Revista de Economia e Sociologia Rural
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Revista de Economia e Sociologia Rural
ARTIGO ORIGINAL

Seguro agrícola na lavoura de soja: fatores de impacto nos resultados das seguradoras

Agricultural insurance in soybean crops: impact factors on results of insurance companies

Beatriz Salandin Dal Pozzo; André Luis Zorzi; Vitor Augusto Ozaki

http://dx.doi.org/10.1590/1806-9479.2025.284948 resr, vol.63, e284948, 2025
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Resumo

No Brasil, a soja representa 29,4% do valor bruto da produção agropecuária. Todavia, essa cultura enfrenta diversas intempéries climáticas. Nesse sentido, o seguro agrícola emerge com o propósito de mitigar esses desafios, porém sua expansão é dificultada por problemas como a seleção adversa e os riscos sistêmicos que afetam os resultados das seguradoras. Nesse sentido, o objetivo deste artigo é analisar os fatores que afetam a lucratividade das seguradoras agrícolas no estado do Paraná, no período de 2007 a 2021, por meio da regressão de dados em painel, a qual possibilita a análise de dados de várias unidades, como municípios e empresas, ao longo do tempo. Observou-se que a área segurada, a produtividade efetiva e a variável dummy indenização constituem os principais fatores determinantes da lucratividade das seguradoras tanto na modalidade de custeio como na de produtividade. Entre as empresas analisadas, apenas a Brasilseg e a Mapfre apresentaram resultados negativos, enquanto a Newe, uma empresa iniciante, teve resultados positivos. As contribuições do estudo incluem a compreensão detalhada dos fatores que afetam a lucratividade das seguradoras agrícolas e o fornecimento de informações úteis para o aprimoramento da gestão de riscos e para a formulação de políticas, contribuindo para a sustentabilidade e a competitividade do setor.

Palavras-chave

dados em painel, lucratividade, companhias de seguro, agropecuária

Abstract

Abstract: In Brazil, soybeans account for 29.4% of the gross value of agricultural production. However, this crop faces various climate-related challenges. Agricultural insurance has been introduced to address these challenges, but its growth is hindered by adverse selection and systemic risks affecting insurers' financial results. This study aims to analyze the factors that influence the profitability of agricultural insurers in the state of Paraná, Brazil, from 2007 to 2021 using panel data regression, which allows for the analysis of data from various units such as municipalities and companies over time. The study findings indicate that the primary determinants of insurers' profitability, in terms of costs and productivity, were the insured area, effective productivity, and the variable for indemnity. Only Brasilseg and Mapfre showed negative results among the companies analyzed, while the new entrant, Newe, had positive results. The findings provide a detailed understanding of the factors that impact the profitability of agricultural insurers and offer valuable information for improving risk management and formulating policies, thereby contributing to the sustainability and competitiveness of the sector.

Keywords

panel data, profitability, insurance companies, agriculture

Referências

Abdeljawad, I., Dwaikat, L. M., & Oweidat, G. (2022). The determinants of profitability of insurance companies in Palestine. An-Najah University Journal for Research-B (Humanities), 36(2), 440-468.

Barros, A. M. (2012). Seguro agrícola no Brasil: uma visão estratégica de sua importância para a economia brasileira. São Paulo: MB Agro.

Brasil. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento - MAPA. (2023). Sistema de Subvenção do Seguro Rural (SISSER) - Atlas do seguro rural. Recuperado em 2 de abril, de indicadores.agricultura.gov.br/publico/extensions/SISSER/SISSER.html

Brasil. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento - MAPA. (2024). Estatísticas de Comércio Exterior do Agronegócio Brasileiro. Recuperado em 2 de abril, de https://indicadores.agricultura.gov.br/agrostat/index.htm

Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1979). A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation. Econometrica, 1287-1294.

Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1980). The Lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. The Review of Economic Studies, 47(1), 239-253.

Caffagni, L. C., Paixão, L., & Rios, M. (2022). Principais tipos de seguro agrícola. AgroANALYSIS, 42(3), 34-36.

Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil - CNA. (2020). Guia de Seguros Rurais 2020. Recuperado em 2 de abril, de https://www.cnabrasil.org.br/publicacoes/guia-de-seguros-rurais-2020

Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil - CNA. (2024). VBP da Agropecuária. CNA Brasil. Recuperado em 2 de abril, de https://www.cnabrasil.org.br/

Cunha, A. S. (2002). Um seguro agrícola “eficiente”. Brasília: Universidade de Brasília.

Guimarães, M. F., & Nogueira, J. M. (2009). A experiência norte-americana com o seguro agrícola: lições ao Brasil? Revista de Economia e Sociologia Rural, 47, 27-58.

Guimarães, T. C., & Igari, A. T. (2019). Mudança do clima e seus impactos no seguro agrícola no Brasil. Revista em Agronegócio e Meio Ambiente, 12(4), 1583-1604.

Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2011). Econometria básica (5. ed.). Porto Alegre: Amgh Editora.

Hausman, J. A. (1978). Specification tests in econometrics. Econometrica, 46(6), 1251-1271.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. (2023). Sistema IBGE de Recuperação Automática (SIDRA) – Produção Agrícola Municipal. Recuperado em 2 de abril, de https://sidra.ibge.gov.br/tabela/1612

Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada Data – IPEADATA. (2023). Series mais usadas – Índice geral de preços - disponibilidade interna (IGP-DI) - geral: índice. Recuperado em 2 de abril, de http://www.ipeadata.gov.br/ExibeSerie.aspx?serid=33593&module=M

Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE. (2023). El Niño e La Niña - Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC). Recuperado em 2 de abril, de http://enos.cptec.inpe.br/

Kripa, D. (2016). Factors affecting the profitability of insurance companies in Albania. European Journal of Multidisciplinary Studies, 1(1), 352-360.

Lotze-Campen, H., & Schellnhuber, H. J. (2009). Climate impacts and adaptation options in agriculture: what we know and what we don’t know. Journal für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit, 4, 145-150.

Meirelles, D. S. (2010). Teorias de mercado e regulação: por que os mercados e o governo falham? Cadernos EBAPE.BR, 8, 644-660.

Ozaki, V. A. (2005a). Aspectos contratuais e performance do seguro de custeio agrícola. Revista Paranaense de Desenvolvimento, (109), 27-48.

Ozaki, V. A. (2005b). Métodos atuariais aplicados à determinação da taxa de prêmio de contratos de seguro agrícola: um estudo de caso (Tese de doutorado). Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba.

Ozaki, V. A. (2008). Em busca de um novo paradigma para o seguro rural no Brasil. Revista de Economia e Sociologia Rural, 46, 97-119.

Pacheco, A. B., Macedo, L. O. B., & Espírito Santo, E. S. (2013). A Evolução do Programa de Subvenção do Prêmio do Seguro Rural: Uma Avaliação do Período de 2006 a 2010. Revista de Estudios Sociales, 15(29), 1-16.

Pesaran, M. H. (2015). Testing weak cross-sectional dependence in large panels. Econometric Reviews, 34(6-10), 1089-1117.
 

Submetido em:
02/04/2024

Aceito em:
12/09/2024

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