“microsseguros: risco de renda, seguro social e...2009/09/01 · de seguros privados específicos...

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“Microsseguros: Risco de Renda, Seguro Social e

a Demanda por Seguro Privado pela População

de Baixa Renda”

Sumário Executivo & Abstract in English

Coordenador: Marcelo Cortes Neri

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“Microsseguros: Risco de Renda, Seguro Social e a Demanda por

Seguro Privado pela População de Baixa Renda”

“O microsseguro guarda a promessa de ser na próxima década o que o microcrédito foi no mundo nas últimas duas”.

“O boom recente deu os pobres emergentes ao mercado segurador falta agora dar os mercados aos mais pobres através da criação de um marco institucional apropriado”.

“A renda que importa para a demanda privada de seguros não é a do indivíduo, mas a da família, consistente com a definição de microsseguro”.

“A desigualdade da despesa de seguro (Gini de 0,94) é próxima de 1, quando uma só pessoa deteria todo o seguro da sociedade”.

“A maior previsibilidade gera ganhos de bem-estar, sem implicações fiscais, o que torna o efeito-estabilidade do seguro particularmente atraente”.

1. Objetivo

O objetivo deste trabalho é analisar a demanda de seguros privados pela

população de baixa renda com vistas ao desenvolvimento da indústria nascente de

microsseguros no país. O microsseguro melhora a habilidade desses indivíduos em lidar

com as freqüentes flutuações de suas rendas e outros riscos. Neri (2000) estima que a

probabilidade de entrada na pobreza é de 8,2% entre dois meses consecutivos e de 9%

entre dois meses com intervalo de 1 ano. Por sua vez, o papel do microsseguro na

suavização dos padrões de vida assumidos depende de quanto são desenvolvidos os

diversos segmentos do mercado financeiro (ativos, créditos e seguros) e da provisão de

seguro social que permitem amortecer choques adversos. A avaliação do efeito do

microsseguro sobre o bem estar, e a própria demanda pelos diversos tipos de

microsseguros requer uma análise da dinâmica do processo de renda individual e uma

avaliação das instituições complementares e substitutas que condicionam seu

comportamento financeiro. O Brasil dispõe de um sistema financeiro razoavelmente

desenvolvido, mas ainda pouco voltado à baixa renda, em particular no ramo de

seguros. Por outro lado, há uma oferta de seguro social por parte do Estado brasileiro,

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relativamente desenvolvida vis a vis outros países de nível de renda similar. Isso exige

uma indústria de microsseguros privada bem sintonizada tanto com a concorrência

destes instrumentos públicos como com as novas oportunidades de negócio de pessoas

em mobilidade ascendente necessitadas de proteção para manter padrões de vida recém

conquistados. Há ainda a possibilidade de usar os caminhos dos cadastros e da

regularidade oferecidos pelos novos programas sociais para descer na escala de renda

com a oferta de seguros até onde ela nunca foi antes. Esta sobreposição de efeitos e

mudanças em direções contrárias exige um trabalho empírico que norteie as empresas

que almejam explorar o mercado de microsseguros no Brasil.

De maneira geral, a provisão de seguros contra incertezas está presente em várias

dimensões da vida das pessoas, tais como as provisões relacionadas a doenças,

desemprego, acidentes, roubo, morte, entre outras. Falamos dos seguros comprados no

mercado privado e do chamado seguro social, incluindo mecanismos de proteção

oferecidos pelo Estado e pelas redes de relações na sociedade.

No caso do seguro social de natureza pública é interessante diferenciar os

contributivos dos não contributivos. Podemos exemplificar os contributivos nas

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cláusulas de seguro de acidentes de trabalho e a licença maternidade do INSS.

Exemplos de formas não contributiva de seguros públicos são o Sistema Único de

Saúde (SUS), o Bolsa-Família, o Benefício de Prestação Continuada (BPC) e o Seguro-

Desemprego. Na sociedade a célula básica de partilha de riscos é a família,

complementada por relações de amizade e de ajuda por não familiares.

A integração de diferentes modalidades de seguros será feita através da

discriminação das diferentes despesas monetárias observadas na Pesquisa de

Orçamentos Familiares (POF). Um primeiro desafio assumido é identificar relações de

complementaridade e de substituição entre os vários tipos de seguro públicos, familiares

e aqueles adquiridos nos mercados privados. Faremos uma análise cruzada de

componentes das diferentes modalidades de seguro sobre a demanda de seguro privado.

Isto é, veremos até que ponto a presença de outros dispositivos privados, públicos e

familiares redutores de risco afetam o comportamento privado de aquisição de seguros.

Por exemplo, em que medida a contribuição para a previdência pública afeta a demanda

de seguros privados específicos como nos ramos de saúde ou vida. Outro desafio é

incorporar os efeitos de diferentes tipos de risco na demanda por estes seguros como

aqueles associados ao desemprego, idade, violência etc. No que tange as relações

familiares trabalharemos com os conceitos de despesas de seguros em bases familiares

per capita e individuais como cenários extremos da operação, ou não, de mecanismos de

diversificação de riscos dentro dos domicílios. Ao longo da pesquisa estudaremos em

detalhe as relações entre demanda de seguros e renda visando entender as

potencialidades do microsseguro vis a vis a mudanças na distribuição de renda e na

oferta de produtos mais ajustados à baixa renda. O trabalho está composto de seções

centrais colocadas abaixo:

2. Os Motivos do Consumidor de Seguros: Teoria

3. Definição de Microsseguros

4. O Mercado de Microsseguros

5. Quais são os principais determinantes da demanda por Microsseguro?

6. Mercado Corrente de Seguros e de Microsseguros

7. Substituição e Complementaridade entre Diferentes Tipos de Microsseguros

8. Detalhamento da Demanda de Microsseguros

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Sítio da Pesquisa

O sítio da pesquisa www.fgv.br/cps/ms/ oferece um amplo banco de dados

com dispositivos interativos e amigáveis de consulta aos dados.

2. Os Motivos do Consumidor de Seguros

O objetivo desta seção é à luz da literatura econômica fazer uma breve descrição

conceitual das motivações por trás do comportamento de demanda por diferentes tipos

de seguro pelos indivíduos. A base apropriada para análise de todos os bens e serviços

reais e financeiros vistos de forma conjunta é a teoria da escolha intertemporal, que

analisa os dilemas entre o futuro e o presente num contexto de incertezas. Discutimos

extensões deste aparato intertemporal básico para modelar a decisão individual de

compra de diferentes tipos de seguro ao longo do ciclo de vida. Segundo a vasta

literatura sobre comportamentos financeiros das famílias, a demanda pelo binômio

poupança/seguro seria induzida por alguns fatores principais além da suavização do

consumo ao longo do tempo. Alguns destes fatores geram no campo da literatura da

poupança (ou auto-seguro) motivos específicos, mas que no campo do entendimento da

demanda de seguro pode dar origem a apólices com características particulares, a saber:

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Seguro saúde, seguro-desemprego, seguro prestamista são derivados de motivos

precaucionais, a partir de incerteza futura de renda ou de despesas;

Seguro de automóveis, imóveis e ativos produtivos ligados a negócios estão associados

a bens indivisíveis e de alto valor unitário principalmente para a baixa renda num

contexto de restrição de crédito;

Previdência complementar atua como importante proteção contra redução de renda do

trabalho e choques de saúde na saúde financeira freqüente entre os idosos;

Seguro de vida financia o consumo do cônjuge e descendentes frente o risco de morte

do titular da apólice.

Estes motivos são magnificados em indivíduos de baixa renda pela combinação

de maior necessidade de proteção e maiores imperfeições dos mercados de crédito e

poupança. Sem falar que os baixa-rendas no Brasil tendem a apresentar mais

volatilidade da renda laboral (Neri et all 1999). No entanto, indivíduos de baixa renda

estão mais restritos no mercado de seguro, seja pela falta de conhecimento deles dos

serviços oferecidos pelas seguradoras, pelo desconhecimento das seguradoras sobre

clientes informais, além dos baixos valores envolvidos dificultarem a diluição de custos

fixos cadastrais e operacionais de oferta dos mesmos. Estes elementos sustentam o caso

do desenvolvimento da indústria de microsseguros no país.

i. Segurando a Renda

A demanda por seguros se dá devido às incertezas, que afetam o bem estar das

pessoas. Dado que o seguro fornece recursos que estarão disponíveis no futuro em caso

de ocorrência de choques adversos a decisão de demandar seguro, ou auto-seguro

através de poupança, está também relacionada com a natureza e extensão da incerteza.

A idéia é que em tempos ruins, quando o nível de consumo é baixo, as conseqüências

são muito piores do que em tempos bons, quando o nível de consumo é alto. Portanto,

na margem as perdas de consumo próximo aos níveis de subsistência são maiores do

que os ganhos em caso de surpresas positivas. Os pobres deveriam se preparar para

choques adversos demandando, se possível, seguros no mercado, ou auto-seguro através

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de poupança. Neste sentido estes instrumentos financeiros não deveriam ser tratados

como serviços de luxo.

Restrição de Sobrevivência

Quanto mais incerta for a renda futura maior é a demanda por seguro ou auto-

seguro e menor é o consumo presente de outros bens e serviços. Esse motivo

precaucional é fortalecido pela existência de restrição a crédito. A possibilidade de

tomar empréstimos em tempos ruins é uma alternativa que transmite segurança. Um efeito colateral da estabilização de riscos individuais é reduzir a demanda

por seguros privados. O mesmo tipo de argumento pode ser aplicado ao fornecimento

de seguros sociais pelo Estado ou a própria estabilização macroeconômica. Por

exemplo, a Constituição de 1988, universalizou o acesso a Saúde através do SUS ou

ainda deu estabilidade no emprego ao funcionalismo público diminuindo a demanda por

seguros específicos como saúde e prestamista, respectivamente.

ii. Seguro de Vida

Uma importante fonte de incerteza é a aquela relacionada ao momento da morte

do indivíduo. Quanto maior for a expectativa de vida menor será o consumo realizado

depois da aposentadoria para um dado nível de recursos. Sendo assim, as decisões de

quanto poupar para a aposentadoria e quanto demanda seguro de vida depende também

do grau de incerteza sobre a data de morte das pessoas. No caso de altruísmo as pessoas

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demandam seguro de vida para garantir o padrão de vida do respectivo cônjuge e dos

descendentes. No que tange a incerteza de data da morte isto se aplica mais a provisão

de anuidades ou na prática sistema de pensões e previdência públicas e privadas.

iii. Previdência Complementar

Poupar para a aposentadoria advém do desejo individual de manter um padrão

estável de consumo ao longo do ciclo da vida. Em função disso, os indivíduos abrem

mão de uma parcela de consumo durante a vida ativa para poder estabilizar o padrão de

consumo na velhice, quando ocorre uma queda no rendimento do trabalho função da

aposentadoria ou aumento de despesas frente aos maiores riscos de saúde na terceira

idade. Há fatores que condicionam preferências, necessidades e a própria renda do

trabalho ao longo do ciclo da vida. Choques de saúde mais freqüentes na terceira idade

são uma possibilidade de efeitos precaucionais e também explicam a maior demanda

por seguros na fase mais adiantada do ciclo da vida. Tamanho da família é outro fator,

pois os gastos de consumo corrente vão atingir o pico na meia-idade inibindo a

demanda de seguros até então.

iv. Seguro de Imóveis e Automóveis

A acumulação de ativos para aquisição de bens indivisíveis, representados

principalmente por imóveis e automóveis, resulta do fato que os fluxos de renda mensal

tomados individualmente não são suficientes para compra de bens indivisíveis e de alto

valor unitário. Essa situação é induzida pela inexistência de mercados de crédito

perfeitos, indutores de restrições por liquidez.

Similarmente a demanda por seguros para bens específicos seria resultado da

interação destes dois fatores: indivisibilidade dos bens e imperfeições no mercado de

crédito. Os sem crédito, para fazer frente a choques adversos têm de acumular recursos

por conta própria, durante alguns períodos até que possam obter o bem indivisível,

abrindo mão de seus serviços e motivando a demanda por seguros. Similarmente,

pessoas que querem recomeçar um novo negócio, freqüentemente são frustradas pela

falta de acesso ao mercado de capitais, sendo forçadas a acumulação antecipada de

riqueza financeira e a compra de proteção contra a propriedade.

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3. Definição de Microsseguros

A variável fundamental para a definição do mercado de microsseguro é a renda

do indivíduo e não o tipo de produto oferecido. Isto é, o prefixo micro é mais adjetivo

do público-alvo do que substantivo do serviço financeiro prestado. O microsseguro

crédito se encaixa no campo das microfinanças, fornecendo seguros a clientes não

atendidos pelo setor financeiro tradicional. Microfinanças referem-se a uma gama de

serviços financeiros diversos, que incluem microcrédito, micropoupanças, crédito

imobiliário, remessas de imigrantes além dos microsseguros, para citar apenas os

principais. Outros exemplos de programas no campo das microfinanças seriam a

abertura de postos bancários no comércio tradicional (por exemplo, mercearias).

A chave do sucesso das microfinanças é desenvolver tecnologias que permitam

prover serviços financeiros a clientes pobres e informais de forma sustentável. Tais

como canais viáveis de distribuição de seguro para reduzir os custos de transação dos

pequenos empréstimos e superar os custos fixos associados a apólices muito pequenas.

A relação entre seguradoras e segurados é marcada pela assimetria de

informações de dois tipos: seleção adversa e risco moral. A primeira envolve o

desconhecimento do segurador com relação ao tipo do segurado (quão honesto, quão

responsável, estado de saúde etc). Já o risco moral envolve falta de informação do

segurador sobre o tipo de ação que o segurado pode vir a tomar de posse do seguro

(maneira de dirigir, de cuidar de sua saúde, etc). A existência de assimetrias na

avaliação de contratos proporciona uma quantidade menor de seguros do que a

necessidade das pessoas e a possibilidade das seguradoras. Uma estratégia muito usada,

explora interações repetidas entre seguradores e segurados: o banco fornece contratos de

seguros mais vantajosos ao longo do tempo, condicionado a não ocorrência de sinistros

nos períodos anteriores, e não renova o seguro se ocorrer um caso mais extremo.

Um dos segredos para o sucesso do microsseguros é a lealdade dos clientes,

conseguida pela confiança das instituições na sua clientela e pelos bons serviços

fornecidos a ela. É necessário conhecer bem os clientes e buscar produtos que

satisfaçam suas necessidades. Um traço relevante seria o contato direto e pessoal entre o

funcionário da instituição seguradora e seus clientes. É preciso atentar para o custo de

monitoramento do segurado. Quando se trata de pequenos seguros, esses gastos podem

se tornar tão significativos que não justificam a oferta de seguro. Aí a criação de grupos

solidários de seguro a semelhança do que acontece no microcrédito pode ajudar a

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baratear tais custos. Uma solução complementar é transferir o custo de monitoramento

para um terceiro, um agente de seguro. Funcionários que acompanham o segurado, que

preferencialmente são remunerados de acordo com seu desempenho faz com que os

diversos incentivos aplicados aos vários atores envolvidos estejam alinhados com o

sucesso da iniciativa.

Atores Fundamentais do Microsseguros

Grupo Solidário

Outro ponto é o aproveitamento de economias de escala e de escopo nas

operações de políticas públicas. Por exemplo, o cadastro da população de baixa renda

elaborado para permitir acesso a programas sociais como o Bolsa Familia ou pensões

não contributivas como o BPC pode ser aproveitado por instituições creditícias, que se

beneficiam do custo de levantamento de informações já incorrido. A certeza de um

fluxo de caixa estável de origem pública associado a estes programas reforça a

complementaridade entre programas. Outra possibilidade relacionada com a

combinação do microsseguros com outras políticas públicas é a idéia de consignar a

renda advinda de programas de pensões públicas e de transferências de renda.

i. Definindo Microsseguros no Brasil

Como dissemos, o mercado de microsseguros não é definido pelo valor

envolvido nos seguro comercializados, mas pela renda do seu público potencial. Essa

definição é de fundamental importância para a realização da parte empírica do projeto.

Inicialmente, um candidato natural à definição de público-alvo do microsseguro é o da

categorização de renda por frações e múltiplos do salário mínimo. Entretanto, esta

Agente de Seguro

Seguradora Segurado

Segurado

Segurado

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classificação não é a mais indicada, pois o valor do salário mínimo tem sofrido

sucessivos ganhos reais ao longo do tempo (por exemplo, um ganho real de 44,7%

desde 2003). Desta forma, quando usamos o salário mínimo como numerário ficamos

com a falsa impressão de constância no valor real ao longo do tempo, além de deixar o

foco do mercado de microsseguros a reboque de discussões de políticas públicas, não

relacionadas com microsseguros. Também há uma forte concentração de massa da

distribuição em múltiplos (ou frações exatas) do mínimo, não só em renda de emprego

formal, como emprego informal e principalmente de programas sociais contributivos e

não contributivos (aposentadorias e pensões, seguro desemprego, BPC (Loas) etc.). De

forma que um pequeno reajuste real do mínimo - digamos de 0,0001% real, ou seja,

virtualmente zero - pode causar grandes variações da população em torno da linha de

corte usada pelo próprio efeito do novo valor dos benefícios concedidos.

Sugerimos incorporar as definições de classes econômicas desenvolvida pela

FGV por alguns motivos:

i) A divisão de classes E, D, C e A/B da FGV, já está presente na cultura das empresas

privadas. Ela se aproxima da distribuição classificação da ABIPEME, mas está

diretamente expressa tanto em renda familiar per capita, que é a unidade de medida

deste projeto. Como a FGV tem gerado atualizações periódicas das estimativas do

tamanho dessas classes em pesquisas de acesso público usando as PNADs e as PMEs,

há uma realimentação automática das possibilidades futuras de análises.

ii) A definição de classes de renda da FGV incorpora diferenças regionais de custo de

vida que afetam o poder de compra dos consumidores presentes e potenciais de seguros.

A Classe E do sistema de classes da FGV corresponde a definição de pobreza usada

pela instituição desde 2000. Uma vez que não existe uma linha oficial de pobreza no

Brasil à definição de pobreza da FGV é utilizada por órgãos oficiais como o Ministério

da Fazenda e o Ministério de Desenvolvimento Social. O critério de acesso ao Bolsa-

Família, hoje, é de 137 reais per capita por família, o que é relativamente próximo

média das linhas regionais de pobreza da FGV, que é de 134 reais. Ou seja, está

relativamente próximo, mas não exatamente igual aos valores do acesso do Bolsa-

Família.

O banco de dados do projeto calcula todas estatísticas para as faixas de rendas

acumuladas até 1 salário mínimo, 2 salários mínimos e 3 salários mínimos, assim como

das classes CDE, DE e E, C, D, AB isoladamente, de forma a permitir a cada um

abordar as várias faixas do segmento de microsseguros e da relação deste com o

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mercado total. Criamos também um dispositivo que permite a cada um simular qual a

porcentagem da distribuição abaixo de cada valor de renda, vide

http://www.fgv.br/ibrecps/RETC.M/Lorenz/index.htm. Essa abordagem por faixas ou

classes de renda permite diferenciar estratégias de acordo com os pontos fortes e fracos

de cada segmento. Por exemplo, na classe E exploramos relações de complementaridade

com o Bolsa-Família, em nível de utilização de cadastros e da renda distribuída. Ou

ainda, tipicamente para as classes D e C, explorar possibilidades de consignação dos

benefícios sociais em termos de pagamento das prestações dos seguros, e mesmo do

crédito dos prêmios em caso da ocorrência de sinistros.

A participação da classe CDE de 83,83% é comparável a de 3 salários mínimos

per capita da época da POF, correspondendo a 84,68% da população. Ou seja, a

diferença de tamanhos absolutos entre os dois critérios é relativamente pequena.

Transformando uma longa estória, sintetizada no trabalho, calculadas em termos

domiciliares per capita, mas aqui expressas em renda domiciliar total de todas as fontes

por mês a preços de dezembro de 2008: Classes E até R$ 804, D até R$ 1115, C até R$

4807, e AB daí para cima. Analisamos no Anexo 6 do Texto Principal as mudanças de

distribuição de classes econômicas até junho de 2009.

4. O Mercado de Microsseguros

Tratamos de medir a demanda efetiva de seguros e microsseguros, através dos

microdados da Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF/IBGE). Em 2002 e 2003, o

IBGE foi a campo e coletou informações de 48.470 domicílios, cobrindo uma amostra

de 182 mil indivíduos. O objetivo do uso da POF aqui é traçar as características e o

perfil de despesas individual e familiar dos diferentes produtos de seguro (incluindo

acesso, total de gasto) para diversos segmentos da população brasileira. Centramos a

análise nas despesas para pessoas acima de 15 anos de idade que responderam as

perguntas do questionário de despesas.

i. O Mercado de Seguros

A taxa média de acesso a seguros na população em questão é 16,79%. Isto é, a

população que dispõe ao menos de um tipo de seguro privado apontados no questionário

da pesquisa, quer seja seguro-saúde, seguro de vida, seguro de veículo, previdência

privada ou outros tipos de seguro. O seguro-saúde é o mais difundido cobrindo 12.94%

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da população com mais de 15 anos de idade, seguido do seguro de vida 4,31%, seguro

de veículo 2,95%, previdência privada 0,45% sendo o portfólio completado por outros

seguros 1,41%.

Alternativamente, se a métrica for o valor de despesa ao nível geral de preços de

dezembro de 2008, por pessoa, cada brasileiro acima de 15 anos gasta, em média, R$

23,96 mês em seguro, sendo R$ 16,79 em mensalidades de plano de saúde, R$ 3,22 em

seguro de veículo, R$ 2,17 em seguro de vida, R$ 1,03 em previdência privada e R$

0,75 em outros seguros. Ou seja, 70,1% das despesas desses seguros são alocadas em

planos de saúde.

ii. O Mercado de Microsseguros

Nosso foco é o chamado microsseguro. Começamos com uma abordagem mais

geral ao microseguros olhando para a distribuição do seguro ao longo de toda a

distribuição de renda, ordenamos as rendas dos mais pobres aos mais ricos, dividindo

em cem pedaços iguais. O par de gráficos abaixo mostra a evolução da despesa por

centésimos da distribuição. Ou seja, qual seria o acesso e a despesa em seguros na

margem em cada centésimo da distribuição de renda familiar per capita.

Taxa Marginal de Acesso a Seguros por Centésimo de Renda Per Capita - %

Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE

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Valor Marginal de Despesas de Seguros por Centésimo de Renda Per Capita - %


O objetivo dos gráficos acima é fornecer uma idéia de como muda a demanda de

seguros para diferentes faixas de renda. A análise de despesas na margem serve para

captar a relação entre renda per capita e os diferentes tipos de seguros. Por exemplo, se

fixarmos o foco nos pobres identificados pela linha de pobreza da FGV, que

corresponde pela metodologia da mesma instituição à chamada classe E, a taxa de

acesso é de 1,44% e a despesa média mensal de seguros corresponde a R$ 0,55 mensais,

na renda fronteiriça entre as classes C e D estas variáveis correspondem a 1,93% e R$

0,66. Se considerarmos as classes C, D e E tomadas conjuntamente como público-alvo

do microsseguro a taxa de acesso e a despesa média seriam 10,77% e R$ 8,55,

respectivamente. Estas são as cifras mais fundamentais deste exercício a serem

guardadas. No limite entre as classes C e B que estariam na classificação proposta no

limiar do microsseguro estes respectivos números corresponderiam a 34,70% e R$

37,26.

Taxa Marginal Acesso a Seguros por Grupos de Renda

Classes RFPC Seguro Total

Saúde Veículo Vida Previ Outros

E 130,95 1,93 0,96 0,24 0,36 0,01 0,50 D e E 277,13 8,55 2,05 0,07 0,75 0,09 0,63 C, D e E

1172,45 34,70 8,10 0,73 2,58 0,16 1,20

Total 8297,63 62,94 51,42 23,92 20,86 4,14 2,12 Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE

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A classe CDE, que é central neste estudo, apresenta uma taxa de acesso de

10,78% e uma despesa média mensal de R$ 8,56 por pessoa. É importante ressaltar a

proximidade em relação às estatísticas da faixa de renda per capita até 3 salários

mínimos com taxa de acesso de 11,08% e despesa média mensal de R$ 8,89 por pessoa.

A proximidade do tamanho da população entre os dois critérios respectivamente explica

as proximidade das taxas de acesso.

O outro ponto a ser realçado é que, apesar da classe CDE contemplar quase 85%

da população, há uma diferença substantiva da taxa de acesso frente à população total

de 55,75% (16,79% contra 10,78%) e de despesa média por pessoa de 169,5% (R$

23,96 contra R$ 8,89). No caso da despesa média os diferenciais de acesso se somam

aos diferenciais de despesas de quem tem a despesa de seguro positiva. Isto reflete o

fato da classe AB ter um nível de demanda bem maior que as demais classes com taxa

de acesso de 46,17% e despesas médias de R$ 99,29.



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Panorama de Acesso a Microsseguro O Panorama construído a partir de POF (Pesquisa de Orçamentos Familiares) é

um banco de dados interativo que permite avaliar o acesso e a despesa média com diferentes itens de seguro a partir do cruzamento simples das variáveis.

Link http://www.fgv.br/ibrecps/miseg/despesas/index2.htm

Apresentamos a seguir uma análise do portfólio de seguros individuais por

diferentes classes econômicas. No caso dos planos de saúde, o mais difundido, as taxas

variam de 0,76% na classe E a 36,65 na AB. Em seguida, encontramos seguro de

veículos (variando de 0,05% a 13,84% entre as classes) e vida (0,29% a 12,88%).

Previdência privada e outros tipos de seguros são ainda menos presentes, até mesmo nos

de mais alta renda (as taxas de acesso são, respectivamente, 1,91% e 2,43% na classe

AB). Na tabela abaixo, observamos a distribuição de pessoas com acesso a seguros por

classes de renda.

% da População com despesa de Seguro por Classe Eco nômica Brasil – Indivíduos acima de 15 anos

Classe Seguros Plano / Seguro-Saúde

Seguro de

Veículo

Seguro de Vida

Previdência Privada

Aberta ou Fechada

Outros Despesa com

Saúde

Despesa com

Saúde (Sem plano)

Classe E 1,45 0,76 0,05 0,29 0,01 0,44 5,92 0,053

Classe D 4,19 2,64 0,09 1,01 0,13 0,74 11,87 0,0992

Classe C 15,69 12,07 1,15 3,74 0,2 1,56 26,49 0,1785

Classe AB 46,17 36,65 13,84 12,88 1,91 2,43 52,72 0,3015


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5 . Quais são os principais determinantes da demanda por Microsseguro?

Começamos explorando a riqueza de informações da POF a partir de um modelo

de seleção de variáveis de acordo com o nível de significância estatística relacionadas à

demanda de seguros. Posteriormente, traçamos um modelo mais parcimonioso a partir

de variáveis disponíveis em outras bases de dados como a PNAD, que permitem simular

a demanda de seguros. O primeiro exercício funciona como parte do aprendizado para

chegarmos a um modelo aplicado aos diversos tipos de seguro. A fim de determinar

quais delas teriam maior poder explicativo e quais seriam mais relevantes, aplicando um

procedimento de escolha seqüencial de variáveis que usa um modelo logístico binomial.

A lista de variáveis selecionadas para cada modelo (a partir de um teste F) é

fornecida a seguir, em ordem crescente de importância, numa lista auto-explicativa de

11 variáveis, sendo as demais variáveis eliminadas1 não reportadas na tabela:

Modelo STEPWISE de seleção das variáveis Tem Despesa com Seguros

ORDEM ENTRADA NO MODELO Seguros Microsseguros Classe Econômica 1 3 Tem Cartão de Crédito 2 1 Contribui para Previdência 3 2 Posição na Família 4 5 Anos de estudo 5 6 UF 6 7 Faixas etárias 7 9 Tem Despesa com Automóvel 8 10 Posição na Ocupação 9 8 Tem automóvel 10 4 Área - Região Domiciliar 11 11 Freq. Escola ou Creche - 12


Inicialmente cabe notar a maior importância relativa de variáveis econômicas vis

a vis variáveis sócio-demográficas e espaciais na explicação da demanda de seguros e

de microsseguros (obs: apresentaremos os dados de microsseguros entre parênteses para

1 Sexo; cor/raça; atraso em prestações de bens/serviços; religião; dificuldades de renda; problemas com violência; tem despesa com imóveis (a vista ou parcelado); capital

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facilitar a comparação variável a variável). Vale a pena ressaltar que a variável classe de

renda foi a primeira a entrar no modelo de seguros (e 3ª no microsseguros quando foi

usada na truncagem da amostra pelo próprio critério de renda, com retirada da classe

AB), antes de anos completos de estudo que entra em 5º lugar (caindo para 6º no

microsseguros) que tipicamente tem o mais alto poder explicativo em pesquisas

empíricas sobre desigualdade. Variáveis como raça e religião não desempenham papel

relevante uma vez que se controla pelas demais variáveis.

Note que não estamos falando da magnitude do coeficiente de cada categoria

mas do poder explicativo do conjunto de categorias de cada variável em explicar o uso

de seguros (e de microsseguros). Já quando olhamos a magnitude dos coeficientes de

cada variável, mantendo as demais características constantes, as chances de uma pessoa

da classe AB usar seguros é 690% maior que de uma pessoa da classe E. Enquanto a

relação de uma pessoa com nível superior tem 248% mais chances de acessar o seguro

que uma pessoa com até três anos de estudo, isto é, um analfabeto funcional (no caso do

microsseguro esta diferença é de 173%). A posse de cartão de crédito se apresenta como

a segunda mais relevante para explicar o uso de seguros privados em geral (e 1ª no

microsseguros) quem não tem cartão de crédito possui uma chance 61,3% menor de ter

seguros do que quem possui (no caso do microsseguro a respectiva diferença é 62,3%

menor). A variável indicativa de contribuição a previdência oficial a terceira a entrar no

modelo de seguros (e 2ª no microsseguros) indica que quem contribui tem uma chance

50,5% maior do que quem não contribui (no caso do microsseguro esta diferença é de

53,4%). Um descolamento importante entre os dois modelos de demanda de seguro e de

microsseguro é a importância da variável de posse de automóvel que é 10ª no caso do

seguro e 4ª no caso do seguro. Indicando que acesso a carro próprio tem alto poder de

impacto na aquisição de seguros na base da distribuição de renda.

Seguindo na ordem de relevância estatística do modelo de seguros observamos a

seguir duas variáveis sóciodemográficas, em quarto lugar aquela indicativa da posição

no domicílio (5ª no caso do microsseguro). O coeficiente da variável cônjuges é no caso

de seguros 40,6% menor que o da pessoa de referência indicativa (33,7% no caso do

microsseguro), e diferenças similares em relação aos demais tipos de membros no

domicílio como filhos, outros parentes etc. (as diferenças são um pouco maiores no caso

do microsseguros). Isto indica a importância do principal provedor de renda como

demandante-chave de seguro nas famílias. A quinta variável já mencionada foi aquela

relativa às faixas de anos completos de estudo, seguida de unidade da federação onde o

20

Estado de São Paulo apresenta taxas de acesso a seguros superior as demais 26

unidades, isto indica que São Paulo não é só mais sofisticada por conta da distribuição

de atributos sócio-demográficos e econômicos (a mesma liderança paulista ocorre no

microsseguros indicando que São Paulo apresenta um grau maior de sofisticação

financeira na base da pirâmide mesmo controlando pelas demais características).

A distribuição etária aparece como sétima variável em termos de poder

explicativo. Encontramos uma trajetória ascendente marcada indicando um incremento

das chances de acesso a seguro privado monotônica da faixa de 15 a 20 anos até os 50 a

59 anos de idade quando grosso modo a taxa de acesso se estabiliza neste nível mais

alto (o mesmo padrão do ciclo de vida é encontrado no caso do microsseguros). Ou seja,

da meia idade à terceira idade é o ápice, ou melhor o planalto da demanda de seguros.

Cabe notar a seguir a importância de variáveis indicativas da posse de

automóveis (10ª na demanda de seguro e como já comentado 4ª no caso do

microsseguros) e de financiamento ativo de automóveis (8ª e 10ª no caso do

microsseguros). Em seguida, posição na ocupação (9ª na demanda de seguro e 8ª no

caso do microsseguros) seguida do tamanho de cidade (11ª na demanda de seguro e de

microsseguros). Tão importante quanto à presença é a ausência de significância

estatística conjunta das demais variáveis como da percepção de violência na vizinhança

de moradia pelo entrevistado, percepção de insuficiência de renda e outra de atraso de

prestação de compra de duráveis, a compra recente de imóvel à vista ou à prazo ou

variáveis sócio-demográficas relativas a sexo (uma vez controlada por posição na

família), raça e religião. Em suma, o exercício de seleção de variáveis em ambos

segmentos de mercado, revela a importância do papel na família e educação, mas não dá

margem a outras variáveis de targeting demográfico embora dê margem para targeting

espacial. Variáveis econômicas selecionadas desempenham papel fundamental para a

demanda de seguros com especial destaque a classe econômica considerada. Este ponto

é de fundamental importância não só para o caso de microsseguros, mas para a demanda

agregada de seguros dada a relevante inflexão da composição de classes de renda

observada no Brasil nos últimos anos. Voltaremos a este ponto mais tarde quando

traçaremos estimativas do mercado corrente de seguro, incluindo também o período

após a crise iniciada em setembro de 2008.

21

i. Quais são os determinantes da Demanda Setorial de Microsseguros?

Apresentamos a seguir uma análise dos determinantes principais do portfólio de

seguros individuais por diferentes classes econômicas. Dando seqüência aos resultados

anteriores, a variável mais importante em todos os tipos de seguros olhados de forma

isolada, é classe econômica. Já quando avaliamos esta mesma variável no modelo de

microsseguros, esta ocupa posições inferiores, tais como seguro saúde (3ª posição),

veículo (10ª), vida (4ª) e previdência (excluída do modelo). Seguindo esta linha de

interpretação, outras variáveis econômicas lideram o ranking de importância no modelo

estimado. Destacamos cartão de crédito que faz parte de todos os modelos estimados.

Nos modelos de seguro saúde, seguro de vida e previdência privada é a principal

variável fora renda tanto no caso do seguro como do microsseguro. Automóvel tanto no

que se refere posse do ativo como de despesas com o bem assume destaque no seguro

de veículo. Exemplificamos com o modelo de seguro saúde que é o mais popular.

Modelo STEPWISE de seleção das variáveis

Tem Despesa com Seguro Saúde

ORDEM ENTRADA NO MODELO

Seguros Microsseguros Classe Econômica 1 3

Tem Cartão de Crédito 2 1

Contribui para Previdência 3 2

Anos de estudo 4 4

Faixas etárias 5 5

UF 6 6

Posição na Família 7 10

Posição na Ocupação 8 7

Área - Região Domiciliar 9 8

Tem automóvel 10 9

Tem Despesa com Automóvel 11 11

Sexo 12 -


22

Rendas Domiciliar versus Individual: A Família é o que Importa Realizamos outros exercícios de seleção com um número maior de variáveis

sócio-econômicas2. No quesito renda, incluímos além da classe econômica, também a renda domiciliar per capita e a renda individual de cada membro da família de forma contínua e não categórica para fazer uma espécie de “corrida de cavalos” entre estas variáveis para ver qual teria mais poder explicativo. Tal como nos modelos já analisados, apesar de incluirmos aproximações contínuas de renda individual e per capita em todos os modelos de demanda de seguro lato senso a classe econômica baseada em renda domiciliar per capita aparece como a variável mais importante. A renda domiciliar per capita é um importante instrumento na determinação do acesso a seguros, sendo ainda mais importante no caso do microsseguro onde ocupa as primeiras posições. Por outro lado, a renda individual não entra em nenhum dos modelos estimados. Em suma, a demanda pelos diversos tipos de seguro e microsseguro são altamente relacionadas a renda. A renda que importa para a demanda privada de seguros é a do domicílio e não a do indivíduo.

Seguro de Imóvel: Acesso Controlado

Replicamos os mesmos exercícios anteriores para o seguro imóvel. Tratamos

esta despesa de forma separada das demais por se tratar de um gasto coletivo. A fim de

torná-las mais compatíveis em termos de análise aos demais seguros, calculamos estas

informações em níveis per capita, ou seja, rateamos as despesas declaradas no

questionário coletivo entre os membros da família. Quando controlado por variáveis

econômicas, os resultados apresentados não são muito diferentes dos demais itens de

seguro. Já no que diz respeito às variáveis sociodemográficas, não encontramos grande

significância estatística (vale lembrar o caráter familiar deste tipo de seguro); enquanto

que nas variáveis espaciais há algumas particularidades.

Desigualdade das Despesas de Seguros

À luz dos resultados discutidos acima, estimamos a desigualdade da despesa de

seguros para a população com despesa e para a população total. Quando analisamos a

população total, que seria a mais relevante, pois combina a desigualdade na taxa de

acesso como a intensidade de uso, observamos um índice de Gini próximo ao valor

2 Sexo; cor/raça; posição na família; faixa etária; anos de estudo; classe econômica; região - área domiciliar; atraso na prestação de bens/serviços; uf; religião; dificuldades de renda; freqüência escolar; problemas com violência; tem cartão de crédito; contribui para previdência; posição na ocupação; tem automóvel; tem despesa com automóveis; despesa com imóvel a vista; despesa com imóvel financiado; capital, renda domiciliar per capita e renda individual.

23

unitário (1,000), o limite superior da perfeita iniqüidade, ou seja no caso extremo onde

uma só pessoa detém todo o seguro da sociedade. O índice de Gini cresce das despesas

com plano de saúde para os demais seguros como veículo e vida nesta ordem, mas

atinge o ápice nas despesas de Previdência Privada, os mais altos com 0,9985.

DESPESAS COM SEGUROS População total*

Média Gini Elasticidade-Renda Renda Per Capita 832,85 0,5768 - Despesa Total 23,96 0,9349 1,6207 Seguro Saúde 16,80 0,9448 1,6379 Seguro de Veiculo 3,22 0,9812 1,7010 Seguro de Vida 2,17 0,9860 1,7094 Previdência Privada 1,03 0,9985 1,7311 Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE * parcela da população acima de 15 anos que responderam a questão de seguros

A razão do Gini de uma despesa específica com relação a despesa total equivale

a elasticidade-renda da despesa específica em questão. Todos os seguros são elásticos

em relação à renda com a elasticidade variando entre 1,62 da despesa total e 1,73 da

despesa com previdência privada.

ii. Equações de Despesa de Seguros e Microsseguros

A primeira parte da análise multivariada esteve relacionada a definição dos

possíveis determinantes do acesso a seguros pela população da baixa renda, passemos

agora então à análise análoga aplicada aos determinantes da extensão do gasto em

seguros, condicionada ao fato da pessoa dispor de acesso. Antes, a variável de acesso

era discreta do tipo teve ou não teve despesa de seguro. A análise do tamanho da

despesa é de natureza contínua, complementando a anterior, aprofundando os

determinantes da demanda entre aqueles que tiveram acesso e utilizaram estes

instrumentos financeiros. Isto é, a amostra aqui analisada se restringe àqueles que

apresentaram uma despesa positiva. Replicamos o mesmo procedimento anterior de

seleção de variáveis seqüenciadas a partir do nível de significância estatística em

modelos que estimam o log da despesa. A lista de variáveis selecionadas para cada

modelo é fornecida a seguir, em ordem crescente de importância, numa lista auto-

explicativa de 10 variáveis, sendo que as demais variáveis eliminadas não estão

24

reportadas na tabela:

Modelo STEPWISE de seleção das variáveis Equação de Despesas com Seguros

ORDEM ENTRADA NO MODELO Seguros Microsseguros Classe Econômica 1 5

Faixas etárias 2 2

Anos de estudo 3 1

Tem automóvel 4 3

Tem Cartão de Crédito 5 4

Posição na Ocupação 6 -

Área - Região Domiciliar 7 6

Tem Despesa com Automóvel 8 -

Posição na Família 9 -

UF 10 -

Contribui para Previdência - 7 Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE

25

Existe semelhança entre os resultados de seleção de variáveis nas equações de

acesso a seguros com as equações de despesas de seguros. Por exemplo, classe de renda

continua como a primeira variável a entrar no modelo de despesas de seguros (e 5ª no

microsseguros quando truncamos a amostra retirando a classe AB). Os resultados

controlados para os que tem despesa apontam que na classe AB é 97% maior que na

classe E. Algumas variáveis econômicas caíram de posição em relação ao exercício

anterior, enquanto outras, como idade e escolaridade, ganharam proeminência,

indicando que quando analisamos só quem tem acesso a seguros as pessoas mais velas e

educadas demandam relativamente mais seguros. O segundo lugar entre as variáveis

selecionadas tanto no total (quanto na classe ABC) dessa vez cabe a uma variável

demográfica: faixa etária, que na determinação dos gastos tem sua importância

aumentada. Nesse quesito, o gasto é crescente ao longo do ciclo da vida. As diferenças

não param por aqui: uma variável importante na determinação da demanda, a

contribuição previdenciária, não entrou no modelo da extensão de gastos com seguro (e

foi a 7ª, ou seja, a última na explicação dos gastos com microsseguros). Em seguida, na

3ª posição (1ª) temos anos de estudos como um importante preditor dos gastos com

seguros (microsseguros). Crescendo monotonicamente conforme caminhamos do

analfabetismo funcional a níveis mais altos de estudo, chega a ser 76% maior quando a

pessoa tem 12 anos ou mais de estudos.

Dando seqüência à analise da seleção das variáveis na equação de despesa dos

diferentes tipos de seguros, notamos que a classe econômica foi a única que entrou em

todos os modelos (o que não ocorreu no caso de microsseguros). A categoria de classes

econômicas é a primeira colocada em todas as equações, como a variável mais

importante.

Flashes sobre Distribuição de Renda e Pobreza Estudos realizados pelo Centro de Políticas Sociais da Fundação Getulio Vargas

descrevem a evolução de alguns momentos da distribuição de renda, leia-se o tamanho do “bolso dos brasileiros”.

A desigualdade de renda brasileira, que ficou estagnada entre 1970 e 2000, sofre sucessivas quedas, ano após ano, desde 2001, comparável, em magnitude, ao único deslocamento conhecido: o aumento da desigualdade dos anos 60. A taxa de crescimento acumulada de renda entre 2001 e 2007 por cada décimo da população é decrescente à medida que caminhamos do décimo mais pobre (49,25%) o décimo mais rico (6,70%) -

26

Conforme anunciamos em 2006, o Brasil já havia cumprido a primeira, e talvez mais conhecida, das 8 Metas do Milênio da ONU, referente à redução da miséria extrema em 50% em 25 anos. Enquanto a queda acumulada entre 1992 e 2005 havia sido de 54,61%, ao acrescentarmos 2006 à serie, temos uma redução acumulada de 57,2.

Quanto de renda falta, em média, a cada brasileiro em média para que os pobres consigam satisfazer suas necessidades básicas no mercado. Seriam necessários R$ 9,71 em média, por pessoa, para aliviar totalmente a pobreza no Brasil, totalizando um custo de R$ 1.776 bilhões mensais e R$ 21,3 no ano.

Link http://www3.fgv.br/ibrecps/ret4/ret4_evolucao_temporal/index.htm

6. Mercado Corrente de Seguros e de Microsseguros

O problema da POF para nossos fins é que ela está disponível em um biênio

bastante defasado, o de 2002-03, para fins de aferição do mercado corrente e potencial

de microsseguros. Felizmente podemos, por meio de outras pesquisas como a PNAD e a

PME, criar variáveis auxiliares que viabilizam a projeção da evolução da mudança da

taxa de acesso a seguros para os períodos mais recentes. Desenvolvemos uma

metodologia em que, a partir de dados sobre evolução das classes de renda e alguns

exercícios contrafactuais sobre o processo de inovação no mercado de seguro para

diferentes classes de renda, nos permite obter um cenário mais atual sobre o tamanho

dos mercados de seguro e de microsseguro no Brasil.

Propomos utilizar a estrutura de classes das PNADs de 2003 e 2007 para captar

o efeito-renda derivado da melhoria da distribuição de renda, aí incluindo média e

desigualdade verificadas nos últimos anos. De outubro de 2007 para outubro de 2008,

usamos a PME para gerar uma aproximação de forma a obtermos um número para o

período pré-crise. Posteriormente, iremos discutir a composição de classes para o

período pós-crise externa. De 2003 a 2008, 27 milhões de pessoas ascenderam à

chamada classe ABC e 24 milhões de pessoas subiram da classe E, ou seja, saíram da

pobreza. Essa seria a magnitude do chamado efeito-renda operante no período.

Já o efeito-inovação financeira, qual seja o aumento da taxa de acesso a

diferentes serviços financeiros para cada faixa de renda, não pode ser estimado

diretamente a partir das bases existentes. Propomos aqui realizar exercícios

contrafactuais, como de assumir que o Brasil passa a ter a distribuição de acesso a

seguros observada em lugares mais desenvolvidos.

As Duas Estabilizações e a Dança Distributiva

27

O cerne aqui é a mensuração dos movimentos das pessoas entre estes estratos econômicos. Esta análise pode subsidiar a política pública nas áreas de transferência de renda (i.e. Bolsa Família e programas vinculados ao salário mínimo) e de geração de renda (i.e. PAC e políticas de emprego, como o pacote habitacional ora em discussão). Esta abordagem também serve às empresas privadas, identificando a queda ou expansão do mercado consumidor e de seus nichos. A nossa pesquisa (Neri 2008) mostrou a emergência da Classe C, também chamada de nova classe média como um fenômeno nacional. Antes do plano Real a mesma atingia menos de um terço da população brasileira: 30,9% em 1993 passa a 36,5% em 1995 (e também em 2003), chegando a 47,1% da população brasileira em outubro de 2007, data da última PNAD. Nas metrópoles brasileiras, a nova classe média era 50,4%. Ao projetarmos aqui o crescimento de 6% dos últimos 12 meses com base da PME de outubro de 2007 a outubro de 2008 e juntarmos com a abrangência nacional da PNAD, temos que 49,2% da população brasileira estaria em outubro de 2008 na Classe C. Daqui a pouco, quando os resultados da PNAD 2008 que acabou de sair a campo se tornarem públicos, poderemos testar o resultado. Replicamos os mesmos resultados para a classe E que corresponde aos pobres e observamos uma correspondente redução de sua parcela na população em dois momentos marcados entre 1993 e 1995 (Plano Real quando cai de 35% para 28,6% e de 2003 a 2008 quando cai de 28% para 16,2%.

Cenários sobre a Taxa de Acesso a Seguros

a) Efeito Renda: Apresentamos agora a primeira parte da decomposição. Neste

estágio estimamos qual seria o efeito-renda na mudança da demanda por seguros, ou

seja, mantemos a taxa de acesso a seguros constante (calculada a partir da POF em

2003) e avaliamos como as mudanças de classes de renda entre 2003 e 2008 afetam a

demanda total por seguros.

Esse exercício pode ser útil no seguinte sentido: cerca de 7 milhões de pessoas

ascenderam até a classe AB nos últimos 5 anos e conforme avaliamos ao longo do

estudo a classe AB apresenta a maior taxa de acesso a seguro (46%). Por meio dos

dados abaixo, podemos ver como essa mudança AB e dos outros estratos de renda

afetam a demanda global por seguros. A soma desses efeitos renda indicam o aumento

global (0,0262) da taxa de seguros.

b) Efeito Inovação Financeira: A segunda parte da decomposição corresponde

a uma simulação de qual seria o efeito inovação financeira de cada classe econômica na

demanda total por seguros. Mantemos agora a participação (peso) de cada classe

econômica constante (relatadas no item anterior) e avaliamos como mudanças simuladas

de acesso a seguros em cada estrato econômico afetariam o tamanho do mercado de

seguros. Por uma limitação de dados mais recentes de acesso a seguros, estamos

28

trabalhando com mudanças simuladas. Assumimos aqui, a título de ilustração, que a

taxa de acesso a seguros no Brasil, ao longo, atinge, em 2008 o cenário apresentado pela

Região Metropolitana de São Paulo em 2003. A soma desses efeitos por classes indicam

que teríamos um aumento global (0,0243) da taxa agregada de acesso a seguros caso o

grau de sofisticação financeira do Brasil equivalesse ao da Grande São Paulo.

c) Efeito Total (A + B): Finalmente, a soma dos efeitos renda e inovação

financeira indicam um avanço total da taxa de acesso a seguros 0,0505 (ou 5,05 pontos

de porcentagem). A magnitude do efeito-renda no período foi de um crescimento de

15,6% na taxa de acesso a seguro fora o crescimento populacional de 9% no período.

Para se ter uma idéia esta magnitude é superior ao incremento de 14,5% que seria

observado se cada brasileiro, mantendo a sua respectiva renda, passasse a ter o acesso a

seguro observado na Região Metropolitana de São Paulo3, a mais desenvolvida em

termos de seguro do país. Apresentamos a seguir um gráfico que reúne os resultados

encontrados em cada tipo de seguro tomado isoladamente.

3 Analisamos o valor das despesas de seguro de cada classe de renda, mas omitimos essa parte no sumário.

29

SIMULAÇÃO DA VARIAÇÂO DA TAXA DE ACESSO A SEGUROS

CENÁRIO FINANCEIRO: REGIÃO METROPOLITANA DE SÃO PAU LO

Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da PNAD, PME e POF / IBGE

A Crise e a Parada Súbita Em termos agregados, se calcularmos as variações de renda dos últimos anos (toda a série até julho de 2009), verificamos que houve uma melhora no poder de compra dos brasileiros nas grandes metrópoles: o aumento acumulado desde julho de 2003 das classes AB e C foi de 35% e 26%, respectivamente, com correspondente redução da participação das classes D e E de -19% e -39%. Esse movimento, que desloca massa de pessoas da base para o topo da distribuição de renda, foi, proporcionalmente, mais forte nos extremos da distribuição, com destaque para o crescimento relativo das classes AB maior do que a da badalada classe C – a nova classe média emergente e pela redução da classe E, a mais pobre. O gráfico comprova que, no período pós-crise, as tendências dos últimos anos foram subvertidas: as classes que ganhavam mais participação deixaram de ganhar, mas não houve reversão, no sentido de grandes perdas. Foi acima de tudo uma parada súbita dos ganhos observados nos anos anteriores.

23,1%

-15,5%

-37,0%

-0,5%

2,5%

-4,1% -3,3%

Classe AB Classe C Classe D Classe E

jul03 a jul08 jul08 a jul09

Link http://www3.fgv.br/ibrecps/c2009/pme_classemedia/index.htm

30

7. Substituição e Complementaridade entre Diferentes Tipos de Microsseguros

Apresentamos a seguir uma análise dos determinantes da demanda de seguros,

explorando a interação entre diferentes tipos de seguro. Preferimos realizar esta análise

à parte, pois acreditamos ser ela apenas indicativa da relação entre uso dos diferentes

instrumentos financeiros.

Matrizes de Acesso a Diferentes Tipos de Seguro

Apresentamos abaixo as matrizes de acesso aos diferentes tipos de seguros. Os

dados estão apresentados na forma de matriz 5 x 5, na qual os resultados da diagonal

demonstram os totais de cada tipo de seguro. Podemos analisar fixando determinada

linha ou coluna, como se dá o acesso combinado de diferentes tipos de seguro. Por

exemplo, analisando a primeira linha junto à primeira coluna das duas matrizes abaixo,

percebemos que 12,94% (8,09%) da população possuem seguro (microsseguro) saúde.

Fixando a linha e olhando as demais colunas, avaliamos que 1,81% (0,40%) tem seguro

(microsseguro) saúde e veículo ao mesmo tempo; 2,22% (0,99%) saúde e vida; 0,29%

(0,07%) saúde e previdência; e por fim 0,48% (0,31%) saúde e outro tipo de seguro não

especificado aqui. Em seguida, na segunda linha avaliamos como o acesso a seguro de

veículo interage com os demais. Os resultados são: 0,79% (0,11%) tem seguro de vida e

veículo; 0,13% (0,025) veículo e previdência ou outro tipo de seguro.

Matriz de Acesso a Seguros Total

Saúde Veículo Vida Previdência Outros Saúde 12,94 1,81 2,22 0,29 0,48 Veículo 1,81 2,95 0,79 0,13 0,13 Vida 2,22 0,79 4,31 0,16 0,35 Previdência 0,29 0,13 0,16 0,45 0,02 Outros 0,48 0,13 0,35 0,02 1,41


Matriz de Acesso a Seguros Classe CDE

Saúde Veículo Vida Previdência Outros Saúde 8,09 0,40 0,99 0,07 0,31 Veículo 0,40 0,73 0,11 0,02 0,02 Vida 0,99 0,11 2,56 0,03 0,22 Previdência 0,07 0,02 0,03 0,16 0,01 Outros 0,31 0,02 0,22 0,01 1,20


31

Em seguida realizamos exercícios similares, mas de maneira multivariada, ou

seja, controlamos o acesso aos diferentes tipos de seguro. A diferença na presente

análise é o fato de controlarmos o acesso a seguros não só por outros tipos de seguros

(como anteriormente), mas também por características sócio-demográficas e

econômicas dos indivíduos. A diferença na presente análise é o fato de controlarmos o

acesso a seguros não só por outros tipos de seguros (como anteriormente), mas também

por características sociodemográficas e econômicas dos indivíduos. A vantagem deste

tipo de exercício é que você isola efeitos como renda, educação, entre outros, ou seja,

analisamos, por exemplo, o acesso a seguro de saúde em função da falta de acesso a

outros seguros, comparando pessoas iguais nos atributos observáveis.

Assim como apresentado nas estatísticas anteriores, as chances controladas de

acesso a este tipo de seguro são maiores quando o indivíduo já dispõe de algum outro.

Chegam a ser 2,6 vezes maior no seguro saúde para aqueles que dispõem de seguro de

vida, por exemplo. O mesmo resultado é encontrado no acesso a microsseguros, só que

em maior intensidade: as chances são pelo menos 3 vezes maiores em três dos quatro

itens aqui analisados.

8. Detalhamento da Demanda de Microsseguros

Na análise bivariada tradicional, ilustrada na seção, tomamos as correlações

brutas do seguro com cada variável econômica, ou sociodemográfica tomada

isoladamente. Nela, quantificamos o tamanho de cada segmento de mercado do seguro e

do microsseguro sem levar em conta a interação existente entre as variáveis. Por

exemplo, o fato de que maior renda e maior escolaridade estão positivamente associadas

entre si, e também possivelmente associadas a uma maior demanda por seguros nos

impede de estabelecer exatamente o que está determinando a demanda por um tipo

específico de seguro, renda, escolaridade ou ambas. Daí a importância de se usar

modelos multivariados, nos quais essa interdependência entre as variáveis é levada em

conta, como na seção anterior.

Exploramos duas formas de se levar em conta a interdependência das variáveis.

Na primeira, adotamos um procedimento estatístico no qual um conjunto de variáveis

iniciais que entram no modelo são selecionadas pelo seu respectivo poder explicativo.

Isso permite explorar um maior espectro dos determinantes da demanda por seguro a

partir da riqueza de informações propiciadas pela POF, sem impor restrições de seleção

32

a priori. O próprio dado nos informa o que é ou não relevante em termos de poder

explicativo. Uma segunda estratégia mais associada à ótica econômica é impor, a priori,

as variáveis usadas no modelo estimado, sendo algumas variáveis possivelmente não

significativas. No nosso caso, selecionamos as variáveis da POF de forma a permitir se

trabalhar conjuntamente com a PNAD. A vantagem deste procedimento é gerar um

modelo uniforme para cada tipo de seguro, além de direcionar a seleção de variáveis

para a disponível em outras bases de microdados, conforme ilustrado no Box abaixo:

Simulador de Acesso e de Despesas

Ferramenta utilizada para simular as probabilidades de acesso e valores médios dos gastos individuais nos diferentes tipos de seguros, através da combinação de seus atributos. Selecione as suas características no formulário abaixo e clique em Simular.

Os gráficos apresentados mostram, na ordem: a) as probabilidades de ter despesas com cada um dos itens (utilizando como

base de calculo a população que respondeu ao questionários de despesas individuais) b) os valores médios gastos

Exemplo:

Uma das barras representa o Cenário Atual, com o resultado segundo as características selecionadas; e a outra o Cenário Anterior que apresenta a simulação anterior. Todos os modelos que estão sendo utilizados podem ser encontrados no site da pesquisa. Apresentamos ao longo do texto os resultados dos exercícios multivariados: link http://www.fgv.br/ibrecps/miseg/POF_sim/index.htm

a) Variáveis Econômicas

33

Classes Econômicas

Conforme discorrido anteriormente nos modelos multivariados de seleção de

variáveis para explicar o acesso a seguros, a renda, ou propriamente, a sua contrapartida

em termos de classe econômica, é o fator mais determinante para acesso a seguros,

planos de saúde e previdência privada. Na classe E o acesso a seguros em geral é de

1,45%, sendo que 52% desses segurados dispõem de plano/seguro-saúde. Na classe D

os segurados são 4,19% da população, e a proporção do plano/seguro-saúde nos seguros

é de 63%. Na classe C esses valores são de 15,69% (acesso) e 77% (composição

saúde/seguros). A classe AB é a que apresenta as maiores taxas, tanto de acesso a

seguros em geral (46,17%) quando da proporção de segurados com plano/seguro-saúde

(80%).

Quando usamos o modelo multivariado básico, um indivíduo da classe AB, com

todas as outras características iguais, tem 16,9 vezes mais chances de ter um seguro

quando comparado a algum da classe E. Dentre os seguros analisados, destacamos mais

uma vez acesso o seguro de automóvel, cujas chances são 165 vezes maiores, seguido

por previdência, com 34 vezes mais probabilidades de acesso.

Renda, Causalidade, Altruísmo Familiar e Seguro Saúde Mais renda gera mais acesso a serviços de saúde mas o reverso também pode ser

verdadeiro pois quem tem acesso a melhores serviços seria mais produtivo e conseguiria gerar mais renda confundindo. Utilizamos exercícios multivariados com estimadores de diferença em diferença a fim de estudar os impactos da renda na demanda de planos de saúde dos idosos brasileiros. O ponto central é usar as crescentes transferências de renda para idosos de baixa renda como laboratório para identificar os efeitos da renda sobre saúde, separando dos efeitos operantes na direção contrária. A base de dados foram os suplementos saúde das PNADs 1998 e 2003 que ocorreram durante a expansão de programas como Benefício de Prestação Continuada (BPC) e a aposentadoria rural não contributiva. Os resultados encontrados revelam que os idosos elegíveis a programas de transferência de renda apresentam melhora diferenciada no acesso a serviços de saúde nos cinco anos em questão o que é consistente com a idéia que mais renda gera mais acesso a plano de saúde. O ganho de chance de acesso a seguro saúde é relativamente 37,8% maior no grupo beneficiário de transferências de renda neste grupo em relação ao grupo de controle. Em segundo lugar, corroborando a existência de algum altruísmo familiar, mas inferior ao do primeiro grupo de tratamento houve ganho de 27,4% na chance de acesso a seguro saúde entre não idosos, mas que residem com algum idoso elegível a programas de transferência de renda.

34

Contribuição para Previdência Pública

Todos os seguros analisados possuem relação direta com a contribuição

previdenciária. Ou seja, a contribuição previdenciária é uma variável que indica a

ocorrência de complementaridades, e não de efeitos-substituição, entre seguros sociais e

os públicos. A taxa de acesso a diferentes tipos de seguros (e de microsseguros) é cerca

de três vezes maiores entre os contribuintes do que nos demais ocupados. Na análise

controlada do acesso a seguros (microsseguros), os contribuintes possuem chances 2,2

(2,3) vezes maiores que os demais ocupados.

Posição na ocupação

A maior taxa de acesso a seguros ocorre para empregadores (43,57%) e

empregados públicos (39,99%) na população total. Na classe CDE, o pico de acesso

ocorre com os empregados públicos (28,15%) e empregadores (25,21%). Contas-

próprias possuem uma taxa de acesso menor que a média da população em geral,

13,22% da categoria contra 16,79% de todas as demais. No modelo multivariado,

controlando pelas demais características consideradas, o fato da pessoa ser empregadora

aumenta suas chances de acesso em todos os itens de seguro (microsseguro).

Risco de Renda A PME usa a metodologia de painel rotativo que busca colher informações nas

mesmas residências nos meses. A abordagem usada aqui consiste em calcular as probabilidades de transição para dentro e para fora dos quatro grupos econômicos, bem como de não-transição entre estes grupos, entre pares de observação das mesmas pessoas doze meses a parte, iniciados em Março de 2002. O aspecto longitudinal dos dados de renda familiar per capita do trabalho nos fornecerá a evidência empírica básica sobre o padrão de mobilidade social observado na prática.

Abrimos os destinos das transições de cada estrato econômico por ano apresentamos as informações ano a ano até o mês de junho, que poderia ser uma forma de medir possíveis impactos da crise na transição entre as classes. Os dados mostram que os anos 2004 e 2008 se destacam nas estatísticas, com apenas 59,5% e 59,91% da classe E que continuam classe E, um ano após a primeira observação (coletada em 2003 e 2007, respectivamente). Se olharmos o que aconteceu nos primeiros meses de 2009 frente ao mesmo período um ano antes, observamos aumento de 1 ponto de porcentagem no contingente dos que continuam classe E (60,83%). Quando analisamos o extremo oposto, aqueles que permanecem situados na classe AB começam a apresentar crescimento negativo em 2008 e 2009. Se analisarmos o último período, o resultado piora (74,63% se mantêm AB entre 2008 e 2009 – medidos até o mês de junho). Ela vinha crescendo muito fortemente e começa a perder

Link http://www3.fgv.br/ibrecps/c2009/pme_critico/index_empilhado.htm

35

b) Variáveis Sóciodemográficas

Educação

O acesso a seguro aumenta monotonicamente com a educação do indivíduo,

indo de 6,16% (5,24%) para aqueles com menos de 3 anos de estudos até 53,15%

(34,87%) para aqueles com 12 anos ou mais. Lembrando que a população é dos

indivíduos com 15 anos ou mais de idade. Aplicando agora a análise multivariada,

percebemos em todos os tipos de seguros que as chances aumentam com a escolaridade

do sujeito. Na determinação do acesso a seguros (microsseguros) na sua totalidade, as

chances são 4,5 (5) vezes maior para aqueles com 12 anos ou mais de estudo em relação

aos analfabetos funcionais. O maior diferencial é encontrado entre no acesso a seguro de

veículo, com chances aumentadas em 7,9 (15) vezes no grupo mais educado.

Sexo

Os homens, com 19,35% (12,63%), possuem taxas de acesso a seguro

(microsseguro) superior a das mulheres, com 14,24% (8,93%), tanto pela maior

formalização dos trabalhadores assalariados homens, o que implica maior acesso aos

benefícios de seguros de vida e planos de saúde, a despeito de a demanda por serviços

de saúde ser maior entre as mulheres4.

Como era de se esperar, na classe CDE a diferença de acesso aos diversos tipos

de seguros entre os gêneros é maior que na população total. A maior disparidade está na

proporção dos que tem seguro de veículo: 5 segurados homens para cada 1 mulher. Na

população total essa passa a ser de 3 para 1.

Utilizando o modelo básico de acesso por gênero, controlada pode outras

variáveis, ou seja, comparamos pessoas exatamente iguais em uma série de atributos à

exceção do sexo, os diferenciais entre homens e mulheres somem, ou seja, as chances

de acesso a seguros (microsseguros) não são estatisticamente diferentes entre eles. Esse

resultado deriva da combinação de vantagens para eles ou para elas dependendo dos

diferentes itens de seguro (microsseguros) analisados: saúde mais femininos, 18% maior

(16%) contrapõem ao observado nos seguros de veículos 62% maior (2,2 vezes), de

vida 52% (46%) e previdência complementar 61% (85%) claramente mais masculinos,

como na análise bivariada.

4 NERI, Marcelo. Quality on Health. Centro de Políticas Sociais – IBRE/FGV. Mimeo.

36

Gestantes e Lactantes

Ao abrirmos os dados do sexo feminino por condição reprodutiva corrente,

observamos que, na média, gestantes e lactantes, as mulheres mais necessitadas de

proteção, apresentam a menor taxa de acesso a seguros (e microsseguros) em geral e de

seguro saúde em particular.

Raça e Religião

Quando se cruzamos os dados por raça e por religião, vê-se que há diferenças no

acesso a seguros e mesmo a microseguros. Já na análise multivariada de seleção de

variáveis, tanto a variável religião quanto a variável raça não foram selecionadas em

nenhum dos modelos dos diferentes tipos de seguro (ou de microsseguro), o que sugere

a contra-indicação de políticas de nichar a demanda de pessoas de diferentes credos e

cor.

Posição na Família

Quando olhamos a distribuição do acesso a seguros numa perspectiva intra-

domiciliar, a pessoa de referência 23,56% (15,04%), seguida por pensionistas 19,48%

(14,21%) são os que possuem maior acesso. O papel de principal provedor de renda do

domicílio indica a necessidade de proteger a família de choques adversos a partir das

pessoas de referência, ainda que a maior transitoriedade das relações conjugais dos

tempos atuais indique a crescente necessidade do/da cônjuge adquirir microsseguro.

Ciclo da Vida

Em seguida, avaliamos o acesso numa perspectiva de ciclo de vida. A taxa possui

formato crescente até determinada faixa etária, quando a partir daí se estabiliza num

patamar mais alto. Os picos são alcançados em momentos diferentes, quando avaliamos

o total frente à classe CDE. Com 22,81% de acesso a seguros na faixa de 50 a 59 anos,

o pico de microsseguros, para a população da classe CDE, ocorre em 15,08% na faixa

de 40 a 49 anos.

A análise multivariada do ciclo de vida sugere que as chances de um indivíduo

até 39 anos possuir seguro é menor do que aos 70 anos ou mais. Importante ressaltar as

particularidades de cada tipo de seguro: como já podíamos esperar, o seguro saúde

37

cresce na medida em que o individuo alcança idades mais avançadas; da mesma forma

em que seguro de vida é maior nas idades intermediárias.

c) Variáveis Espaciais

Deseconomias Urbanas

Problemas com violência na região estão associados a uma maior demanda por

seguros em todas as modalidades captadas pela POF, sendo sempre maior a taxa de

acesso a seguros na população total em relação a das classes CDE. Para os indivíduos

que reportaram problemas com violência na vizinhança, a taxa de acesso a seguros é de

18,53% (11,55%) na população total (classe CDE) contra 16% de seguros (e 10,45%

microsseguros) para aqueles que não reportaram problemas com violência Agora este

efeito tende a desaparecer no modelo multivariado o que pode ser resultado de forças

antagônicas a maior demanda de seguro função da violência percebida não é suprida

pela oferta das seguradoras pelos mesmos motivos.

Tamanho de Cidade

Tanto no caso do seguro como microsseguros, em geral, há uma maior taxa de

acesso a seguros nas capitais do que nos demais tamanhos de cidade. As exceções estão

no caso do seguro de vida e do microsseguro de veículo onde observamos uma maior

taxa de acesso nas cidades fora do eixo metropolitano. As menores taxas de acesso são

encontradas nas áreas rurais, seguidas das periferias das metrópoles.

Região mostra-se uma importante variável na determinação controlada do acesso

a seguros. Em geral, as chances aumentam na medida em que caminhamos da área rural

em direção às capitais, mantendo constante as demais variáveis, como UF, renda,

educação, etc. A relação é ainda maior quando analisamos os seguros saúde e

previdência, com chances cerca de 2 vezes maiores nas capitais. Como exceção,

destacamos o seguro de vida, onde as chances na capital são 79% da encontrada na área

rural.

Capitais

No topo do ranking das capitais por acesso aos serviços de seguridade e

previdência privada está Brasília, com 46% de segurados na população total, taxa maior

38

que a verificada na população de empregadores (43%), por exemplo. Em seguida,

aparecem Vitória (36%) e São Paulo (30,4%). Em último lugar no ranking aparece Boa

Vista (5,5%), com uma taxa de acesso a seguros pouco superior a da população que

nunca freqüentou creche ou escola (4,1%).

Na perspectiva de microsseguros, isto é, abrangendo apenas a população das

classes CDE, São Paulo apresenta a maior taxa, no mesmo nível que Belo Horizonte,

em 18,2%, pouco menos que o acesso da população geral com ensino médio completo

(19,73%). Boa Vista (3,2%) também ocupa a pior colocação dentre as capitais, com

uma taxa de acesso inferior a média nacional da classe D (4,19%).

Ranking do acesso a serviços de seguridade e previdência privada - Capitais

População Total % Classes CDE % 1 Brasília - DF 46,8 1 São Paulo - SP 18,2

2 Vitória - ES 36,3 2 Belo Horizonte - MG 18,2

3 São Paulo - SP 30,4 3 Belém - PA 17,3 4 Belo Horizonte - MG 26,8 4 Vitória - ES 17,1

5 Curitiba - PR 26,2 5 Cuiabá - MT 16,8

6 Porto Alegre - RS 25,1 6 Campo Grande - MS 16,4

7 Rio de Janeiro - RJ 24,8 7 Brasília - DF 15,3

8 Campo Grande - MS 24 8 Salvador - BA 15,1

9 Belém - PA 22,6 9 Curitiba - PR 14,7

10 Salvador - BA 22,5 10 Recife - PE 12,9

11 Cuiabá - MT 21,8 11 Natal - RN 12,9

12 Natal - RN 20,7 12 Goiânia - GO 12,4

13 Recife - PE 20 13 Fortaleza - CE 11,8 14 Goiânia - GO 19 14 Porto Alegre - RS 11,3

15 Fortaleza - CE 16,8 15 João Pessoa - PB 10,2

16 João Pessoa - PB 16,3 16 Teresina - PI 10,2

17 Maceió - AL 16,1 17 Maceió - AL 10

18 Florianópolis - SC 15,3 18 Porto Velho - RO 9,35

19 Teresina - PI 14,6 19 Rio de Janeiro - RJ 9,14

20 Porto Velho - RO 12,7 20 Aracaju - SE 8,92

21 Aracaju - SE 12,1 21 São Luís - MA 7,61

22 São Luís - MA 11,3 22 Rio Branco - AC 7,43

23 Rio Branco - AC 10,8 23 Florianópolis - SC 7,38

24 Macapá - AP 7,5 24 Palmas - TO 5,97 25 Palmas - TO 7,12 25 Macapá - AP 5,55

26 Manaus - AM 6,35 26 Manaus - AM 4,99

27 Boa Vista - RR 5,5 27 Boa Vista - RR 3,2


39

Unidade da Federação

Apresentamos abaixo um mapa da taxa de acesso a seguro e a microsseguros por

unidade da federação usando escalas de cor equivalentes para facilitar a comparação.

Nestes se destacam os Estados do Sul e do Sudeste. No mapa de seguros, a exceção

negativa é Santa Catarina. No mapa de microsseguros, o destaque positivo é São Paulo

e o negativo é o Rio de Janeiro.

Taxa de Acesso a Seguros

T a x a - T o t a l - S e g u r o sA t é 5 %5 % a 8 %8 % a 1 0 %1 0 % a 1 6 %M a i s d e 1 6 %

Na análise controlada, o estado de São Paulo apresenta em todos os itens as

maiores chances de acesso. Montamos também um mapa da demanda reprimida por

seguros (microsseguros). Melhor explicando: ao compararmos pessoas com atributos

observáveis exatamente iguais em São Paulo e Rio de Janeiro, a primeira possui mais

chance de ter acesso a seguro do que a segunda identificando mercado promissor, por

efeito, por exemplo, da combinação de alta renda ou educação e baixo acesso no Rio de

Janeiro. Traçando na mesma escala o mapa dos demais tipos de seguros para

identificação visual dos mercados mais promissores, identificamos aqueles que

apresentam alta demanda potencial de seguro identificado com as cores mais claras.

40

Razão de Chances de Acesso a Seguros

Fonte: CPS/FGV a partir dos microdados da POF/IBGE.

R a z ã o C o n d i c i o n a l - V i d aA t é 0 , 3 0 00 , 3 0 0 a 0 , 4 5 00 , 4 5 1 a 0 , 6 0 00 , 6 0 1 a 0 , 8 0 0M a i s d e 0 , 8 0 1

R a z ã o C o n d i c i o n a l d e A c e s s o a S e g u r o - V i d a

R a z ã o C o n d i c i o n a l - T o t a lA t é 0 , 3 0 00 , 3 0 0 a 0 , 4 5 00 , 4 5 1 a 0 , 6 0 00 , 6 0 1 a 0 , 8 0 0M a i s d e 0 , 8 0 1

R a z ã o C o n d i c i o n a l d e A c e s s o a S e g u r o - T o t a l

R a z ã o C o n d i c i o n a l - O u t r o sA t é 0 , 3 0 00 , 3 0 0 a 0 , 4 5 00 , 4 5 1 a 0 , 6 0 00 , 6 0 1 a 0 , 8 0 00 , 8 0 1 a 1 , 0 0 0M a i s d e 1 , 0 0 0

R a z ã o C o n d i c i o n a l d e A c e s s o a S e g u r o - O u t r o s

R a z ã o C o n d i c i o n a l - P r e v i d ê n c i aA t é 0 , 3 0 00 , 3 0 0 a 0 , 4 5 00 , 4 5 1 a 0 , 6 0 00 , 6 0 1 a 0 , 8 0 00 , 8 0 1 a 1 , 0 0 0M a i s d e 1 , 0 0 0

R a z ã o C o n d i c i o n a l d e A c e s s o a P r e v i d ê n c i a

R a z ã o C o n d i c i o n a l - V e í c u l oA t é 0 , 3 0 00 , 3 0 0 a 0 , 4 5 00 , 4 5 1 a 0 , 6 0 00 , 6 0 1 a 0 , 8 0 0M a i s d e 0 , 8 0 1

R a z ã o C o n d i c i o n a l d e A c e s s o a S e g u r o - V e í c u l o

R a z ã o C o n d i c i o n a l - S a ú d eA t é 0 , 3 0 00 , 3 0 0 a 0 , 4 5 00 , 4 5 1 a 0 , 6 0 00 , 6 0 1 a 0 , 8 0 0M a i s d e 0 , 8 0 1

R a z ã o C o n d i c i o n a l d e A c e s s o a S e g u r o - S a ú d e

41

Razão de Chances de Acesso a Microsseguros


R a z ã o C o n d i c i o n a l - V e í c u l oA t é 0 , 3 0 00 , 3 0 0 a 0 , 4 5 00 , 4 5 1 a 0 , 6 0 00 , 6 0 1 a 0 , 8 0 0M a i s d e 0 , 8 0 1

R a z ã o c o n d i c i o n a l d e a c e s s o a M i c r o s s e g u r o s

(

C l a s s e s C D E

)

- V e í c u l o

R a z ã o C o n d i c i o n a l - V i d aA t é 0 , 3 0 00 , 3 0 0 a 0 , 4 5 00 , 4 5 1 a 0 , 6 0 00 , 6 0 1 a 0 , 8 0 0M a i s d e 0 , 8 0 1


(

C l a s s e s C D E

)

- V i d a

R a z ã o C o n d i c i o n a l - P r e v i d ê n c i aA t é 0 , 3 0 00 , 3 0 0 a 0 , 4 5 00 , 4 5 1 a 0 , 6 0 00 , 6 0 1 a 0 , 8 0 0M a i s d e 0 , 8 0 1


(

C l a s s e s C D E

)

- P r e v i d ê n c i a

R a z ã o C o n d i c i o n a l - S a ú d eA t é 0 , 3 0 00 , 3 0 0 a 0 , 4 5 00 , 4 5 1 a 0 , 6 0 00 , 6 0 1 a 0 , 8 0 0M a i s d e 0 , 8 0 1


(

C l a s s e s C D E

)

- S a ú d e

R a z ã o C o n d i c i o n a l - O u t r o sA t é 0 , 3 0 00 , 3 0 0 a 0 , 4 5 00 , 4 5 1 a 0 , 6 0 00 , 6 0 1 a 0 , 8 0 00 , 8 0 1 a 1 , 0 0 0M a i s d e 1 , 0 0 0


(

C l a s s e s C D E

)

- O u t r o s



(

C l a s s e s C D E

)

- T o t a l

42

The Demand for Micro-insurance

in Brazil Abstract

“Micro-insurance holds the promise to be, in the next decade, what microcredit has been in the last two decades.”

“The recent Brazilian boom gave the poor to the insurance market, now markets should be given to the poor through an adequate institutional framework.”

“Income that matters to the private demand for insurance is not the individual’s, but the household’s, as used in the concept of micro-insurance.”

“Inequality in insurance expenses is a Gini index of 0,94, close to one, when only one person would have all insurance in society.”

Insuring against uncertainties is present in the many dimensions of people’s

lives, such as those related to accidents, robbery, fire, diseases, disabilities,

unemployment, and death, among others. We speak of insurance bought in the private

market and not social insurance, including protection mechanisms offered by the State

and relationship networks in society, which we frequently approach in our studies.

Micro-insurance, private that is, improves low-income people’s ability to deal with the

frequent fluctuations in their incomes, among other risks. The probability of becoming

poor between these two consecutive months is 8.3%. When the consumption level of the

household is low, the consequences of adverse shocks are worse than the gains from

positive innovations. Insurance should not be a luxury service! Poor people ideally

could brace themselves for adverse shocks by demanding insurance in the market, self-

insurance through savings, or by being covered by public insurance. The problem with

placing all eggs into one single public basket is that the State, contrary to George

Orwell’s Big Brother, does not have eyes everywhere, and as such, it cannot react to the

specific situation or preferences of each person. As the saying goes “the devil is in the

detail”. Private micro-insurance holds the promise of offering protection when this

seems more necessary to whom it may interest.

43

The social role and the demand for micro-insurance depend on the dynamics of

the individual income process, of the social insurance provision and it thus requires an

assessment of the complementary institutions that may cushion adverse shocks.

Brazil displays a developed financial system, but little focused on low-income markets,

in particular, in the insurance area. On the other hand, there is an abundant offer of

social insurance on the part of the Brazilian State in comparison with other countries

with similar income levels. This forces the private micro-insurance industry to be well-

tuned both with its public sector competitors, as well as with the new business

opportunities from people ascending to higher social classes in need of protection to

keep their recently acquired living standards. Insurance supply can still use the data

records and the frequency of new social programs to reach the bottom level of income

where it has never been before. This juxtaposition of effects and changes in opposite

directions demands an empirical work to guide companies who aim to explore the

Brazilian micro-insurance market.

Last year, Carlos Ivan Simonsen Leal, FGV president, welcomed key members of

insurance sector to a celebratory lunch to mark the 65th anniversary of its relationship

with FGV. Both Funenseg and the associated private insurers suggested that a talk on

the perspectives of micro-insurance in Brazil be on the menu. This was a first demand

by potential insurance suppliers. Micro-insurance will be in the next decade what

microcredit has been in the previous two, culminating with the Nobel Peace Prize

awarded to Muhammad Yunus and his Grameen Bank in 2006. This project is part of a

larger research effort under the auspices of Funenseg in an attempt to create a micro-

insurance infant industry in Brazil.

Access – the average rate of access to insurance in the population is 16,79%. That is, the

population who has at least one type of private insurance as pointed out in the research

questionnaire. We estimated the inequality in insurance-related expenses – whose Gini

index is 0,935 close to the unit value – to be the upper limit of the perfect inequity, that

is, when only one person has all the insurance in society. The Gini ratio of a specific

expense to an income is equivalent to the income elasticity of a specific expense in

question, which corresponds to 1,62.

Our focus here is the so-called micro-insurance defined not by the value of

insurance policies, but by the income of its potential client base that here we define as

Classes CDE. Class CDE, which is central to this study, presents an access rate of

10,78% and an average monthly expense of R$ 8,56 per person. Despite the fact that

44

classes CDE are 85% of the population, there is a substantive difference in the access

rate of the total population of 55,75% (16,79% versus 10,78%) and of an average

expense per person of 169,5% (R$ 23,96 versus R$ 8,89). This reflects the fact that

class AB has a higher demand level than the remaining classes with an Access rate of

46,17% and average expenses of R$ 99,29.

Determinants – We explore the wealth of microdata from the Household Budget

Surveys (POF/IBGE) based on a model of selection of variables according to a level of

statistical significance related to the demand for insurance, applying a procedure of a

sequential choice of variables. It is worth noting the relative importance of economic

variables vis-à-vis socio-demographic and spatial variables in explaining the demand for

insurance. The income class variable was the first to be applied in the model, before

completed years of education, which came in 5th place, but which has the higher

explanatory power in empirical researches on inequality. When we look at the

magnitude of coefficients for each variable, keeping the remaining features constant, the

chances of a person from class AB using insurances is 690% higher than that of a class

E person, while a person with a graduate level has 248% more chances of accessing

insurance than a functional illiterate person. Having a credit card is the second most

relevant variable to explain the use of private insurance. An indicative variable is the

payment of social security tax as those who pay it have a 50,5% higher chance than

those who do not. This indicates a complementary rather than detrimental relationship

between insurances and other public and private financial instruments.

Next, we observe two socio-demographic variables in fourth place referring to

the position in the household. The coefficient of spouse is, in the case of insurance,

40,6% lower than the reference person. This indicates the importance of the main

income provider as the key demander of insurance in the family. The fifth variable

already mentioned was education, followed by the state (location), as detailed ahead.

Age appears as the seventh variable in explanatory terms. There is an ascending

route of access to private insurance up to 50 years of age, when it stabilizes itself in its

highest level. That is, from middle-age onwards there is a plateau of demand for

insurance. Lastly, it is worth acknowledging the importance of indicative variables of

car ownership and financing and type of (job) occupation. As important as its presence

is the absence of significance of the remaining variables tested, such as the perception

of violence in the interviewee’s neighbourhood, perception of income insufficiency and

45

other of default in the payment of durable goods, the recent acquisition of real estate or

socio-demographic variables related to sex (once controlled by the position in the

household), race and religion. At face value, there is no sense for insurers to act

according to these segments’ niches.

In short, selecting variables in the demand for insurance reveals the importance

of role in the family and education, but does not give room to other demographic

targeting variables, although it enables a geographical targeting. Selected economic

variables perform a crucial role in the demand for insurance with a special emphasis on

the economic class. On the other hand, the individual income is not considered in any of

the estimated models. This point has fundamental importance not only for the aggregate

demand for insurance, given the relevant change in the income classes’ composition in

the last years in Brazil. In short, the demand for various types of insurance and micro-

insurance are highly related to income. Income that matters to the private demand for

insurance is the household’s and not the individual’s. Incidentally, the economic class

based household per capita income is used in the definition of micro-insurance.

As we saw, the fifth variable in terms of explaining access to micro-insurance is

the Unit of Federation (states). We present a map of the rate of access to insurance by

unit of federation controlled for the remaining observable characteristics. The Southern

and Southeastern states stand out, with the exception of Rio de Janeiro.

Map of the Repressed Demand for Insurance

Conditional Odds Ratio

This map locates the repressed demand for insurance. By comparing people with

the same observable attributes in Sao Paulo and Rio de Janeiro, the latter has 46% less

chances of having access to insurance than the latter, pointing out a promising market,


R a z ã o C o n d i c i o n a l d e A c e s s o a S e g u r o - T o t a l

46

for example, as a result of the combination of high income or education and low access

in Rio de Janeiro.

POF’s problem is that it is only available for 2002-03. We developed a

methodology based on the more recent evolution of the income classes; and some

counter-factual exercises enabled us to obtain a more updated scenario about the size of

the insurance market in Brazil. Between 2003 and 2009, 27 million people, or the

equivalent to half of France, entered classes, A, B or C and 24 million have left poverty.

The magnitude of the income effect in the period was a 15,6% growth in the rate of

access to insurance, not considering the 9% of population growth in the same period. In

order to have a clearer idea, this magnitude is superior to the 14,6% increase that would

have been observed if each Brazilian, keeping his respective income, began having

access to insurance as observed in Sao Paulo metropolitan area, the most developed in

terms of insurance in Brazil. If we add up all effects, the accumulated increase from

2003 to 2009 in the rate of access to private insurance in Brazil would be 44,3%. This

would correspond to a second stabilization in the life of Brazilians, comparable to the

launch of the Real Plan, when instability of individual income fell 40%. The growth in

the income cake, more strongly in the lower income groups, gave the poor to the

insurance market, now it is necessary to give the market to the poor. This is the

Brazilian agenda for the next decade, where the challenge of developing micro-

insurance is situated.

47

Motives for Micro-insurance Abstract

People have many defense mechanisms against adverse shocks, including

insurance bought in the private market and social insurance, such as public programs

and society’s solidarity networks. In the case of public social insurance, it is important

to distinguish among contributory and non-contributory schmes. The former are

somewhat close to private sector insurance in the sense that they require a systematic

payment that entitles to a premium in case an adverse events occurs. A difference to the

private insurance system including health, life and car, etc is that there is not actuarial

control in individual contracts of contributory public insurance, or even the provision of

incentives for that matter, such as clauses bound to the insured performance

(experience-rated insurance). We may mention here the social security insurance

clauses for work accidents and maternity leave. In the remaining non-contributory forms

of public insurance – to name the main examples such as the National Health System

(SUS), Bolsa Familia and unemployment benefits – the benefit does not require a

previous contributory payment of any sort.

Beside private and public insurance, contributory or not, there are solidarity

mechanisms in society that would complement social insurance, reducing people’s

risks. In this sense, the basic cell for sharing and diversifying risks is the household,

complemented by friendships and non-relative’s help. Roughly, these solidarity

relationships in society would be for non-contributory public insurance, what the

contributory public insurance is for private insurance.

Gamble – The main variable to define micro-insurance in the markets is the individual

income, and not the type of product on offer. That is, the prefix micro is more an

adjective of the target group rather than the noun referring to the financial service

provided. Micro-insurance fits within the microfinance field, whose key to success is to

develop technologies that allow the provision of financial services to poor and informal

clients sustainably. The gamble is to discover channel of insurance distribution to

reduce fixed and transaction costs linked to small policies. The relationship between

48

insurers and insured is marked by information asymmetry. One secret to unlock the

success of microcredit are the repeated interactions between insurers and insured: the

former have more advantageous insurance contracts as times passes, conditioned to the

non-occurrence of adverse events in the previous periods, and do not renew the

insurance policy in case an extreme situation occurs. It is necessary to know the clients

and seeks products that meet their needs through the direct contact of the insurer with its

customers. It is important to pay attention to the costs of monitoring the insured. There

the creation of solidary groups, just as in the case of microcredit, may help to lower

these costs. Outsourcing insurance agents who are paid according to their performance

aligns incentives with the initiative’s success. Another point is to access records

concerning the low-income population included in Bolsa Familia or non-contributory

pensions such as BPC. The secure and stable cash flow of a public origin associated

with these programs reinforces the complementarities between these programs. Another

complementary possibility is to discount the insurance policy-related expenses from

public cash and benefit transfers (consignação) which would lower transactions costs.

Theory – What are the reasons behind the demand for private insurance by the low-

income population? In the light of the economics literature, we did a brief conceptual

description of the motivations behind the demand behaviour for different types of

insurance. The demand for savings/insurance is associated in the savings literature (self-

insurance) to specific motivations, and in terms of understanding the insurance demand,

it results in policies with specific features; namely: i) health insurance, unemployment

benefit, loan insurance derive from precautionary motivations, resulting from the future

uncertainty regarding income or expenses; ii) car, house and productive asset insurance

related to businesses are related to indivisible and highly valuable goods, mainly for

low-income groups with a credit restriction; iii) complementary pension acts as an

important protection against the reduction of income from work and health shocks that

frequently affect the financial situation of the elderly; iv) life insurance finances the

consumption of the spouse and descendants in face of the death risk of the policy

holder.

These motivations are magnified for low-income individuals given the

combination of a greater need to protect their precarious income levels with the larger

imperfections of financial markets. Without considering that low-income groups in

Brazil tend to present a higher volatility of their income from work (Neri et all 1999).

Nonetheless, low-income individuals are restricted in the insurance market, be for their

49

lack of knowledge about insurance companies’ services, be for the companies’ lack of

knowledge about informal-sector clients; and besides, low values involved hinder the

reduction of record and operational fixed costs of supply. These elements support the

case for developing a micro-insurance infant industry in Brazil.

We also measured the effective demand for insurance and micro-insurance,

through the Household budget Survey microdata (POF/IBGE). The average rate of

access to insurance in the population in question is 16,8%. That is, the population that

has at least one type of private insurance as pointed in the survey questionnaire, be it

health insurance,life insurance, car insurance, private pensions or other types of

insurance. Health insurance is the most common covering 12,9% of the population over

15 years old, followed by life insurance 4,31% car insurance 3%, private pensions

0,45% and the portfolio of the remaining types of insurance, 1,41%. The controlled

chances of any kind of insurance are higher when the person already has one policy,

indicating complementarities (and not insurance’s replacements). In practice, it is easier

for an insurance company to sell a new insurance to a person already with access to

some type of private or social insurance, than for another person with the same

characteristics who does not have this access. On the other hand, this result indicates

that the lack of protection against risks revolve around the same people, showing the

strategic importance of the agenda of micro-insurance provision.

Micro-insurance markets are not defined by the value in the insurance policies

sold, but for their potential target group. Income, or its equivalent in terms of economic

classes, is the most determining factor for access to insurance, health plans and private

pension, and not by coincidence is the variable used to define micro-insurance, i.e.

people in classes CDE defined with a household income up to 1200 reais in Sao Paulo.

In class E, access to insurance is 1,45%, of which 52% have health insurance. In class ,

insured people are 4,19% of the population, and the proportion of health insurance is

63%. In class C, these values are 15,69% of access and 77% of health insurance among

them. Class AB presents the highest rates both in terms of access to insurance in general

(46,71%) and health insurance (80%). Looking at the portfolio for individual insurance

through the extremes of the economic classes. In the case of health plans, the most

common, rates vary from 0,76% in Class E to 36,65% in AB. Next, we find car

insurance (varying from 0,05% to 13,84% among classes) and life insurance (0,29% to

12,88%). Private pension and other kinds of insurance are less present, even in the

upper classes (access rates are, respectively, 1,91% and 2,43% in class AB). In a

50

controlled comparison, to isolate the force of the income variable, a person from class

AB has 16,9 times more chances of having an insurance when compared to someone

from class E with all the same observable characteristics. In this inequality of access

between classes, we highlight car insurance, with 165 times more chances, followed by

pensions, with 34 times more chances of access.

Income, Causality, Family Altruism and Health Insurance More income creates more access to health services, but the inverse can also be true because people with access to better services would be more productive and would generate more income. We use multivariate exercises with difference-in-difference estimators in order to study the income impacts on the demand of the elderly Brazilians for health insurance. The central issue is to use the growing income transfers to the low-income elderly as a lab to identify the income effects on health, separating it from the operating effects in the opposite direction. The data bases were the 1998 and 2003 PNAD Health Supplements that were made during the expansion of programs such as the Beneficio de Prestação Continuada (BPC) and non-cotnributory rural pension programs. The results reveal that the elderly eligible to income transfer programs present a distinct improvement in their access to health service in the five years in question, which is consistent with the idea that more income generates more access to health plans. The gain in the chances of accessing health insurance is relatively 37,8% higher in the target group of income transfers in relation to the control group. Secondly, confirming the existence of some kind of family altruism, but lower than in the first treatment group, there was a gain of 27,4% in the chances of accessing health insurance among the non-elderly, but who live with some elderly person who is entitled to the income transfer program.

The research website www.fgv.br/cps/ms/ offers a wide databank with

interactive and user-friendly tools to search data that has details on the determinants of

the demand for insurance. For instance, the disaggregate analysis per gender shows that

men have a higher rate of access to women, 19,35% versus 14,24%. Using the basic

model of access per gender, controlled for other variables - that is, we compare people

who have exactly the same attributes with the exception of gender – the differences

between men and women disappear, in other words, the chances of access to insurance

are not statistically different between them. This result derives from the combination of

advantages for men or women depending on different items of insurance (micro-

insurance) as analyzed: health more females, 18% higher (16%) as a counter-point to

the car insurance 62% higher (2,2 times), life insurance 52% (46%) and complementary

pension 61% (85%) which are clearly more masculine, as in the bivariate analysis. By

51

opening the data regarding women for the current reproductive condition, we see that on

average pregnant and breastfeeding women – those in more need of protection – present

the lowest rate of access to insurance (and micro-insurance) in general, and health

insurance in particular.

52

Micro-insurance and the New Middle Class in Brazil

Abstract

The Center for Social Policies at the Getulio Vargas Foundations (CPS/IBRE/FGV) has

shown in successive studies the emergence of a new middle class in Brazil: from 2003

to 2008, 27 million people have ascended to classes ABC. After the external crisis hit

Brazil in September 2008, our studies chronicled the crisis, asking how evolved the

recently acquired living standards during this critical period. The new Brazilian middle

class became a macroeconomic asset to make up for a decrease in exports as a result of

the global economic retraction. With data that goes up to July 2009, we continue

monitoring the evolution in the population composition in its various economic strata

(ie., classes E, D, C and AB) as well as its close determinants such as income inequality

and mobility and its respective labor-related components.

A Social Draw – Nine months after the crisis began, there is a clearer vision of its

effects on Brazilians in the six largest metropolises. Income inequality - that had

undergone a serious deterioration when part of the previous years’ gains were lost in

January alone – has come back to the same pre-crisis’ levels. Even class AB that earns

more than 4800 reais per month and had lost more with the crisis (-2,7% in January),

today is only 0,5% below the level one year ago (14,97% of the population is in class

AB, with almost 55% of the income). Class C has a positive result with a gain of 2,5%

in 12 months (the prevalent class in terms of population size: 53,2%). If this draw may

be considered a good results in times of crisis, it also hides a sudden halt in the previous

improvement in indicators: from July 2003 to July 2008, Class AB grew 35,7%, class C

increased 23,1% and income inequality decreased as never before in the Brazilian

statistical series.

New Agenda – In the same way as we updated our traditional series, we have

introduced some innovations. Our strategy has that we shall strive to introduce a new

dimension to the analysis of the middle-class at each research update: access to

consumer goods, entrepreneurship and microcredit, quality education, among others;

53

exploring a new perspective with each research. In the present research, following the

impacts from the financial bubble burst, we explore the demand for insurance by the

low-income population and by the groups that recently emerged to new economic

classes. Micro-insurance as an agenda only now emerges in the world, just as

microcredit had done in the last two decades. They are natural sequences of the same

process; as microcredit enables an improvement in people’s lives, micro-insurance helps

decrease people’s vulnerability to adverse shocks such as unemployment, disease,

accident, theft, death, among others. During last years’ improved income distribution,

we have handed out the poor population to consumer markets. Now we aim to hand the

market out to poor producers as we explore the entrepreneurship and productive credit

agendas as in previous researches, as the quality education agenda in the next

researches, and in the current demand for micro-insurance. Placing low-income people

as agents of change in their lives, integrating social and economic aspects and exploring

public-private interactions form the new generation of social policies for the next

decade.

Economic Classes and the Demand for Protection

Traditionally, sociological studies and more recently Thomas Friedman’s work

have alleged that being middle-class does not depend to a certain extent on the person’s

current situation but relies more on his hoping for a future social rise. More than being

in a certain situation, the essential characteristic of a new middle class would be to have

a plan of upward mobility. This perspective mirrors the entrepreneurship rationale,

whereby a person rises in life on account of his efforts and productive potential. In this

sense, in order to identify emerging producers among the population it would be

necessary to separate the subsistence production at any level from activities with a

capital accumulation and growth potential. We argue here that this kind of approach is

relatively less present in Brazil than in other countries such as the United States, or even

India. In India, establishing an IT shop in Bangalore permeates people’s plans (at least

of those people who say that they want to be a millionaire). In the current view in

Brazil, the new middle-class also relates to the future, but Brazilians not only basically

plan their rise, they also focus on avoiding a social downward movement. That is, new

emergent classes wish above all not to recede to their previous status in the future.

Brazilians aim for greater security by being formally employed with the employment

registration booklet (carteira de trabalho) or preferably through public service or even

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under the protection of state-sponsored social programs. Brazilians demand and receive

State protection in larger proportions than Indian or Chinese people.

Furthermore, doesn’t the Brazilian State already meet the demand for protection

through social insurance? The problem of the State, contrary to George Orwell’s Big

Brother, is that it does not have eyes everywhere, and there are risks that only someone

at risk may notice. The present study finds itself in the arena of the supply and demand

for protection in this public-private interaction that has characterized the Brazilian

situation in the last years. Brazil has reconciled a respect to market rules with an active

social policy. For over a decade, the Brasília Consensus has not been the same as that of

Washington or Caracas. We tread a sort of Middle Path, not so much to the State nor to

the market. A true social economy of the market.

There are many possible perspectives to help define the middle-class, including supply

and demand elements. The first aspect looks at the individual as an income generator,

particularly through income from his work. This type of concern leads to class criteria

such as inclusion in the labor market and education, as applied in England, Portugal and

India. We have used this approach given the large data availability in frequent surveys

such as PNAD (household survey) on an annual basis or the PME on a monthly basis.

Besides measuring the evolution of the new middle class in Brazil from the producer’s

point of view, we may define E, D, C, B and A economic classes for their consumption

potential. The so-called Brazil Criterion uses access to and number of durable goods

(TV sets, radio, washing machines, fridges and freezer, VCR or DVD player),

bathroom, as well as hiring a housekeeper and the level of education of the household

head. This criterion estimates the weights based on a Mincerian income equation. Since

Robert Hall’s 1977 seminal work, we have known that current consumption levels

ideally contain all the relevant information about future consumption patterns.

A more general methodology could also combine both above mentioned aspects

including other symbols of middle-class, such as the employment registration booklet

(carteira de trabalho), entering university or entering the digital age through the

internet. Social status aspects related to the private demand for goods, that were

previously a monopoly of the State, such as social security, education, health and

housing credit could also be included here. The composition of these expenses is also

important, thus the need to separate hedonism from productive capacity to a certain

level of people’s expenses. According to La Fontaine’s fable, one has to distinguish

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between the productive ants and the consumer grasshoppers. In other words, we

approach the demand for insurance by different economic classes – which, at the base of

the income distribution pyramid, gives origin to the micro-insurance industry that

begins to flourish in some parts of Brazil. Another objective of the present work is to

update the economic classes series based on income (E, D, C and AB) and its close

determinants including income inequality and its labor-related components.

Conclusions

Micro-insurance – In the present study based on a Household Budget Survey

(POF/IBGE) we analyze the determinants of the private demand for insurance at the

base of the income distribution pyramid with a view to establishing an incipient micro-

insurance industry in the country. Assessing the effect of micro-insurance on well-being

requires an analysis of the income process of individuals through PME/IBGE (monthly

employment survey) and an assessment of public and private institutions that condition

people’s financial behaviour. An interesting aspect of micro-insurance is the creation of

well-being gains without fiscal implications. Nonetheless, current Brazilian inequality

in terms of insurance expenses is close to the scenario where only one person holds all

the insurance in society.

Results – Initially, we reviewed the economics literature on the financial motivation of

individuals in order to provide a conceptual reference that would help us interpret the

demand for different types of insurance by the low-income population – to discuss then

its practical application in the light of microfinance literature. Next, we measured the

main determinants of the total and sector-specific micro-insurance demand (health, life,

pension, etc.) where economic class, instead of individual income, plays a vital role in

our results. In the next step, we included changes in economic classes and financial

innovation to set a scenario of private insurance market in Brazil. Finally, we analyze

the post-crisis evolution of the income distribution, economic classes and the individual

risk of mobility between these classes, as determinants of the demand for insurance and

the well-being of the population.

“microsseguros: risco de renda, seguro social e...2009/09/01 · de seguros privados específicos...

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