erfolges desForstbetriebes kommen verschiedene Erfolgskriterien des tra-ditionellen Rechnungswesens zur Anwendung (Jöbstl, 1998),die von den Gewinnzahlen der Finanzbuchhaltung über dasBetriebsergebnis der Kosten- und Leistungsrechnung bis hinzum umweltbereinigten Ergebnis reichen. Daraus abgeleitetwerden Kennzahlen der Rentabilität (Umsatzrentabilitätusw.), der Vermögens- und Kapitalstruktur u.a. Liquiditäts-kennzahlen ermöglichen die Beurteilung der Erreichung vonLiquiditätszielen. Ökologische Ziele werden mittels Kriteri-en des Umweltrechnungswesens und der Waldinventur über-prüft, soziale Ziele mittels Kriterien des gesellschaftsbezoge-nen Rechnungswesens.

Die folgende Aufstellung nach Zielart verdeutlicht dieFülle der möglichen Erfolgskriterien:

Finanz- und betriebswirtschaftliche Ziele:• kassamäßiger Erfolg (Überschuß der Einzahlungen über

die Auszahlungen)• kameralistischer Erfolg (Soll-Ist-Übereinstimmung bei

Einnahmen und Ausgaben) – Finanzerfolg• Überschuß der Einnahmen (Erlöse) über die Ausgaben

mit Ausgabenpauschalierung• Gewinn und Verlust (Ertrag-Aufwand; Vermögens-

mehrung/minderung) – Kaufmännischer Erfolg• Gewinn und Verlust (w.o.) betriebsbezogen – Betriebs-

erfolg• Betriebsergebnis als Differenz von Leistungswert und

Kosten• Hiebsatzbereinigtes Betriebsergebnis• Betriebsergebnis unter Berücksichtigung von Soll-Ist-

Abweichungen der Maßnahmen in den Bereichen Wald-bau und Holzernte

• Betriebsergebnis unter Berücksichtigung der Wald-vermögensänderungen

• Umweltberichtigtes Ergebnis• Rentabilität• Cash Flow• Wirtschaftlichkeit• Einkommen nach Steuer• Vermögensstruktur• Kapitalstruktur• Kostenstruktur (Kostenarten, Kostenstellen)• Kosten-Nutzen-Relationen• Deckungsbeitrag Maßnahme/Projekt/Produkt

Sicherheitsziele:• Liquidität (Zahlungsmittel)

• Stabilität der Bestände• Vitalität der Bestände• Risikokennzahlen

Leistungsziele:• Absatzstruktur• Höhe und Struktur des Absatzes in einzelnen Geschäfts-

feldern• Höhe und Struktur des Holzabsatzes• Durchschnittserlöse• Art und Ausmaß der Waldbaumaßnahmen• Pflegezustand

Ökologische Ziele:• Ausmaß der Schutzleistungen• Anzahl von Biotopen, Landschaftsschutzgebieten etc.• Anzahl der Erholungseinrichtungen, Waldbesucher

Soziale Ziele:• Anzahl der Beschäftigten• Durchschnittsentgelt• Anzahl der Arbeitsunfälle• Anwesenheitszeit, Urlaube, Krankenstände• Produktivität der Beschäftigten• Ausmaß der Erholungsleistungen

5.1 Stand und Schwächen

Während viele Forstbetriebe über keinerlei Rechnungs-legung verfügen und eine Gruppe sich mit einfachen Auf-zeichnungen begnügt, ist das Rechnungswesen auch der grö-ßeren buchführungspflichtigen Forstbetriebe großteils unzu-reichend entwickelt. Mit ein Grund dafür sind neben demoffensichtlich fehlenden Kontroll- und Rechenschaftslegungs-bedürfnis seitens des Eigentümers bzw. des Betriebsleiters diegroßzügigen Regelungen der Buchführungspflicht. Der Groß-teil der Forstbetriebe Österreichs mit mehr als 100 ha Wald-fläche betreibt nur eine steuerliche Einnahmen-Ausgaben-Rechnung und erst Betriebe ab ca. 600 bis 700 ha führeneine doppelte Buchhaltung. Wiederum nur Teile davon ha-ben eine Kostenrechnung. In anderen europäischen Ländernbestehen z.T. strengere Richtlinien, so sind zB. in Deutsch-land Betriebe ab ca. 200 ha buchführungspflichtig. In Schwe-den und Finnland haben alle Privatwaldbesitzer eine steuer-liche Einnahmen-Ausgaben-Rechnung zu führen, forstlicheZusammenschlüsse sogar doppelte Bücher. In der Schweizgibt es für Einzelunternehmen praktisch keine Verpflichtungzur Führung von Aufzeichnungen, die sich aus der weitge-henden Einkommen- und Körperschaftssteuerbefreiung er-klärt (Hogg und Jöbstl 1998).

Die Finanzbuchhaltung ist als externer Rechnungszweigvon steuer- oder handelsrechtlichen Bestimmungen überla-gert, die zu einer realitätsfremden Abbildung des Erfolgesbeitragen. So müssen Änderungen im stehenden Holzvorratnicht bilanziert werden, das Anschaffungswert- und Vorsichts-prinzip sowie zahlreiche Bewertungswahlrechte (Abschreibun-gen, Übertragung stiller Rücklagen, etc.) beeinflussen dieErfolgsinformation. Das bedeutet, daß der Gewinn und dieweiteren daraus entwickelten Kennzahlen für die Unterneh-


mensführung kaum geeignet sind. Eine gewisse Verbesserungdes Erfolgsausweises ist mit der – für Forstbetriebe fakultati-ven – Anwendung des neuen Kontenrahmens nach Rech-nungslegungsgesetz 1990 gewährleistet, wonach der Bilanz-gewinn in den Betriebserfolg, Finanzerfolg und das außeror-dentliche Ergebnis aufgegliedert wird. Die oben erwähntenSchwächen sind davon unberührt. Insbesondere problema-tisch sind aus der Bilanz eines Forstbetriebes abgeleitete Ren-tabilitätskennzahlen, da sich die Frage nach der Bezugsbasisstellt. Abgesehen von stillen Reserven – das ausgewieseneEigenkapital hat nicht mehr als den Charakter einer Saldo-größe – besteht das Problem der Wahl des Wertansatzes. Ander oberen bzw. unteren Ende der Skala stehen Marktwertbzw. steuerlicher Einheitswert – mit einer Spreitung von 10bis 30 zu 1.

Aussagefähiger als Gewinnzahlen der Finanzbuchhaltungsind Ergebniszahlen der internen Kostenrechnung, aber auchdiese sind – selbst bei sorgfältiger Herleitung, was in der Pra-xis oft nicht der Fall ist – aufgrund der fehlenden Einbezie-hung der Waldvermögensänderungen unvollständig. Auch diepraxisübliche Bereinigung des Betriebsergebnisses auf denNachhaltshiebsatz vermag aufgrund zu hinterfragender Hiebs-ätze und mangelnder Berücksichtigung von Nutzungslagen,Qualitäten, Sorten etc. nicht, den tatsächlichen Erfolg anzu-geben. Analoges gilt für die Waldbaumaßnahmen, die sichim Betriebsergebnis ohne spezielle Bewertungen genau rich-tungsverkehrt zur erwarteten Erfolgswirksamkeit niederschla-gen. Zu den Ergebnissen der Betriebsabrechnung ist insge-samt folgendes kritisch anzumerken:• nur indirekte Ermittlung der Waldvermögensänderungen

(Hiebsatzbereinigung)• problematische Hiebsatzermittlung (Datenbasis,

Mittelung von Formelhiebsätzen, unzureichendeDetaillierung)

• fehlende Strukturierung des Hiebsatzes nach Baumarten,Sorten, Nutzungslagen etc.

• fehlende Berücksichtigung der Waldbautätigkeiten• problematische Bewertung des liegenden Holzvorrates

(Stichtagspreise zu Beginn und Ende der Periode, wo-durch Preisänderungen für die Vorjahresproduktion dendiesjährigen Erfolg beeinflussen)

• Abschreibungen großteils nur nach finanzbuch-halterischen Ansätzen

• keine Nutzenbewertung der non-market-Leistungen,keine sozioökonomischen Aussagen

Weitere Mängel der Kosten- und Leistungsrechung (Be-triebsabrechnung) und der in der Praxis verwendeten hieb-satzbereinigten Erfolgsrechnung sind:• Waldschäden (Ernteschäden, Rotwild-

schäden) werden in der Regel nicht berück-sichtigt

• Bei Durchforstungen fehlen insbesonderedie Schäden an Waldboden und verbleiben-dem Bestand

Das forstbetriebliche Controlling mit denTeilgebieten Finanz- und Forstcontrolling stütztsich auf die Kosten- und Leistungsrechnung ei-

nerseits und die Waldinventur und Forstplanung anderer-seits. Üblicherweise fehlt die Zusammenführung der Ergeb-nissen aus beiden Gebieten (vgl. zB. ÖBF AG).

Für die Erfolgsermittlung von Projekten, Aufträgen, Jobs,Maßnahmen etc. stehen teils ausgeklügelte Verfahren zurVerfügung, werden aber nur von wenigen Betrieben ange-wandt. Ergebnisse sind produktivitäts- und einheitsbezoge-ne Kostenkennzahlen mit Aussagen über den Erfolg des Ein-satzes der Produktionsfaktoren menschliche und maschinel-le Arbeit. An der waldbezogenen Naturalkontrolle, d.i. Kon-trolle des Ausführung von Maßnahmen und der Wirksam-keit von Maßnahmen durch Beobachtung der Entwicklungauf den zu kontrollierenden Flächen (Jugenden, Schälbestän-de) ist ebenfalls ein Mangel zu konstatieren, insbesonderegilt, daß Boden- und Bestandesschäden, aber auch Arbeits-unfälle und ähnliches in der Erfolgsbeurteilung unbeachtetbleiben. Operationale, aus den Bestockungszielen abgeleite-te, Pflege- oder Verjüngungsziele sind eine Voraussetzung derwaldbaulichen Erfolgsbeurteilung.

5.2 Verbesserungsvorschläge

Um die fehlenden Waldvermögensänderungen in denErfolgsaussagen zu berücksichtigen, sind zwei grundsätzlicheWege gangbar: Waldvermögensrechnung und Erfolgsrech-nung. Die Waldvermögensrechnung dient der Ermittlungdes stichtagsbezogenen Waldvermögens und/oder der peri-odenbezogenen Waldvermögensänderungen. Unterschiedli-che Methoden wurden in den vergangenen 100 Jahren ent-wickelt. Gemäß Abbildung 2 können diese in Methoden mitund Methoden ohne Waldvermögensbewertung unterteiltwerden, erstere weiters nach Inventurvergleich und Inven-turfortschreibung. Eine Vorstufe zu den Vermögensrechnungs-methoden bilden die Erfolgsgutachten/-analysen, die sich aufdie Untersuchung naturaler Größen konzentrieren.

Drei Problemfelder sind im Zusammenhang mit derWaldvermögensbewertung (= Bewertung des Waldvermögensfür Zwecke der Rechnungslegung) von Bedeutung: die Wald-inventur, die monetäre Bewertung und die praktische Um-setzung. Die heutigen Waldinventuren nehmen auf Belangeder Bewertung und Erfolgsrechnung noch immer zu wenigRücksicht: Zahlen sind teils zu vorsichtig angesetzt und be-wertungsrelevante Merkmale der Waldstandorte und -bestän-de fehlen weitgehend. Der zweite Problemkreis betrifft die(monetäre) Bewertung der Waldvermögensänderungen unddamit Fragen der Bewertungsmethode, des Preisniveaus, derBerücksichtigung von Geldwertänderungen u.ä. Der dritte

Abbildung 2: Gliederung der Vermögensrechnungsmethoden

AbtriebswertAbtriebs- und KostenwertAbtriebs- und ErwartungswertErtragswertMarktwert

Inventurvergleich

AbtriebswertAbtriebs- und KostenwertAbtriebs- und ErwartungswertErtragswertMarktwert

Inventurfortschreibung

mit Waldvermögensbewertung

HiebsatzbereinigungZuwachsmethodenSoll-Ist-VergleicheKostenaktivierung

ohne Waldvermögensbewertung

mit monetärer Bewertung

NaturalbilanzenSoll-Ist-Vergleiche

Erfolgsgutachten/-analyse

Vermögensrechnungsmethoden


Problemkreis umfaßt die für die Umsetzung eines geeignetenVerfahrens erforderlichen Rechen- und Prognosemodelle so-wie die technischen Hilfsmittel i.w.S. (Jöbstl und Karisch1999).

Während man sich in Deutschland heute darum bemüht,Waldvermögenswerte in die Bilanzen öffentlicher und gemein-schaftlicher Betriebe aufzunehmen1 – seit 1999 besteht eineinformelle IUFRO-Projektgruppe, die unter der Federfüh-rung von J. Borchers an einer Konzeption für die Waldver-mögensbilanzierung im Rahmen der externen Rechnungsle-gung arbeitet und deren Zwischenergebnisse im weiterenVerlauf dieser Tagung vorgetragen werden – , sind unsereArbeiten in Österreich auf interne Zwecke und damit auf dieVerfeinerung eines bestehenden kalkulatorischen Ansatzesgerichtet. Wir propagieren seit Jahren ein privatwirtschaft-lich orientiertes, kalkulatorisches Lösungsmodell zur Berück-sichtigung der Waldvermögensänderungen. Dieses besteht auszwei mehrgliedrigen Analyseansätzen für das Rechnungsjahrund die Mittelfristperiode, die beide auf den Grundgedan-ken des Ist-Ist- und Soll-Ist-Vergleichs sowie der Abweichungs-und Ursachenanalyse aufbauen.

Die verbesserte Jahreserfolgsrechnung geht vom hieb-satzbereinigten Betriebsergebnis aus und umfaßt folgendeweiterführende Schritte (Jöbstl 1998):1. Detaillierte Hiebsatzbereinigung nach Holzarten, Sor-

ten, Nutzungsarten und Nutzungslagen2. Bereinigung der Waldbaumaßnahmen3. Veränderungen im Zustand der Forstkulturen und

Pflegeflächen4. Schäden durch Kalamitäten und Wild5. Instandhaltung von Waldstraßen und Gebäuden6. Vermögenswirkungen des Hiebsatzes7. Holzproduktionsverluste infolge Jagd

Das Verfahrenskonzept der mittelfristigen Erfolgsanaly-se (Jöbstl 1996, 1997) besteht aus folgenden Komponenten:1. Waldzustandsvergleich (Ist-Ist), Soll-Ist-Vergleich des

Waldzustandes2. Analyse des Betriebsvollzuges (Soll-Ist-Vergleich der

Maßnahmen) und der finanziellen Ergebnisse3. Überprüfung der nachhaltigen Leistungskapazität auf

Basis einer langfristigen Betriebsentwicklungsvorschau,Bewertung des Mittelfristplanes hinsichtlich seiner lang-fristigen Vermögenswirksamkeit

Ergebnis der Analysen ist ein Katalog mit naturalen undmonetären Kennzahlen über den Waldzustand und die Peri-odenergebnisse (Absolut-, Relativ- und Differenzzahlen), diezusammengenommen eine Beurteilung der Vermögenswir-kungen der abgelaufenen Periode erlauben. Die naturalenDaten werden soweit möglich und sinnvoll durch monetärbewertete Größen ergänzt. Die monetäre Bewertung hat zumZiel, unterschiedliche Objekte mit Relationszahlen zu gewich-ten (Furnier vs. Brennholz), um sie dadurch vergleichbar undaufaddierbar zu machen. Der neue Mittelfristplan (detaillierterHiebsatz und waldbauliches Maßnahmenprogramm), dessenVermögenswirksamkeit mittels Langfristsimulation erhelltwird, und die Abweichungen der Mittelfristplanergebnisse

vom langfristigen Leistungspotential ergeben die fundamen-talen Bezugsgrößen für die verbesserte Jahreserfolgsrechnungmit differenzierter Hiebsatz- und Waldbaumaßnahmenberei-nigung (Bewertung der Abweichungen vom Einschlags- undWaldbaumaßnahmenplan).

Zur Überwachung der Umweltauswirkungen der wirt-schaftlichen Tätigkeit bedient man sich des Umweltrech-nungswesens, das aus den Ansätzen der gesellschaftsorien-tierten Rechnungslegung der siebziger Jahre heraus entwik-kelt wurde2. In der Forstwirtschaft, mit überwiegend positi-ven externen Effekten und einem weiten Spektrum an gesell-schaftsbezogenen Leistungen, sind die für Industriebetriebeentwickelten Ansätze und Instrumentarien des Umweltrech-nungswesens (Ökobilanzen, Öko-Audit usw.) zu modifizie-ren bzw. zu erweitern. Im Vordergrund steht die Leistungs-seite. Das Umweltrechnungswesen der Forstbetriebe muß sichdaher, neben den zweifellos auch vorhandenen und nicht zuvernachlässigenden negativen externen Effekten der Wald-bewirtschaftung, vor allem den positiven Werten, insbeson-dere den vom Preisbildungsprozeß am Markt ausgeschlosse-nen, durch die Gesellschaft kostenlos konsumierten Waldlei-stungen widmen. Ein Resultat des Umweltrechnungswesensist das umweltbereingte Ergebnis. Es kann in folgenden Schrit-ten hergeleitet werden (Merlo und Jöbstl 1999):

1. Trennung des direkten Aufwandes für Umwelt-leistungen vom Holzproduktionsaufwand mit Hilfeseparater Kostenstellen

2. Kalkulatorische Ermittlung von stillen bzw. versteck-ten Umweltvermögenswerten und –verbindlichkeitenund Ansatz von kalkulatorischen (Opportunitäts-)Ko-sten (Zuwachsverluste; Mindererlöse) für die Bereitstel-lung von Umweltleistungen

3. Einbeziehung des Wertes der nicht markt-honoriertenGüter und Leistungen – teils durch allgemeine Beschrei-bung, teils in Geldwerten. (Anm.: Die Nutzen-bewertung ist derzeit aus verschiedenen Gründen nochrecht problematisch.)

Bisherige Anwendungen des Umweltrechnungswesensbeschränken sich auf Fallstudien und diese hauptsächlich inöffentlichen Betrieben. Der Leistungsbericht, in dem die Lei-stungen des Betriebes für das Wohl seiner Mitarbeiter unddie Allgemeinheit dargelegt werden, ist derzeit die häufigsteForm der umweltbezogenen Rechnungslegung.

Weiterzuentwickeln ist auch die gesellschaftsbezogeneRechnungslegung (Social Accounting, Sozialbilanz, Sozialre-port)3. Sie besteht üblicherweise aus Sozialbericht, Wertschöp-fungsrechnung und Sozialrechnung. Ursprünglich umfaßtedie gesellschaftsbezogene Rechnungslegung die Arbeitsbedin-gungen für die Betriebsangehörigen, die Arbeitssicherheit, diefreiwilligen Sozialleistungen der Betriebe, wie Bereitstellungvon Aufenthaltsräumen, Unterkünften, Dienstwohnungen,Kindergärten, Essen, Sporteinrichtungen, Altersvorsorge, Aus-und Weiterbildung usw.

Für Privatbetriebe haben wir vorgeschlagen, die Rech-nungslegung über Umwelt- und gesellschaftliche Leistungenzusammenzufassen und anstelle eines Leistungsberichtes


umweltrelevante Kennzahlen in folgenden Positionen darzu-stellen.• Allgemeines Zustandskennzahlen des Forstbetriebes• Gebäude und Straßen• Aktivitäten der Periode• Marktgängige Infrastrukturleistungen• Schutz-, Erholungs- und Wolfahrtseinrichtungen und

diesbezügliche Aktivitäten• Beschäftigung• Negative externe Effekte

6 Überbetriebliche Erfolgsinformationen

Betriebsvergleiche – ein von mehreren Referenten dieserVeranstaltung behandeltes Thema – dienen einerseits demMonitoring der wirtschaftlichen Situation der Forstbetriebe(routinemäßige, globale Struktur- und Ergebnisvergleicheunter Kollektiven von Forstbetrieben) und andererseits dazu,betriebswirtschaftliche Methoden und Kostenbewußtsein indie Praxis zu transferieren (Testbetriebsnetze als Vehikel zurEinführung der Kosten- und Leistungsrechnung im Forstbe-trieb). Zahlreiche Länder verfügen bereits über Testbetriebs-netze. Koordinierungs- und Harmonisierungsprojekte sindim Gange.

Österreich hat nun schon seit rund 40 Jahren ein Testbe-triebsnetz für den Großprivatwald über 500 ha und seit rund20 Jahren ein zweites für Kleinbetriebe. Das dem Testbetriebs-netz zu Grunde liegende BAB-Modell wurde kürzlich über-arbeitet (Sekot und Rothleitner 1999) mit dem Erneuerungs-schwerpunkt im technischen Bereich (Programm auf PC-Basis, Erhebungsmöglichkeit mittels Laptop, detailliertereAuswertungen). Inhaltlichiche Änderungen gibt es kaum. DieBetriebsergebnisrechnung steht weiter auf dem Niveau dertraditionellen – unzulänglichen – Hiebsatzbereinigung. Wei-terführende Waldzustandsänderungsanalysen stehen aus.

Es gilt die oben erwähnte Kritik, die hier jedoch nocheine zusätzliche Facette erhält, da nicht nur der einzelbetrieb-liche Erfolg unrichtig ist, sondern auch Betriebsvergleiche undBranchenaussagen auf Basis des hiebsatzbereinigten Betriebs-ergebnisses hinken müssen, da die Hiebsätze in den einzel-nen Betrieben unterschiedlich hergeleitet werden. Bei glei-chem Einschlagserebnis und gleichartigen Waldverhältnissenkann sich somit das Hiebsatzergebnis unterscheiden. InDeutschland gibt es mit dem Steuerhiebsatz eine geregelteVorgehensweise für die Hiebsatzermittlung. In der Öffent-lichkeit werden damit falsche Zahlen über die ökonomischeSituation der Forstwirtschaft präsentiert und für politischeZwecke eingesetzt (mißbraucht). Einerseits werden die Wirt-schaftsergebnisse infolge zu niedriger Hiebsätze zu pessimi-stisch dargestellt, andererseits fehlt die Korrekturgröße ausden Waldvermögensänderungen.

Demzufolge ist auch die derzeitige volkswirtschaftlicheGesamtrechnung aus mehreren Gründen nicht in der Lage,den Beitrag der Forstwirtschaft zum Bruttoinlandsproduktkorrekt zu ermitteln. Hauptproblem ist, daß auch hier Ände-rungen im Waldvermögen unberücksichtigt bleiben (wederAktivierung bei Vermögensaufbau noch Abschreibung bei

Vermögensabbau). Auch Schäden an der Umwelt, an Bau-werken usw. schlagen sich ebenso wie die Holzvorratsabnah-me in der volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung kurz- undmittelfristig sogar positiv zu Buche.

Ziel muß es sein, die Waldvermögensänderungen zu be-werten und die Umweltgüter Luft, Wasser und Boden mitKnappheitspreisen zu versehen. Erfreulicherweise sind Stu-dien zur verbesserten Darstellung der Forstwirtschaft in dervolkswirtschaftlichen Gesamtrechnung in vielen Staaten Eu-ropas und der Welt im Gange, eine praktikable Lösung istjedoch zur Zeit nicht in Sicht.

Literatur

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Jöbstl, H.A. (1998): Erweitertes forst(betrieb)liches Re-chnungswesen - Waldvermögensänderungen und Umwelt-leistungen in der forstlichen Erfolgsrechnung. In: Beiträgezur Forstökonomik. Festschrift für o.Univ.Prof. Dr. WolfgangSagl. Eigenverlag des Instituts für Sozioökonomik; Wien 1998,S 95-124.

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Edinburgh, 24-28 June 1996, The Stationery Office, Lon-don, 1999, pp. 341-372.

Sekot, W. und G. Rothleitner (1999): Betriebsabrechnungfür forstliche Testbetriebe, Erhebungsanleitung und Ergeb-nisdokumentation, Schriftenreihe des Instituts für Sozi-oökonomik der Forst- und Holzwirtschaft, Band 36, Eigen-verlag, Wien, 128 S. + Anhang

Wild, J. (1974): Grundlagen der Unternehmungspla-nung, rororo, München, 218 S.

1 vgl. Borchers (1999)

2 Umweltrechnungslegung (Environmental Accounting) istallgemein die Rechenschaft (von Unternehmungen) über dieInanspruchnahme der natürlichen Umwelt als Lieferant fürbenötigte Umweltgüter (stoffliche und energetische Einsatzst-offe aller Art) und als Aufnahmemedium für vernutzte oderunerwünschte Outputgüter (stoffliche und energetische Rück-stände aller Art).

3 Unter gesellschaftsbezogener Rechnungslegung verste-ht man eine systematische, mehr oder minder regelmäßigeDarstellung monetärer und nicht-monetärer betrieblicherLeistungen und Aktivitäten, die über die traditionellen,vornehmlich an den Informationsinteressen der Kapitaleign-er orientierten Jahresabschlüsse hinausgeht und diese ins-besondere um qualitative Aspekte wie “Lebensqualität” und“Wohlfahrt” erweitert. Typische Berichtstatbestände sind dieBeziehungen des Unternehmens zu seinen Mitarbeitern (in-neres Beziehungsfeld), zum Staat und zur physischen Um-welt (äußeres Beziehungsfeld).


Measuring the Efficiency of thesawmill industry.A frontier production functionapproach.

Stefanos I. Fotiou, Nikolaos I. Stamou.

Aristotle University, Laboratory of Forest Economics.P.O. Box 242 54006 Thessaloniki GREECE

Abstract. A model for the estimation of the efficiency ofthe sawmills industry is presented in this paper. The model isbased on the estimation of indexes of technical allocative andoverall efficiency of the production process. The paper is basedon one of the authors Ph.D dissertation. A stochastic frontierproduction function is estimated for a total of 44 sawmills.Seven different indexes are estimated and statistical analysisperformed concerning the relation between the aforemen-tioned indexes and endogenous variables of the sawmills. Theefficiency indices which were calculated for the units thatwere evaluated, are at average level low. Having drawn uptwo classes of efficiency we notice that in the class of highefficiency only 12 from the 44 sawmills are included (about27%). This fact leads to the conclusion that the productiveprocess is not taking place by the recommended way on onehand and that there are big opportunities for its improve-ment on the other. The productive units for which the effi-ciency indices were estimated show particularly low perform-ances regarding the labor efficiency. It is specially importantthe fact that 50% of the units display a labor efficiency indexbelow 0.3. In other words it is observed a structural low laborefficiency in the units which have been evaluated.

1. Introduction – Purpose of Research

The knowledge of the efficiency of a sawnwood produc-tion enterprise (as well as of every economic unit) is an im-portant factor, necessary as much as for the evaluation of theexisting situation as well as for the support of decision mak-ing policies and procedures in micro- and macro-economiclevel.

Nevertheless, the estimation of the efficiency of partialeconomic units is possible to help for the investigation ofmechanisms that are being used for their evaluation as well asfor the creation of a working frame by which it can be com-paratively checked out their behavior as well. Therefore, theinvestigation of how much the economic units operate withan efficient manner always comes up as what we looking for.

The present paper focuses on the operation of sawmillsproduction, aiming through focusing, to contribute towardsthe comprehension of the production problems via the eco-nomic analysis and study of the aforesaid economic units (Sta-mou 1985, 1989). Since the operation which we will deal

with is the production, we would be principally interestedfor the quantitative estimation of the efficiency of the pro-ductive process. The efficiency estimation can rely either onthe qualitative or the quantitative analyses. In the presentpaper, the tool for the efficiency report is the quantitativeanalysis through the creation of indices.

Based on these facts as well as on the ascertainments aboutthe problems which the branch of sawmills in Greece faces,the question which is placed is to what scale the various pro-ductive units of sawn wood obtain the appropriate utiliza-tion of the available means. In other words, to what enxtentthe productive operation of saw mills is based on the princi-ple of profitability.

The problems of the sub-branch of sawmills in Greececan be classified into two big categories. Those problemswhich are related with the generalized operation of the totalof forestry and those which are related with their endogenousoperation (Stamou 1980a, 1980b), (Philippou et al. 1985),(Papastavrou 1986). In this paperwork we concern about theendogenous problems of the operation of units in the waythey are reflected in the capacity of their productive opera-tion. The paper is based on one of the authors Ph.D. disser-tation (Fotiou 1997).

2. Literature review

Concerning the efficiency and performance measure inthe sawmill and forest industry different approaches have beenproposed. The approaches can be classified, according to theunderlying methodology that use, in the following groups:

- Ratios and production or cost function approaches- Financial analysis approaches- Marketing-Management approaches.

We discuss briefly the different approaches by giving ex-amples from the international literature.

Manning & Thornbrun (1971) and Robinson (1975),use Cobb-Douglas production functions in their studies onthe Canada forest industries. They assume constant returnsto scale, unitary elasticity of substitution and neutral techno-logical change. They calculate the marginal rate of technicalsubstitution and estimate the industry’s efficiency but not theefficiency of each production unit. Sandoe & Wayman (1977),estimate productivity indexes for the sawmill industry. Theyestimate capital and labour productivity for a period of eightyears and analyse the intertemporal evolution of productivi-ty.

Stier (1980) uses cost function in order to formalise theproduction process of the sawmills. He assumes a general costfunction of the form:

Q=F(K,L,A)

whereK = CapitalL = Labour


A = TechnologyQ = Product

uses the following symmetric translogarithmic cost func-tion:

ln ( ) ( ) ln (ln ) (ln )(ln ) (ln )( )C a a T a T Q P P P P TTt TT i i ij i j iT iijii

= + + + + + +∑∑∑∑021

2

1

2β β δ

whereC = Production costQ = ProductP = Prices of the production factors i,j = K,LT = Technology

and examines the production technology in terms of a)substitution b) economies of scale and c) technological change.

Greber & White (1982) estimate the technological changeand the efficiency of capital and labour for the USA forestindustries, with a production function of the following form:

Y = F(AK, BL)

whereY = ProductK = CapitalL = LabourA = Capital efficiencyB = Labour efficiency

Assuming that the production factors are paid accordingto their marginal product the following relations are derived:

( ) ( )w

w

B

B

a B

B

A

A

x

x= − − +

σ

( ) ( )r

r

A

A

B

B

A

A

x

x= − − +β

σ

δδ

= −r

r

w

w

wherew = relation between wages and labour forcer = relation between profits and capitalx = L/Ka = relative percentage of capitalb = relative percentage of labourd = r/ws = elasticity of substitution

A

A

r

r

y

y=−

−σ

σ 1

B

B

r

r

z

z=−

−σ

σ 1

The perspective partial productivity of capital and labourare then estimated with the following relations:

This approach is valuable in cases where we want to ex-amine the technological change in the industry but requiresthe existence of a huge amount of reliable data. The approachcan be used in cases where we want to examine the intertem-poral evolution of efficiency and can provide indications aboutthe effects of the technological change.

Nautiyal, Singh & Menezes (1985) based in the assump-tion that the structural efficiency of the industry is deter-mined by the competition rate of the different firms. Theanalyse the structure of the market using concentration ra-tios and then they estimate different performance ratios inthe firm level. They use the Rate of Return on Total Assets,the Capital Output Ration and the Rate of Return on NetEquity.

All the aforementioned approaches estimate efficiencyindexes that based on micro-data. Most of them assume afunctional form and develop a series of ratios and/or indexesthat are derived form the functional form. The efficiency ofeach production unit or of the industry is analysed in a mi-cro-level and in most cases is not related to operation factorsof the sawmills. The underlying economic hypothesis is theone of profit maximisation. In the next chapter we presentanother method that can be used for efficiency measure of aproduction process. The method is based on the estimationof Frontier Production Functions and in the modern pro-duction theory, Lovell, C.A.K. (1993).

3. Material and research method

For the selection of the research area and the collection ofdata, the inventory of forest industries conducted in 1991by the General Secretariat of Forests and Natural Environ-ment was auxiliary used.

The inventory data were worked out in regard to saw-mills and were classified in classes of capability on one hand,and on the other the saw mills with capability over 1000 m3/year were classified in classes of geographic region. Data from59 saw mills with a capacity over 1000 m3/year from the fol-lowing prefectures of Macedonia and Thessaly, were collect-ed.


PREFECTURE NUMBER OF SAW MILLSSerres 10Drama 9Pella 9Imathia 6Thessaloniki 6Larisa 7Trikala 12

These sawmills are the 15% of the total number of coun-try’s saw mills with a capability over 1000 m3/year, and the36% of the number of the respective sawmills of the aboveprefectures. The collection of data was conducted by a suita-ble questionnaire. After the first elaboration of data and therespective checking out, eventually 44 sawmills were selectedfor the application of the efficiency estimation model.

In most empirical applications of production functions,the function provides the product as a dependent variable oftwo uniform inputs, labor and capital Intriligator (1979).The use of two production factors was also used in the framesof this paper. From these units were collected the data con-cerning the product, the labor and the capital. In the nextsections the way by which the measurement of these varia-bles was performed, is analyzed.

The product was measured in physical units, namely incubic meters of sawnwood. To measure the product in phys-ical units is, from every aspect, much more preferable than tomeasure in the form of added value, since:

· it is ensured that the measurement is objective and doesnot subject to accounting interventions which may affectthe added value

· it is directly known to the owner of the sawmill and isprovided without any difficulty in contrast to the addedvalue which is hard to be calculated objectively in thecase when no accounting sheets are available

· it allows the evaluation of the productive only procedureand isolates phenomena of overestimation orunderestimation of production which are possible toresult from the co-calculation in the added value ofactivities beyond the productive one.

The measure of labor, expressed in manhours, was ac-complished in two ways. According to the first way thenumber of workers was multiplied by the days of the saw-mill’s operation per year and next the result was multipliedby the shifts per day and the hours per shift. The obtainedresult became the first measurement of the production coef-ficient labor and consists the variable “LBR1”.

According to the second way, a weighing up of the vari-ous categories of workers was implemented. For the weigh-ing up, the category of expert workers was selected as a basicone and a weighing of the rest categories was done in equiv-alents of expertise employment based on the ratio of days’swages of each category to the basic one. This technique hasbeen proposed by Griliches & Ringstad (1971) and followedby other researchers up-to-date Nikolaou (1981). In this casewere also calculated the labor manhours, and not simply a

weighed number of workers, like in the previous variable.For the non-payed personnel which are mainly the owners ofthe sawmills, it was set out a wage equal to the maximumwage of the expert worker depending on the case. The meas-ure of labor by this way, has provided the second variable“LBR2”.

Two measurements were conducted of the factor capital.The first one (variable “KTL1”) is the total of the installedcapacity in horsepower. The second one (variable “KTL2”)denotes the total of the utilizable installed power. To calcu-late this variable it was used the coefficient of utilization ofthe sawmill’s production capability as it is expressed by theratio of the theoretical potentiality of sawmill to the realamount of sawnwood which is processed every year in thesawmill. All the above variables concern averages of the threelast years before the research.

3.1. The Frontier Production Function

For the measurement of the capability of sawmills whichhave consisted the application group of the efficiency model,a frontier production function of the Cobb-Douglas formulawith constant term was estimated. The formula of this func-tion if the following:

Q ai

b

i

iX==∑

1

2

where:

Q: The produced output

X: The amounts of production factors L (labor) and K(capital)

b: The unknown coefficients.

The function was estimated by its logarithmic and usingthe COLS method (Gabrielsen 1975, Olson et all 1980).

By the COLS method, at first stage the function coeffi-cients are estimated by the method of least squares and nextthe constant term is corrected with the residuals of regres-sion.

As was already reported, the measurement of the produc-tion factors labor and capital has led to the creation of twodifferent measures for each variable. For this reason all thepossible combinations of variables were tested and four dif-ferent function models were valuated. These models are onlydifferent among each other regarding the use of differentmeasures for each variable and express the following combi-nations:

A. Q = f (LBR1, KTL1)B. Q = f (LBR1, KTL2)C. Q = f (LBR2, KTL1)D. Q = f (LBR2, KTL2)


The model valuations were done by using the statisticalpackage SPSS/WIN ver. 5.0

3.2 The Efficiency Indices

Indices of technical, allocative and overall (economic) effi-ciency were calculated. The indices being used for the valua-tion of the technical part of the efficiency are oriented eitherto output or the inputs. The output-oriented efficiency indexshows how much can be increased the production of a non-efficient sawmill by the use of the same input amounts. Re-spectively, the indices which are input-oriented show howmuch can be decreased the inputs (capital and labor) of asawmill for producing the same amount of products. All in-dices have as basis the frontier production function and theirorigin is based on the Farell measures of efficiency (Farell,1957).

One output based index (TE_0) and three input basedindices (TE_I, TE_L, TE_K) were estimated. The TE_I in-dex refers to the total of inputs, the TE_L refers to the laborefficiency and the TE_K to the capital efficiency.

The first index (TE_O, Technical Efficiency of Output)is an output index resulting from the real amount of productwhich is produced from every sawmill and the amount whichthe sawmill would have produced if it was operated on thebasis of the frontier production function.

The second index (TE_I, Technical Efficiency of Inputs)is an input based index and results from the comparison be-tween the vector of inputs which is used by the sawmill toproduce a specific amount of products and the one which thesawmill should have used if it was operated on the basis ofthe frontier production function.

The third index (TE_L, Technical Efficiency of Labor) isa labor input index arising also from the comparison of twovectors except that in the present case of the frontier produc-tion function the capital is kept stable and equal to that be-ing used by the under study sawmill so that the input vectorincludes only the labor. By this way is isolated the productioncoefficient capital and is only examined the effect of labor onthe sawmill’s capacity.

All the above indices take values in the vector (0,1]. So,we assume that a sawmill has the following efficiency indices:

TE_O = 0.8TE_I = 0.7TE_L = 0.6TE_K = 0.9

The first index shows that if the sawmill was operatingbased on the frontier production function, using with theoptimum way the same imputs of labor and capital, it couldbe 20% [(1.0-0.8)*100] more efficient.

The second index shows that if the sawmill was operatingbased on the frontier production function it could produce

the same amount of product reducing per 30% [(1.0-0.75)*100] the factors capital and labor.

The third index shows that if the sawmill was operatingbased on the frontier production function it could producethe same amount of product reducing per 40% [(1-0.6) theamount of labor that uses and keeping stable the amount ofcapital.

The fourth index shows that if the sawmill was operatingbased on the frontier production function it could producethe same amount of product reducing per 10% [(1-0.9) theamount of capital that uses and keeping stable the amountof labor.

For the estimation of the allocative part of efficiency itwas used an index (AE) oriented to the inputs since the alloc-ative part has to do with the relation of combination of in-puts based on the values of production coefficients. The in-dex was calculated based on the frontier production functionand the value of the production factor labor since the valueof production factor capital was considered (and is) the samefor all sawmills.

Finally, for the estimation of the overall efficiency the threeformer indices TE_0, TE_I and AE were used and two effi-

ciency indices were calculated, one output-oriented (OE_O,Overall Output Efficiency) and one input-oriented (OE_I,Overall Input Efficiency). The first index was calculated as aproduct of the index TE_O and AE whereas the second oneas a product of the index TE_I and AE. All the above effi-ciency indices were valuated separately for each sawmill.Thenecessary calculations that were done for the estimation ofthe above indices are shown in figures 1 and 2.

As shown by the figures the efficiency indices are calcu-lated based on the comparison of the inputs-outputs vectorwhich is used by the under evaluation sawmill and the in-puts-outputs vector which would have been used if it wasoperated based on the frontier production function.

Figure 1. Estimation of efficiency indexes


For all situations the vectors of inputs-outputs are calcu-lated based on the principle of axes and therefore the effi-ciency indices are substantially the quotients of vectors whichare resulting from the Euclidian norms of 2nd degree.

The figure 1 is a three-dimensional diagram of the pro-duction surface OXYZ which comes up from the frontierproduction function. The point Ω represents a sawmill withcoordinates Ω = (Ωυ, Ωκ, Ωλ) which uses a capital Ωκ anda labor Ωλ to produce the product Ωυ. The respective pointin the two-dimensional level of the production factors is theΩ’ = (Ωκ, Ωλ). The point Ω* is found on the productionsurface. Therefore, the index Ω’Ω/Ω’Ω* is the index TE_O.

As shown by the figure the vector Ω’Ω is the productwhich the sawmill produces while the vector Ω’Ω* is the prod-uct that derives from the frontier production function.

At the same figure the curve ss’ is the equal-productioncurve for the amount Ωυ, which results from frontier pro-duction function. This curve is also presented in figure 2 whichis the two-dimensional depiction of frontier production func-tion. In the same figure the line cc’ represents the straightline of values of production factors. By setting the vectorsρ=(Ωκ, Ωλ) and β=(Βκ, Βλ) then the efficiency index TE_Iresults as a TE_I = ||β|| / ||ρ||. Where generally ||α|| is theEuclidian norm of α.

Since the Ωκ and Ωλ are known, what comes into ques-tion is the calculation of Βκ and Βλ. To calculate that weneed to solve a system of two equations with two unknownsof the form:

υ = b0*Bκb1*Bλb2

Bκ/Bλ = Ωκ/Ωλ

where bi are the coefficients of the production functionand u is the product. The second equation of the systemcomes out from the fact that we have not made a specificassumption in respect to scale yields; therefore, we let eachsawmill to be compared with a point of the equal-produc-tion curve which results from the proportions of the pro-duction coefficients which the same sawmill uses.

By a similar way are calculated the next two indices TE-K and TE-L except that for these cases we consider everytime one production coefficient as constant and we do notcalculate the Βκ (and Βλ respectively) which consider itthe same with that being used by the sawmill.

To calculate the index AE we set the vector δ=(∆κ,∆λ).Based on this vector the index AE is equal to ||δ|| \ ||β||. Forthe calculation of coordinates ∆κ and ∆λ it is necessary thecalculation of coordinates Ακ and Αλ.

These coordinates come out from solving out the fol-lowing system of mathematical programming:

min Ακ*PK + Αλ*PL

s.t .υ= b0*Ακb1*Αλb2

where Pk and PL are the values of production coefficients.

Since that system includes one non-linear constraint it issolved by the help of the Langrance multiplier. When thesystem is resolved and the coordinates Ακ and Αλ are found,the finding of coordinates ∆κ and ∆λ is done by solving asystem of two equations with two unknowns similar to theprevious one.

Fig. 2: Efficiency Indices TE-I, AE

Ω

Β∆

Α

∆λ

Βλ

Αλ

Ωλ

s

s’

c

c’O K

L

* Indicates significance level .01** Indicates significance level .05

Table 1: Estimation Results of Production Function

scisitatSsnoitanibmoC

A B C D

stluseR L751.0 757. K 193. L88.1 215. K 614. L771.0 127. K 024. L32.2 774. K 444.

RelpitluM 80378. 89419. 94858. 99119.

R2 62267. 81738. 10737. 37138.

RdetsujdA 2 76057. 42928. 81427. 35328.

F 7927.56 4804.501 9844.75 58033.101

F.ngiS * * * *

brorrE.tS 1 580. 880. 880. 580.

bT 1 268.8 077.5 981.8 855.5

bT.ngiS 1 * * ** *

brorrE.tS 2 221. 170. 721. 070.

bT 2 502.3 918.5 392.3 723.6

bT.ngiS 2 * * ** *


4. Research Results

The results of the estimations for the combinations A, B,C and D which were presented in previous chapter are givencollectively in table 1.

From the table 1 it arises that all four models producevery good results. The models B and D are better than A andC regarding the coefficients of determination as well as thestatistical significance of the regression coefficients.

Based on the above results it was decided to choose themodel D for the construction of the frontier production func-tion.

After the correction of the constant term by the applica-tion of the COLS method it results the following frontierproduction function which gives the product (Q) as a func-tion of labor (L) and capital (K):

KLQ4441.4773.

8837.3=

The indices presented in previous section which are alsoshown in table 2, were evaluated. After the evaluation of allthe above efficiency indices we moved on to a second level ofanalysis of efficiency indices in respect to the following twoissues:

· The investigation of relations between the efficiencyindices and their effect on the classification of sawmillsand

· The investigation of relations between the efficiencylevel ad the following two parameters

· The size of production units (variable SIZE) and· The rate of utilization of the installed force (variable

CAPUTIL).

As concerns the first issue the wanted goal is whether asub-total can be used from the estimated indices for the clas-sification of sawmills without significant effects from not us-ing all the indices for this classification. The figure 3 showstotally the box-plots for all the efficiency indices.

From a first sight it seems that there are differences asconcerns the values of efficiency indices. However, what ismost interesting for us here is the relation between the indi-ces and not their absolute values.

To investigate the relation between the indices, the Pear-son correlation coefficients were calculated in couples.

As it is shown from the results there is a strong positivecorrelation between each couple of indices. The zero assump-tion of he non-existence of correlation is rejected always atsignificance level .01.

Based on the classification order they have been calculat-ed the Spearman correlation coefficients which are suitableto check out if the classification order of the units differs de-pending on the efficiency index that is used for classificationeach time. The Spearman correlation coefficients are shownin table 3.

The indices which are of direct concern are the indicesTE-O and TE-I because they express the capabilities of theoutputs and inputs respectively. From the above results wecan see that the classification of the units by the selectiononly of those two indices and the evaluation of the compara-tive position of sawmills may be done without the occur-rence of any problem arising from not using the rest of indi-ces.

The investigation of the relation of the efficiency and thetwo variables being reported earlier (size of unit and utiliza-

tion of labor force) at a firststage was done by calculat-ing their coefficients be-tween each other, the resultsof which are given in thetable 4.

As it is concluded by theabove table, between theindex of the artificial effi-ciency of output (TE-O)and the size of sawmillsthere is a positive correlationstatistically significant at thesignificance level .05. Yet,there is a similar relationbetween the index of theartificial efficiency of inputs

(TE-I) and the size of unit. For the relation between the in-dex of the artificial efficiency of inputs and the rate of utiliza-tion of the productive potential the positive correlation whichis observed is not significant at the level .05; but it is at level.1. Finally, as concerns the index of the artificial efficiency ofoutput (TE-O) and its relation to the rate of utilization ofthe productive potential, the significance level does not allowus to draw conclusion about their correlation among eachother.

Figure 3: Comparative box-plots of efficiency indices

44444444444444N =

OE_IOE_OAETE_KTE_LTE_ITE_O

8

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0


Table 2. Pearson correlation coefficients of efficiency indexes

- - Pearson Correlation Coefficients - -

TE_O TE_I TE_L TE_K AE OE_O OE_I

TE_O 1.0000 .9929 .9819 .8444 .9385 .9672 .9510( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44)P= . P= .000 P= .000 P= .000 P= .000 P= .000 P= .000

TE_I .9929 1.0000 .9930 .8339 .9338 .9809 .9728( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44)P= .000 P= . P= .000 P= .000 P= .000 P= .000 P= .000

TE_L .9819 .9930 1.0000 .8101 .9212 .9892 .9856( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44)P= .000 P= .000 P= . P= .000 P= .000 P= .000 P= .000

TE_K .8444 .8339 .8101 1.0000 .8009 .7965 .7771( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44)P= .000 P= .000 P= .000 P= . P= .000 P= .000 P= .000

AE .9385 .9338 .9212 .8009 1.0000 .9266 .9102( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44)P= .000 P= .000 P= .000 P= .000 P= . P= .000 P= .000

OE_O .9672 .9809 .9892 .7965 .9266 1.0000 .9970( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44)P= .000 P= .000 P= .000 P= .000 P= .000 P= . P= .000

OE_I .9510 .9728 .9856 .7771 .9102 .9970 1.0000( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44) ( 44)P= .000 P= .000 P= .000 P= .000 P= .000 P= .000 P= .

5. Conclusions

The efficiency indices which were calculated for the unitsthat were evaluated, are at average level low. Having drawnup two classes of efficiency we notice that in the class of highefficiency only 12 from the 44 sawmills are included (about27%). This fact leads to the conclusion that the productiveprocess is not taking place by the recommended way on onehand and that there are big opportunities for its improve-ment on the other. The conclusion becomes even more im-portant for the sub-branch of sawmills if it is taken into ac-count the more and more greater globalization of the econo-my, the fall of the walls of protectionism and the fast movingincreasing competition among the enterprises and the econ-omies.

The productive units for which the efficiency indices wereestimated show particularly low performances regarding thelabor efficiency. It is specially important the fact that 50% ofthe units display a labor efficiency index below 0.3. In otherwords it is observed a structural low labor efficiency in theunits which have been evaluated. The low indices of laborefficiency express the overwaste of human resources and theneed for re-planning the ornanization and the managementof the staff in the units that were evaluated. This fact makesclear that the improvement of efficiency should come througha range of measures among which a major place must have

these with the most rational utilization of the employed inthese productive units labor force.

As concerns the effect of the size on the efficiency it isclearly evident a positive relation among these two parame-ters. The big units are generally more profitable. In this pointhowever, there should be pointed out that the size by itselfonly is not enough for the improvement of efficiency. In thecase which the enlargement of the productive activity comesup without a rational planning no serious positive effects areto be expected in respect to the improvement of efficiency. Tocome to this conlclusion we are forced by the fact that amongthe units that were evaluated the most profitable unit is notthe bigger unit on one hand and that there have been somesmaller units which presented satisfactory efficiency indiceson the other. Naturally, the enlargement is not necessary tocome up only through an expansion of the productive unitbut also with other ways such as the various forms of cooper-ation among the productive units, their merger, as well assearching of opportunities for the creation of alliances withbodies of promoting wood products.

Literature

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Table 3. Spearman correlation coefficients of efficiency indexes

- - - S P E A R M A N C O R R E L A T I O N C O E F F I C I E N T S - - -

TE_I .9961N( 44)Sig .000

TE_L .9999 .9965N( 44) N( 44)Sig .000 Sig .000

TE_K .8663 .8588 .8666N( 44) N( 44) N( 44)Sig .000 Sig .000 Sig .000

AE .9728 .9689 .9725 .8323N( 44) N( 44) N( 44) N( 44)Sig .000 Sig .000 Sig .000 Sig .000

OE_O .9944 .9901 .9942 .8485 .9776N( 44) N( 44) N( 44) N( 44) N( 44)Sig .000 Sig .000 Sig .000 Sig .000 Sig .000

OE_I .9949 .9953 .9952 .8490 .9769 .9975N( 44) N( 44) N( 44) N( 44) N( 44) N( 44)Sig .000 Sig .000 Sig .000 Sig .000 Sig .000 Sig .000

TE_O TE_I TE_L TE_K AE OE_O

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Table 4. Pearson correlation coefficients

- - Pearson Correlation Coefficients - -

SIZE CAPUTIL TE_O TE_I

SIZE 1.0000 -.2768 .4137 .4192( 44) ( 44) ( 44) ( 44)P= . P= .034 P= .003 P= .002

CAPUTIL -.2768 1.0000 .1868 .2319( 44) ( 44) ( 44) ( 44)P= .034 P= . P= .112 P= .065

TE_O .4137 .1868 1.0000 .9929( 44) ( 44) ( 44) ( 44)P= .003 P= .112 P= . P= .000

TE_I .4192 .2319 .9929 1.0000( 44) ( 44) ( 44) ( 44)P= .002 P= .065 P= .000 P= .

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Der Betriebsvergleich alsControllinginstrument immittelgroßen Privatwald

Dipl. Forstw. F. Volckens

Institut für ForstökonomieAbt. für BetriebswirtschaftslehreBüsgenweg 5, 37077 Gö[email protected]

Zusammenfassung:

Mit Blick auf die Strukturen privater Forstbetriebe in denneuen Bundesländern, die mehrheitlich in den vergangenen4 Jahren käuflich erworben wurden, stellt der Betriebsver-gleich ein geeignetes Controllinginstrument dar, um einenwesentlichen Beitrag zu einer transparenten Betriebsanalysezu leisten. Das Institut für Forstökonomie der UniversitätGöttingen arbeitet an einem Betriebsvergleich für diese neueZielgruppe und hat festgestellt, dass von Seiten der neuenBetriebseigentümer ein hoher Bedarf an betriebswirtschaftli-cher Hilfestellung und Beratung sowie eine große Bereitschaftzur Offenlegung sämtlicher betrieblicher Daten besteht.

Ziel ist es, für die neu gebildeten Forstbetriebe ein lang-fristig angelegtes System mit einheitlicher und praxisbezoge-ner Methodik zur Durchführung eines Betriebsvergleichsanhand bestimmter zeitnah ermittelter Kennzahlen zu ent-wickeln.

In dem Beitrag werden Aufbau- und Ablauforganisationdieses neuen Betriebsvergleichs vorgestellt und den Organi-sationsformen bereits bestehender Testbetriebsnetze gegen-übergestellt. Insbesondere werden Aspekte der Planung, Be-triebsauswahl und Gruppenbildung sowie der Datenerhe-bung, Datenauswertung und des Datenrücklaufes an die Be-triebe erläutert. In einem weiteren Schritt werden einige struk-turspezifische Besonderheiten der Betriebe und ihrer Bewirt-schaftungsweise dargestellt und deren Rückwirkungen auf diebetrieblichen Erfolgsgrößen anhand ausgewählter Kennzah-len aufgezeigt.

Keywords: Betriebsvergleich, Controlling, Kennzahlen,Privatforstbetriebe

Einführung:

Das Aufgabenfeld des Controlling hat sich in den letzten10–15 Jahren stark vergrößert. Durch den Einsatz modernerEDV-Informationssysteme wurde die Datenqualität deutlichverbessert, die Dauer der Informationsbeschaffung drastischverringert und die in/externe Informationsabgabe stark be-schleunigt, so dass auf Basis dieser verbesserten Datengrund-lage eine exaktere Planung und Kontrolle möglich wurde.

Die Notwendigkeit sich intensiv mit Planungs-, Kontroll- undSteuerungsprozessen auseinander zu setzen, stellt auch fürprivate Forstbetriebe eine zentrale strategische Aufgabe dar.Dabei stellt der bloße Einsatz von EDV-Programmen zwarteilweise eine technische Arbeitserleichterung dar, doch gehtmit ihrer Anwendung oftmals der Überblick über die Ursa-che-Wirkungs-Beziehungen betrieblicher Zahlen verloren. Eskommt darauf an, dass die unmittelbar beeinflussbaren, in-ternen betrieblichen Erfolgskomponenten und ihre Auswir-kungen auf das Wirtschaftsergebnis transparenter gemachtwerden. Zur Gewinnung der geforderten Transparenz undInformation stehen eine Reihe operativer und strategischerAnalysemethoden und Instrumente zur Verfügung, die unterder Überschrift ”Controlling” subsumiert werden können.Prinzipiell kann man den Sammelbegriff ”Controlling”, alsein modernes Konzept zur Unternehmensführung interpre-tieren, das durch die Bereitstellung von Methoden, Instru-menten und Informationen die Planung, Steuerung undKontrolle des Unternehmens ermöglicht oder vereinfacht.

Das Rechnungswesen verkörpert die älteste Quelle derbetrieblichen Informationsversorgung. Auch heute noch stelltes den Kern vieler Informationssysteme und den Ursprungdes Controlling dar, da es vergangene, gegenwärtige und zu-künftige Daten mengen- und wertmäßig erfasst, speichertund, entsprechend den zugrundeliegenden Zielsetzungen, inrelevante Informationen und Planungsgrößen transferiert.Daher stellt der Betriebs- und Kennzahlenvergleich ein sinn-volles und anwendbares Controllinginstrument für die re-privatisierten Forstbetriebe in den neuen Bundesländern dar.

Das Institut für Forstökonomie der Universität Göttin-gen hat im Herbst 1998 mit dem Aufbau eines Betriebsver-gleiches für diese Zielgruppe begonnen und befindet sich zurZeit in dem zweiten Auswertungsjahr. Im folgenden sollenAufbau- und Ablauforganisation sowie die neuartige Struk-tur der Zielgruppe dieses Betriebsvergleiches näher vorgestelltwerden.

Organisation und Durchführung:

Der Anstoß zur Bildung von Testbetriebsnetzen kommtüblicherweise entweder aus dem Interessenskreis der Forst-politik, von Wirtschaftsverbänden oder der forstlichen Be-triebswirtschaft und eben nicht von den Forstbetrieben selbst(vgl. auch SEKOT 1990, S.30). Diese Feststellung trifft auchfür den vorliegenden Betriebsvergleich “Neue Bundesländer”zu. Initiator zur Durchführung einer betriebswirtschaftlichenAnalyse der neuartigen Besitzstrukturen und ihrer Rückwir-kungen auf die betrieblichen Erfolgsgrößen im Rahmen ei-nes Betriebsvergleiches ist das Göttinger Institut für Forst-ökonomie. Gleichzeitig ist das Institut die Vergleichsstelle.Obgleich das Institut sowohl der Initiator als auch die Durch-führungsstelle darstellt, ist es nicht alleiniger Träger des Ver-gleiches, da sich die BVVG als Privatisierungsgesellschaft ander Finanzierung des ”Unternehmens Betriebsvergleich” be-teiligt.

Bei diesem neuen Betriebsvergleich handelt es sich nachder Differenzierung von ENDRES (1980, S.61) um einen


voll entfalteten Vergleich, da er die vorbereitenden Tätigkei-ten – Datensammlung, -aufbereitung und -darstellung – be-inhaltet.1 Der formale Ablauf eines betriebswirtschaftlichenVergleiches gliedert sich in mehrere Tätigkeitsphasen, wobeiin der Literatur unterschiedlich detaillierte Gliederungen zufinden sind. Die Bandbreite reicht von 2- bis 7-stufigenModellen.2 Der vorliegende betriebswirtschaftliche Vergleichkann in seinem Aufbau in eine 6-phasige Schrittfolge unter-gliedert werden, wobei hier die Feststellung von v.d.WENSE(1990, S. 26) zutrifft, dass die einzelnen Phasen sich zeitlichüberlappen können.

Ablaufphasen des Betriebsvergleiches:

Ablaufphasen des Betriebsvergleiches

Planungs- und Vorbereitungsphase

Rücklauf- und dezentral Auswertungsphase

Interpretations- und Diskussionsphase

Zentralauswertung/Zusammenstellungsphase

Datenerfassungsphase

Datenaufbereitungs- und Kontrollphase

Planungs- und Vorbereitungsphase

Eine detaillierte Planungs- und Vorbereitungsphase einesjeden methodisch zweckabhängigen betriebswirtschaftlichenVergleiches ist eine unabdingbare Voraussetzung für die dar-auffolgenden Schritte der Durchführung (v.d. WENSE 1990,S. 26). Je komplizierter die zu untersuchenden Tatbeständesind und je umfangreicher und damit auch kostenintensiverdie Vergleichsarbeit ist, desto genauer sollten die einzelnenSchrittfolgen im voraus geplant und festgelegt werden. Imeinzelnen müssen folgende Tätigkeiten in der Planungspha-se berücksichtigt werden:

1. Festlegung des Vergleichszwecks2. Auswahl der durchführenden Vergleichsstelle3. Sicherung der Finanzierung4. Auswahl der Merkmalsträger/Untersuchungseinheit5. Bestimmung der zu untersuchenden Merkmale6. Auswahl des geeigneten Datenmaterials

Festlegung des Vergleichszwecks:

Die Festlegung des Vergleichszwecks ist prinzipiell dieprimäre Aufgabe in der Planungsphase. Die Zweckbestim-mung erfolgt i.d.R. durch den Initiator. Der Vergleichszweck

stellt eine Zielvereinbarung für das ”Unternehmen Betriebs-vergleich” dar und entscheidet daher über die inhaltlicheAusrichtung und den Aufbau sowie über die Eignung vonVergleichsobjekten und des Datenmaterials. Nach ENDRES(1969, S.25) liegt der Zweck eines Betriebsvergleiches ”...am Ende darin, seinen Benutzern irgendwie zu helfen.” Dieskann mittelbar bspw. durch die Bereitstellung von Hilfsmit-teln für die Betriebsführung oder unmittelbar etwa durch dieBeeinflussung der Politik und Verbände geschehen. Aufgrundder großen Vielfalt möglicher Vergleichszwecke erscheint eineAuseinandersetzung mit allen Erscheinungsformen proble-matisch und an dieser Stelle für inhaltlich unfruchtbar. EineEinteilung von SCHNETTLER (1961, S.25) untergliedertdie Vielzahl der Zwecksetzungen nach einem zeitlichen Kri-terium. Danach unterscheidet er zum einen Vergleiche, die”laufend” durchgeführt werden, um die Betriebsführung überdie aktuelle betriebswirtschaftliche Situation ”zu informieren”wie bspw. die klassischen betriebswirtschaftlichen Produkti-vitäts-, Stabilitäts- und Rentabilitätsvergleiche. Zum ande-ren Vergleiche mit ”speziellen Zwecksetzungen” wie bspw. Struk-tur- und Verfahrensvergleiche. Diese finden üblicherweiseeinmalig oder unregelmäßig in großen zeitliche Abständenvon einander statt. Letztere sind typische Zeitpunktinforma-tionen, wohingegen erstere üblicherweise Daten ganzer Zeit-räume erfassen.

Als weitere Gliederungsmerkmale können- der Vergleichsumfang sowie- die Datenbasis als Untergliederungskriterien angewen-

det werden:

Ziel des betriebswirtschaftlichen Vergleiches ist es abergrundsätzlich natürliche und/oder juristische Personen oderPersonengruppen laufend oder auch einmalig für einen be-stimmten Zweck mit entscheidungsrelevanter Information zuversorgen.

Der betriebswirtschaftliche Vergleich für die erst kürzlichreprivatisierten Forstbetriebe in den neuen Bundesländernsoll vornehmlich als laufende Informationsquelle nach innendienen und dem Betriebsleiter/Eigentümer Aufschluss überdie aktuelle ökonomische Situation seines Betriebes geben.Dieser Datenvergleich mit anderen Betrieben, wobei auch

Vergleichszweck und Vergleichsgegenstand

Vergleichszweck

Zeitpunktinformation

Verfahrens-/Strukturvergleiche

Offizielle Daten

Zeitrauminformation

Schätzgrößen Totalbetrachtung Betriebsausschnitt

Finanz-/Wirtschaftlichkeitsvgl.

Standortsvgl. Totalvergleich ErfolgsvergleicheFinanzstruktur-

Vergleichszweckübersicht


der Vergleich mit Ergebnissen von Betriebsgruppen möglichist, soll beim Erkennen von Stärken und Schwächen der ei-genen Betriebsführung helfen. Dabei entstand durch denVergleich als Koppelprodukt ein intensiver Kontakt und ge-genseitiger Erfahrungsaustausch unter den jungen Teilneh-merbetrieben.

Insgesamt können folgende Haupt- und Nebenzweckefür den vorliegenden Betriebsvergleich zusammengefasst wer-den:

· Regelmäßige Erstellung eines betriebswirtschaftlichenAbschlusses sowie Durchführung einer Betriebsanalysedurch Zeit- und Quervergleiche als Informations-instrument für den Betriebsleiter/Eigentümer, sowie zurEntlastung des Betriebsleiters/Dienstleiters, sofern ernicht selbst Eigentümer ist

· Allg. Information über den Erfolg der geleistetenReprivatisierungsarbeit der BVVG

· Informationsquelle für die Forstpolitik über die aktu-elle betriebswirtschaftliche Situation einzelner Betriebs-gruppen (bspw. Typendifferenzierung: Fichte, Kieferund Laubholz)

· Betriebswirtschaftliche Analyse in Deutschland voll-kommen neuartiger Privatforststrukturen und ihreRückwirkungen auf die betrieblichen Erfolgsgrößen

· Möglichkeit zum eventuellen Aufbau einer ”Beratungs-tätigkeit”.

Auswahl der Vergleichsstelle

Die Vergleichsstelle – auch Vergleichssubjekt genannt –ist die organisatorische Stelle, die sämtliche Tätigkeiten derDatenerhebungs-, aufbereitungs- und -zusammenstellungs-phase durchführt. Mit Blick auf die Datenqualität und dieKontrollmöglichkeit im Zuge der Datenerfassung und -aus-wertung kommt der durchführenden Stelle eine zentrale Be-deutung zu (vgl. auch SCHNETTLER 1961, S.25, SEKOT1990, S.30).

Generell kann man zwischen dem internen und dem ex-ternen Vergleich unterscheiden. Bei einem internen Vergleichhat die vergleichende Stelle maßgeblichen Einfluss auf dieErhebung, Kontrolle und die Zusammenstellung des Zah-lenmaterials. Hingegen arbeitet beim externen Betriebsver-gleich ein außenstehender Fachmann nur mit allgemein zu-gänglichem Material oder aber mit Daten, deren Qualität ernicht exakt überprüfen kann (SCHNETTLER 1961, S. 27).

Nach v.d.WENSE (1990, S.28) sollte die Vergleichsauf-gabe idealerweise eine überparteiliche Institution überneh-men, die über einen breiten Erfahrungsschatz, hohe Sach-kenntnis und die technischen Möglichkeiten zur statistischenAuswertung verfügt. Darüber hinaus sollten Neutralität, Ver-schwiegenheit und Zuverlässigkeit feste Grundprinzipien derVergleichsstelle sein.

Dies gilt insbesondere bei zwischenbetrieblichen Verglei-chen mit hoher Teilnehmerzahl.

Die Daten eines Großteils der Teilnehmerbetriebe desvorliegenden Betriebsvergleiches werden anhand von Kopi-en der Originalunterlagen am Institut zentral erhoben. Beieinem weiterem Teil wird das System der betrieblichen Mel-dung verwandt, jedoch besteht für die Vergleichsstelle bei al-len Betrieben die uneingeschränkte Möglichkeit die Daten-plausibilität zu überprüfen, da in der Regel zusätzlich zu denselbst ausgefüllten Datenerhebungsbögen die Kopien – teil-weise auch als Dateiformat – sämtlicher relevanter Unterla-gen als Kontrollunterlagen mitgeschickt werden. Bei einemanderen Teil der Betriebe werden die Daten mit den Betriebs-leitern gemeinsam vor Ort erhoben. Der neugegründete Be-triebsvergleich ist der Differenzierung nach also ein internerVergleich.

Sicherung der Finanzierung:

Es bestehen drei Finanzierungsmöglichkeiten, die in derPraxis sowohl in Rein- als auch in Mischform vorkommen.Die Frage nach der Finanzierung hängt sehr eng mit demAnstoß zur Durchführung und der Art des Betriebsverglei-ches zusammen.

1. Vollkommene Übernahme aller Kosten durch dieVergleichsstelle:Bei dieser Finanzierungsmöglichkeit kommt der An-stoß häufig aus dem Bereich der Politik oder Wissen-schaft so z.B. beim BML-Testbetriebsnetz (plus 400,-DM Beteiligungsprämie)

2. Vollkommene Übernahme aller Kosten durch interes-sierte Dritte:

Bspw. bei einmaligen Vergleichen per Auftrag durch Wirt-schaftsverbände, die Fachpresse, etc.

3. Vollkommene Übernahme aller Kosten durch dieMerkmalsträger:Dies Finanzierungsart liegt üblicherweise bei der Durch-führung von Betriebsvergleichen durch privateBeratungs-/Dienstleistungsgesellschaften vor.

Der Betriebsvergleich “Neue Bundesländer” unterliegteiner Mischfinanzierungen durch die BVVG, die als Privati-sierungsgesellschaft an den Erkenntnissen des Vergleichs in-teressiert ist, sowie durch das Göttinger Institut für Forst-ökonomie, als Initiator und Durchführungsstelle.

Auswahl der Untersuchungsmerkmale und -objekte:

Die Auswahl geeigneter Untersuchungsmerkmale und -objekte wird wiederum direkt beeinflusst durch den Ver-gleichszweck und die Vergleichsart. Außerdem erlangt imRahmen der praktischen Durchführung vor allem die Quali-tät und die Verfügbarkeit des Datenmaterials hinsichtlich derAuswahl geeigneter Vergleichsobjekte entscheidende Bedeu-tung. Diesbezüglich gilt es klare Tauglichkeitsgrenzen hin-sichtlich des Materials zu erkennen und eben nicht dem Prin-zip ”Masse statt Klasse” zu folgen. So mußten auch einigeinteressierte Betriebe von der teilnahem an dem Betriebsver-gleich vorerst abgewiesen werden, da sie bestimmte Mindest-anforderungen hinsichtlich ihrer Buchführung nicht erfüll-ten. Die vorliegende Grundgesamtheit von Merkmalsträgern


wird mittels einer Reihe sachlicher, räumlicher und zeitlicherSelektionskriterien auf ein zweckadäquates und von der zuvergleichenden Stelle zu bewältigendes Teilkollektiv reduziert.Des weiteren können bestimmte typologische Kriterien denErhebungsrahmen eingrenzen. Bei forstlichen Testbetriebs-netzen, bei denen regelmäßig die Forstbetriebe die zu unter-suchende Einheit im Sinne von Merkmalsträgern darstellen,finden folgende Auswahlaspekte verbreitet Anwendung3:

Gruppierungsmerkmale:- Räumlicher Aspekt: internationaler, nationaler, regio-

naler, lokaler Vergleich- Standortaspekte: Wuchsgebiete, Hauptbaumarten, etc.- Rechtsformaspekt: Staats-, Kommunal- oder Privatwald

(E, GbR, GmbH, AG, etc.)- Größenaspekt: klein, mittel, groß (bspw.:<100ha, 100

– 1000ha, >1000ha)- Erwerbwirtschaftlicher Aspekt: Voll- oder Nebenerwerb- Bewirtschaftungsaspekt: Regiebetriebe, Selbstwerber-

oder Unternehmereinsatz- Aspekt des Betriebsaufbaus- Zeitliche Aspekt: Rechtzeitige Bereitstellung der Da-

ten

Ordnet man das Teilnehmerkollektiv des vorliegendenbetriebswirtschaftlichen Vergleichs nach den aufgeführtenAuswahlaspekte, so ergeben sich für die Teilnehmerbetriebefolgende gemeinsame Identifikationskriterien:

Betriebs- und Eigentümerstruktur- Sämtliche Untersuchungseinheiten liegen in dem Ge-

biet der ehemaligen DDR, wobei Sachsen-Anhalt mitüber 3/4 aller Teilnehmerbetriebe das Schwerpunkt-gebiet darstellt. Ca.1/4 der bis heute privatisiertenEALG-Fläche Sachsen-Anhalts wird von dem Vergleicherfasst. (räumlicher Aspekt)

- Aufgrund der geographischen Lage der Betriebe domi-nieren die Kiefer sowie Eiche und Buche den Vergleich(standörtlicher Aspekt: Gruppenbildung nach Haupt-baumart)

- Es handelt sich um einen 100%-igen Privatwald-vergleich. Die Betriebe sind fast ausschließlich inner-halb der vergangenen 4 Jahre nach dem EALG privati-siert worden und werden entweder als Einzelunterneh-men oder als GbR geführt. (Aspekt der Rechtsform)

- Die Betriebe messen flächenbezogene Größen zwischen250-1000 ha (∅ 600 ha) und gehören damit allesamtzum ”mittelgroßen” Privatwaldbesitz. (Aspekt der Grö-ße)

- Aufgrund ihrer jungen Entstehungsgeschichte und derEigentümerstruktur sind es i.d.R. Nebenerwerbs-betriebe, trotzdem spielen monetäre Zielsetzungen einedominierende Rolle. (Erwerbsaspekt)

- Die Bewirtschaftung erfolgt schwerpunktmäßig mitUnternehmern und ansonsten mit Selbstwerbern.(Bewirtschaftungsaspekt)

- I.d.R. verfügen die Betriebe über keine Immobilien,Maschinen und kein Forstpersonal (Aspekt des Betriebs-aufbaus)

- Die neuen Besitzer entstammen überwiegend nicht der

Forstbranche und bedienen sich häufig forstlicherDienstleister und Berater (Qualifikationsaspekt)

Auswahl des geeigneten Datenmaterials:

Je nach Vergleichszweck und Vergleichsart ist auf unter-schiedliche Datengrundlagen zu zugreifen. Der Betriebsver-gleich “Neue Bundesländer” stützt sich dabei typischerweiseauf die Daten der Lohn- und Holzbuchführung, der Finanz-buchhaltung, der steuerlichen Jahresabschlussrechnung so-wie auf die Forsteinrichtung, den Datenspeicher Waldfonds,und auf Daten des Verkaufsvertrages.

Datenerfassungsphase:

Zentrales Anliegen innerhalb der Datenerfassungsphaseist es, sämtliche für den Vergleich relevanten Daten vollstän-dig von den Merkmalsträgern zu beschaffen.

Dabei stellt die Auswahl der geeigneten Form der Erhe-bungsmethode eine zentrale Aufgabe dar. Sie hat in Abhän-gigkeit von dem jeweiligen Vergleichszweck, den Untersu-chungsmerkmalen und der Befähigung zur Datenlieferunginnerhalb des Teilnehmerkollektives zu erfolgen und bestimmtüber den Erfolg und die Qualität des Betriebsvergleiches ent-scheidend mit.

Die Praxis kennt neuerdings vier reine Methoden derDatenerhebung:

1. Erhebung durch Begehung (z.B. TBN im österreichi-schen Großprivatwald)

2. Erhebung mit Hilfe eines Fragebogens. (System derbetrieblichen Meldung: z.B. BVgl. Westfalen-Lippe)

3. Datenabruf aus dem Speicher von Großrechenanlagen(vereinzelt in der Landwirtschaft)

4. Datenabruf direkt vom Waldbesitzer durch E-Mail-Technik (u.a. BVgl. „Neue Bundesländer“)

In Anlehnung an ENDRES (1980, S.73) kannfolgende Untergliederung derDatenerhebungsmethoden erweitert werden.

Methoden der Datenerhebung

Datenerhebung

unmittelbar mittelbar

mit Auskunftsperson ohne Auskunftsperson

schriftlich (fern-)mündlich elektronisch

Fragebogen Telefon/Begehung E-mail/Datenabruf

Die Erhebung durch Begehung ist vor allem dann zweck-mäßig, wenn Daten abgefragt werden, die üblicherweise nichtim normalem Rechnungswesen anfallen und spezielle Mes-


sungen oder Umrechnungen verlangen wie bspw. bei einma-ligen Verfahrens- oder Strukturvergleichen (SCHNETTLER1961, S. 60). Aber auch bei der erstmaligen Erfassung imZuge der Aufbauphase eines neuen Betriebsvergleiches kanndiese Vorgehensweise hilfreich sein, um den Verantwortlichenvor Ort die Erhebungsmethodik praktisch zu erklären. So istes auch im vorliegenden Vergleich größten Teils auch in denersten beiden Auswertungsjahren des neuen Betriebsverglei-ches geschehen. Bei der Datenerhebung durch Begehung fal-len üblicherweise höhere Datenerfassungskosten an, wobeidie Reisebewegungen der entscheidende Kostenfaktor sind.Im Gegenzug dazu wird aber die Datenqualität durch dieeinheitliche Art der Erfassung, die fundierte Sachkenntnisund die größere Objektivität des außenstehenden Erhebersgegenüber der betrieblichen Daten höher sein, als bei Ver-gleichen auf der Grundlage der betrieblichen Meldung.

Demgegenüber zeichnet sich die Erhebung mit Hilfe ei-nes Fragebogens durch einen deutlich geringeren Arbeitsauf-wand aus und ist somit deutlich kostengünstiger. Anderer-seits ist die Gefahr, dass sich aufgrund fehlender Sachkennt-nis oder Genauigkeit vermehrt Fehler innerhalb der aufzu-nehmenden Daten einschleichen, ungleich höher. Aus die-sem Grunde sollte die Vergleichsstelle im Anschluss an dieDatensammlung eine intensive Plausibilitätskontrolle durch-führen. Bei der Verwendung dieser Erhebungsmethode, diesich insbesondere auf die Daten der offiziellen Jahresrech-nung stützen sollte, entscheidet nicht selten die Art der Buch-führung über die Eignung der Daten. Nach v.d.WENSE(1990, S. 27) sind diesbezüglich “... Kompromisse notwen-dig sowie dem Vergleich bzw. Vergleichszweck Grenzen ge-setzt.”

Der Aufbau des Fragebogens sollte von den Vergleichs-objekten nur Daten und Zahlen verlangen, die ausschließ-lich dem Vergleichszweck dienlich sind. Bei der Aufstellungeines Fragebogens sollten insbesondere die folgenden Krite-rien Berücksichtigung finden.

Der Fragebogen sollte- knapp, eindeutig, übersichtlich und inhaltlich weitest-

gehend überprüfbar sein.- über terminologisch einheitliche und klar verständli-

che Erläuterungen4 - am besten in Form von Beispie-len – zu jeder erfragten Zahl verfügen, sowie keinegrößeren Umrechnungen von den Vergleichsobjektenverlangen.

- idealerweise lehnt sich ein Fragebogen im Aufbau anbestehende Kontenrahmen, wie sie in den zu verglei-chenden Betrieben verwandt werden an.

Für einen angestrebten reibungslosen Erhebungsablaufkann es vorteilhaft sein, wenn der Fragebogen mit den Be-triebsleitern gemeinsam aufgestellt wird, überdies hat die ge-meinsame Erarbeitung der zu erhebenden Kennzahlen denpositiven Effekt, dass die teilnehmenden Betriebe von derRelevanz und dem Nutzen der ausgesuchten Zahlen selbstüberzeugt sind und dadurch bei ihrer Erhebung besonderssorgfältig vorgehen (vgl. auch KIMME 1981, S.53). Die Er-

hebung mittels Fragebogen stellt in der land- und forstwirt-schaftlichen Praxis die verbreitetste Methode dar.

Die Möglichkeiten des Datenabrufes aus dem Hauptspei-cher von Großrechenanlagen oder per E-Mail-Technik ha-ben sich erst mit dem verstärkten Einsatz der EDV-Technikund Instrumente in land- und forstwirtschaftlichen Betrie-ben eröffnet und stellen die deutlich kostengünstigste Da-tenerhebungsmethode dar. Dabei beinhaltet der Abruf vonDaten aus den Speichern sogenannter Buchführungsgesell-schaften (NLB, Land DATA, Klöpper+Wiege/Claas) jedochzwei Nachteile. Zum einen bedarf es seitens des Betriebslei-ters aus Gründen des Datenschutzes einer Freigabeerklärungzum Zwecke des ungehinderten Datenzugriffes. Das bedeu-tet aber, das nach Erteilung des Zugriffrechtes Datenerhe-bung und Datenaustausch in Gänze ohne weitere Kontroll-möglichkeit an dem Betriebsleiter vorbeilaufen. Dieses Vor-gehen stellt die vertrauliche Behandlung personenbezogenerDaten seitens der Buchführungsgesellschaften jedoch grund-legend in Frage. Zum anderen ist die Bereitschaft der großenkommerziellen Datenverarbeitungsgesellschaften zur Weiter-gabe bei ihnen gesammelter Daten an fremde Unternehmenund Institutionen sehr beschränkt. Vielmehr versuchen sieannähernd die gleichen Untersuchungs- und Analysemetho-den durch eigene Zusatzmodule innerhalb des eigenen Hau-ses anzubieten. Trotzdem existiert im Bereich der Landwirt-schaft diese Erhebungsmethoden auch in der Realität.5

Diese Nachteile bestehen bei dem Datenaustausch per E-Mail zwischen Betriebsleiter und Vergleichsstelle nicht. Auchwenn es sich um die gleichen Daten handelt, so spielt dochdie Psychologie hier eine gewichtige Rolle, insofern als dassder Betriebsleiter es subjektiv als angenehmer empfindet, inden Datenfreigabeprozess unmittelbar aktiv eingebunden zusein. Diese rein psychologische Komponente stärkt augen-scheinlich das Vertrauensverhältnis zwischen Vergleichsob-jekt und Vergleichssubjekt.

Im Zuge der praktischen Erhebungstätigkeit des Betriebs-vergleiches ”Neue Bundesländer” hat sich die Entwicklungder Internet- und Elektronik-Mail-Technik als äußerst nütz-lich und kostensparend erwiesen. Der Datenaustausch perE-Mail zur Datenerhebung und -kontrolle ist mittlerweilebei einigen Betrieben Realität und wird in Zukunft mit gro-ßer Wahrscheinlichkeit stark an Bedeutung gewinnen. Aufdiese Weise ist ein zügiger und kostensparender Informati-onsfluss während jeder einzelnen Phase des Vergleichablau-fes problemlos möglich. Damit können komplette Buchfüh-rungsdateien, Jahresabschlüsse oder Daten des Betriebswer-kes innerhalb von Sekunden der vergleichenden Stelle zu-gänglich gemacht werden. Dem Problem des Datenschutzesstehen die Betriebseigentümer dabei sehr indifferent gegen-über.

Das Ziel des insgesamt gemischten Datenerhebungsver-fahrens besteht darin, mit einem möglichst kostengünstigenVerfahren vollständig an die relevanten Daten zu kommenund dabei die neuen Betriebseigentümer/-leiter persönlichzu einer gründlichen Auseinandersetzung mit den eigenenZahlen zu veranlassen, um ihnen auf diese Weise einen tiefe-


ren Einblick in die Ursache-Wirkungs-Beziehungen ihresneuen Geschäftsfeldes zu verschaffen.

AblauforganisationInstitut Forstbetrieb

Zentralerfassung

Aufbereitung/Kontrolle

ZusammenstellungAuswertung u. Versand

Auswertung

Gemeinsame Diskussion innerhalb des Beratungskollektives

Selbsterhebung/gemeinsam

Versand Fragebögen Freigabe der Originalunterlagen

Je nach Erhebungsart, die bei den jeweiligen Betriebenzur Anwendung gelangt, variieren Erhebungsdauer und Er-hebungskosten beträchtlich. Hinsichtlich des Zeitaufwandespro Betrieb können – aufbauend auf den Erfahrungswertender ersten beiden Auswertungsjahre – folgende Angaben ge-macht werden. Danach beläuft sich die Dauer der Datener-fassung im Rahmen der betrieblichen Meldung auf ca. 3,5Std./Betrieb. Hingegen benötigt man für die Datenerhebunganhand von Originalunterlagen vor Ort inkl. Reisezeit gut 1– 1,5 Tage, wobei die Reisebewegungen 50% der Zeit aus-machen. Die Erhebung anhand von Originalunterlagen zen-tral am Institut ohne Reisebewegung benötigt vergleichswei-se ca. 6 Std./Betrieb. In den Zeitangaben sind weder die vor-bereitenden Tätigkeiten noch der zeitliche Aufwand der Aus-wertungs- und Zusammenstellungsphase enthalten.

Datenaufbereitung und Kontrolle:

Die Phase der Datenaufbereitung und -kontrolle beinhal-tet das systematische überprüfen der Daten auf eventuelleFehler und Unplausibilitäten zur Ausschaltungen von Ver-gleichstörungen sowie das Ordnen und Gruppieren der Merk-male und ihrer Träger. Aufgrund der unterschiedlichen Qua-lität der Datengrundlagen in den einzelnen Betrieben undwiederum in Abhängigkeit von dem jeweiligen Vergleichs-zweck ist in der Regel eine Aufarbeitung und Überprüfungder erhobenen Daten notwendig. Dabei bestimmt die Da-tenherkunft über die Intensität der Kontrollarbeiten, die zu-mindest eine grobe Filterwirkung erzielen sollte (SEKOT1990, S. 31). An dieser Stelle sollen die am häufigsten vorge-fallenen Fehlerarten kurze Erwähnung finden, wobei dieseim Zuge der Fragebogenerhebung deutlich häufiger entstan-den sind.

- fehlerhaftes Datenmaterial,- Verständnisfehler,- Übertragungsfehler,- Rechenfehler,- unterschiedliche Begriffsabgrenzungen,- nicht exakte Periodenabgrenzung und- Bewertungsfehler

Je nach Fehlerart sind sie in der Kontrollphase unterschied-lich leicht zu erkennen, zu überprüfen und zu beseitigen.

Zur Minimierung möglicher Fehlerquellen konnte imZuge der ersten beiden Erhebungsjahre festgestellt werden,dass es hilfreich ist, im Zuge der Fragebogenerhebung wei-testgehend nach absoluten Zahlen zu fragen und erst in ei-nem weiteren Schritt zentral von der Vergleichsstelle Trans-formationen und Umrechnungen durchführen zu lassen.

Eine weitere Tätigkeit besteht in der Zusammenfassungder überprüften Daten zu Gruppierungen zumindest ähnli-cher Merkmalsausprägungen. Dadurch erfährt die Datenfüllesowohl eine bessere Übersichtlichkeit als auch eine Vermin-derung eventueller Störeinflüsse, wobei überwiegend quanti-tative, qualitative und räumliche Gruppierungsmerkmalesinnvoll erscheinen. Dabei werden mögliche Störeinflüssedurch die systematische Gegenüberstellung möglichst gleich-artiger und somit besonders gut vergleichbarer Merkmalsträ-ger ausgeschaltet. Nach SCHNETTLER (1961, S.62) dientdie Gruppenbildung der Feststellung typischer Unterschiedeinnerhalb der jeweils zwischen den Vergleichsobjekten aus-zuweisenden Betriebsarten.

Schließlich bedarf es aus Gründen des Datenschutzes nocheiner Codierung der Vergleichsbetriebe sowie der Ausblen-dung der Hektarangabe, um eine betriebsindividuelle Zu-ordnung der Quervergleichsdaten zumindest zu erschweren.Diesbezüglich hat sich bei dem vorliegenden Betriebsvergleichgezeigt, dass die Mehrzahl der Betriebsleiter untereinanderim Laufe der Interpretations- und Auswertungsphase bereit-willig ihre Codenummer preisgeben.

Zentrale Auswertungs- undZusammenstellungsphase:

Im Anschluss an die Datenaufbereitung und -kontrolleerfolgt die Phase der zentralen Auswertung und der Zusam-menstellung der erhobenen Merkmalsausprägungen. Hin-sichtlich der Art und Weise der Zusammenstellung kommensowohl für den deskriptiven als auch für den Kausalvergleichprinzipiell drei Darstellungsmethoden in der Praxis zur An-wendung:

1. Tabelle,2. Text,3. Grafik.

Dabei dienen grundsätzlich die erhobenen und aufberei-teten Kennzahlen, die eben in Form von Zahlen in Tabellenvorliegen, für alle drei Ausdrucksmittel gleichermaßen alsErkenntnisbasis. Gemeinsame Aufgabe der drei Darstellungs-formen ist es die Ergebnisse und Erkenntnisse der Vergleichs-arbeit zu präsentieren, jedoch unterscheiden sie sich in Bezugauf ihre mögliche inhaltliche Kapazität, ihre Präzision sowieihrer Übersichtlich-/ und Verständlichkeit.

Die Verwendung von Tabellen beinhaltet die Vorzüge,dass man komprimiert komplexe Zusammenhänge empiri-scher Sachverhalte mit einer sehr hohen Genauigkeit gleich-zeitig darstellen kann, da i.d.R. in ihr ausschließlich ”präzise,


harte” Zahlen und nicht ”weiche, dehnbare” Worte oder ”op-tisch verzerrbare” Bilder Verwendung finden. Bei ihrer Zu-sammenstellung gilt es sich konsequent an dem Informati-onsbedürfnis und der Interpretationskenntnis des Personen-kreises zu orientieren, der mit der Auswertung erreicht wer-den soll (v.d.WENSE 1990, S.49). Der Text und die Grafiksind der Tabelle zwar hinsichtlich der gleichzeitigen Verwirk-lichung der Merkmale Inhalt, Kürze und Prägnanz zwar deut-lich unterlegen, dennoch kann durch die kombinierte An-wendung der drei Darstellungsmethoden die Aussagekrafteiner Auswertung deutlich gesteigert werden. Dabei helfenText und Grafik üblicherweise bei dem optischen und verba-len Hervorheben des Wesentlichen eines Tabelleninhaltes. Derteilweise in seinen Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwar voll-ständige aber häufig unübersichtliche Tabelleninhalt durch-läuft durch Grafik und Text gewissermaßen einen Filter. Diesist besonders bei Zielgruppen geboten, die sich durch wenigstatistische Kenntnisse auszeichnet, wie es überwiegend auchbei dem Teilnehmerkollektiv des Betriebsvergleiches ”NeueBundesländer” der Fall ist. Daher erhalten sämtliche Teilneh-merbetriebe am Ende der zentralen Auswertungsphase einenAbschlußbericht mit den einzelbetrieblichen Daten und ei-ner Gesamttabelle des betrieblichen Quervergleiches. Zusätz-lich bekommen die Betriebe einen ausführlich erläuterndenTextteil zuzüglich vieler Grafiken sowie kleiner Tabellen mitden besonders hervorzuhebenden Sachverhalten der Gesamt-übersicht.

Das Herausstellen des Wesentlichen bedingt gleichzeitigaber immer eine Konzentration auf einen Tabellenausschnitt.Dadurch ist dieser Verdichtungsprozess immer mit einemInformationsverlust verbunden. Darüber hinaus können mitHilfe des Textes (Teil-)Interpretationen empirischer Sachver-halte sowie daraus zu folgernde Handlungsempfehlungengegeben werden. An dieser Stelle ist jedoch abzuwägen, obman den Teil der einzelbetrieblichen Analysearbeit, die oft-mals dezentral vollzogen wird, vorwegnehmen sollte. Zurpraktischen Umsetzung sämtlicher Auswertungs- und Zusam-menstellungsformen existiert eine Fülle von Standardpro-grammen und Profilösungen, die mit Blick auf den jeweili-gen Vergleichszweck und die Zielgruppe mehr oder wenigergeeignet sind und auf die hier nicht im weiteren eingegangenwerden soll. Nach Vollendung der beschriebenen Tätigkei-ten folgt der Datenrücklauf an die Betriebe, in denen dieerhaltenen Unterlagen die Grundlage für die einzelbetriebli-che Analysearbeit darstellen. Diese dezentrale Auswertungs-arbeit stellt den Schwerpunkt sämtlicher Interpretationstä-tigkeiten dar und kann mit oder ohne die beratende Hilfe-stellung der Vergleichsstelle erfolgen. Nach eingehendem Stu-dium der Unterlagen erfolgt schließlich eine eintägige gemein-same Interpretations- und Diskussionsveranstaltung inner-halb des gesamten Beratungskollektivs. Diese findet ca. EndeApril/Mitte Mai statt und bedeutet für die zentrale Vergleichs-stelle das Ende der jährlichen, betriebsvergleichenden Arbei-ten, bevor der Kreislauf im Herbst mit der erneuten Daten-erfassung für das nächste Wirtschaftsjahr wieder von neuembeginnt.

Schlussbemerkungen

Abschließend kann festgehalten werden, dass sich derneugegründete Betriebsvergleich hohen Interesses seitens derneuen Waldbesitzer erfreut. Er ist die Basis für die Erstellungeines betriebswirtschaftlichen Abschlusses und einer intensi-ven Auseinandersetzung mit den Zahlen des eigenen Betrie-bes, was ansonsten weitestgehend unterbleiben würde. Durchdie große Übereinstimmung vieler Gruppierungskriterieninnerhalb des Untersuchungskollektivs hilft er beim Aufdek-ken von Stärken und Schwächen der eigenen Betriebsfüh-rung und liefert so wichtige Daten für das innerbetrieblicheControlling und die Entwicklung von Betriebsstrategien.

Die große und wachsende Bereitschaft zur Teilnahme undOffenlegung der betrieblichen Daten zeigt aber auch denhohen Bedarf an Beratung und Hilfestellung, den diese jun-gen Betriebe aufgrund der Betriebs- und Eigentümerstruk-turen haben.

Im Vergleich zu traditionell bewirtschafteten westdeut-schen Privatforstbetrieben gilt es die neuartigen Betriebsstruk-turen als Stärke zu erkennen und durch überbetrieblicheZusammenarbeit weiterzuentwickeln.

Hinsichtlich des organisatorischen Aufbaus des Betriebs-vergleiches gilt es für die Zukunft insbesondere den zeitli-chen Ablauf der Datenerfassungs- und -auswertungsphase zubeschleunigen sowie die EDV-Integration weiter voranzutrei-ben.

Literaturverzeichnis

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ENDRES, W. 1980: Theorie und Praxis des betriebswirt-schaftlichen Vergleichs. Berlin.

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KLETT, C. 1998: Controlling in kleinen und mittlerenUnternehmen. Die Finanzbuchhaltung als Informationsba-sis./ von C. Klett, M. Pivernetz und D. Hauke; 2. Aufl. Ver-lag: Neue Wirtschafts-Briefe Herne/Berlin.

SCHNETTLER, A. 1961: Betriebsvergleich. Grundla-gen und Praxis zwischenbetrieblicher


Vergleiche. 3. völlig überarb. Aufl.; C.E. Poeschel VerlagStuttgart.

SAGL, W., 1994: Betriebsanalyse – eine Einführung indie Aufgaben und methodischen

Grundlagen. Centralblatt für das gesamte Forstwesen(2),109-127.

SEKOT, W. 1990: Forstliche Testbetriebsnetze. Schrif-tenreihe des Instituts für forstliche Betriebswirtschaftslehreund Forstpolitik. Band 9 Wien.

SEKOT, W. 1997: Methodenprobleme und Entwick-lungsperspektiven forstlicher Testbetriebsnetze in Österreich.BÜRG, J. und SEKOT, W. Eigenverlag: Schriftenreihe desInstituts für Sozioökonomik der Forst- und Holzwirtschaft.Band 29, Wien.

WENSE, W.-H. v.d. 1980: Der Betriebsvergleich in derForstwirtschaft. Methoden zur Analyse betriebswirtschaftli-cher Kennziffern am Beispiel des Privatwaldvergleiches West-falen-Lippe. Göttingen.

1 Nicht entfaltete Vergleiche bestehen i.d.R. nur aus derBildung der Vergleichsaussage.

2 Vgl. z.B.: NICOLAS 1952, S. 41, BRABÄNDER 1980,S.145, ENDRES 1980, S.65, v.d. WENSE 1990, S. 26.

3 sh. dazu auch SEKOT (1990, S. 46 ff ), ENDRES 1980.

4 Vgl. auch die Empfehlungen zur Vereinheitlichung desRechnungswesens des DFWR 1980.

5 Vgl. auch KIMME 1981, S. 51ff.


Ableitung vonKostenabhängigkeiten ausBetriebsvollzugsdaten-Fallstudie Solling

Dipl. Forstw. S. Glißmann

Institut für ForstökonomieAbt. für BetriebswirtschaftslehreBüsgenweg 5, D-37077 Gö[email protected]

Kurzfassung:

Die niedersächsischen Daten des Betriebsvollzuges do-kumentieren die innerhalb der staatlichen Forstbetriebe voll-zogenen Holzerntemaßnahmen und sonstigen Betriebsarbei-ten wie z.B. Pflanzung, Jungwuchspflege und Wertästung.Sie bilden je Forstwirtschaftsjahr und staatlichem Forstamtdas gesamte Betriebsgeschehen flächenbezogen ab, dadurchdass die jeweiligen Maßnahmen nach einem Buchungsschlüs-sel aus Forstamt, Revier, Abteilung, Unterabteilung undUnterfläche verbucht werden. Dieser Flächenbezug, der inder Regel bis auf die Bestandesebene zurückführt, ermög-licht die Analyse der Bestände nach ihrer Erfolgssituation.Die Holzerntedaten weisen Kosten nach den Kostenstellen„Einschlag“, „Rücken des Kurzholzes“, „Rücken des Lang-holzes“ und „Entrindung“, sowie nach hiebsbezogenen Ne-benkosten und Gesamtkosten mit und ohne Selbstwerber aus.

Im Vortrag wird auf die Methode zur Ableitung von Ko-stenabhängigkeiten bei der Holzernte eingegangen. Dazu wer-den die Betriebsvollzugsdaten des Solling, einem im südli-chen Niedersachsen gelegenen Mittelgebirge, ausgewertet.Dominiernde Baumarten sind die Buche und die Fichte, diesowohl im Reinbestand als auch im Mischbestand auftreten.Die Untersuchungen zielen darauf ab, Faktoren herauszu-stellen, die - abgesehen vom Bestandestyp - die Holzernteko-sten maßgeblich beeinflussen. Daraufhin sind Komponen-ten der naturalen Ausstattung der Bestände, der ökologischenAusgangsbedingungen und der Betriebsführung zu überprü-fen.

Schlüsselwörter: Erfolgsrechnung, Daten des Betriebsvoll-zuges, Niedersächsischer Staatswald

1 Einleitung

Wie stellt sich die Erfolgssituation in Rein- und Misch-beständen der Baumarten Buche bzw. Fichte dar und durchwelche Faktoren wird die Erfolgssituation beeinflußt? Mitdieser Fragestellung setzte sich bereits eine Vielzahl von Forst-leuten auseinander. Ansätze zur Erfolgsrechnung basiertenzunächst auf Ertragstafeln und führten zu Reinertragskalku-lationen unter Normalwaldbedingungen (Ripken u. Spell-

mann 1979, Möhring 1986, Brandl 1988, Ripken 1989).Da die Ertragstafeln aus heutiger Sicht auf veralteten Begrün-dungs- und Behandlungsregimen fußen und z.T. erheblicheDivergenzen zwischen Erwartungswerten und wirklichemWuchsverhalten aufweisen, können Ertragstafeln zu aktuel-len Fragen der Begründung und zur einzelbaumorientiertenPflege von Rein- und Mischbeständen nur noch wenig bei-tragen (Pretzsch et al. 1996a). Deshalb wurden Wuchsmo-delle wie z.B. SILVA 2.0 oder BWIN entwickelt, die ein Funk-tionensystem zur Steuerung der Einzelbaumentwicklung be-inhalten und das Wuchsverhalten in Rein- und Mischbestän-den simulieren. Bei der ökonomischen Bewertung unter-schiedlicher Bestandestypen, Umtriebszeiten und Eingriffs-szenarien wird auf diese Weise zwar eine detaillierte ertrags-kundliche Datenbasis eingesetzt, Kosten und Erlöse gehenallerdings in der Regel nur als standardisierte Größen in dasModell mit ein. Bei SILVA 2.0 liegen den holzerntekosten-freien Erlösen Durchschnittspreise der Bayrischen Staatsforst-verwaltung zugrunde (Pretzsch et al. 1996b). Holzernteko-sten werden entsprechend dem Erweiterten Sortentarif (EST)oder auf der Basis von Kostensätzen mechanisierter Harve-stereingriffe ermittelt.

Die im Vortrag vorzustellende Untersuchung soll von derVerwendung von ökonomischen Durchschnittsdaten inWuchsmodellen wegführen. Es wird die Hypothese aufge-stellt, dass Kosten und Erlöse der Holzernte eine hohe Varia-bilität aufweisen. Außerdem wird ein Ansatz erarbeitet, derdie maßgeblichen Einflußfaktoren klären soll. Dazu dienendie Betriebsvollzugsdaten, die umfangreiche ökonomischeKonsequenzen betrieblichen Handelns aufzeigen.

2 Material und Methoden

2.1 Das Untersuchungsgebiet „Solling“

Das Untersuchungsgebiet liegt im südlichen Niedersach-sen und erstreckt sich über das Mittelgebirge Solling mit ei-ner Ausdehnung von über 26000 ha. Die Aufteilung in zweiWuchsgebiete ist höhenzonal bedingt. Charakteristisch fürden unteren Solling ist das lebhafte Relief. Für den im Zen-tralteil befindlichen hohen Solling hingegen sind kennzeich-nend ausgedehnte Hochflächen und flache Rücken. Mittle-rer und unterer Buntsandstein prägen die Geologie des Ge-bietes. Da es sich um basenarme Ausgangssubstrate handelt,kommt der im Pleistozän aufgetragenen Lößdecke besonde-re Bedeutung zu.

Das Klima zeichnet sich aus durch hohe Niederschläge(900 mm/Jahr), eine hohe relative Luftfeuchte (82,5%) und- besonders im hohen Solling- durch kühle Temperaturen(7,5° C/Jahr). So wirkt die Temperatur als limitierender Fak-tor für wärmebedürftige Arten wie z.B. die Traubeneiche. Dieregenreichen, nicht zu kühlen und luftfeuchten Hanglagendes unteren Solling stellen optimale Wuchsbedingungen fürdie Baumarten Buche und Fichte dar (Otto 1991).


2.2 Betriebsvollzugsdaten

Der Vollzug aller Maßnahmen im jeweiligen Forstwirt-schaftsjahr ist von den niedersächsischen Forstbetrieben inPlanausführungsnachweisen (PAN) zu belegen (MLF, 1988).Somit stellen die PAN-Daten die Basis für die Betriebsvoll-zugsdaten dar, die sich aus dem Vollzugsnachweis für dieHolzernte und für die sonstigen Betriebsmaßnahmen zusam-mensetzen. Die Forstämter übermitteln die Daten an dasNiedersächsische Forstplanungsamt. Von dort aus werden siedem zentralen Datenbestand hinzugefügt und dienen als Ein-gabedaten für die Erstellung der Kostenträgerlisten und Kenn-zahlen.

Zur Ableitung von Kostenabhängigkeiten bei der Holz-ernte werden die Hiebsauswertungen, die aus der Kostenträ-gerliste Holzernte erstellt werden, über einen Zeitraum von1988 bis 1997 in acht staatlichen Forstämtern des Sollingausgewertet.

Diese enthalten· die eingeschlagenen Holzmengen in Summe und dif-

ferenziert nach Arbeitsverfahren einschließlich der pro-zentualen Aufteilung nach Stammholz-Güteklassen,Industrieholz- und Schichtholzanteilen

· die Herleitung der Kosten je Festmeter (Fm), getrenntnach den Kostenstellen Holzeinschlag, Holzrücken undmaschinellem Entrinden

· die Holzerlöse insgesamt und je Fm· den holzerntekostenfreien Erlös

In der forstlichen Praxis werden häufig Unterschiede inder Definition der Begriffe Aufwand und Kosten nicht be-rücksichtigt; das gilt auch für die Hiebsauswertungen. Beiden Holzerntekosten handelt es sich um Aufwand unter Aus-schluß von betriebsfremden Anteilen. Kalkulatorische Ko-sten, zu denen beispielsweise die kalkulatorische Abschrei-bung und Wagniskosten zählen, werden nicht erfaßt. DieKostenträgerrechnung bezieht sich wegen der langen Produk-tionsdauer des Holzes nicht auf das Hauptprodukt, sondernauf einzelne Arbeitsobjekte am Ort der Kostenentstehung:DM/Fm Einschlag, DM/Fm Rücken u.s.w. Dadurch erfolgteine sinnvolle Zerlegung der in einer Kostenstelle gesammel-ten Aufwendungen auf die einzelnen Betriebsmaßnahmen(Brabänder et al. 1993).

Vorteile der Betriebsvollzugsdaten liegen in einer umfas-senden Datenquelle mit real angefallenen Zahlungsströmen.Da die Daten aufgrund veralteter Computertechnik zunächstauf Magnetbändern vorlagen, handelt es sich zudem um einweitgehend unberührtes Datenmaterial, das erst durch dieerfolgte Aufbereitung urbar gemacht wurde.

Da es sich folglich nicht um eine Datenaufnahme unter„Laborbedingungen“ handelt, sind die Inhalte immer miteiner gesunden Skepsis zu betrachten. Fehlbuchungen undZahlendreher können ebenso auftreten wie versteckte Stun-den, die infolge unsachgemäßer Verbuchung den Fm Holzmit zu hohen Kosten belasten.

2.3 Bestimmung von Determinanten derHolzerntekosten

Die Untersuchung zielt auf die Erstellung eines Modellsab, das die Variabilität innerhalb der Holzerntekosten erklärt.Faktoren, die den Komponenten „naturale Ausstattung derBestände“, „ökologischen Ausgangsbedingungen“ oder „Be-triebsführung“ angehören, sind zu prüfen. Durch zeitlichenWandel bedingte Änderungen der Holzpreise, Lohn- undLohnnebenkosten und der Produktivität müssen dabei be-rücksichtigt werden.

• Naturale Ausstattung der BeständeBestandestyp, Alter, LKL, dg, hg, B°, Zuwachs, Struk-tur bezüglich Baumdimensionen

• Ökologischen AusgangsbedingungenStandorttyp: Wasser-, Nährstoffversorgung, Bodenart,Exposition, Hangneigung, Höhe über NN

• BetriebsführungWahl der Einsatzart, Arbeitsverfahren, organisatorischeZuständigkeit, Größe von Buchungseinheiten

2.4 Varianzanalyse bei festen Effekten

Mit Hilfe der Varianzanalyse wird die Gesamtvariabilitätder Kosten zerlegt in den Bestandteil der Streuung, der aufdie Variabilität innerhalb fester Effekte (Zufallsvariablilität)und in den Bestandteil der Streuung, der auf die Variabilitätzwischen festen Effekten zurückzuführen ist. Ist die Streuungzwischen den Faktorstufen der festen Effekte nicht größer alsdie Streuung innerhalb einer Faktorstufe eines festen Effek-tes, dann sind die Mittelwertunterschiede zufällig, folglichnicht signifikant verschieden. Tritt hingegen eine deutlichgrößere Streuung zwischen den festen Effekten auf als inner-halb der festen Effekte, dann wird die Nullhypothese, alleMittelwerte sind gleich, fallengelassen (Köhler et al.1995).Im Gegensatz zum T-Test für unabhängige Stichproben er-möglicht die Varianzanalyse einen Mittelwertvergleich zwi-schen mehr als zwei Gruppen (Multrus et al. 1996).

2.5 Die Kovarianzanalyse

Die Kovarianzanalyse ist eine Kombination aus Varianz-und Regressionsanalyse im Rahmen linearer Modelle. DasVarianzanalysemodell wird ergänzt durch eine oder mehrereKovariablen, soweit sie mit der Zielvariablen in Beziehungstehen. Dies führt zu einer Verringerung der Fehlervarianzgegenüber einem reinen Varianzanalysemodell. Zudem kön-nen Effekte eventuell besser interpretiert werden, wenn sieum den Kovariableneffekt adjustiert worden sind (Dufner etal. 1992). Die Störvariable - der Einflußfaktor- wird nichtkategorisiert, sondern als quantitative Variable mitgeführt(Hartung 1987).

Modell der einfachen Kovarianzanalyse

ij ij i i.

1 2

x , i 1,2,....,k j 1,2,...,n , N n

, ,...., : Feste Parameter.

R : Regressionsparameter der Kovariablen x.

ij i

k

ij

Y

R

µ β ε

µ µ µβε

= + + = = =

∈∈

∑

: Zufallsvariablen, unabhängig und N(0, ) verteilt.σ 2 −


Anders als beim Varianzanalysemodell haben die Beob-achtungen der i-ten Gruppe keinen konstanten Erwartungs-wert µi, sondern es gilt E(Yij) = µi + ßxij. Der Erwartungs-wert einer Beobachtung hängt folglich auch vom Wert derKovariablen ab (Dufner et al. 1992).

3 Ergebnisse

3.1 Überblick über die Holzerntekosten derForstwirtschaftsjahre 1993-97 im Solling

In den Hiebsauswertungen stellten sich die Gesamtko-sten ohne Selbstwerber wie folgt dar:

74% der Buchenreinbestände gehören den ersten vierKostenklassen an. Nimmt man die fünfte Kostenklasse nochhinzu, so ist der Großteil der Gesamtkosten (90%), die inden Buchenreinbeständen in den FWJen 1993-97 angefal-len sind, erfaßt. Fichtenreinbestände weisen insgesamt deut-lich höhere Gesamtkosten auf. Die ersten vier Kostenklassenumfassen erst 20% der angefallenen Gesamtkosten. Knappdie Hälfte der Erntekosten sind in die Kategorie 5 und 6einzuordnen. Die Kostenklassen 60-69,99 DM und 70-79,99DM/Fm sind zusammen noch mit 20% vertreten.

In den Mischbeständen treten höhere Kosten auf, sobalddie Hauptbaumart durch die Fichte bestimmt ist. Zwar dek-ken die ersten sechs Kostenklassen sowohl im Bestandestyp25 als auch im Bestandestyp 52 jeweils ca. 75% der Holzern-tekosten ab; jedoch sind die niedrigen Kostenklassen in denBuchen-Fichten-Mischbeständen stärker belegt als im Fich-ten-Buchen-Mischbestand.

Kostenklassen ab 140 DM/Fm sind in der Abbildungnicht mehr angetragen, da die relativen Häufigkeiten allerBestandestypen unter 1% liegen. Bei der Belegung höhereKostenklassen handelt es sich überwiegend um Fichtenrein-betände oder um Bestände mit einem Fichtenanteil von min-destens 10%.

Die Gesamtkosten ergeben sich aus der Summen von Ein-schlags-, Rücke- und Entrindungskosten.

3.2 Einschlagskosten in Beständen gleicherAltersklasse und gleichen Bestandestyps

Es ist zu prüfen, ob die Einschlagskosten bei Buche un-abhängig vom Bestandestyp sind oder ob es Unterschiedezwischen Reinbeständen, Buchen-Fichten-Beständen und

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00

0 - 9,99 10 -19,99

20 -29,99

30 -39,99

40 -49,99

50 -59,99

60 -69,99

70 -79,99

80 -89,99

90 -99,99

100 -109,99

110 -119,99

Gesamtkosten ohne Selbstwerber in Klassen (DM/Fm)

rel.

Su

mm

enh

äufi

gke

it(%

)

Fichte

Buche

BuFi

FiBu

Abb. 1: Gesamtkosten der Holzernte bei den Bestandestypen 20 (Buche), 25 (Buche/Fichte), 52 (Fichte/Buche) und 50 (Fichte)


Fichten-Buchen-Beständen gibt. Die Box-Plots zeigen dieEinschlagkosten gegliedert nach Altersklassen (1AKL ? 10Jahre) auf. Der jeweilige Mittelpunkt ist bestimmt durch denMedian, der Bereich „Box“ wird durch Perzentile (25% und75%) dargestellt. Bei allen Box-Plots sinken die Mediane mitzunehmendem Alter ab. Ein Erklärungsansatz findet sich imStück-Masse-Gesetz. Folglich ist ein Einfluß des Alters aufdie Einschlagskosten zu erwarten. Aus dem Vergleich derMediane von Buchenreinbeständen gegenüber Mischbestän-den aus Buche und Fichte zeichnen sich höhere Kosten imMischbestand ab.

3.3 Einfaktorielle Kovarianzanalyse

Ob die unter 3.2 graphisch aufgezeigten Unterschiedezwischen den Bestandestypen signifikant sind, soll durch dieVarianzanalyse herausgestellt werden.

Die abhängige Variable ist die Variable der Einschlagsko-sten. Der Bestandestyp repräsentiert die Klassifizierungsva-riable, die in drei Faktorstufen (Bestandstyp 20, 25, 52) vor-liegt. In das Modell geht die numerische und stetige VariableAlter als Kovariable ein.

3.3.1 Modellvoraussetzungen· Lineare Abhängigkeit der Zielvariablen von der

Kovariablen

Max. o. AusreißerMin. o. Ausreißer

75%25%

Median

Ausreißer

Extreme

Bestandestyp 20

Extreme um 1% gestutzt

ALTERSKLASSE

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60

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100

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3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

Max. o. AusreißerMin. o. Ausreißer

75%25%

Median

Ausreißer

Extreme

Bestandestyp 25

Extreme um 1% gestutzt

ALTERSKLASSE

DM

/FM

Ein

schl

ag

0

20

40

60

80

100

120

4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

Abb. 2: Einschlagskosten in den Bestandestypen 20 und 25.


Die lineare Abhängigkeit ist in allen Bestandestypen ge-geben.

· Normalverteilung der Residuen

Die Varianzanalyse setzt voraus, daß die Residuen nor-malverteilt sind. Um eine bessere Anpassung an die Normal-verteilung zu erzielen, wurden die Daten zu den Einschlags-kosten transformiert. Dazu diente der natürliche Logarith-mus.

· Homoskedastizität der Residuen

Neben den Beobachtungswerten y1, ..., yn lassen sich auchdie geschätzten Werte y1, ..., yn sowie die Differenzen yi – yi= êi bestimmen, die Residuen genannt werden. Stellt mannun die Residuen graphisch in Abhängigkeit von yi dar, dannerlaubt diese Darstellung Schlüsse über die Güte des Modell-ansatzes (Hartung 1987). Abbildung 6 zeigt den Verlauf derResiduen, der auf Einhaltung der Modellvorausetzungenschließen läßt. Die Varianzen der Beobachtungen sind ho-mogen.

Abb. 3: Überprüfung der Varianzhomogenität durch den Residuenplot

3.3.2 Gleichheit der Regressionsparameter

Der Wechselwirkungsterm (faktor *kovariable) wird be-rücksichtigt, um zu testen, ob die Steigung , d.h. der Einflußder Kovariablen für alle Ausprägungen des Faktors identischist. Nur wenn dies der Fall ist, wenn der Wechselwirkungs-term nicht signifikant von Null verschieden ist, können Un-terschiede zwischen den Achsenabschnitten sinnvoll inter-pretiert werden.

Die mit SAS berechneten Typ III-Quadratsummen zei-gen, daß die Wechselwirkung nicht signifikant ist (p=0,0671)und damit das Modell

Einschlagskosten = µ + ß * Alter + e

mit identischer Steigung für alle Bestandestypen unter-stellt werden kann.

Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F BT 2 1.30816324 0.65408162 6.24 0.0020 ALTER 1 2.92779481 2.92779481 27.93 0.0001 ALTER*BT 2 0.56825100 0.28412550 2.71 0.0671

Mit SAS berechneten Typ III-Quadratsummen


3.3.3 Überprüfung der Nullhypothesen

Die 1. Nullhypothese lautet H0: µ1(adj) = µ2(adj) =µ3(adj) = µ4(adj). Sie dient der Überprüfung des Einflussesdes Bestandestyps. Mit der 2. Nullhypothese H0: ß = 0 wirdder Alterseinfluß getestet. Die Überschreitungswahrschein-lichkeiten (Pr>F) beider Hypothesen liegen in der Größen-ordnung 0.0001 bzw. 0.0002 und werden auf dem Niveau a= 0,05 abgelehnt. Es liegen somit signifikante Unterschiedezwischen den um den Kovariableneinfluß bereinigten mitt-leren Einschlagskosten der jeweiligen Bestandestypen vor.Zudem hat die Kovariable Alter einen signifikanten Einfluß.

4.4.4 Adjustierte Mittelwerte

Durch den Vergleich der adjustierten Mittelwerte wirddeutlich, dass sich Einschlagskosten im Bestandestyp 20 si-

gnifikant vom Bestandestyp 25 unterscheiden. Demnach läßtsich ein Mehraufwand in Buchen-Fichten-Mischbeständengegenüber Buchenreinbeständen feststellen. Im Bestandes-typ 52 liegt der adjustierte Mittelwert ebenfalls über dem derBuchenreinbestände. Allerdings ist hier die Variabilität in-nerhalb des Bestandestyps 52 größer als zwischen den Be-standestypen, so dass die Unterschiede nicht signifikant sind.

3 Schlußfolgerung

Anhand der einfaktoriellen Varianzanalyse wurde ein ein-faches Modell zur Bestimmung von Determinanten der Holz-erntekosten vorgestellt. Dieses Modell läßt sich erweitern, sodass auf dem Weg der mehrfaktoriellen Varianzanalyse zu-sätzliche Einflußfaktoren integriert werden können. DieModellerweiterung führt nicht nur zu einer Reduzierung derbisher vorhandenen Reststreuung, sie ermöglicht auch denGewinn von Kenntnissen, welche Faktoren in welchem Aus-maß Holzerntekosten beeinflussen.

General Linear Models Procedure Dependent Variable: LOGEINSC Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F Model 3 62.47706971 20.82568990 197.83 0.0001 Error 801 84.32320309 0.10527241 Corrected Total 804 146.80027280 R-Square C.V. Root MSE LOGEINSC Mean 0.425592 10.47446 0.32445711 3.09760248 Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F BT 2 14.94905662 7.47452831 71.00 0.0001 ALTER 1 47.52801309 47.52801309 451.48 0.0001 Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F BT 2 1.76725560 0.88362780 8.39 0.0002 ALTER 1 47.52801309 47.52801309 451.48 0.0001

5 Literatur

Brabänder, H. D.; Bitter, A. W.; Johann, M. 1993: ZurVerwendung des Kostenbegriffs in der Praxis des forstlichenRechnungswesens. Forstarchiv, 64.Jahrgang, S. 219-225.

Brandl, H. 1988: Entwicklung der Ertragslage der vierBaumarten Fichte, Kiefer, Buche und Eiche im Staatsforstbe-trieb von Baden-Württemberg und ihr Einfluß auf die wald-bauliche Planung. AFJZ, 195. Jahrgang, Heft 8, S. 164-170.

Dufner, J.; Jensen, U.; Schumacher, E. 1992: Statistikmit SAS. Teubner Studienbücher: Mathematik, Stuttgart, S.357 ff.

Hartung, J. 1987: Statistik. R. Oldenbourg Verlag, Mün-chen, S. 361 u. S. 585-586.

Köhler, W.; Schachtel, G.; Voleske, P. 1996: Biostatistik.Springer-Verlag Berlin Heidelberg, S. 116-117.

Ministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Forsten(MLF) 1988: Vorschrift über die Buch- und Rechnungsfüh-rung der Nds. Landesforstverwaltung .BR 307 u. 317, Han-nover.

Möhring, B. 1986: Dynamische Betriebsklassensimula-tion - Ein Hilfsmittel für die Waldschadenbewertung undEntscheidungsfindung im Forstbetrieb. Dissert., Göttingen.

Multrus, F.; Lucyga, D.1996: Einführung in Statistika/w- Daten, Ergebnisse, Interpretationen. Lucius & Lucius, Stutt-gart, S. 157.

Otto, H. J. 1991: Langfristige ökologische Waldbaupla-nung für die Niedersächsischen Landesforsten. Aus demWalde, Mitteilung der Niedersächsischen Landesforstverwal-tung, Heft 43, S. 201 ff.

Pretzsch, H.; Kahn, M. 1996a: Wuchsmodelle für dieUnterstützung der Wirtschaftsplanung im Forstbetrieb. AFZ/Der Wald, Heft 25, S. 1414.

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Ripken, H.; Spellmann, H. 1979: Modellberechnungender Reinerträge der wichtigsten Baumarten sowie der gesam-ten Holzproduktion in den Niedersächsischen Landesforsten.Aus dem Walde, Mitteilung der Nds. Landesforstverwaltung,Heft 30, S. 346 ff.

Ripken, H. 1989: Ertrag und Aufwand im Forstbetrieb –Stand und Tendenzen. Forst und Holz, 44. Jahrgang/Nr.3,S. 51-57.


Conference ParticipantsAdams, Austin

University of New England Department AFM, Adress:NSW 2351 AUS-Armidale, E-Mail:[email protected]

Ammann, Simon

ETH Zürich - Professur Forsteinrichtung Betriebspla-nung, Management, Adress: Rämistr. 1 CH-Zürich, Tel.: +41-1/6323194, E-Mail: [email protected]

Auernhammer, Marie Luise

Technical University of Munich, Faculty of Forestry, De-partment of Forest Economics, Adress: Am Hochanger 13,D - 85354 Freising, E-Mail: [email protected]

Bachl, Anton

Technical University of Munich, Faculty of Forestry, De-partment of Forest Economics, Adress: Am Hochanger 13,D - 85354 Freising, E-Mail: Bachl @forst.tu-muenchen.de

Bartelheimer, Peter


Bauer, Manfred

Bayerische Landesanstalt für forstliche Saat- und Pflan-zenzucht, Adress: Forstamtsplatz 1 D-Teisendorf, Tel.: 08666/98830

Bitter, Andreas W.

TU Dresden Inst. f. Forstökonomie und Forsteinrichtung,Adress: Piennerstrasse 8, D-Tharandt, Tel.: 035203/381853,E-Mail: [email protected]

Borchers, Jens

Büro für Managementconsulting, Adress: Neupfalz überD-Stromberg, E-Mail: [email protected]

Borchert, Herbert


Bösch, Bernhard

Forstliche Versuchs- und Forschungsanstalt, Adress: Won-nhald Straße 4 D-Freiburg, Tel.: 0761/4018193

Blümel, Herbert


Dietze, Dirk

Institut für Forstökonomie und Forsteinrichtung Betrieb-splanung, Adress: Weißinger Höhe 1 D-Tharandt, Tel.:035203/381837

Döllerer, Martin

TU München Forstliche Arbeitswissenschaft und Ange-wandte Informatik, Adress: Am Hochanger 13 D-Freising,Tel.: 08161/714656

Falk, Bettina

Hessische Landesanstalt für Forsteinrichtung, Waldfor-schung und Waldökologie, Adress: Europastraße 10-12 D-Gießen, Tel.: 0641/4991350, E-Mail: [email protected]

Fotiou, Stefanos

Aristotle University of Thessaloniki Laboratory of ForestEconomics, Adress: P.O. Box 242 GR-54006 Thessaloniki,Tel.: /+30-31-998951, E-Mail: [email protected]

Fratini, Roberto

Universita degli studi die Firenze, Dipartimento Econo-mico estimativo agrario e Forestale, Facolta di Scienze Agrariee Forestali, Adress: p. le delle cascine, 18, I-50144 Firenze,Tel.: +39 (0) 55 3288360, E-Mail: [email protected]

Fritzsche, Hans-Peter

Fürst Thurn und Taxis Forstwirtschaft Forstbetrieb Thier-garten, Adress: Wörther Str. 3 D-Donaustauf, Tel.: 09403/9508 35 oder 9508-0 Verm.

Gajo, Paolo

Universita degli studi die Firenze, Cattedra di Economiae Politica Montana e Forestale, Facolta Di Scienze Agraie eForestali, Adress: P.le delle Cascine, 18, I-50144 FIRENZE,Tel.: +39 (0) 55 3288-221/-227/-229, Fax: +39 (0) 55 36-1647/-8057

Glißmann, Susanne

Universität Göttingen Institut für ForstökokonomieAbteilung Betriebswirtschaftslehre, Adress: Büsgenweg 5 D-Göttingen, Tel.: 0551/393423, E-Mail: [email protected]


Goletz, Sylvia


Hamberger, Joachim

TU-München, Adress: D-Fresing

Herich, Martin

Techni. University in Zvolen Faculty of Forestry, Depart-ment of Forest economy, Adress: T.G. Masaryka 2117/24SK-Zvolen, E-Mail: [email protected]

Jöbstl, Hans A.

Universität für Bodenkultur Institut für Sozioökonomikder Forst- und Holzwirtschaft, Adress: Gregor Mendel-Straße33 A-Wien, Tel.: +43/1747654-4421, E-Mail:[email protected]

Karisch, Guenter

Universität für Bodenkultur, Adress: Gregor-Mendel-Straße 33 A-Wien, E-Mail: [email protected]

Kazana, Vassiliki

Technological Education Institution of Kavala at DramaDept. of Forestry, Adress: Proastio GR-Drama, Tel.: /+30-521-37707, E-Mail: [email protected]

Kramer, Peter

Albert-Ludwigs-Universität Institut für Forstökonomie,Adress: D-Freiburg, Tel.: 0761/2033728

Küppers, Johannes-Gustav

Bundesforschungsanstalt für Forst- und Holzwirtschaft,Adress: Leuschnerstraße 81 D-Hamburg, Tel.: 040/73962302

Leischner, Bettina


Marone, Enrico

Universita degli studi die Firenze, Dipartimento Econom-ico estimativo agrario e Forestale, Facolta di Scienze Agrarie eForestali, Adress: p. le delle cascine, 18, I-50144 Firenze, Tel.:+39 (0) 55 3288250, Fax: Tel.: +39 (0) 55 36-1647/-8057,E-Mail: [email protected]

Matejicek, Jiri

Vyzkumny ústav lesního hospodárství a myslivosti Strnady,Adress: Zbraslav n. Vlt. CZ-Praha 5, Tel.: /+ 42-2-591612-7

Matejovska, Eva

Vyzkumny ústav lesního hospodárství Forestry and GameManagement Research, Adress: Jiloviste-Strnady D-Praha 5- Zbraslav, Tel.: +420-2/57921643

Möhring, Bernhard

Universität Göttingen Institut für ForstökokonomieAbteilung Betriebswirtschaftslehre, Adress: Büsgenweg 5 D-Göttingen, Tel.: 0551/39-3421, E-Mail:[email protected]

Moog, Martin


Müller, Matthias

TU-München, Adress: D-Freising

Müller, Daniel

Bayer. Staatsministerium für ELF, Adress: Ludwigstraße2 D-München, Tel.: 089/2182 2406

Nageisky, Bernd

Technical University of Munich, Faculty of Forestry, AmHochanger 13, D - 85354 Freising, E-Mail:[email protected]

Neft, Reinhardt

Bayer. Staatsministerium für ELF Abt. V, Adress: Lud-wigstraße 2 D-München, Tel.: 089/2182 2305, E-Mail:[email protected]

Prof. Nilson, Artur

Estonian Agricultural University, Adress: Röömu tee 18-3 EST-Tartu, Tel.: +327-7/339797

Nöckl, Roland

Adress: D-Wien

Peyron, Jean-Luc

École Nationale du Génie Rural, des Eaux et des Forêts(ENGREF) Forest Economics, Adress: 14, rue Girardet - C.S.4216 F-Nancy Cedex, Tel.: +33/383396831, E-Mail:[email protected]


Sand, Hermann


Schaller, Markus


Schröder, Hans Hermann

Savcor IT GmbH, Adress: Chorherrengasse 3, D-88364Wolfegg, Tel.: 07527 / 968 - 310

Seiger, Gerald

Sächsische Landesanstalt für Forsten, Adress: Bannewit-zer Straße 34 D-Graupa, Tel.: 03501/542248

Sekot, Walter

Universität für Bodenkultur Sozioökonomik der Forst-und Holzwirtschaft Abteilung für, Adress: Gregor Mendel-Straße 33 A-Wien , E-Mail: [email protected]

Simon, Jaroslav

Mendel Univ. of Agriculture and Forestry Department ofForest Management, Adress: Zemedelska 3 CZ-Brno, Tel.:+4205/45234139, E-Mail: [email protected]

Sisak, Ludek

Czech University of Agriculture Faculty of Forestry,Adress: Kamycka 129 CZ-Praha, Tel.: +420/224383704, E-Mail: [email protected]

Spies Gert, Volker

Albert-Ludwigs-Universität Institut für Forstökonomie,Adress: D-Freiburg

Volckens, Frederik

Universität Göttingen Institut für ForstökokonomieAbteilung Betriebswirtschaftslehre, Adress: Büsgenweg 5 D-Göttingen, Tel.: 0551/393477, E-Mail: [email protected]

Wild, Christian

Landesanstalt für Wald und Forstwirtschaft, Adress: AmHochanger 11, 85354 Freising, Tel. 08161- 714963, E-Mail:[email protected]

Westphal, Jörn

Georg-August-Universität Göttingen Institut für For-stökonomie, Adress: Büsgenweg 5 D-Göttingen, Tel.: 0551/393423, E-Mail: [email protected]

Zapata, Jhony



Conference Program

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Friday: Session 3


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Friday: Session 4

Departure 8.30 h· Besuch der Forstbetriebsgemeinschaft GFS / Visit of the Forest owners cooperation German Forest Service· Haindl Papier Industrie / Haindl Paper Industries· Fuggerei / Fugger Foundation, Augsburg· Exhibition Adrian de Vries, Augsburg· Dinner

Rückkehr nach Freising / Return to Freising at 20.00 h

Saturday: Excursion

International Symposium INFORMATION …...International Union of Forestry Research Organizations...

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