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El impacto del riesgo económico en la toma de decisión para la selección de tecnología acuícola

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By Milthon Lujan

Hobart, Australia.- Un estudio evalúa la eficacia de emplear la técnica de análisis estocástico cuantitativo para sustentar la toma de decisión en la selección de tecnología de tres estrategias de expansión de producción alternativa (jaulas en mar abierto, RAS en tierra y post-smolt más grandes) para la industria del salmón en Tasmania.

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Los análisis económicos comparativos para la acuicultura generalmente adoptan un enfoque determinístico para proyectar los resultados económicos, en vez de un enfoque de análisis estocástico. Esto es, proyecciones de los costos y retornos son desarrollados usando estimaciones de un solo punto en el cual los resultados son determinados con precisión. El impacto de variación sobre los resultados en este contexto, es evaluado a través del análisis de sensibilidad.

El modelamiento determinístico cuantitativo viene siendo aplicado a la producción acuícola de varias formas, incluido la economía de las instalaciones en mar abierto, el potencial de la integración horizontal de la acuicultura marina en tierra, sistemas de producción de jaulas en el mar, estudios de factibilidad de la producción de salmón y la selección de especies para la producción acuícola.

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La adopción de la mejora en las tecnologías de producción para la acuicultura del salmón durante décadas se ha concentrado en la reducción de los costos de producción. Al realizar las comparaciones de desempeño económico de los sistemas de producción alternativos, se han identificado varios desafíos: 1) la necesidad de adoptar un enfoque riguroso para el desarrollo de modelos; 2) selección de una apropiada escala de producción; la importancia de considerar las diferencias regionales en la estructura de costos; 4) el impacto de la variación en los datos de rendimiento operativo; y 5) la calidad de los datos recopilados.

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Los investigadores de la University of Tasmania, CSIRO, University of St Andrews, NYNU Norwegian University of Science and Technology (Noruega) elaboraron un estudio para abordar los desafíos, en el contexto de la evaluación de las implicaciones de riesgo económico sobre la selección de la tecnología de producción acuícola. Ellos incorporan tres componentes claves: 1) variación estocástica en un análisis comparativo de la economía de la producción en engorde del salmón; 2) la captura y el análisis del rendimiento actual y la variación de los datos económicos a través de una comparación con la industria internacional; y 3) desarrollo de presupuestos “verdaderos” que reflejan la estructura de costos y su nivel de desarrollo para caso de estudio, la acuicultura del salmón en Tasmania.

“El modelo económico comprende tres submodelos vinculados: 1) rendimiento biológico (crecimiento, mortalidad y conversión del alimento); 2) definición de los costos de capital; y 3) reflejar los costos operativos de la producción (smolt, mano de obra, gastos administrativos, alimentos, cosecha y costos de financiamiento), que permitió generar un valor presente neto mensual y retornos financieros” reportan los investigadores.

Ellos destacan que los resultados de su estudio demuestran que la acuicultura del salmón se lleva a cabo con considerables niveles subyacentes de riesgo económico, la expansión a mar abierto probablemente representa la inversión más baja de capital inicial y el mayor rendimiento económico, y que los niveles de incertidumbre financiera aumentan con la producción de los sistemas de recirculación en acuicultura en tierra.

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“El estudio destaca que el modelo estocástico proporciona un ‘valor agregado’ significativo sobre el análisis determinista de un solo punto y que el desarrollo de una apreciación de la variabilidad de un insumo es un componente clave en la evaluación crítica de tecnologías alternativas de producción” concluyeron.

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Referencia:
Andrew S. King, Nicholas G. Elliott, Mark A. James, Catriona K. MacLeod & Trond Bjorndal (2016): Technology selection—the impact of economic risk on decision making, Aquaculture Economics & Management, DOI: 10.1080/13657305.2016.1261962
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13657305.2016.1261962 

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