¿Qué es la economía circular?

El modelo productivo de los últimos tiempos se ha basado mayoritariamente en el esquema lineal de “producir – consumir – tirar”. Desde un punto de vista medioambiental, se trata de un modelo de escasa sostenibilidad, además de suponer un desaprovechamiento de materias primas y energía desde una perspectiva económica.

La economía circular consiste en cerrar el ciclo mencionado, promoviendo el reciclado y la reutilización de los productos que han alcanzado su fin de vida. De esta forma se maximiza el valor los recursos utilizados y al mismo tiempo se minimiza la generación de residuos. Puesto que el modelo económico circular es sostenible, muchas instituciones a nivel nacional e internacional están promoviendo su uso a través de ayuda financiera y medidas regulatorias.

Reciclaje de neumáticos en España

El reciclaje de neumáticos en España supone un ejemplo muy ilustrativo de legislación para fomentar la economía circular. Desde el año 2006, a través del Real Decreto 1619/2005, se declararon ilegales los vertederos de neumáticos y se estableció un proceso obligatorio para la gestión de los neumáticos fuera de uso, con la finalidad de prevenir el elevado impacto ambiental de estos residuos.

La nueva legislación dispone que una parte del precio de venta del neumático nuevo, que debe aparecer explícitamente en la factura, será utilizada para financiar a entidades gestoras sin ánimo de lucro que garantizarán la recogida y correcta gestión de los neumáticos fuera de uso.

SIGNUS Ecovalor

SIGNUS Ecovalor es la entidad líder a nivel nacional en la gestión de neumáticos fuera de uso, y también uno de nuestros clientes. A través de los datos, hemos aportado una visión objetiva de sus procesos que ha permitido aumentar la eficiencia de su sistema de gestión.

Entre los datos facilitados por Signus para el desarrollo de los proyectos, se encuentran las toneladas anuales de neumáticos fuera de uso (NFU) recogidas por todas las entidades gestoras en territorio nacional, que se muestran en la siguiente figura:

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Los datos sugieren que los volúmenes de neumáticos recogidos han podido estar condicionados por la crisis ecónomica, ya que sigue el mismo patrón de caída y recuperación. En PiperLab nos hemos preguntado si alguna variable socio-económica podría guardar relación con estos datos.

En PiperLab nos hemos preguntado si alguna variable socio-económica podría guardar relación con estos datos.

 

Correlación de variables socio-económicas

 Para nuestro análisis hemos buscado datos anuales a nivel nacional y provenientes de fuentes oficiales, relacionados con:

  • Vehículos: Matriculaciones, parque, antigüedad y bajas (Fuente: DGT)
  • Economía: PIB, PIB per cápita, deuda, déficit, precios de petróleo y caucho (materias primas) (Fuentes: Banco Mundial y Eurostat)
  • Empleo: Tasas de paro y actividad, activos, ocupados y parados (Fuentes: INE y Eurostat)
  • Otros: Inversión en conservación y explotación de carreteras, toneladas kilómetro de transporte de mercancías por carretera (Fuente: Ministerio de Fomento)

 Una vez reunidas todas estas variables, hemos obtenido todas las correlaciones de las mismas con respecto a la serie de neumáticos recogidos. En la siguiente tabla se muestra el top 10 de variables socio-económicas que tienen la correlación más fuerte:

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La mayor correlación (0,901) se da respecto a la serie anual de matriculaciones de vehículos. Se trata de una relación positiva que indica que un incremento de matriculaciones coincide con un incremento en la recogida de neumáticos, y viceversa.

Los datos de empleo dominan el top 10 de las correlaciones (5 de 10 variables están relacionadas con el empleo), incluyendo el número de parados, que aparece en el segundo puesto (-0,889), esta vez con una relación negativa, es decir, un incremento en el número de parados coincide con un decremento en el peso de los neumáticos recogidos.

La explicación de estas correlaciones podría ser que una reducción del desempleo provoca los siguientes efectos:

  • Aumenta la capacidad de gasto de la población que pasa de estar desempleada a estar ocupada, y se adquieren vehículos personales tanto nuevos como de segunda mano (principalmente turismos personales y motocicletas).
  • La creación de puestos de trabajo hace que las empresas adquieran más vehículos para su actividad (turismos de empresa, furgonetas, camiones…).
  • Aumentan los desplazamientos diarios de la población a su puesto de trabajo.

El aumento del nivel de tráfico provocado por los efectos mencionados repercutiría en un mayor desgaste de neumáticos y, por lo tanto, en mayores volúmenes de recogida de neumáticos que han alcanzado su fin de vida útil.

Modelado

Es posible ajustar razonablemente bien, a partir de las variables altamente correladas, el peso de neumáticos recogidos anualmente. Debido al reducido número de datos de los que disponemos (datos anuales para 10 años), conviene que el modelo sea lo más sencillo posible. Por ello hemos elegido un modelo de regresión cuadrática.

Para el ajuste del modelo de regresión, hemos seleccionado la variable “Número de parados” que, aunque no tiene la correlación más fuerte de todas, nos permite extrapolar el modelo hacia el futuro utilizando previsiones oficiales del INE y del Banco de España.

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El modelo se ajusta razonablemente bien dada su simplicidad, con un error relativo que no supera el 5%. La siguiente figura muestra el ajuste del modelo en una gráfica.

Proyección hasta 2020

Como se ha mencionado anteriormente, podemos proyectar el número de parados en España desde el año 2017 hasta el 2020, utilizando previsiones oficiales del INE y del Banco de España:

La siguiente tabla recoge los datos encontrados:

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Con estos datos podemos elaborar la proyección de la cifra de población parada multiplicando la población mayor de 16 años por las tasas de actividad y paro:

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Finalmente, aplicando el modelo desarrollado anteriormente sobre la proyección de la población parada obtenemos una estimación del volumen de neumáticos que se espera recoger en los próximos años en todo el territorio nacional:

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Como se aprecia en la figura, el modelo de regresión basado en la población parada indica un crecimiento muy moderado del volumen de neumáticos fuera de uso a recoger durante los próximos años.

 

Conclusiones

De acuerdo al análisis anterior, hemos sido capaces de estimar una variable estratégica fundamental para la industria de la gestión del neumático, como es el volumen que se espera recoger en los años venideros.

Además, hemos encontrado explicaciones para la dinámica de la industria más allá de los datos internos de las entidades gestoras. La industria de gestión del neumático, como muchas otras industrias en el campo de la economía circular, está muy vinculada al comportamiento del tejido socio-económico del que forma parte, es por esto que los datos externos nos aportan un gran valor añadido.

En Piperlab, somos expertos en enriquecer los datos internos de nuestros clientes utilizando fuentes externas y, combinando ambas fuentes de datos, obtener una amplia perspectiva que nos permite desarrollar las soluciones de negocio más adecuadas a las necesidades de nuestros clientes.