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Desafios da Economia Brasileira
Lauro Vieira de Faria
Estrutura da apresentação
• Crescimento de longo prazo do PIB
• Armadilha da renda média ou do baixo
crescimento
• Caso do Brasil
• Opções
• Impactos no Mercado de Seguros
Crescimento do PIB de longo prazo
“Devíamos” estar em 2016 com renda per capita PPP de USD 30 mil; estamos com USD 15 mil
PIB per capita: outros países x EUA
Conceituando o problema (I)
• "Armadilha da renda média“ (ARM) ou do “baixo
crescimento”: situação em que o país, tendo vencido a
situação de baixa renda:
o se mantem no estágio de renda média por décadas e
o não demonstra tendência de escape para a renda alta.
• Tipicamente, são países com dificuldade de:
o competir com países de renda alta na oferta de bens e
serviços de alta qualidade e alto nível de inovação e
o competir com países de baixa renda na oferta de bens e
serviços de baixos preços e pouco valor adicionado.
Conceituando o problema (II)
• Importante definir “renda média”. Há várias definições.
• Prefiro: um país tem renda média se sua renda per capita
varia entre 20% e 55% da renda per capita dos Estados
Unidos.
• Por que os Estados Unidos como “benchmark”? porque: i)
é um país de alta renda, ii) representa a fronteira
tecnológica do mundo, e iii) apresenta crescimento
equilibrado a longo prazo.
• Considera-se como “estancado” na ARM o país de renda
média que permanecer nessa situação por mais de 47
anos.
• Seguramente, o Brasil está dentro dessa faixa há mais de
50 anos.
Visão do Banco Mundial
De 101 economias de renda média em 1960, apenas 13 tornaram-se de alta
renda em 2008: Grécia, Espanha, Portugal, Irlanda, Israel, Japão, Coréia do Sul,
Hong Kong, Taiwan, Singapura, Maurício, Porto Rico e Guiné Equatorial.
Países na ARM e fora dela
Fonte: Im & Rosenblatt (2013)
2,8
Fatores comuns aos países ARM
• Baixas taxas de poupança e investimento
• Baixa produtividade de fatores de produção
• Alto custo relativo da mão-de-obra
• Perda de dinamismo industrial
• Educação deficiente
• Baixo investimento em P&D
• Baixa criação de patentes
Fatores específicos do Brasil
• Gerenciamento macroeconômico deficiente
• Elevada carga tributária
• Burocracia excessiva; regulação deficiente
IBPT (2014): de 1998 a 2014: 4,9 milhões de
normas governamentais, 782 por dia útil !
• Sistema político disfuncional
• Geopolítica não indutora de coesão doméstica
para sair da ARM.
Poupança e investimento
1970-79 1980-89 1990-99 2000-09 2010-15
Países em desenvovimento Leste Asia 31,8 34,4 36,4 37,1 43,1
América Latina e Caribe 23,5 21,1 20,0 19,9 21,4
Brasil* 22,9 21,0 19,3 18,5 20,8
Países de renda média 27,1 27,7 28,0 28,9 32,1
Países de renda baixa nd 12,1 14,6 17,7 25,8
Paises da OECD 26,3 24,6 23,3 22,7 21,0
Investimento em capital fixo como porcentagem do PIB (médias no período)
Fonte: Banco Mundial
Produtividade dos fatores
Fonte: Paus (2014)
1990-2005
América Latina e Caribe 1,3
Brasil* 0,8
África 0,9
Ásia 3,9
Países de alta renda 1,5
Crescimento da produtividade do trabalho (% a.a.)
Fonte: McMIllan e Rodrik (2011)
Bonelli (2017): entre 1980-2016,
produtividade do trabalho no
Brasil cresceu 0,6% a.a
1970-79 1980-89 1990-99 2000-09 2010-15
Países em desenvovimento Leste Asia 0,22 0,22 0,22 0,24 0,18
América Latina e Caribe 0,26 0,10 0,14 0,15 0,13
Brasil* 0,37 0,14 0,10 0,18 0,11
Países de renda média 0,21 0,12 0,10 0,20 0,17
Países de renda baixa nd 0,20 0,12 0,26 0,21
Paises da OECD 0,14 0,12 0,11 0,07 0,09
Produtividade do investimento em capital fixo* (médias no período)
Fonte: Banco Mundial (*) quanto 01 unidade de investimento gera de renda
Custo laboral
Perdas na indústria
Estrutura das exportações
Fonte: Paus (2014)
Educação – resultados PISA
Fonte: Paus (2014)
Patentes
1986-95 1996-05 2006-15
Brasil 51% 25% 21%
Paises em desenvolvimento Leste Ásia 60% 69% 352%
América Latina e Caribe 27% 15% 14%
Países de renda média 81% 66% 218%
Países da OECD 251% 215% 175%
Fonte: Banco Mundial
Quociente (em percentagem) das aplicações de patentes de residentes sobre as de
não residentes em cada área. Médias dos períodos
Para escapar da ARM
• Dois enfoques: “estrutural” e “neoclássico”.
• Prescrições comuns a ambos:
o Investimento em infraestrutura e em educação.
o Bom gerenciamento macroeconômico.
o Eficiência nas intervenções estatais existentes
• Diferença: papel do Estado na passagem do
estágio de renda média para a renda alta.
• Estruturalistas: políticas ativas do governo
visando proteger e incentivar setores dinâmicos;
ênfase na industrialização.
Neoclássicos
• Distorções domésticas estão no cerne da queda da
produtividade que caracteriza a ARM.
• Por isso, separam políticas de “primeiro melhor” das de
“segundo melhor”.
• Primeiro melhor (PM): prioridade resolver as
distorções; depois, tratar dos inventivos etc.
• Em particular, incentivos devem ser focados,
temporalmente definidos e (ex-ante) lucrativos.
• Segundo melhor: na impossibilidade de PM, não se
pode ficar parado, mas Estado deve ser muito mais
cauteloso e parcimonioso na concessão de incentivos.
Subsídios, incentivos e proteção
• Junho de 2017: carga tributária de 35% do PIB,
déficit público nominal de 8,6% do PIB, dívida bruta
do setor público de 69% do PIB:
• Há espaço para mais incentivos, subsídios e
políticas sociais?
• Proteção (creditícia, tarifária, preferencial etc) a
setores/empresas de alta tecnologia:
• Governos do Brasil tem sido competentes na
definição dos setores/empresas que têm boas
perspectivas de futuro?
• Competentes na escolha dos “vencedores“?
Proteção industrial e taxação
http://www.gazetadopovo.com.br/agronegocio/agricultura/impostos-fazem-produtor-brasileiro-pagar-
caro-para-renovar-maquinario-bfnbkvinjg88quwxh0718c8sp
Diversificação e recursos naturais
PIB per capita PPP e % das exportações não industriais
sobre o total em 2015
Países ricos em recursos naturais USD mil % EXP NI
Canada 43 48
Austrália 44 82
Noruega 64 79
Brasil 15 62
Chile 22 86
México 17 17
Países de renda alta depois 1990
Coreia do Sul 34 11
Irlanda 61 13
Espanha 32 28
Portugal 27 25
Grécia 26 63
Fonte: Banco Mundial
Exportações: concentração
closer to 1 exports highly concentrated on a few products; closer to 0 more homogeneously distributed
Exportações: similaridade
closer to 1 indicates greater divergence from the world pattern; closer to 0 greater convergence
Indústria: participação no PIB (I)
Perspectivas
• Política: status quo atual (I = “ineficiente”)
implica certa configuração de poder e certas
elites de poder
• Mudança do status quo (para E = “eficiente”)
implica nova configuração e novas elites de
poder
• Como se muda de (I) a (E) ? Quanto tempo elites
de poder que garantem (I) resistirão à mudança ?
• Perspectiva do Brasil de escape da ARM em
futuro não muito distante parece bem mais
difícil do que se pensava antes.
Impacto em seguros (I)
• Análise econométrica 2003 – 2017 (ver anexo)
• 1% de aumento do PIB produz:
• Aumento de 1,8% de prêmios de coberturas de
risco de seguros de pessoas
• Aumento de 1,5% de prêmios de ramos
elementares
• Aumento de 2,1% de aportes aos planos VBGL e
PGBL e
• Aumento de 2,5% de receita de
contraprestações de saúde suplementar.
Impacto em seguros (II)
• Assim, com taxa de crescimento do PIB de 2,5% e
inflação de 4,5% ao ano, chegar-se-ia a 2025 com
uma receita total de seguros (a preços de 2017)
de R$ 608 bilhões (7,4% do PIB) assim dividida:
• R$ 47 bilhões em coberturas de risco de
seguros de pessoas
• R$ 83 bilhões em ramos elementares
• R$ 159 bilhões em VBGL + PGBL e
• R$ 319 bilhões em saúde suplementar
• Com taxa de crescimento do PIB de 4% ao ano, a
receita total subiria a R$ 706 bilhões, uma
diferença de quase R$ 100 bilhões.
Anexo: regressões estatísticas
Dependent Variable: LOG(PAR) Dependent Variable: DLOG(POSR)
Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH) Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH)
Sample: 2003 2017 Sample: 2004 2017
Variable CoefficientStd. Error t-Statistic Variable CoefficientStd. Error t-Statistic
C 0,91 7,91 0,12 C 0,06 0,01 8,47
LOG(INF) -0,09 0,14 -0,61 DLOG(INF) -0,01 0,01 -0,97
LOG(YR) 2,13 1,67 1,28 DLOG(YR) 0,70 0,14 4,97
AR(1) 0,95 0,19 5,11 AR(3) -0,72 0,21 -3,41
R-squared 0,96 R-squared 0,72
Adjusted R-squared 0,94 Adjusted R-squared 0,60
F-statistic 59,98 F-statistic 5,88
Prob(F-statistic) 0,00 Prob(F-statistic) 0,01
Dependent Variable: LOG(PRER) Dependent Variable: LOG(PVRR)
Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH) Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH)
Sample: 2003 2017 Sample: 2003 2017
Variable CoefficientStd. Error t-Statistic Variable CoefficientStd. Error t-Statistic
C 3,44 1,64 2,10 C 1,40 1,78 0,79
LOG(INF) 0,01 0,03 0,45 LOG(INF) -0,02 0,03 -0,66
LOG(YR) 1,53 0,33 4,59 LOG(YR) 1,80 0,37 4,82
AR(1) 0,86 0,20 4,23 AR(1) 0,96 0,14 6,92
R-squared 0,98 R-squared 0,98
Adjusted R-squared 0,97 Adjusted R-squared 0,97
F-statistic 133,48 F-statistic 137,19
Prob(F-statistic) 0,00 Prob(F-statistic) 0,00
Obrigado pela atenção!
Fontes principais
• Eva Paus, “Latin America and the middle-income trap”, ECLAC, 2014.
• Pierre Agénor e Otaviano Canuto, “Middle-Income Traps”, World Bank,
2012.
• Fernando Im e David Rosenblatt, “Middle-income traps : a conceptual
and empirical survey” World Bank, 2013.
• Regis Bonelli, “Contabilizando o Futuro: o Brasil na Armadilha do Lento
Crescimento”, in http://iepecdg.com.br/wp-
content/uploads/2017/02/Bonelli-Contabilizando-o-Futuro-rev.pdf
• Gilberto Amaral et alli, “Quantidade de Normas editadas no Brasil”,
IBPT, 2014.
• Margaret McMilllan e Dani Rodrik, “Globalization, Structural Change
and Productivity Growth”, NBER, 2011.
• Shekhar Ayar et alli, “Growth Slowdowns and the Middle-Income Trap”,
IMF, 2013.
• Max Corden, “Trade Policy and Economic Welfare”, Oxford University
Press, 1975.
• Garett Jones, “The Paradox of IQ”, Stanford University Press, 2015.

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Café com Seguro - Cenário Econômico e Mercado de Seguros

  • 1. Desafios da Economia Brasileira Lauro Vieira de Faria
  • 2. Estrutura da apresentação • Crescimento de longo prazo do PIB • Armadilha da renda média ou do baixo crescimento • Caso do Brasil • Opções • Impactos no Mercado de Seguros
  • 3. Crescimento do PIB de longo prazo “Devíamos” estar em 2016 com renda per capita PPP de USD 30 mil; estamos com USD 15 mil
  • 4. PIB per capita: outros países x EUA
  • 5. Conceituando o problema (I) • "Armadilha da renda média“ (ARM) ou do “baixo crescimento”: situação em que o país, tendo vencido a situação de baixa renda: o se mantem no estágio de renda média por décadas e o não demonstra tendência de escape para a renda alta. • Tipicamente, são países com dificuldade de: o competir com países de renda alta na oferta de bens e serviços de alta qualidade e alto nível de inovação e o competir com países de baixa renda na oferta de bens e serviços de baixos preços e pouco valor adicionado.
  • 6. Conceituando o problema (II) • Importante definir “renda média”. Há várias definições. • Prefiro: um país tem renda média se sua renda per capita varia entre 20% e 55% da renda per capita dos Estados Unidos. • Por que os Estados Unidos como “benchmark”? porque: i) é um país de alta renda, ii) representa a fronteira tecnológica do mundo, e iii) apresenta crescimento equilibrado a longo prazo. • Considera-se como “estancado” na ARM o país de renda média que permanecer nessa situação por mais de 47 anos. • Seguramente, o Brasil está dentro dessa faixa há mais de 50 anos.
  • 7. Visão do Banco Mundial De 101 economias de renda média em 1960, apenas 13 tornaram-se de alta renda em 2008: Grécia, Espanha, Portugal, Irlanda, Israel, Japão, Coréia do Sul, Hong Kong, Taiwan, Singapura, Maurício, Porto Rico e Guiné Equatorial.
  • 8. Países na ARM e fora dela Fonte: Im & Rosenblatt (2013) 2,8
  • 9. Fatores comuns aos países ARM • Baixas taxas de poupança e investimento • Baixa produtividade de fatores de produção • Alto custo relativo da mão-de-obra • Perda de dinamismo industrial • Educação deficiente • Baixo investimento em P&D • Baixa criação de patentes
  • 10. Fatores específicos do Brasil • Gerenciamento macroeconômico deficiente • Elevada carga tributária • Burocracia excessiva; regulação deficiente IBPT (2014): de 1998 a 2014: 4,9 milhões de normas governamentais, 782 por dia útil ! • Sistema político disfuncional • Geopolítica não indutora de coesão doméstica para sair da ARM.
  • 11. Poupança e investimento 1970-79 1980-89 1990-99 2000-09 2010-15 Países em desenvovimento Leste Asia 31,8 34,4 36,4 37,1 43,1 América Latina e Caribe 23,5 21,1 20,0 19,9 21,4 Brasil* 22,9 21,0 19,3 18,5 20,8 Países de renda média 27,1 27,7 28,0 28,9 32,1 Países de renda baixa nd 12,1 14,6 17,7 25,8 Paises da OECD 26,3 24,6 23,3 22,7 21,0 Investimento em capital fixo como porcentagem do PIB (médias no período) Fonte: Banco Mundial
  • 12. Produtividade dos fatores Fonte: Paus (2014) 1990-2005 América Latina e Caribe 1,3 Brasil* 0,8 África 0,9 Ásia 3,9 Países de alta renda 1,5 Crescimento da produtividade do trabalho (% a.a.) Fonte: McMIllan e Rodrik (2011) Bonelli (2017): entre 1980-2016, produtividade do trabalho no Brasil cresceu 0,6% a.a 1970-79 1980-89 1990-99 2000-09 2010-15 Países em desenvovimento Leste Asia 0,22 0,22 0,22 0,24 0,18 América Latina e Caribe 0,26 0,10 0,14 0,15 0,13 Brasil* 0,37 0,14 0,10 0,18 0,11 Países de renda média 0,21 0,12 0,10 0,20 0,17 Países de renda baixa nd 0,20 0,12 0,26 0,21 Paises da OECD 0,14 0,12 0,11 0,07 0,09 Produtividade do investimento em capital fixo* (médias no período) Fonte: Banco Mundial (*) quanto 01 unidade de investimento gera de renda
  • 16. Educação – resultados PISA Fonte: Paus (2014)
  • 17. Patentes 1986-95 1996-05 2006-15 Brasil 51% 25% 21% Paises em desenvolvimento Leste Ásia 60% 69% 352% América Latina e Caribe 27% 15% 14% Países de renda média 81% 66% 218% Países da OECD 251% 215% 175% Fonte: Banco Mundial Quociente (em percentagem) das aplicações de patentes de residentes sobre as de não residentes em cada área. Médias dos períodos
  • 18. Para escapar da ARM • Dois enfoques: “estrutural” e “neoclássico”. • Prescrições comuns a ambos: o Investimento em infraestrutura e em educação. o Bom gerenciamento macroeconômico. o Eficiência nas intervenções estatais existentes • Diferença: papel do Estado na passagem do estágio de renda média para a renda alta. • Estruturalistas: políticas ativas do governo visando proteger e incentivar setores dinâmicos; ênfase na industrialização.
  • 19. Neoclássicos • Distorções domésticas estão no cerne da queda da produtividade que caracteriza a ARM. • Por isso, separam políticas de “primeiro melhor” das de “segundo melhor”. • Primeiro melhor (PM): prioridade resolver as distorções; depois, tratar dos inventivos etc. • Em particular, incentivos devem ser focados, temporalmente definidos e (ex-ante) lucrativos. • Segundo melhor: na impossibilidade de PM, não se pode ficar parado, mas Estado deve ser muito mais cauteloso e parcimonioso na concessão de incentivos.
  • 20. Subsídios, incentivos e proteção • Junho de 2017: carga tributária de 35% do PIB, déficit público nominal de 8,6% do PIB, dívida bruta do setor público de 69% do PIB: • Há espaço para mais incentivos, subsídios e políticas sociais? • Proteção (creditícia, tarifária, preferencial etc) a setores/empresas de alta tecnologia: • Governos do Brasil tem sido competentes na definição dos setores/empresas que têm boas perspectivas de futuro? • Competentes na escolha dos “vencedores“?
  • 21. Proteção industrial e taxação http://www.gazetadopovo.com.br/agronegocio/agricultura/impostos-fazem-produtor-brasileiro-pagar- caro-para-renovar-maquinario-bfnbkvinjg88quwxh0718c8sp
  • 22. Diversificação e recursos naturais PIB per capita PPP e % das exportações não industriais sobre o total em 2015 Países ricos em recursos naturais USD mil % EXP NI Canada 43 48 Austrália 44 82 Noruega 64 79 Brasil 15 62 Chile 22 86 México 17 17 Países de renda alta depois 1990 Coreia do Sul 34 11 Irlanda 61 13 Espanha 32 28 Portugal 27 25 Grécia 26 63 Fonte: Banco Mundial
  • 23. Exportações: concentração closer to 1 exports highly concentrated on a few products; closer to 0 more homogeneously distributed
  • 24. Exportações: similaridade closer to 1 indicates greater divergence from the world pattern; closer to 0 greater convergence
  • 26. Perspectivas • Política: status quo atual (I = “ineficiente”) implica certa configuração de poder e certas elites de poder • Mudança do status quo (para E = “eficiente”) implica nova configuração e novas elites de poder • Como se muda de (I) a (E) ? Quanto tempo elites de poder que garantem (I) resistirão à mudança ? • Perspectiva do Brasil de escape da ARM em futuro não muito distante parece bem mais difícil do que se pensava antes.
  • 27. Impacto em seguros (I) • Análise econométrica 2003 – 2017 (ver anexo) • 1% de aumento do PIB produz: • Aumento de 1,8% de prêmios de coberturas de risco de seguros de pessoas • Aumento de 1,5% de prêmios de ramos elementares • Aumento de 2,1% de aportes aos planos VBGL e PGBL e • Aumento de 2,5% de receita de contraprestações de saúde suplementar.
  • 28. Impacto em seguros (II) • Assim, com taxa de crescimento do PIB de 2,5% e inflação de 4,5% ao ano, chegar-se-ia a 2025 com uma receita total de seguros (a preços de 2017) de R$ 608 bilhões (7,4% do PIB) assim dividida: • R$ 47 bilhões em coberturas de risco de seguros de pessoas • R$ 83 bilhões em ramos elementares • R$ 159 bilhões em VBGL + PGBL e • R$ 319 bilhões em saúde suplementar • Com taxa de crescimento do PIB de 4% ao ano, a receita total subiria a R$ 706 bilhões, uma diferença de quase R$ 100 bilhões.
  • 29. Anexo: regressões estatísticas Dependent Variable: LOG(PAR) Dependent Variable: DLOG(POSR) Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH) Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH) Sample: 2003 2017 Sample: 2004 2017 Variable CoefficientStd. Error t-Statistic Variable CoefficientStd. Error t-Statistic C 0,91 7,91 0,12 C 0,06 0,01 8,47 LOG(INF) -0,09 0,14 -0,61 DLOG(INF) -0,01 0,01 -0,97 LOG(YR) 2,13 1,67 1,28 DLOG(YR) 0,70 0,14 4,97 AR(1) 0,95 0,19 5,11 AR(3) -0,72 0,21 -3,41 R-squared 0,96 R-squared 0,72 Adjusted R-squared 0,94 Adjusted R-squared 0,60 F-statistic 59,98 F-statistic 5,88 Prob(F-statistic) 0,00 Prob(F-statistic) 0,01 Dependent Variable: LOG(PRER) Dependent Variable: LOG(PVRR) Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH) Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH) Sample: 2003 2017 Sample: 2003 2017 Variable CoefficientStd. Error t-Statistic Variable CoefficientStd. Error t-Statistic C 3,44 1,64 2,10 C 1,40 1,78 0,79 LOG(INF) 0,01 0,03 0,45 LOG(INF) -0,02 0,03 -0,66 LOG(YR) 1,53 0,33 4,59 LOG(YR) 1,80 0,37 4,82 AR(1) 0,86 0,20 4,23 AR(1) 0,96 0,14 6,92 R-squared 0,98 R-squared 0,98 Adjusted R-squared 0,97 Adjusted R-squared 0,97 F-statistic 133,48 F-statistic 137,19 Prob(F-statistic) 0,00 Prob(F-statistic) 0,00
  • 31. Fontes principais • Eva Paus, “Latin America and the middle-income trap”, ECLAC, 2014. • Pierre Agénor e Otaviano Canuto, “Middle-Income Traps”, World Bank, 2012. • Fernando Im e David Rosenblatt, “Middle-income traps : a conceptual and empirical survey” World Bank, 2013. • Regis Bonelli, “Contabilizando o Futuro: o Brasil na Armadilha do Lento Crescimento”, in http://iepecdg.com.br/wp- content/uploads/2017/02/Bonelli-Contabilizando-o-Futuro-rev.pdf • Gilberto Amaral et alli, “Quantidade de Normas editadas no Brasil”, IBPT, 2014. • Margaret McMilllan e Dani Rodrik, “Globalization, Structural Change and Productivity Growth”, NBER, 2011. • Shekhar Ayar et alli, “Growth Slowdowns and the Middle-Income Trap”, IMF, 2013. • Max Corden, “Trade Policy and Economic Welfare”, Oxford University Press, 1975. • Garett Jones, “The Paradox of IQ”, Stanford University Press, 2015.