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Fasecolda 35 años
Aspectos teóricos
Análisis de eficiencia y productividad en la industria
de seguros colombianaJimmy Martínez, Dairo Estrada / Diciembre de 2009
Este documento resume los resultados de Martínez y Estrada (2009). Los
autores discuten la e0ciencia en costos y cambios en la productividad del
sector asegurador colombiano. Durante el período 1997-2007, las compañías
de seguros en Colombia recobraron parte de la e0ciencia perdida durante los
primeros cinco años de la muestra. Martínez y Estrada encuentran que hubo
incrementos en la productividad total de los factores de la industria aseguradora,
como resultado de una expansión en la frontera de producción. Además, las
compañías que suscriben tanto seguros generales como seguros de vida pre-
sentaron indicadores de e0ciencia superiores a los aseguradores especializados
exclusivamente en vida o generales.
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Análisis de e0ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
INTRODUCCIÓN
Una industria de seguros e0ciente es bene0ciosa para una sociedad. Un repor-
te reciente de USAID hizo una revisión extensiva de la literatura y concluyó
que existe evidencia estadística para apoyar la “premisa de que las economías
que experimentaron más crecimiento, en parte lo hicieron gracias al acceso a
productos e0cientes y efectivos de seguros”1(USAID, 2006, p. 4).
Este efecto positivo de los seguros sobre el crecimiento puede 9uir por diver-
sos canales. Por ejemplo, una industria de seguros e0ciente ayuda a distribuir
mejor los riesgos (y sus catastró0cas consecuencias) entre los miembros de una
sociedad al transferirlos a instituciones (aseguradoras) que se encuentran mejor
capacitadas para enfrentarlos. Además, un mercado de seguros competitivo
permite que los individuos puedan involucrarse en actividades económicas de
mayor riesgo pero con mayor retorno (USAID,2006, p. 3) lo que, por ejem-
plo, le puede permitir a un individuo salir de la pobreza. En consecuencia,
es socialmente deseable mejorar la e0ciencia y la productividad del sector de
seguros de un país.
La reciente crisis económica y 0nanciera también resalta la importancia de la
e0ciencia y la productividad. Mejoras en ambos aspectos son fundamentales para
que cualquier industria pueda lidiar con períodos de estrés y crisis. El Fondo
Monetario Internacional (FMI) resalta que uno de los principios que debería
liderar el alcance y diseños de las medidas para responder al reciente período
1 Traducción libre.
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Fasecolda 35 años
de crisis es “buscar el objetivo de mediano plazo de un sistema 0nanciero más
robusto, competitivo y e0ciente”2.
El presente artículo es una versión simpli0cada del texto de Martínez y Estrada
(2009), “E ciency and Productivity Change in the Colombian Insurance Industry”,
que estudia la e0ciencia y productividad de la industria de seguros en el mercado
colombiano. En ese trabajo, se usó información de todo el sector asegurador
colombiano para el período 1998-2007 con el objetivo de estimar indicadores
de e0ciencia relativa en costos y cambios en la productividad utilizando meto-
dologías análisis envolvente de datos e índices de Malmquist.
Los resultados muestran que los aseguradores recobraron parte de la e0ciencia
perdida durante la turbulenta primera mitad del período de estudio, que abarcó
episodios de estrés económico (la crisis 0nanciera colombiana entre 1998 y
1999, la crisis asiática) y eventos catastró0cos (el terremoto de Armenia, 11
de septiembre, huracán Katrina) que afectaron de manera directa e indirecta
a las aseguradoras.
Adicionalmente, la industria de seguros colombiana experimentó un incremento
signi0cativo de la productividad durante el período de estudio. La principal
fuente de dicho cambio fue un incremento en las mejores prácticas del mercado,
que le permitió a la industria ofrecer más servicios de seguros con los mismos
insumos de producción.
Por su parte, los aseguradores que suscriben tanto seguros generales como segu-
ros de vida, presentan indicadores de e0ciencia más altos que los aseguradores
especializados en seguros de vida o generales, lo que nos sugiere una ventaja
2 IMF(2008), pag. xii. Traducción libre.
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Análisis de e0ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
relativa de ofrecer múltiples productos de seguros. No obstante, perdieron parte
de esa ventaja debido al tamaño de sus negocios, es decir, presentaron deseco-
nomías de escala. Los resultados sugieren que para incrementar la e0ciencia,
los aseguradores podrían mejorar aún más la e0ciencia de asignación, es decir,
la forma como escogen la combinación de sus insumos de producción. En al-
gunos casos, se pueden llevar a cabo procesos de consolidación que permitirían
aprovechar economías de escala y por tanto mejorar la e0ciencia.
El resto del documento está organizado de la siguiente manera: primero, se
presenta la metodología, la forma de interpretar los resultados y las limitaciones
de las estimaciones de e0ciencia y cambios en la productividad; a continuación,
se presentan los resultados y algunas conclusiones.
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Fasecolda 35 años
1. METODOLOGÍA
1.1 Estimaciones de e"ciencia
El principal propósito de las estimaciones de e0ciencia, similares a las rea-
lizadas por Martínez y Estrada (2009), es utilizar las mejores prácticas del
mercado como punto de referencia para medir el desempeño relativo de todas
las 0rmas que constituyen la industria analizada. En este sentido, el análisis
de los resultados debe ser interpretado sólo en el contexto de la industria
colombiana de seguros, por lo que no se pueden realizar comparaciones con
otros estudios de e0ciencia de otros países, o inclusive de otras industrias
colombianas como la bancaria.
Martínez y Estrada (2009) utilizaron una aproximación orientada hacia los in-
sumos, por lo que la e0ciencia corresponde a la forma como cierta 0rma utiliza
sus insumos de producción para elaborar cierta cantidad de producto 0nal, en
otras palabras, qué tan e$ciente es minimizando los costos de producción.
Para estimar los indicadores de e0ciencia, se de0nen los productos princi-
pales de la industria y los insumos utilizados por la misma. En el caso de
la industria de seguros dicha tarea es más compleja que en otros sectores
como el bancario, donde buena parte de los productos ofrecidos es el nú-
mero de depósitos, un servicio 0nanciero que es medianamente comparable
entre entidades. Sin embargo, en la literatura de economía de seguros existe
cierto consenso sobre algunas variables que capturan la dinámica del uso
de insumos y el producto.
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Análisis de e0ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
Para la estimación se utilizaron tres productos, a saber:
1. valor de las pérdidas incurridas en ramos de vida.
2. valor de las pérdidas incurridas en ramos generales.
3. valor total de activos invertidos.
A continuación explicamos la racionalidad de esta escogencia.
Algunos autores como Fenn (2008) de0nen el producto de las compañías de
seguros como el valor presente esperado de los futuros pagos a asegurados.
No obstante, esta es una variable no observable por lo que se deben usar
variables que estén correlacionadas con estos pagos para poder capturar su
dinámica. Si bien el valor de las primas es un indicador natural, Yuengert
(1993) sostiene que las primas emitidas son aproximadamente el precio de
los seguros multiplicado por la cantidad de pólizas emitidas. Por tanto, dicha
variable está sujeta a cambios considerables en el precio como consecuencia
de los ciclos de suscripción, por lo que no necesariamente re9ejan el valor
presente de los pagos esperados. Por ejemplo, las acciones encaminadas a ganar
participación en el mercado pueden llevar al precio del seguro por debajo de
lo actuarialmente justo.
Una variable alternativa, de uso reciente en la literatura, es la de siniestros incu-
rridos, que se de0nen como la suma de las pagos a asegurados siniestrados (neto
de reaseguros) más las reservas que los aseguradores estiman serán su0cientes
para pagar la pérdidas en el futuro.
Las pérdidas incurridas capturan la dinámica de las actividades de agregación y
aceptación de riesgo (risk-pooling y risk-bearing) que son unas de las principales
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funciones de las compañías de seguros3. Dichas pérdidas son la cantidad de
dinero que fue recolectado (pooled) durante cierto período y que es usado para
pagar por las pérdidas de los asegurados que sufrieron algún siniestro y las que
se esperan en el futuro.
Es razonable pensar que mayores pérdidas incurridas no necesariamente están
asociadas a una mayor e0ciencia. No obstante, se debe tener en cuenta que el
problema de e0ciencia corresponde a cómo se escoge la cantidad y la mezcla
de insumos para producir una cantidad dada de producto. En este sentido, los
siniestros incurridos cubren el propósito de ser una variable medible y conside-
rablemente correlacionada con una mayor actividad aseguradora de agregación
y aceptación de riesgo. Cummins and Weiss (2000) explican y referencian en
mayor detalle el porqué de la escogencia de pérdidas incurridas.
Por otra parte, las compañías de seguros (en especial las de vida) también
proveen a sus asegurados servicios de intermediación 0nanciera, por lo que los
activos invertidos constituyen el tercer producto de las aseguradoras. En el caso
de seguros de vida, los asegurados obtienen un interés 0nanciero implícito en
las pólizas para compensar por el costo de oportunidad de esos recursos. En
el caso de seguros generales, los clientes reciben un descuento en las primas
que ellos pagan para compensar por el costo de oportunidad de los recursos
entregados a los aseguradores (Martínez, 2009).
A continuación, se enumeran los cuatro insumos de producción utilizados en
Martínez y Estrada (2009):
3 Ver Martínez (2009) y Cummins y Weiss (2001) para una exposición más detallada de este punto
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Análisis de e0ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
1. gastos laborales (incluye comisión a intermediarios).
2. gastos no laborales.
3. capital de deuda.
4. capital de accionistas.
El uso del insumo laboral y no laboral es evidente. El capital de deuda de las
compañías de seguros se compone básicamente de los fondos provistos por los
asegurados, es decir, las primas de seguros. La razón para incluir este insumo es la
siguiente: los aseguradores consiguen fondos en forma de capital de deuda pro-
veniente de los asegurados en forma de primas, que son transformadas en activos
invertidos hasta que son necesitados por los asegurados para pagar por siniestros.
El capital de accionistas es un insumo importante dado que, además de satis-
facer requerimientos regulatorios, las compañías mantienen este capital para
asegurar que sus clientes reciban sus pagos en caso que las pérdidas excedan
signi0cativamente a las esperadas. En consecuencia este tipo de capital tiene
como propósito reducir el riesgo de insolvencia de la compañía.
Para estimar las fronteras de producción y los indicadores de e0ciencia y pro-
ductividad, Martínez y Estrada (2009) utilizaron la metodología de Análisis
Envolvente de Datos (Data Envelopment Analysis, DEA), que es no paramétrica y
permite estimar la frontera que “envuelve” los datos de producción e insumos de
las compañías, con la que se puede estimar la distancia relativa de cada compañía
con respecto a la envolvente y si se ha presentado algún cambio tecnológico.
Cummins y Weiss (2000) explican en mayor detalle esta metodología.
Martínez y Estrada (2009) utilizaron una de0nición particular de unidad de análisis.
Ésta corresponde a la agregación de compañías (de vida y generales) que tienen un
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mismo manager, las cuales se consideran como una sola, o en su defecto compañías
especializadas en seguros de vida o generales. Dicha agregación se hizo para tener
en cuenta situaciones en las que compañías de seguros vida y generales (que por lo
normal pertenecen a un mismo grupo económico), por ejemplo, comparten gastos,
instalaciones, actuarios y back-o ce, lo que podría hacer que una de las compañías
parezca ine0ciente como resultado de una simple desagregación contable. Como
consecuencia de lo anterior, la muestra de Martínez y Estrada (2009) se compone
de compañías aseguradoras especializadas en productos de vida o generales y com-
pañías que suscriben tanto vida como generales (en el sentido descrito).
Martínez y Estrada (2009) presentaron parte de los indicadores de e0ciencia uti-
lizando promedios para los siguientes grupos: a) aseguradoras que suscriben sólo
seguros generales, b) las que suscriben sólo seguros de vida y c) las que suscriben
simultáneamente vida y generales a las que llamaremos aseguradoras diversi$cadas.
Esta denominación se utilizó para términos prácticos y no tiene ninguna implicación
inmediata en términos de diversi0cación de riesgo. En otras palabras, el término di-
versi$cadas no presupone que las compañías que suscriben tanto vida como generales
tengan una mayor diversi0cación de riesgo que las que se especializan. Esta desagre-
gación pretende responder la pregunta de si existe alguna ventaja en e0ciencia de estar
especializado en seguros de vida o generales con respecto a la suscripción simultánea.
De esta forma, una compañía de seguros es e0ciente en la minimización de
costos si hace un trabajo óptimo en la escogencia de la combinación de insumos
(e0ciencia de asignación), alcanza un tamaño adecuado (e0ciencia de escala) y
si se mantiene al tanto de las mejores tecnologías de producción4 disponibles
en el mercado (e0ciencia técnica pura).
4 El término tecnología de producción abarca elementos tecnológicos usados en la venta de seguros como sus-cripción en línea, así como nuevos productos, contratos de seguros y formas de distribución novedosas.
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Análisis de e0ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
Los indicadores de e0ciencia se encuentran entre cero y uno, correspon-
dientes a 0rmas por completo ine0cientes y e0cientes en términos relativos,
respectivamente. Un indicador de 75% en e0ciencia en costos implica que la
compañía podría reducir sus costos totales en 25% si adoptara la forma en
que la mejor práctica del mercado usa los insumos. Nótese que una compa-
ñía puede ser por completo efectiva en cuanto a la e0ciencia técnica pura y
de escala (lo que es equivalente a un indicador de 100% para ambos) pero
ine0ciente en cuanto a la escogencia óptima de insumos de producción o
que exhibe ine0ciencia de asignación (por ejemplo un indicador de 50%).
Esto implicaría que la e0ciencia en costos de dicha compañía sería de 50%
(la multiplicación de los indicadores de los tres componentes de e0ciencia en
costos, 100% x 100% x 50%) en cuyo caso se diría que el rezago en e0ciencia
de esta 0rma proviene de la e0ciencia de asignación.
Es importante anotar que, en sentido estricto, lo que se está estimando es la ine0-
ciencia relativa de las compañías. Así las compañías que se consideran e0cientes son
las que presentan indicadores de e0ciencia de 100%. No obstante, en este documento
usamos de manera indistinta los términos e0ciencia e ine0ciencia y se reserva la
expresión “completamente e0ciente” para compañías que exhiben indicadores de
100% en cualquiera, todos o algunos de los componentes de la e0ciencia.
1.2 Cambio en la productividad total de los factores
Martínez y Estrada (2009) estimaron índices de Malmquist5 para analizar la di-
námica de la productividad de la industria de seguros. Estos permiten identi0car
si las 0rmas son capaces de producir más con la misma cantidad de insumos.
5 Cummins y Weiss (2001) explican de forma detallada este tipo de índices.
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Fasecolda 35 años
Lo anterior corresponde al cambio en la productividad total de los factores
(PTF). Intuitivamente, en el caso simple de un producto y un insumo, un
incremento en la PTF indica que una mayor cantidad de producto puede
ser elaborado con la misma cantidad de insumo. Los índices de Malmquist
permiten lidiar con los casos en que se tienen múltiples productos e insumos.
Esta aproximación al problema nos permite desagregar el cambio en la PTF
en dos componentes principales:
1. Cambio en la e0ciencia técnica (CET); éste se re0ere al caso de una
compañía que se acerca/aleja de las mejores prácticas del mercado.
2. Cambio en la frontera tecnológica o en las mejores prácticas; un cam-
bio favorable en las mejores prácticas del mercado correspondería a
innovaciones (por ejemplo, nuevos productos, nuevas tecnologías de
suscripción). Para referirnos a este tipo de cambio tecnológico utili-
zaremos el término cambio técnico (CT).
Para el cálculo del cambio en la PTF se utilizó la misma agregación de com-
pañías que en el caso de la e0ciencia en costos. No obstante, esta metodología
necesita que las mismas 0rmas estén presentes en la muestra cuando se están
comparando dos años. En consecuencia, se utilizaron dos muestras: la primera,
que llamamos panel completo, corresponde a las 0rmas presentes en todos los
años del período 1998-2007; la segunda, panel en años adyacentes, que corres-
ponde a las compañías que estuvieron presentes en dos años consecutivos. Se
utilizaron las dos muestras para controlar por posibles sesgos de selección. Adi-
cionalmente, y al igual que en el análisis de e0ciencia, se calcularon promedios
de los índices para tres grupos de compañías (las que suscriben exclusivamente
seguros de vida o generales, así como las que suscriben ambos simultáneamente).
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Análisis de e0ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
Para su análisis e interpretación se debe tener en cuenta que los índices de
Malmquist pueden ser mayores, menores o iguales a uno. Por ejemplo, si el
índice es mayor que uno se considera que hubo una mejora en la PTF en un
período dado. En el caso de la e0ciencia técnica, un indicador menor que uno
implicaría que la 0rma se aleja de las mejores prácticas del mercado. Por último,
un cambio técnico mayor a uno implicaría que hubo un avance en las mejores
prácticas del mercado. En particular un índice de 1,05 promedio de la muestra
implicaría un incremento anual del 5% en la productividad total de los factores.
En algunos casos, índices iguales a uno se deben analizar detenidamente
dado que, si bien puede interpretarse como que no hubo ningún avance, se
puede presentar el caso de una compañía que siempre se mantuvo como líder
en cuanto a prácticas de mercado. En este sentido una compañía joven en
el mercado es más propensa a presentar grandes avances en productividad
de los factores que una compañía madura exitosa que conoce y domina las
mejores prácticas del mercado.
1.3 Limitaciones y consideraciones
La metodología usada por Martínez y Estrada (2009) tiene en cuenta la hetero-
geneidad en los productos de seguros. Es por ello que se desagregan las pérdidas
incurridas por seguros generales y de vida. Si bien una mayor desagregación
por líneas de negocios es deseable, el tamaño de la muestra en Colombia juega
en contra de los bene0cios de dicha desagregación, lo que puede traducirse en
resultados menos con0ables. La metodología DEA utilizada en el trabajo es
sensible al tamaño de la muestra con respecto al número de productos e insumos,
por lo que se debe hacer un balance entre una desagregación aceptable de líneas
de negocios sin que se afecte la con0abilidad de las estimaciones.
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2. RESULTADOS
Esta sección presenta los resultados de las estimaciones para el período de 1998-
2007, usando información de la totalidad de la industria de seguros colombiana.
Primero se presentan los resultados de las estimaciones de e0ciencia y luego
los concernientes al análisis de cambio en la productividad de los factores. El
análisis se realizó a nivel agregado (promedios de la industria) y desagregado
por tipo de asegurador, es decir, compañías especializadas que emiten exclusi-
vamente seguros de vida y generales y compañías diversi$cadas que suscriben
ambos tipos de seguros.
2.1 E"ciencia en costos
2.1.1 Análisis Agregado
La Tabla 1 exhibe el promedio simple de la industria para los indicadores de
e0ciencia, especí0camente, en costos y sus componentes. Para el cálculo de los
indicadores de e0ciencia Martínez y Estrada (2009) utilizaron tanto el supuesto
de retornos constantes a escala (RCE) como el de retornos variables a escala
(RVE). Esto se debe a que no existe una razón especí0ca para escoger el uno
sobre el otro. Por lo tanto, hacer las estimaciones bajo ambos supuestos permite
corroborar que los resultados sean consistentes.
El promedio simple de e0ciencia en costos (EC) para el período 1998-2007 fue
de 61% bajo el supuesto de RCE y 73% bajo RVE6. Esto implicaría que para el
6 Nótese que los resultados bajo este último supuesto son, por lo general, más altos porque éste permite que la frontera de producción estimada para la industria se ajuste de forma más cercana a los datos observados. Esto posibilita que en promedio las compañías estén más cerca de las mejores prácticas del mercado. En consecuencia,
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Análisis de e0ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
caso en que se supone RCE (RVE) una compañía promedio podría reducir sus
costos de producción en 39% (27%) si adoptara las mejores prácticas del mercado.
Además, existe una leve tendencia creciente en la e0ciencia desde 2002 (Grá-
0co 1). Bajo el supuesto de RCE (RVE), el promedio simple de EC de la
industria pasó de 56% (67%) en 2002 a 58% (76%) en 2007 (ver Tabla 1).
Existe una tendencia similar cuando se calculan promedios ponderados por
activos de las compañías7.
los indicadores de e0ciencia por lo general son mayores cuando se usa el supuesto de RVE que cuando se utiliza el de RCE que representa una tecnología lineal.
7 En el resto del documento, se presentan sólo promedios simples de e0ciencia dado que los promedios ponderados exhibieron comportamientos similares.
1998
71,7%
75,2%
97,7%
97,3%
80,3%
82,0%
20,0%
60,0%
20,0%
35
1999
60,9%
66,1%
94,4%
95,3%
72,4%
75,3%
25,7%
51,4%
22,9%
35
2000
62,5%
68,8%
94,3%
95,3%
69,4%
72,4%
17,7%
44,1%
38,2%
34
2001
62,8%
72,2%
94,7%
91,1%
69,0%
72,3%
27,3%
33,3%
39,4%
33
2002
55,7%
63,3%
96,8%
90,3%
66,9%
68,7%
25,0%
34,4%
40,6%
32
2003
59,6%
72,6%
93,3%
88,3%
72,8%
77,8%
25,8%
25,8%
48,4%
31
2004
60,2%
71,6%
93,3%
90,6%
71,0%
75,8%
25,8%
45,2%
29,0%
31
2005
54,5%
65,3%
94,6%
89,8%
69,6%
73,4%
22,6%
41,9%
35,5%
31
2006
63,5%
73,7%
94,7%
91,9%
77,9%
82,1%
29,0%
41,9%
29,0%
31
2007
57,5%
67,5%
95,6%
89,7%
76,1%
79,1%
22,6%
45,2%
32,3%
31
60,9%
69,6%
94,9%
91,9%
72,5%
75,9%
24,1%
42,3%
33,5%
▶ Tabla 1
1998-
2007
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Fasecolda 35 años
Sin embargo, la EC promedio en la industria en Colombia (bajo el supuesto
de RCE) disminuyó de 72% en 1998 a 58% en 2007. Con el supuesto de RVE
la tendencia es similar pero la reducción es menos pronunciada, la EC cayó de
80% en 1998 a 76% en 2007.
Estos resultados deben ser interpretados en el contexto turbulento que las
compañías de seguros enfrentaron durante el período de estudio. Éstas tu-
vieron que lidiar con una crisis económica y 0nanciera doméstica y la crisis
asiática y regional a 0nales de los noventa, así como eventos catastró0cos
(por ejemplo, el 11 de septiembre de 2001, el terremoto de Armenia y el
100%
95%
90%
85%
80%
75%
70%
65%
60%
55%
50%
1998 1999 2000 2002 2001 2001 2003 2004 2005 2006 2007
▶
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Análisis de e%ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
huracán Katrina), que afectaron de manera directa e indirecta el desempeño
de las aseguradoras.
En consecuencia, los resultados sugieren que las aseguradoras en Colombia
recobraron parte del terreno perdido en e%ciencia durante los episodios de
estrés que ocurrieron durante el período de estudio (1998-2007).
Según lo sugieren Cummins y otros autores (2006), los indicadores de e%-
ciencia son útiles para realizar comparaciones relativas del desempeño entre
las compañías de la muestra y el desempeño de los componentes de e%ciencia
a lo largo del tiempo. Sin embargo, el análisis de e%ciencia no debe ser uti-
lizado para sacar conclusiones acerca de la productividad de las compañías
dado que éste no tiene en cuenta cambios en productividad provenientes de
mejoras en la frontera de producción. De hecho, como se verá más adelante, la
reducción en los indicadores de e%ciencia promedio parece estar relacionada
con aseguradoras que no son tan exitosas en incorporar los cambios favorables
en las mejores prácticas del mercado que permitieron el incremento en la
productividad de los factores que Martínez y Estrada (2009) documentaron.
En otras palabras, las mejores prácticas del mercado experimentaron cambios
positivos, pero no todas las compañías fueron capaces de estar al tanto de
dichas prácticas.
En cuanto al análisis por componentes, la principal fuente de ine%ciencia es la
e%ciencia de asignación (EA). Esta fue en promedio 70% bajo el supuesto de
RCE (76% suponiendo RVE) durante el período de estudio (Tabla 1). Esto
implicaría que los aseguradores (por lo menos los que no poseen las mejores
prácticas existentes) deberían poner mayor énfasis en mejorar la forma como
escogen la mezcla de sus insumos de producción.
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No obstante, la EA también fue la principal fuente de la mejora en e%ciencia
que se registró en los últimos cinco años de la muestra. Al contrario de lo
que ocurrió con los otros componentes de la e%ciencia que decrecieron o se
mantuvieron constantes, la EA se incrementó entre el año 2002 y 2007 en más
de 4 (10) puntos porcentuales cuando se utilizó el supuesto de RCE (RVE).
En cuanto a los otros componentes de la e%ciencia, se resalta que, si bien la
e%ciencia de escala (EE) presentó indicadores promedios altos (92%), ésta
disminuyó durante el período de estudio (Tabla 1). Estos resultados sugieren
que los aseguradores todavía pueden incrementar su e%ciencia relativa por
medio de una mejora en EE. Las últimas tres %las de la Tabla 1 muestran el
porcentaje del número de %rmas que exhibieron retornos crecientes, constantes
y decrecientes a escala (RCrE, RCE y RDE, respectivamente)8. Consistente
con la reducción en la EE, el porcentaje de %rmas que exhibieron RCE decreció
durante la muestra en cerca de 15 puntos porcentuales.
En resumen, los aseguradores colombianos pueden incrementar su e%ciencia en
costos por dos vías. Primero, las compañías pueden mejorar su desempeño por
medio de una mayor e%ciencia de asignación. Esto implica que buena parte de las
aseguradoras deben concentrase más en mejorar la forma cómo escogen la mezcla
de insumos de producción y en menor medida en incrementar su participación
en el mercado. Segundo, existen ciertas compañías que exhiben RCrE, lo que
sugiere que éstas podrían incrementar su e%ciencia al aumentar su participación
en el mercado y/o por medio de procesos de consolidación. Evidentemente,
incrementar el tamaño del negocio con unas mayores ventas de seguros no es
8 Una %rma que presenta RCrE puede aumentar su nivel de producción y reducir su costo promedio de producción. Por el contrario, una compañía que presenta RDE no puede aprovechar dichos bene%cios, mientras que en una que exhibe RCE, los costos de producción se aumentan de manera directamente proporcional con los niveles de producción, por lo que su costo promedio se mantiene constante. Desde un punto de vista económico, es deseable socialmente que las compañías alcancen RCE de tal forma que se evite la pérdida en e%ciencia asociada a ser una %rma muy grande (con RDE) o muy pequeña (con RCrE).
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Análisis de e%ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
tarea fácil en un mercado competitivo. No obstante, ciertas compañías podrían
alcanzar un tamaño óptimo por medio de procesos de fusiones y adquisiciones.
Análisis desagregado por tipo de compañía
Este tipo de análisis revela que los aseguradores diversi"cados (los que emiten
tanto seguros generales como seguros de vida) dominan en términos de EC
a los que se especializan en seguros de vida o generales. La Tabla 2 exhibe
los indicadores de e%ciencia promedio desagregados por tipo de compañía.
Bajo el supuesto de RCE (RVE), para el período 1998-2007, los indicadores
de EC de los aseguradores diversi%cados fueron en promedio 14(18) puntos
porcentuales por encima de aquellos especializados en seguros de vida y cerca
de 6(10) puntos porcentuales de los especializados en generales. La Tabla 3
exhibe pruebas estadísticas de diferencia en promedios y que indican que esta
diferencia en e%ciencia es estadísticamente signi%cativa.
La ventaja en e%ciencia de los aseguradores diversi%cados reside principalmente
en la EA. Bajo el supuesto de RCE, la Tabla 2 sugiere que las %rmas que sus-
cribieron tanto seguros de vida como seguros generales tuvieron en promedio
indicadores de e%ciencia de asignación 19(9) puntos porcentuales por encima de
aquellos exhibidos por las compañías especializadas en seguros de vida (genera-
les, respectivamente). Esta diferencia es estadísticamente signi%cativa tal como
lo sugiere la Tabla 3. Bajo el supuesto de RVE se observan resultados similares.
Así, los aseguradores diversi%cados se pueden bene%ciar del uso conjunto de
insumos de producción para emitir diferentes tipos de seguros. Esto les permite
usar de manera más e%ciente los insumos y los canales de comercialización y
por tanto reducir los costos de suscripción de seguros. De forma adicional, las
‥ 180 ‥
Fasecolda 35 años
1998
71,3%
75,7%
97,3%
96,3%
80,1%
82,1%
17
74,9%
74,9%
100%
100%
83,0%
83,0%
4
71,2%
74,6%
97,6%
97,7%
79,8%
81,7%
14
1999
63,6%
69,0%
94,8%
95,4%
80,1%
83,3%
15
49,2%
55,9%
95,9%
90.9%
59,8%
61,1%
7
64,0%
68,3%
93,3%
97,5%
70,3%
73,7%
13
2000
62,5%
70,8%
95,3%
91,8%
74,4%
77,5%
14
47,4%
49,7%
98,7%
95,6%
53,1%
53,3%
7
70,7%
76,9%
90,7%
98,9%
72,7%
77,2%
13
2001
69,4%
79,5%
98,3%
88,7%
81,3%
82,6%
13
43,2%
50,0%
96,7%
90,5%
46,4%
48,2%
8
68,6%
79,1%
89,5%
94,1%
70,9%
77,2%
12
2002
61,2%
69,5%
98,9%
88,4%
80,3%
81,1%
13
47,4%
55,8%
98,9%
87,7%
53,7%
54,3%
8
55,1%
61,5%
92,7%
94,6%
60,7%
64,5%
11
2003
64,2%
80,7%
95,8%
83,4%
81,4%
84,7%
14
48,6%
58,2%
93,7%
89,0%
56,3%
61,0%
7
60,9%
71,5%
89,6%
94,7%
72,4%
79,9%
10
2004
71,4%
84,4%
94,5%
88,5%
79,8%
84,3%
14
47,0%
54,5%
96,8%
88,2%
57,2%
58,8%
7
53,9%
64,2%
89,0%
95,1%
68,1%
75,8%
10
2005
61,2%
76,2%
92,4%
88,1%
78,5%
84,6%
13
53,4%
61,9%
97,3%
90,3%
63,5%
64,8%
7
47,3%
54,4%
95,6%
91,5%
63,0%
63,7%
11
2006
71,3%
84,6%
94,7%
89,0%
83,0%
87,5%
13
55,2%
61,0%
100%
90,5%
74,7%
74,7%
7
59,5%
68,8%
91,2%
93,9%
74,0%
80,6%
11
2007
71,3%
75,7%
97,3%
96,3%
80,1%
82,1%
11
59,3%
65,2%
100%
91,1%
75,8%
75,8%
8
53,3%
60,9%
93,4%
93,2%
69,5%
73,6%
12
66,2%
76,8%
95,8%
90,0%
79,9%
83,1%
51,8%
58,0%
97,6%
91,4%
62,3%
63,5%
60,4%
68,0%
92,2%
95,1%
70,1%
75,0%
RCrE%
RCE%
RDE%
RCrE%
RCE%
RDE%
IRS%
CRS%
DRS%
9%
27%
64%
25%
75%
0%
33%
42%
25%
▶ 2
2007
1998-
2007
‥ 181 ‥
Análisis de e%ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
aseguradoras diversi%cadas pueden compartir los costos de emisión de seguros
entre las diferentes líneas de negocios en las que participan. Esto sería consistente
con la hipótesis de conglomeración (conglomeration hypothesis)9 que sostiene que los
aseguradores pueden explotar economías de alcance en costos al compartir insumos
en la producción conjunta de diferentes líneas de negocios, así como bene%ciarse
de un esquema de one stop shopping donde los clientes pueden conseguir todos
los tipos de seguros que necesitan en un solo lugar. No obstante, se requieren
más datos e investigación para estimar economías de alcance en bene#cios, como las
calculan Berger y otros (1999). Esta metodología permite probar la validez de
la hipótesis de conglomeración frente a la alternativa hipótesis de enfoque estratégico
(strategic focus hypothesis). Esta última sostiene que la especialización en cierta línea
de negocio permite maximizar el valor agregado para los clientes. Por tanto, en
futuras investigaciones se debería estudiar si las ventajas signi%cativas en costos
que poseen los aseguradores diversi%cados sobre los especializados se mantienen
una vez se tienen en cuenta la maximización de ingresos y bene%cios.
Por su parte, los aseguradores especializados en seguros generales exhibieron
en promedio indicadores de EC más altos que los especializados en vida. Bajo
el supuesto de RCE (RVE), las aseguradoras que suscribieron exclusivamente
seguros generales exhibieron una EC promedio más alta, en cerca de 8 puntos por-
centuales, que los indicadores de los especializados en seguros de vida (Tabla 2).
Como se observa en la Tabla 3, dicha diferencia es estadísticamente signi%cativa.
Esta ventaja en EC se explica principalmente por EA. Los aseguradores es-
pecializados en productos de seguros generales exhibieron indicadores de EA
promedio de 68% durante el período de estudio, mientras dicho promedio fue
de 58% para los especializados en vida (ver Tabla 2), diferencia estadísticamente
signi%cativa (ver Tabla 3).
9 Berger et. al. (1999)
‥ 182 ‥
Fasecolda 35 años
No obstante lo anterior, se debe resaltar el importante avance en EC por par-
te de los aseguradores especializados en productos vida. Bajo el supuesto de
RCE (RVE), estas compañías incrementaron su EC en cerca 16(30) puntos
porcentuales entre los años 2001 y 2007. De hecho, en el último año del pe-
ríodo de estudio el indicador de EC fue de 60%, muy similar al exhibido por
los aseguradores diversi%cados.
Esta mejora en la e%ciencia de aseguradores especializados en productos de vida
se encuentra principalmente asociada a un incremento en la EA desde 2001.
4,43
6,29
-2,40
-1,14
5,02
5,82
1,77
2,81
3,18
-3,76
5,34
4,11
2,26
2,95
-5,11
2,65
2,12
3,12
***
***
***
***
**
***
***
***
***
**
***
***
**
***
***
***
**
***
***
*
**
***
***
***
***
**
***
***
**
*
***
**
***
***
▶ Tabla 3
-
-
‥ 183 ‥
Análisis de e%ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
Ésta aumento en cerca de 15 (28) puntos porcentuales bajo el supuesto de RCE
(RVE). Es de resaltar que este tipo de compañías mostraron un crecimiento
sostenido de la e%ciencia técnica pura (ETP) desde 2003 que terminó con
indicadores de dicha e%ciencia de 100% en los dos últimos años de la muestra.
No obstante, los aseguradores diversi%cados y los especializados en seguros
generales también exhibieron indicadores promedio de ETP considerablemente
altos (96% y 92% respectivamente).
En la muestra de aseguradores de vida puros, Martínez y Estrada (2009) tienen
compañías que emiten diferentes tipos de seguros de vida y aseguradores de
Riesgos Profesionales. Por ende, el mejor desempeño de los aseguradores vida
puros puede estar relacionado con un mayor aprovechamiento de bancaseguros y
otros canales (por ejemplo, facturas de servicios públicos) que ayudan a reducir de
forma signi%cativa los costos, y en menor medida con procesos de reestructuración
de costos y estrategias llevadas a cabo por compañías de riesgos profesionales.
Mora y Zarruk (2008) señalan que los canales de bancaseguros les permiten a
los aseguradores acceder inmediatamente a una red de distribución establecida
y grande que los bancos ya han construido. En consecuencia, los aseguradores se
pueden bene%ciar de una forma más e%ciente de recolección de primas y siste-
mas de información a un costo menor. También les permite acceder rápidamente
a una masa crítica de posibles clientes, lo que incrementa signi%cativamente
los bene%cios de la agregación de riesgo (riskpooling).
Actualmente, no existe su%ciente información para identi%car el efecto de estos
canales de distribución sobre la e%ciencia, no obstante, participantes del mer-
cado de seguros reconocen la importancia que han ganado en años recientes la
bancaseguros y otros canales de distribución. Mora y Zarruk (2008) realizaron
‥ 184 ‥
Fasecolda 35 años
una comparación internacional y encontraron que el 50% de las primas en Co-
lombia se suscriben por medio de bancaseguros y otros canales. Esto contrasta
con mercados más maduros como el europeo, en los que existen países donde
más del 70% de la suscripción de seguros de vida se realiza por medio de los
bancos. Como Mora y Zarruk (2008) lo sugieren, se espera que las compañías
de seguros de vida colombianas continúen bene%ciándose de estos poderosos
canales de distribución.
Por su parte, los aseguradores especializados en productos generales no han
mostrado una mejora en el desempeño como el exhibido por los especializados
en vida. De hecho, entre 2002 y 2007, los indicadores de EC se incremen-
taron en cerca de 9 puntos porcentuales cuando se usa el supuesto de RVE,
mientras exhibieron una reducción leve de 2 puntos porcentuales bajo el
supuesto de RCE.
Vale la pena resaltar la tendencia general de reducción en los indicadores de EE,
no obstante, dichos indicadores se mantienen en niveles altos (Gra%co 2). Al
comparar el primer y último año de la muestra, los aseguradores diversi%cados,
los especializados en vida y los que suscriben sólo generales disminuyeron sus
indicadores de EE, bajo el supuesto de RCE, en 11, 9 y 5 puntos porcentuales,
respectivamente. Sin embargo, estos indicadores se mantienen por encima de
85% en el peor de los casos.
Los aseguradores diversi%cados perdieron parte de su ventaja en EA debido a
una menor EE. De hecho, las compañías de seguros especializadas en productos
generales exhibieron indicadores de EE con 5 puntos porcentuales por encima
de los presentados por las diversi%cadas (Tabla 2 y Tabla 3).
‥ 185 ‥
Análisis de e%ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
En 2007, el 75% de los aseguradores especializados en vida operaban en
un nivel de producción óptimo (esto es, exhibieron RCE), mientras dicho
porcentaje fue 42% para los especializados en productos generales. Por el
contrario, el 64% de los aseguradores diversi%cados actuaba bajo RDE.
Sin embargo, todavía existen aseguradores en todos los tipos de compañías
(diversi%cadas y especializadas) que operan bajo RCrE. Esto les ofrece
espacio para obtener incrementos en e%ciencia por medio de incrementos
en el nivel de producción (ya sea por procesos de consolidación o mayores
participaciones de mercado).
100.0%
98.0%
96.0%
94.0%
92.0%
90.0%
88.0%
86.0%
84.0%
82.0%
80.0%
1998 1999 2000 2002 2001 2001 2003 2004 2005 2006 2007
▶
‥ 186 ‥
Fasecolda 35 años
Para resumir, el análisis desagregado sugiere que los aseguradores que suscriben
tanto seguros de vida como seguros generales dominan en términos de EC
gracias a una superior EA. No obstante, dicha ventaja es parcialmente contra-
rrestada por una menor e*ciencia de escala.
2.2 Productividad Total de los Factores
Martínez y Estrada (2009) estimaron índices de Malmquist, que les permiten
medir cambios en la productividad total de los factores (PTF). Estos índices
tienen en cuenta el desempeño de las *rmas con respecto a las fronteras de
producción en dos años cualquiera. En consecuencia, dicho análisis requiere
que se tenga información de las mismas compañías en los años de la compa-
ración. Dado que durante el período de estudio se han presentado entradas
y salidas de *rmas así como fusiones y adquisiciones, se usaron dos muestras
de aseguradoras, a saber: a) un panel completo con compañías de seguros que
estuvieron presentes durante todo el período 1998-2007; y b) una muestra
adyacente donde se incluyen las *rmas que estuvieron presentes al menos dos
años adyacentes de los diez del estudio10. El panel completo representa *rmas
maduras en el mercado asegurador colombiano. Sin embargo, para controlar
por el sesgo de selección, se usa la muestra del panel adyacente que incluye
*rmas entrantes y salientes, así como adquiridas y fusionadas.
Para cada muestra se calculan los promedios geométricos de los índices de Mal-
mquist para los 10 años del estudio. Este análisis se realizó tanto a nivel agregado
(para todas las *rmas) como a nivel desagregado (por tipo de asegurador, esto
es, aseguradoresdiversi*cados y especializados en seguros de vida o generales).
10 En el panel adyacente se incluyeron las *rmas que estuvieron presentes en al menos dos años adyacentes bajo comparación, esto es, 1998-1999, 1999-2000, , 2006-2007.
‥ 187 ‥
Análisis de e*ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
2.2.1 Análisis Agregado
La Tabla 4 muestra en las primeras dos columnas los componentes del cambio
en la PTF, estos son el cambio en e*ciencia técnica (CET), es decir, aseguradores
acercándose a las mejores prácticas del mercado, y cambio tecnológico (CT) o
cambios en la frontera de producción. Las siguientes dos columnas desagregan el
CET en sus dos componentes, a saber: cambio en e*ciencia técnica pura (CERP)
o cambio en e*ciencia técnica bajo el supuesto de RVE y cambio en la e*ciencia
escala (CES). La última columna exhibe el cambio en la PTF. La Tabla 4 pre-
senta la información descrita para el total de las *rmas y desagregada por tipo de
asegurador (diversi*cado o especializado en productos de vida o generales) tanto
para la muestra del panel completo como para la del panel adyacente. Todos los
valores de la tabla son promedios geométricos del período 1998-2007.
0,987
0,984
0,984
0,989
0,983
1,001
0,992
0,99
1,043
1,035
1,035
1,046
1,061
1,081
1,043
1,016
0,996
0,997
0,997
0,998
1
1,007
0,992
0,99
0,991
0,987
0,987
0,99
0,983
0,994
1
0,999
1,03
1,018
1,018
1,034
1,043
1,082
1,035
1,006
Total industria
Panel completo
Panel en años adyacentes
Panel Completo
Panel en años adyacentes
Panel Completo
Panel en años adyacentes
Panel Completo
Panel en años adyacentes
▶ Tabla 4
Cambio en Cambio en
de escala
Cambio en la
total de los Cambio
Cambio
‥ 188 ‥
Fasecolda 35 años
La primera conclusión importante es que las compañías de seguros de la muestra
experimentaron un cambio positivo en la PTF durante el período 1998-2007. En
el panel completo, el cambio en la PTF, medida con índices de Malmquist, fue de
30% entre 1998 y 2007, lo que implica un incremento promedio anual de 3%. Si-
milarmente, para el panel adyacente, el cambio promedio anual en la PTF de todas
las comparaciones de años adyacentes (1998-1999, 1999-2000, …, 2006-2007) fue
de 1,8%, lo que implica un cambio en la productividad de 17% entre 1998 y 2007.
La segunda conclusión es que la principal fuente de dicho cambio en la PTF
fueron cambios tecnológicos positivos que contrarrestaron una leve reducción
en la e5ciencia técnica. Esto signi5ca que la frontera de producción (o mejo-
res prácticas) se expandió durante los 10 años del estudio para las compañías
consideradas bajo las dos muestras. Esto sugeriría que dichos cambios dieron
la posibilidad a las compañías de proveer más seguros, dada cierta cantidad de
insumos. Cuando se incluyen todas las 5rmas disponibles, el CET fue de -1,3%
anual en el panel completo y de -1,6% en el adyacente. Este cambio es explicado
por un cambio negativo en la e5ciencia de escala, y en menor medida, debido a un
cambio negativo en la e5ciencia técnica pura dado que la mayoría de las 5rmas ya
se encontraban cerca de la frontera (ver los resultados de e5ciencia técnica pura
en la sección de e5ciencia). Estos resultados son consistentes con la reducción
generalizada en la e5ciencia de escala mencionada en el análisis de e5ciencia.
Una interpretación a estos resultados es la siguiente. Como respuesta a choques
severos (como la crisis de 1998-1999, eventos catastró5cos como el terremoto
de Armenia y el 11 de septiembre), las compañías de seguros en Colombia
encontraron diversas formas de incrementar su productividad por medio de
diferentes cambios e innovaciones. Los aseguradores llevaron a cabo conside-
rables procesos de reestructuración de costos. Adicionalmente, comenzaron a
‥ 189 ‥
Análisis de e5ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
competir incrementando el valor agregado en contratos de seguros ya existen-
tes, por ejemplo, permitiendo coberturas adicionales en productos de seguros
tradicionales. También implementaron el uso de nuevos y e5cientes canales de
cobro y distribución como bancaseguros y facturas de servicios públicos. Más
recientemente, los aseguradores comenzaron a interesarse por los microseguros
para personas de bajos ingresos, como medio para expandir sus mercados.
2.2.2 Análisis Desagregado.
Los aseguradores especializados en productos de vida experimentaron el mayor
cambio en la PTF, lo que fue principalmente explicado por un CT que con-
trarresto una leve CET negativo. Lo anterior sugiere que estos aseguradores
fueron bastante efectivos a la hora de incorporar las innovaciones, tales como
bancaseguros, que impactaron positivamente las mejores prácticas del mercado.
En la muestra del panel completo, los aseguradores especializados en vida
experimentaron un incremento promedio anual de 4,3% en la PTF, mientras
que en la muestra del panel adyacente dicho cambio fue de 8,2% (Tabla 4).
La diferencia entre los resultados de las muestras está relacionada con que en
el panel adyacente hay 5rmas nuevas que tienen mayor oportunidad de creci-
miento y aprendizaje que 5rmas ya establecidas, como las que se observan en
el panel completo. Por su parte, en el panel completo (adyacente), el anterior
incremento se debió a un CT promedio anual de 6,1% (8,1%).
Este mismo tipo de aseguradores experimentaron un CET negativo de -1,7%
promedio anual en el panel completo y un CET positivo en el panel adyacen-
te. La principal fuente de este resultado es el cambio en la e5ciencia de escala
(CEE), que en ambas muestras fue negativo. Lo anterior es consistente con la
reducción en la e5ciencia de escala promedio de todas las compañías de seguros,
‥ 190 ‥
Fasecolda 35 años
incluyendo las especializadas en vida. Vale la pena mencionar que el cambio
en la e5ciencia técnica pura de estas compañías es nulo dado que éstas se en-
contraban muy cerca de la frontera de producción (bajo el supuesto de RVE).
Por su parte, los aseguradores que emiten tanto seguros generales como segu-
ros de vida exhibieron un crecimiento más moderado en la PTF, cuya fuente
principal es un CT positivo. El crecimiento promedio anual de la PTF de estos
aseguradores fue de 1,8% (3,4%), en el panel completo (adyacente). Dicho
incremento fue el resultado de un CT promedio anual de 3,5% (4,6%) en el
panel completo (adyacente).Esto compensó un decrecimiento en la e5ciencia
de escala de -1,3% (-1%) en la muestra de panel completo (adyacente). Ade-
más, estos aseguradores mostraron un crecimiento nulo en la e5ciencia pura
dado que en promedio se encontraban cerca a la frontera de producción (bajo
el supuesto de RVE).
Por último, los aseguradores especializados en seguros generales, mostraron un
crecimiento positivo en la PTF en las dos muestras. De un lado, las 5rmas en
el panel completo, que representan aseguradoras más maduras y consolidadas
en el mercado, experimentaron un crecimiento promedio anual en la PTF de
3,5%. Esto se explica principalmente por un incremento en el CT de 4,3%. Por
otra parte, las 5rmas especializadas en seguros generales del panel adyacente,
que incluyen 5rmas que entraron, salieron y fueron absorbidas durante el pe-
ríodo de estudio, exhibieron un cambio anual en la PTF de 0,6%. Lo anterior
se explica con un CT de 1,6% y un cambio técnico puro de -1,0%. Estos re-
sultados sugieren que existen compañías especializadas en seguros generales
que encontraron di5cultades para bene5ciarse de las innovaciones y adoptar
las mejores prácticas del mercado.
‥ 191 ‥
Análisis de e5ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
CONCLUSIONES
Este documento resume el trabajo de Martínez y Estrada (2009). En dicho
documento se analizó la e5ciencia en costos y la productividad total de los
factores del sector asegurador colombiano para el período 1998-2007. En
estos años, la industria experimentó crisis económicas y 5nancieras de orden
nacional e internacional así como eventos catastró5cos (como el terremoto de
Armenia y el 11 de septiembre) que afectaron de manera directa e indirecta
a las aseguradoras.
Para estimar indicadores de e5ciencia en costos orientados a los insumos se utilizó
la metodología no paramétrica llamada Análisis Envolvente de Datos (DEA).
También se usó la misma metodología para estimar índices de Malmquist con
el objetivo de calcular cambios en la productividad total de los factores. Los
resultados se presentan tanto a nivel agregado de la industria como a nivel des-
agregado por tipo de asegurador (aseguradores que suscriben tanto seguros de
vida como generales y compañías de seguros especializadas en vida o generales).
Los resultados sugieren que la industria de seguros en Colombia incrementó
su e5ciencia en costos desde 2002. Esto permitió que las aseguradoras recu-
peraran parte de la e5ciencia perdida durante la primera mitad del período de
estudio (1998-2007). A pesar de que se mantiene como la principal fuente de
ine5ciencia la e5ciencia de asignación, es decir la forma como se escogen la
combinación óptima de insumos, fue también la principal fuente de la mejora
en e5ciencia en costos.
‥ 192 ‥
Fasecolda 35 años
Lo anterior sugiere que los aseguradores en Colombia tienen al menos dos
formas de mejorar la e5ciencia en costos: a) las compañías debería enfocarse
más en mejorar la forma en como escogen la mezcla de insumos para incre-
mentar la e5ciencia de asignación; y b) existen compañías que exhiben retornes
crecientes a escala que podrían incrementar su e5ciencia por medio de procesos
de consolidación (por ejemplo fusiones y adquisiciones) y mayores participa-
ciones de mercado.
El análisis desagregado revela que, para el período 1998-2007, los aseguradores
que suscribieron simultáneamente productos de vida y generales exhibieron
indicadores de e5ciencia en costos superiores a los especializados en vida o
generales. Dicha ventaja se explica principalmente por una mayor e5ciencia
de asignación relacionada a el esquema de one stop shopping que les permite a
las compañías utilizar la misma infraestructura e insumos de producción para
ofrecer todos los seguros que un cliente pueda necesitar. No obstante, perdieron
parte de aquella ventaja debido a la e5ciencia de escala; es decir, la ventaja de
ofrecer todos los productos “bajo un mismo techo” se vio parcialmente contra-
rrestada por las ine5ciencia de ser compañías muy grandes. Por otra parte, los
aseguradores especializados en vida mostraron un incremento signi5cativo en la
e5ciencia en costos, como resultado de una mejora en la e5ciencia de asignación.
Por último, el análisis de productividad sugiere que el mercado asegurador
colombiano incrementó la productividad total de los factores. Lo anterior es
importante dado que un sector asegurador más productivo produce mayor
bienestar para una sociedad. El incremento en la productividad se encuentra
básicamente explicado por mejoras en la frontera de producción que les permite
a las compañías proveer más seguros con los mismos insumos. Esto puede estar
relacionado con innovaciones que permitieron un incremento en la productivi-
‥ 193 ‥
Análisis de e5ciencia y productividad en la industria de seguros colombiana
dad total de los factores como contratos de seguros con mayor valor agregado,
nuevos canales de distribución y recolección, y en menor medida los nuevos
productos de microseguros.
‥ 194 ‥
Fasecolda 35 años
REFERENCIAS
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