Esta sección considera:
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La evaluación de los recursos puede examinar:
y puede dar información en favor de una ordenación prudente y apropiada de los recursos de PFNM.
¿Qué se evalúa?
Lectura adicional:
Peters, 1994;
Peters, 1996a; Hall & Bawa, 1993
Hay diferentes tipos de evaluación o estudio que pueden dar información sobre el desarrollo y ordenación de los recursos de PFNM. Los métodos pueden orientarse:
Un proceso ideal de desarrollo podría comenzar con la selección de la especie o producto e incluir una investigación del mercado, el inventario del recurso, la previsión de crecimiento y rendimiento, la determinación de las tasas de aprovechamiento sostenible, la planificación y el seguimiento de la ordenación. El diagrama de la Figura 1 expone una posible estrategia que describe los principales elementos de los requisitos de una evaluación de recursos. Con cualquier método que se adopte, la evaluación de los recursos tiene un papel fundamental en la ordenación de los PFNM.
Figura 1: Diagrama de una estrategia básica para la ordenación de PFNM basada en el rendimiento sostenido
Todo programa de desarrollo de PFNM debe incluir evaluación y estudio en todas estas etapas. No todas ellas requieren evaluaciones formales porque puede disponerse ya de información o puede recopilarse mediante métodos informales. Las áreas en negrilla del diagrama sugieren dónde la evaluación de campo debe proporcionar teóricamente datos rigurosos biométricamente y fiables estadísticamente. En estas áreas deben utilizarse métodos cuantitativos.
No obstante, la simple adaptación de las técnicas forestales se ve impedida por la variedad de:
¿Quién realiza las evaluaciones?
Las evaluaciones de PFNM han sido realizadas o encargadas por diversos sectores interesados, incluidos Departamentos Forestales, organizaciones de ayuda y comunidades. Como puede haber una extensa variedad de razones para realizar las evaluaciones, los métodos, conocimientos y experiencia, están distribuidos entre personas de disciplinas profesionales muy diferentes. El intercambio de experiencias entre disciplinas es limitado, y áreas que son familiares para los forestales, pueden ser desconocidas para los especialistas de fauna silvestre y viceversa.
Esto significa que el desarrollo de las metodologías es desigual y parcheado en comparación con el diagrama ideal. Además, algunas disciplinas pueden pasar por alto productos que son importantes para otras, p.ej. el tratar de la fauna silvestre no suele ser parte de la tarea del Departamento Forestal y la evaluación cuantitativa es rara en muchos métodos de desarrollo rural.
El trabajo interdisciplinar es fundamental para llenar algunas de estas lagunas. La colaboración ayudará a reunir necesidades y experiencias y a desarrollar y normalizar metodologías y terminología apropiadas.
¿Quién necesita la información procedente de las evaluaciones de recursos?
Ésta es una cuestión importante porque la razón para llevar a cabo la evaluación influye en la forma de hacerla.
La mayoría de los estudios publicados hasta ahora son de nivel local. Sin embargo, hay muchos inventarios de PFNM a nivel nacional que no han sido publicados. El Cuadro 3 indica para qué se utiliza la información procedente de las evaluaciones de recursos en distintos niveles.
Aunque es necesario conocer los objetivos de un estudio específico antes de juzgar si se necesitan métodos biométricos rigurosos, parece cierto que los puntos críticos se encuentran en cómo muestrear, medir, seguir y analizar estudios cuantitativos de recursos de PFNM. Existe una necesidad especialmente acusada de métodos fiables para medir la distribución y la cantidad de un recurso en diversas escalas, desde la local a la internacional.
Cuadro 3: Usos de la información procedente de las evaluaciones de recursos
Nivel local |
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Nivel nacional |
Planificación estratégica, incluyendo:
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Nivel internacional |
Información sobre la conservación de especies amenazadas, p.ej. CITES Nota: Esto suele depender de los datos a nivel nacional |
Otros (normalmente internacional) |
Discusión en foros:
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Generalmente se necesitan datos a nivel local en la preparación de planes detallados de ordenación para áreas específicas que producen PFNM. Hay cierta discusión sobre el nivel necesario de rigor biométrico de estos datos (véase más adelante). Sin embargo, parece existir una necesidad urgente de que las comunidades sean capaces de preparar planes de ordenación "sostenibles". Sin una base biométrica suficientemente "sólida" para los planes, muchas autoridades reguladoras son remisas a dejar tierras para ordenación comunitaria. Este es el caso en la negociación de los derechos de acceso de las comunidades, por lo menos en Bolivia, Brasil, México, Camerún y Zimbabwe.
En otros países, como Indonesia, el inventario biométrico de recursos puede ser importante para establecer derechos indígenas sobre las tierras y garantizar una compensación adecuada por la pérdida de acceso a los terrenos de recolección de PFNM.
A nivel nacional o regional se necesitan datos para los fines siguientes:
Necesidades de datos: detalles e inconvenientes
Situación del recurso: La primera consideración es decidir de qué especie se ha de recoger información. Esto exige algún conocimiento inicial de las especies utilizables, sus productos y distribución. También puede necesitarse información básica sobre lo que se está aprovechando, de dónde procede, cómo está situado, los rendimientos potenciales o reales, las técnicas y niveles de aprovechamiento.
Los Inventarios Forestales Nacionales (IFN) (o censos agrícolas, en el caso de productos cultivados) pueden recoger información de PFNM. El inventario a este nivel requiere un gran rigor biométrico. A nivel de unidad de ordenación (NUO) o nivel operativo puede ser aceptable un rigor biométrico menor, dependiendo de la dimensión de la unidad. La recogida de datos puede variar desde la evaluación de unas pocas muestras hasta un censo del tipo de aforo de existencias. Además de los datos cuantitativos, con frecuencia se requiere también lo siguiente:
Información a convenios internacionales y regionales. Estadísticas y otra información sobre la disponibilidad y uso de los recursos, p.ej. distribución y cuantía de la base de los recursos, datos sobre producción y comercio.
El creciente interés internacional por la sostenibilidad de los bosques durante los últimos años ha creado la necesidad de una cierta forma de medir si un bosque se está manejando de forma sostenible o no. Han surgido criterios e indicadores (C&I) para la ordenación forestal sostenible (OFS) como herramienta para medir y controlar el progreso hacia la OFS. A finales del año 2000, 145 países estaban participando en uno o más procesos de C&I a nivel eco-regional (FAO, 2001).
Los criterios definen los elementos fundamentales para juzgar la calidad de la ordenación forestal. Cada criterio se define mediante indicadores cuantitativos o cualitativos que se pueden medir y seguir para determinar el impacto de la ordenación forestal con el paso del tiempo.
Los indicadores son en esencia una forma de protocolo de seguimiento y, por lo tanto, es necesario desarrollar para los PFNM metodologías de evaluación, como se recomienda en esta publicación. Unas buenas evaluaciones de los recursos de PFNM son fundamentales para determinar la condición actual y como base para definir las tendencias futuras. Una cuestión fundamental se refiere al nivel de rigor biométrico necesario en las evaluaciones de los indicadores porque influye en el diseño general del muestreo.
Durante la última década se ha producido un fuerte impulso en favor de la certificación de los bosques y productos forestales, en parte en respuesta a la preocupación de las organizaciones no gubernamentales (ONG) sobre la mala calidad de la ordenación forestal. La certificación es una verificación independiente de que el gestor ha cumplido ciertas normas mínimas de ordenación forestal. Un certificado comprende un área específica de bosque para un período determinado de tiempo. Incluye normalmente una conexión con el mercado mediante una cadena de etiquetado de vigilancia de los productos procedentes de los bosques certificados.
Hay numerosos sistemas para la certificación de los PFNM:
Las evaluaciones de los PFNM son útiles sobre todo en la certificación de la ordenación forestal, cuando al evaluar los impactos de la ordenación, al nivel de la unidad de ordenación forestal, resultan ser importantes. También, en este caso, la cuestión del rigor biométrico puede ser fundamental porque los inspectores de certificación tienen que saber cómo evaluar de forma fiable y consecuente los datos de aprovechamiento y seguimiento.
El seguimiento de las especies amenazadas por aprovechamiento excesivo es fundamental para evitar que siga disminuyendo la población. Este seguimiento suele hacerse mediante los registros de aprovechamiento y comercio. Por ejemplo, el comercio internacional de las especies protegidas de CITES se sigue mediante las estadísticas de importación y exportación y TRAFFIC utiliza los tamaños del marfil de elefante para indicar los niveles de población.
Ésta puede ser la forma más fácil de conseguir información sobre especies sujetas a un comercio excesivo, pero estas evaluaciones no dan información a nivel de campo y pueden no ser reflejos fiables del estado de las poblaciones reales.
Hasta que no se disponga de una mejor y más amplia información a nivel de campo, parece probable que las grandes decisiones políticas de carácter internacional se realicen sobre la base de la información del mercado cuya fiabilidad es cuestionable.
¿Qué significa biométricamente correcto?
No se trata simplemente de recoger información cuantitativa; en toda la evaluación se deben cumplir los principios estadísticos. Los principios más importantes se refieren a:
Precisión y exactitud.
Unos datos de buena calidad permiten estimar la precisión y la exactitud
La precisión es elevada cuando los errores son pequeños.
La exactitud es elevada cuando el valor medio estimado es próximo al de la población total.
Lo ideal es que las estimaciones derivadas de las evaluaciones sean al mismo tiempo precisas y exactas.
La principal ventaja de una evaluación biométrica es que se puede calcular la precisión y la exactitud de los resultados. Esto significa que es posible tener cierta confianza en los resultados. La precisión consiste en la proximidad con que se agrupan las estimaciones de la muestra mientras que la exactitud mide la proximidad con que se acercan las estimaciones al valor real (o población).
Las estadísticas convencionales nos permiten calcular la precisión de los resultados (expresados normalmente como error de muestreo - véase el recuadro 1).
Sin embargo, es imposible calcular su exactitud sin conocer el valor verdadero y si lo conociéramos no necesitaríamos hacer el muestreo. La forma de abordarlo es intentar reducir al mínimo el sesgo en el diseño del muestreo y hacer que el estudio sea lo más preciso posible. Si la respuesta es precisa y estamos razonablemente seguros de que no hay sesgo, entonces podremos confiar en que el resultado sea también exacto. La Figura 2 aclara estos conceptos en relación con una diana cuyo punto central representa el valor verdadero.
Figura 2: Precisión y exactitud de un estudio biométrico
La consecuencia de esto es que para que un inventario sea considerado biométricamente riguroso necesita ser:
Hay que señalar que un pequeño nivel de sesgo puede ser aceptable si los resultados son precisos y se conoce el nivel de sesgo.
El muestreo sistemático utiliza una disposición regular de parcelas.
Objetividad
La objetividad se refiere a la reducción al mínimo posible del sesgo debido a una elección subjetiva de las muestras. En la práctica, esto significa la selección de las muestras utilizando normas predeterminadas y objetivas, como tomar las parcelas al azar o aquéllas que caen en las intersecciones de una malla sistemática. En el muestreo aleatorio deberían utilizarse, como ideal tablas de números aleatorios para elegir las parcelas de muestreo en posiciones dentro de una malla (o "marco de muestreo"). El muestreo sistemático garantiza una distribución regular de las parcelas y puede ser útil para cartografiar la distribución de las especies. Con el muestreo sistemático, hay que tener cuidado para conseguir que las parcelas no se alineen con alguna característica regular del paisaje, porque ello produciría un sesgo en los resultados.
No es aceptable:
El número de parcelas es fundamental para conseguir que los resultados sean precisos. La precisión se mide mediante el error de muestreo de una estimación; cuanto menor es el error de muestreo más precisa es la estimación. Un gran número de parcelas reduce el error de muestreo. Con frecuencia se diseñan los inventarios para obtener un error específico de muestreo (normalmente de 10 a 20 por ciento) y por eso es importante conocer cuántas parcelas se van a utilizar.
El número real de parcelas necesarias depende de:
Existen métodos para decidir el número necesario de parcelas (ver el recuadro 12) pero éstos exigen cierto conocimiento inicial sobre la variabilidad del recurso. Rara vez se dispone de este conocimiento. Una guía muy general sería que una muestra de más de 30 parcelas sería aceptable y que no lo sería, probablemente, una de menos de cinco.
Como ideal, las parcelas de muestreo no deberían estar demasiado próximas e indudablemente no deberían tocarse. Esto es para evitar la posibilidad de que la presencia de una especie en una parcela influya directamente en su presencia en otra. Por ejemplo, un árbol grande en una parcela puede influir en la posibilidad de que exista otro árbol o brinzales en la parcela adyacente. Las parcelas que se tocan son causa de dilemas sobre cómo tratar los individuos en los bordes de contacto.
¿Son los métodos actuales biométricamente adecuados?
Los métodos examinados se evaluaron teniendo en cuenta los criterios anteriores para juzgar sobre su fortaleza y debilidad biométrica en diferentes áreas.
Fue difícil juzgar sobre la calidad biométrica de muchos de los 97 estudios analizados de PFNM porque los protocolos no estaban redactados con suficiente detalle (véase el CD-ROM adjunto en cuanto a los detalles de los estudios analizados).
Esto constituye una preocupación porque la información procedente de las evaluaciones sólo es útil para las personas que no están directamente involucradas en el trabajo si está redactado adecuadamente, con un protocolo que se puede evaluar para diferentes usos o que se puede repetir en otros lugares.
Los protocolos deben informar claramente sobre los siguientes elementos fundamentales:
Diseño del muestreo: sin detalles sobre la forma de situar las parcelas, el lector solo puede imaginar que se haya hecho de forma subjetiva y, por lo tanto, que no son fiables biométricamente. Sólo el 14 por ciento de los estudios examinados daban detalles adecuados.
Dimensión y número de parcelas: A pesar de describir los estudios cuantitativos, el 25 por ciento de los estudios analizados no decían cuántas parcelas se habían utilizado. Aunque en algunos casos esto podía calcularse a partir de los detalles del diseño sistemático empleado, esto no debe ser necesario.
Las técnicas de enumeración deben dar detalles sobre dónde y cómo se contó o midió cada planta o animal, pero tales detalles están con frecuencia mal descritos.
Hay una amplia variedad de diseños de muestreo, incluyendo diseños de censos, aleatorios, sistemáticos, estratificados y experimentales, que son estadísticamente aceptables e incluyen una objetividad adecuada (véase el Cuadro 4).
Cuadro 4: Diseños de muestreo de PFNM en los estudios analizados
Diseño |
Número |
% de estudios* |
Censo |
5 |
6,0 |
Aleatorio |
18 |
21,7 |
Sistemático |
24 |
28,9 |
Diseños experimentales |
3 |
3,6 |
Estratificado |
21 |
25,3 |
Subjetivo |
18 |
21,7 |
Oportunista |
11 |
13,2 |
* Porcentaje de los 83 estudios que contenían información sobre los diseños de muestreo.
Obsérvese que los porcentajes no suman 100 porque muchos utilizaron diseños combinados, p.ej. aleatorio estratificado, etc.
Los principales fallos en el diseño de muestreo fueron:
· La localización subjetiva de las parcelas: esto no es raro a pesar de las frecuentes recomendaciones para evitarlo. La elección subjetiva de las muestras o parcelas reduce la fiabilidad de las estimaciones en cuanto a la población, porque no se pueden calcular los errores de muestreo. El muestreo subjetivo puede justificarse pero se traducirá siempre en datos que son difíciles de generalizar. Las justificaciones incluyen:
¬ la localización de individuos raros, poco frecuentes o difíciles de encontrar;
¬ la reducción al mínimo del número de parcelas (y por lo tanto el coste) mediante el muestreo de áreas "representativas";
¬ los problemas de dificultad del terreno y de acceso; y
¬ la utilización de conocimientos locales.
La elección subjetiva del sitio puede ser aceptable si se eligen objetivamente las muestras reales dentro del sitio o del área.
· Muestreo oportunista: p.ej. cuando las muestras se eligen simplemente porque son muy accesibles o son los únicos sitios conocidos. Aunque en algunos casos esto puede parecer válido (p. ej. el muestreo de pájaros a lo largo de una senda) siempre existe la posibilidad de sesgo.
Las evaluaciones se basan con frecuencia en las parcelas únicas. Por ejemplo, los estudios de etnobotánica se basan con frecuencia en parcelas de 1 ha. (originalmente este tamaño se eligió utilizando curvas, de especie-superficie pero actualmente se acepta como una norma) lo que se cree suficiente para captar la mayor parte de la flora de una región. Aunque este método puede ser aceptable para describir la flora, tiene un valor limitado para la ordenación, especialmente porque las parcelas o muestras se suelen elegir de forma subjetiva. En conjunto, el 29 por ciento de las evaluaciones examinadas tienen menos de 5 parcelas, el 30 por ciento de 5 a 30 parcelas y sólo el 40 por ciento más de 30 parcelas.
La distinción entre parcelas y subparcelas es motivo frecuente de confusión.
Las parcelas deben ser independientes entre sí para evitar el riesgo de relaciones entre ellas. Las parcelas que se tocan entre sí nunca deben tratarse como independientes sino más bien como subparcelas. No obstante, muchos estudios tratan las subparcelas y las parcelas contiguas como parcelas independientes, lo que se denomina "falsa replicación". El Anexo 2 contiene un diagrama que explica la diferencia entre parcelas y subparcelas.
El Cuadro 5 expone el comportamiento biométrico de los diferentes tipos de evaluaciones analizadas. Los principales criterios empleados para juzgar si un estudio era o no biométrico fueron
Tipo de estudio |
Estudios |
Protoco-los redac-tados (%) |
Biométrica-mente "correcto" (%) |
Comentarios/principales problemas |
Biodiversidad |
3 |
66 |
0 |
Con frecuencia, son subjetivos, pero ¿justificables? |
Demográfico |
9 |
44 |
22 |
Se basan con frecuencia en parcelas o rodales únicos de estudio |
Etnobotánico |
10 |
50 |
20 |
Incluyendo etnobotánica cuantitativa |
Experimentos |
5 |
80 |
80 |
Replicación insuficiente de los tratamientos |
Estudio de aprovechamientos |
5 |
80 |
60 |
Replicación insuficiente de los tratamientos |
Inventario de recursos |
42 |
69 |
57 |
Insuficientes parcelas |
Cartografía |
3 |
0 |
33 |
¿El muestreo biométrico no es una preocupación importante? |
Estudios de mercado |
2 |
50 |
0 |
Aplican criterios econométricos no biométricos |
Metodología |
11 |
64 |
55 |
Problemas con subparcelas contiguas |
Seguimiento |
12 |
50 |
25 |
Se aplican también diferentes criterios biométricos |
Evaluación rápida |
1 |
100 |
0 |
La rapidez y el rigor, ¿no son compatibles? |
Teledetección |
2 |
0 |
0 |
El protocolo no informa sobre la comprobación de la verdad-terreno |
Utilización de datos secundarios |
6 |
10 |
17 |
Los protocolos no informan sobre la serie de datos originales |
Estudios sociales |
2 |
50 |
50 |
Se aplican criterios sociométricos no biométricos |
Estudios de rendimiento |
13 |
46 |
8 |
Selección subjetiva de los individuos de la muestra |
Todos los estudios |
126 |
56 |
38 |
Sólo el 38 por ciento de los 126 estudios analizados son biométricamente adecuados de acuerdo con los cuatro criterios, mientras que el 43 por ciento de los inventarios de recursos y el 90 por ciento de los estudios de rendimiento parecen fallar. No obstante, el 56 por ciento de los estudios no fueron redactados con suficiente detalle para poder emitir un juicio sobre su calidad biométrica.
Los principales problemas de los estudios son:
Preocupa el hecho de que, tanto los inventarios de recursos como los estudios de rendimientos, fallen por lo común en la redacción del protocolo o en el uso de un diseño inadecuado. Ambos se utilizan para informar a la ordenación y tienen que ser biométricamente correctos. Si este análisis refleja el panorama general, gran parte de la información proporcionada parece carecer de credibilidad.
Aunque no todos los estudios tienen que ser biométricamente rigurosos, es conveniente que los usuarios comprendan por qué es importante la biometría para que puedan juzgar si la necesitan o no.
Hay una intensa demanda de información sobre PFNM, pero no toda ella tiene que ser rigurosa. Ello depende de los objetivos, necesidades y expectativas de los usuarios de la información procedente de las evaluaciones.
En consecuencia, ¿por qué utilizar métodos biométricos?
Discusión clave: datos cuantitativos vs. cualitativos
Durante décadas los científicos sociales han discutido sobre cuál de los métodos es mejor para registrar los fenómenos sociales.
Ventajas de la combinación: Más recientemente existe un reconocimiento generalizado de que deben integrarse los mejores elementos de ambos.
¿Cuándo es aplicable la biometría?
El rigor biométrico es importante porque proporciona información fiable de buena calidad. Tal información es esencial para conseguir una planificación y ordenación apropiadas. Tiene una importancia fundamental para:
El sustento, con un asesoramiento correcto. Las decisiones basadas en la evaluación de los recursos pueden influir en la supervivencia a largo plazo de las especies y, en consecuencia, en el sustento de las poblaciones (Cunningham, 1996b; Myers & Patil, 1995). Hay que evitar la simplificación exagerada de situaciones complejas, con el riesgo de dar unas recomendaciones equivocadas. Es fundamental que las evaluaciones basadas en las comunidades proporcionen información útil y fiable. Los asesores deben considerarlo como una obligación ética.
La explotación, evitando el aprovechamiento excesivo. Una información de buena calidad es importante para conseguir que las decisiones no lleven a la disminución de las especies elegidas, lo que puede a su vez poner en peligro a empresas comerciales basadas en tales especies. Hasta ahora pocas empresas de PFNM basan las decisiones sobre aprovechamientos en datos fiables y no es infrecuente la explotación excesiva. En tales casos, es fundamental poner en práctica fuertes sistemas de seguimiento que se ocupen de cualquier consecuencia negativa y adopten las acciones correctoras necesarias.
La valoración de los recursos forestales tropicales, lo que permite hacer comparaciones. El uso de los datos de PFNM por personas que no participan en el inventario exige cierto nivel de normalización de lo que se mide y de la calidad de los datos. Es difícil comparar los resultados de evaluaciones que se realizan de forma diferente. El Cuadro 6 muestra los fallos comunes de rigor biométrico y de redacción de protocolos en las evaluaciones de PFNM desde la perspectiva de los economistas de recursos naturales y hace recomendaciones sobre cómo podrían mejorarse los métodos (Godoy et al., 1993).
Resúmenes estratégicos, planificación y priorización. Con frecuencia, los datos empleados para las estadísticas nacionales, regionales o internacionales proceden de evaluaciones locales de PFNM. Denominado con frecuencia "meta-análisis" esta síntesis de diferentes estudios es algo más que una simple recopilación de datos; más bien incluye un análisis más profundo para una interpretación más amplia. Aunque es una forma eficaz en cuanto al coste de generación de datos en gran escala, sólo ofrece la confianza de los datos que utiliza. Proporcionará únicamente resultados biométricamente adecuados si las evaluaciones locales también lo hacen.
Credibilidad, evitando los sesgos políticos. El conseguir que los datos sean biométricamente correctos puede añadir peso a las recomendaciones basadas en tal información. Cuando los gobiernos tienen que defender sus razones para establecer cupos a aquéllos que intrigan para conseguir niveles mayores (industria, comercio) o menores (conservacionistas), son importantes unos datos fiables. El estudio del caso 1 es un buen ejemplo del papel de unos datos fiables en el debate político sobre el cupo nacional de la corteza de Prunus africana en Camerún.
Cuadro 6: Resumen de los principales fallos de la evaluación de recursos PFNM para estudios de valoración
Información necesaria |
Principales fallos |
Metodología recomendada |
Datos representativos del bosque |
Muchos estudios sólo usan un sitio y no se dan razones para su elección por lo que no es posible utilizar los datos para comparación o generalización |
El ideal es una muestra de los sitios de estudio (para poder calcular la variación) o a falta de ésta, dar las razones para la elección del sitio |
Perfiles de población adecuados para su generalización |
Los que informan en estudios antropológicos no han elegido al azar y las muestras son de pequeña dimensión |
Identificación de las principales cualidades de los extractores (p.ej. edad, tecnología, ingresos). Muestreo aleatorio estratificado de la población en los estratos identificados |
Datos representativos del modelo estacional de usos de los PFNM |
Pocos estudios incluyen datos de más de 1 año |
Selección aleatoria del mismo número de semanas y días de cada mes a lo largo de un año como mínimo. Examen cuidadoso del clima y otras variables, p.ej. economía en sentido amplio para comprender la representatividad del período de estudio |
Cuantificación de los flujos de productos (cantidades utilizadas por la población) |
Algunos estudios estiman existencias (inventario) que no se refieren a flujos actuales ni sostenibles |
Identificar, contar, pesar y medir los productos de acuerdo con lo que entra cada día en la aldea. Evaluar la muestra aleatoria de las aldeas y familias y preguntar a los extractores u observar aleatoriamente y registrar su consumo |
Peso del producto |
Puede suceder que no se midan los pesos |
Si los productos son difíciles de pesar a granel, tomar submuestras estacionales para obtener pesos medios |
Identificación del producto |
El uso irregular de nombres científicos o el uso de nombres locales impiden la comparación entre estudios |
Recoger especímenes (comprobantes, cráneos, fotografías) para una identificación científica definitiva |
Zona de recogida para la extracción del producto |
Muchos estudios no describen el área de captación por lo que no es posible determinar los rendimientos por hectárea |
Observación directa, elaboración de cartografía de carácter participativo, evaluación de tiempos de recorrido, fotografías aéreas, Sistemas de Posicionamiento Global (GPS), etc. |
Observaciones suficientes |
Insuficiente si depende de un solo investigador que realiza todas las observaciones |
Entrenar y utilizar a los extractores para recoger información o mantener diarios personales (ser conscientes de posibles sesgos) |
Valor del producto |
Algunos investigadores utilizan el gasto de mano de obra o de energía como medida del valor lo que no es consecuente con la teoría moderna de valoración |
Utilizar los precios que existen para el artículo de que se trate o que predominan en mercados próximos, p.ej. utilizar las mercancías comerciadas mediante trueque para productos sin mercado, utilizar el valor de un sustitutivo próximo. Utilizar los métodos de valoración contingente (voluntad de pagar) |
Distribución del aprovechamiento que va a las familias y al mercado |
Pocos estudios lo han realizado pero es importante porque los bienes destinados a la familia y al mercado tienen precios diferentes |
Muestreo aleatorio de familias a las que les pide mantener cuadernos de trabajo con los ingresos diarios, gastos y cantidades de PFNM consumidos o vendidos |
Precios sombra |
Importante para obtener una base económica racional para los PFNM que pueden no ser financieramente rentables Necesarios para estimar la valoración desde un punto de vista nacional |
Ajuste por impuestos y subsidios que ocasionan una desviación de precios a partir del coste de oportunidad del recurso |
Externalidades ambientales |
No se han realizado estudios, lo que significa que las valoraciones convencionales subestiman los beneficios económicos de los PFNM. |
No se hacen sugerencias |
Costes marginales de extracción y elaboración |
No se evalúan los tiempos de búsqueda, el coste de herramientas, etc. empleados para la recolección de vegetales (se ha realizado en el caso de animales en estudios basados en la teoría del pienso óptimo) |
Entrevistas, observación directa (muestreo instantáneo, muestreo enfocado a la materia), diarios y registros de los extractores, traslado de troncos fuera y dentro de la aldea |
Niveles de salarios |
Algunos investigadores han empleado el índice oficial de salarios del país pero esto no debe hacerse sin sentido crítico |
Determinar qué se paga actualmente entre la gente. Tener en cuenta que los salarios rurales varían con la estación, la edad, el sexo y el tipo de trabajo |
Coste de capital |
No se mide frecuentemente, no es apropiado el uso del índice del mercado |
Utilizar una tasa de descuento social que puede calcularse localmente o, en otro caso, utilizar 4-5% |
Sostenibilidad |
Tres perspectivas a) La población indígena maneja el bosque sosteniblemente b) La población indígena no lo maneja sosteniblemente c) La sostenibilidad es el resultado de condiciones especiales que deben identificarse en cada caso |
Indirecta: comparación de distancia, frecuencia y duración de los recorridos de recolección, recordar los rendimientos a lo largo del tiempo, etc. Directa: comparaciones de extracción e índices de reproducción y crecimiento en el bosque |
Utilización de las extracciones de vegetales y animales en una sola valoración |
No es posible porque los botánicos utilizan los ingresos por hectárea mientras que los zoólogos utilizan los ingresos por unidad de trabajo |
Equipo multidisciplinar que comprende economista de recursos naturales, antropólogo economista, botánico, zoólogo y también población indígena y escolares locales |
= Media muestral
