2.1 Área de estudio y población

La investigación se desarrolló entre el 2016 y el 2018, en el Área de Conservación Arenal Huetar Norte (ACAHN) de Costa Rica, ubicada entre el río Las Haciendas, en Upala, y el río Sarapiquí, en la Virgen de Sarapiquí. Su extensión representa el 13 % del territorio nacional (6 724.67 km2) y es la región con mayor dinámica de aprovechamiento forestal en bosque natural del país ^{(Sistema Nacional de Áreas de Conservación (SINAC), 2013}). El estudio se orientó a la construcción de un modelo de costo de oportunidad circunscrito en los distritos de Florencia, Cutris y Pital, del cantón de San Carlos, así como en Cureña, del cantón de Sarapiquí (Figura 1). Para la conceptualización y el abordaje metodológico se utilizó la información de 24 planes de manejo (PM), los cuales contemplan la totalidad de documentos técnicos presentados y aprobados por la Administración Forestal del Estado (AFE), durante el periodo 2010-2013, a lo largo del ACAHN. Considerando que era un número reducido, se decidió usar todos los PM y su respectiva ubicación geográfica como población de estudio; por lo tanto, no fue necesario definir una muestra.

2.2 Distribución de las coberturas vegetales dentro del área de estudio

Se utilizaron, como unidad de análisis geográfico, los polígonos de las capas vectoriales del Inventario Forestal Nacional (^{Ortiz et al., 2013}), los cuales están diferenciados en las siguientes coberturas vegetales:

Figura 1 Ubicación geográfica de los distritos empleados como área de estudio. ACAHN, Costa Rica. 

2.3 Determinación de las alternativas de producción primaria agropecuaria

A través de la información generada por el IV Censo Nacional Agropecuario 2014 ^{(Instituto Nacional de Estadística y Censo (INEC), 2014}), se obtuvieron los datos de extensión destinada para cultivos anuales, permanentes, forestales, ornamentales y pastos (diferencian la cantidad de área según el propósito ganadero en carne, leche y doble propósito).

2.4 Determinación de la rentabilidad de las actividades de producción primaria agropecuaria

Con el propósito de definir la rentabilidad de las actividades de producción primaria, se utilizó el valor actual neto (VAN) encontrado en fuentes secundarias (^{Castro, 1999}; ^{Decreto 38323-MINAE, 2014}; ^{Navarro y Bermúdez, 2006}; ^{Ugalde, 2017}; ^{Vega-Araya, 2014}; ^{Zúñiga, 2018}). Según las personas autoras consultadas, para la estimación del VAN, se contemplaron datos de producción del cultivo, precio promedio y costos de producción (variables y fijos).

Mientras tanto, para el bosque maduro, se utilizaron los datos de valor del bosque (VB), una modificación del valor esperado de la tierra (VET) (^{Navarro y Bermúdez, 2006}), calculados por ^{Zúñiga (2018}), como indicadores de rentabilidad. Se empleó específicamente el VB de la clase de bosque entre 50-100 ha, por tratarse del caso típico de manejo forestal de la región. Este VB debe interpretarse como el rendimiento económico, que parte de una estructura de ingreso-costo, la cual describe todas las actividades de manejo y aprovechamiento forestal durante un ciclo de corta completo ^{(Navarro y Bermúdez, 2006}). Este indicador no incorpora beneficios sociales, como la recreación, ni ecológicos, como las reservas de carbono; tampoco, beneficios culturales; se centra únicamente en la valoración de la competitividad del bosque como uso de la tierra.

Adicionalmente, al usarse fuentes de datos de rentabilidad provenientes de años distintos, se realizó un proceso de homologación de los valores; se indexaron a un año base. En este caso, se utilizó como base el 2014, año inmediato al periodo de análisis del estudio (2010-2013). Así mismo, el 2013 fue el último año en que se aprobó y ejecutó al 100 % los planes de manejo más recientes analizados en el estudio; al indexar al 2014, se procuró reflejar de forma más precisa y cercana la coyuntura económica de ese momento. Seguidamente, se aplicó el indicador llamado valor anual equivalente (VAE). Este procedimiento permitió calcular de forma generalizada (para cada una de las actividades) lo que la persona productora recibe de beneficio neto por año ($ ha-1 año-1); independientemente del ciclo de producción de la actividad, siempre y cuando las condiciones para desarrollarla se mantuvieran constantes. El VAE se estimó mediante la Ecuación 1 de la forma descrita a continuación:

(E.1)

Donde:

VAE = valor anual equivalente, en $ ha-1 año-1. VAN = valor actual neto. VET∞ = valor esperado de la tierra. i = tasa de descuento. t = turno, ciclo de producción.

Se usó una tasa de descuento que permitiera incorporar la dinámica económica que estaba sucediendo en el momento del estudio, por lo tanto, se incluyeron tasas del 2014. En este caso, un promedio entre una tasa de referencia activa (tasa de interés media aplicada a préstamos en moneda nacional para agricultura y ganadería del Banco Central de Costa Rica) y una tasa de referencia pasiva (tasa de interés para certificados de depósito a 12 meses plazo de la banca estatal). Esta tasa media entre la pasiva y la activa se estimó con un valor de 5.2 % y se empleó como tasa genérica para las estimaciones del VAE de todas las actividades productivas. Igualmente, a la hora de aplicar el indicador VAE a las actividades productivas, se consideró en la ecuación sus ciclos de producción específicos, de manera que fuera una estimación diferenciada.

2.5 Categorización de las actividades de producción primaria agropecuaria, según coberturas vegetales y rentabilidad para cada clase

Se realizó un cruce de información entre las categorías de cobertura vegetal y las actividades de producción primaria. Para ello, los cultivos anuales y permanentes fueron clasificados como cultivos agrícolas; los cultivos forestales, como plantación forestal; la ganadería vacuna, como pastos, y la actividad de aprovechamiento maderable en bosque, como bosque maduro. Una vez definido este paso, se calculó la rentabilidad promedio de cada una de las categorías de cobertura vegetal, con un promedio ponderado entre el VAE de las actividades productivas y su extensión en hectáreas.

2.6 Cálculo del factor de ajuste por valores agropecuarios

Se utilizaron los valores agropecuarios de la Oficina de Normalización Técnica del Ministerio de Hacienda (ONT), que representan valores de la tierra para efectos impositivos y reflejan las características del terreno en un valor monetario por unidad de área. Para el cálculo del factor de ajuste, se procedió a estandarizar la información, se definió un rango funcional para aplicarlo a las rentabilidades de cada cobertura vegetal. Así, se anualizaron los valores con el empleo de una tasa de descuento, con el fin de obtener datos equivalentes por año; y luego se aplicó la Ecuación 2, para afinar el factor de ajuste (una modificación de ^{Vega-Araya (2014})).

(E.2)

Donde:

FAVA = factor de ajuste por valores agropecuarios. VAEZA = valor anual equivalente para cada zona agropecuaria. X = promedio de los valores anuales equivalentes de todas las zonas agropecuarias. S = desviacion estandar de los valores anuales equivalentes de todas las zonas agropecuarias.

Este factor resultó en un rango entre -1.27 y 1.68, lo cual significa que entre más alto sea el factor mayor es el valor de la tierra y viceversa.

2.7 Ajuste de rentabilidad de las coberturas vegetales, según valores agropecuarios

Se utilizó la Ecuación 3, una modificación de la propuesta por ^{Vega-Araya (2014}) para el cálculo del costo de oportunidad. El objetivo del ajuste fue obtener una rentabilidad más próxima a la condición socioeconómica que se desarrolla en el sitio y así utilizarla como base para el cálculo del CO de la unidad geográfica, con respecto a sus colindantes.

(E.3)

Donde:

Rentaaj = rentabilidad ajustada por cobertura vegetal, en $ ha-1 año-1. Rentacv = rentabilidad ponderada según cobertura vegetal, en $ ha-1 año-1. FAva = factor de ajuste por valores agropecuarios.

2.8 Determinación del costo de oportunidad del aprovechamiento maderable en bosque natural, respecto a las actividades productivas alternativas

El CO fue estimado como la diferencia que existe entre 1) la rentabilidad ajustada de la cobertura vegetal, menos 2) la rentabilidad del aprovechamiento maderable. Este procedimiento fue aplicado en todas las categorías, a través de la Ecuación 4:

(E.4)

Donde:

COCV = costo de oportunidad por cobertura vegetal, en $ ha-1 año-1. Rentaaj = rentabilidad ajustada por cobertura vegetal, en $ ha-1 año-1. RentaVB = rentabilidad del aprovechamiento maderable en bosque, equivalente al valor del bosque (VB) anualizado, en $ ha-1 año-1.

2.9 Mapeo del costo de oportunidad del aprovechamiento maderable en bosque natural, utilizando el método de análisis de vecindad

Una vez obtenido el COCV, se aplicó el análisis de vecindad, un procedimiento en SIG que permite evaluar el comportamiento de una variable (en este caso, el costo de oportunidad), en torno a una ubicación específica. Se utilizó como insumo principal una capa ráster con celdas de 270 x 270 m, las cuales contenían la información de costo de oportunidad por cobertura vegetal, generada a partir de la Ecuación 4. Mediante la herramienta estadística focalizada, se hizo efectivo el análisis de vecindad, lo que generó una capa ráster donde cada valor de celda de salida está en función de los valores de las celdas de entrada encontrados alrededor ^{(Environmental Systems Research Institute (ESRI), 2020}). Para lo anterior, se usó la opción de forma de dona o anillo cuya área se circunscribe entre 2 círculos de diferente tamaño y que determina, a través del promedio de datos de las celdas vecinas, el valor final de cada celda de procesamiento (Figura 2). El valor obtenido representa el costo de oportunidad de las actividades desarrolladas en la colindancia de la unidad de análisis.

Figura 2 Ejemplificación del proceso de estadística focalizada con vecindad en anillo (radio interno de 1 celda, radio externo de 3 celdas) ^{(ESRI, 2020}). 

3.1 Actividades de producción primaria agropecuaria

Las actividades productivas o cultivos que se desarrollan en el área de estudio son, principalmente, cultivos agrícolas, pastos y plantación forestal (Cuadro 1, Figura 3). La yuca es el cultivo anual con mayor área sembrada, la cual cubre poco más de 2 000 ha (12 % de los cultivos agrícolas), mayormente establecidas en el distrito de Pital. Otros cultivos anuales, como el arroz y el maíz, solo abarcan el 2 % de extensión de la categoría. El cultivo permanente con mayor área sembrada es la piña, con 9 673.36 ha, lo que representa el 54 % de la categoría, plantada, más que todo, en Pital y Cutris. Le sigue la caña de azúcar con 4 063 ha (23 % de la categoría), establecida primordialmente en Florencia y Cutris. Otros productos como el palmito, la palma aceitera, el plátano y el cacao, juntos, llegan a alcanzar únicamente un 6 % del área de cultivos agrícolas. Las plantaciones forestales destacadas son de Gmelina arborea y Tectona grandis, con una extensión de 2 362 ha (39 % de la categoría) y 1 193 ha (20 % de la categoría), respectivamente, así como Vochysia guatemalensis, con una cobertura de 854 ha (14 %).

Figura 3 Proporción de áreas de cobertura vegetal por distrito. ACAHN, Costa Rica. 

3.2 Costo de oportunidad del aprovechamiento maderable en bosque natural, con respecto a las actividades productivas alternativas

De las coberturas vegetales analizadas, los cultivos agrícolas son los que mayor CO ejercen sobre el MFS (bosque maduro). El rango de CO estimado va desde los $1 474.0 ha-1 año-1 hasta los $2 512.1 ha-1 año-1. Las plantaciones forestales, por su parte, tuvieron un costo de oportunidad intermedio, en comparación con los otros usos alternativos examinados. La presión económica que provocan los cultivos forestales sobre el aprovechamiento maderable en bosque ronda valores entre los $406.7 ha-1 año-1 y los $618.2 ha-1 año-1. En cuanto a pastos, se reportó un CO de $282.8 ha-1 año-1 a $596.8 ha-1 año-1, rango menor que en los cultivos agrícolas (Cuadro 2).

En este punto, es necesario aclarar que la estimación del CO contempló únicamente el rendimiento económico de las actividades de producción primaria, excluyendo las de índole industrial, agroindustrial, de comercio y servicios, de desarrollos inmobiliarios, etc. Si estas se hubiesen contemplado, los rangos de CO tenderían al aumento, principalmente en aquellos sitios donde existe un importante movimiento de ellas, tal como en el distrito de Florencia.

Adicionalmente, entre el área de las coberturas vegetales y el costo de oportunidad de las actividades productivas se observa una relación inversa. Este comportamiento tiene mayor evidencia en pastos, donde está la cantidad más prominente de área dedicada, pero, al mismo tiempo, es la cobertura que tiene los valores de CO más bajos. Por su parte, en la categoría de cultivos agrícolas existe una menor extensión de área sembrada, sin embargo, los cultivos predominantes en ella poseen altos rendimientos económicos, lo que causa que el CO sea mayor.

3.3 Mapeo del costo de oportunidad, según análisis de vecindad

A través de las unidades cartográficas generadas mediante SIG (celdas o pixeles asociados a una unidad territorial existente), se estimó un rango de valores entre $0 ha-1 año-1 y $4 000.0 ha-1 año-1; que representa el CO de las actividades productivas colindantes a las unidades cartográficas (Figura 4). Los valores de CO calculados fueron reclasificados en 3 grupos, según su valor absoluto, que corresponden a CO alto, CO medio y CO bajo. Estas 3 agrupaciones, a su vez, coinciden geográficamente en 3 zonas dentro del área de estudio (Figura 4).

Los sitios con CO alto (rango de $1 000.0 ha-1 año-1 a ≥ $4 000.0 ha-1 año-1) se ubican en la parte sur de Cutris y Pital y, prácticamente, en todo el distrito de Florencia. Se asume que estos valores son influenciados por una alta presencia de cultivos agrícolas y pastos, los cuales tienen cadenas productivas que generan altas rentabilidades, como la piña, la yuca, el plátano y la caña de azúcar. Tanto la agricultura como la ganadería logran establecerse predominantemente en esta región, favorecidos por condiciones de infraestructura, servicios y acceso a mercados, que posibilitan escenarios más productivos para dichas actividades. Estos sitios corresponden a las tonalidades rojas que se observan en el mapa de costo de oportunidad (Figura 4).

Por su parte, en la zona central y norte del área de estudio, se encuentran los sitios de CO medio (rango de $100.0 ha-1 año-1 a $1 000.0 ha-1 año-1), representados por las tonalidades verde claro hasta anaranjado claro en la Figura 4, así como los lugares de CO bajo (rango de ≤ $0 a

$100.0 ha-1 año-1), correspondientes al rango de color de verdes oscuros. Las actividades que logran desarrollarse en las regiones de CO medio y CO bajo se definen por 3 condiciones: 1) son cultivos de baja rentabilidad; 2) son cultivos localizados en sitios de difícil acceso, limitados biofísica y geográficamente; 3) los terrenos son de vocación forestal, lo cual obliga a que la única actividad por desarrollar dentro del bosque sea el aprovechamiento maderable. Estos resultados muestran gráficamente dónde se ubican las grandes extensiones de bosque cuya expectativa económica es baja. El 73 % del bosque maduro es simbolizado por la zona de CO bajo, mientras que el 82 % del área de cultivos agrícolas se ubica en la de CO alto.

Figura 4 Mapa de costo de oportunidad basado en las actividades productivas que se desarrollan en las coberturas vegetales del área de estudio. ACAHN, Costa Rica.