A=
nales
del Instituto de Actuarios Españoles
4ª Época, Número 31, Año 202=
5/1-18
DL M-3160-1961 – ISSN 0534-3232 – eISSN 2531-23=
08
DOI 10.26360/2025_04
EL ÍNDICE ACTUARIAL DE RIESGOS SOCIALES: DISEÑO Y APLICACIÓN A PAÍSES DE LA UNIÓN EUROPEA
THE SOCIAL RISKS A=
CTUARIAL
INDEX: DESIGN AND APPLICATION TO COUNTRIES IN THE EUROPEAN COUNTRY
M=
aite
Cubas-Díaz
Departamento
Economía Financiera I. Universidad del País Vasco / Eu=
skal
Herriko Unibersitatea.
UPV/EHU Bilbao, España. Grupo Consolidado de Investigación: Eusko
Jaurlaritza / Gobierno Vasco IT 1641-22.
OR=
CID: https://orcid.org/0000-0002-6191-5250
(Corresponding
author)
J=
. Iñaki De
La Peña Esteban
Departamento Economía Financiera I. Universidad del País Vasco / <= /span>Euskal Herriko Unibersi= tatea. UPV/EHU Bilbao, España. Grupo de investigación previsión social, unidad asociada a POLIBIENESTAR. Grupo Consolidado de Investigación: Eusko Jaurlaritza / Gobie= rno Vasco EJ/GV IT 1523-22.
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7478-5571
E=
duardo
Trigo Martínez
Departamento Finanzas y Contabilidad. Universidad de Málaga. UMA. Málaga, España.=
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8358-1212
Fecha de recepción: 9 de julio de 2025
Fecha de aceptación: 3 de septiembre de 2025
RESUMEN
Los
riesgos relacionados con la sostenibilidad social afectan directamente a las
oportunidades de negocio de las entidades aseguradoras. Por ello, este trab=
ajo
desarrolla el Índice Actuarial de Riesgos Sociales, cuya finalidad es medir=
los
riesgos sociales a los que están expuestas dichas entidades y con ello medi=
r el
potencial de crecimiento del sector asegurador.
Esta
investigación propone el índice, identifica los riesgos relevantes, así como
las variables para su medición, y presenta la metodología de cálculo que
incluye el Análisis de Componentes Principales. Asimismo, en este trabajo se
realiza una aplicación para trece países de la Unión Europea empleando base=
s de
datos públicas.
Entre
las conclusiones obtenidas se tiene que este instrumento puede emplearse pa=
ra
medir el impacto de los riesgos sociales en el riesgo de negocio, bien en el
activo, bien en el pasivo de las mismas. Puede s=
er
incorporado en los procesos de evaluación, tarificación y medición de riesg=
os
de las entidades aseguradoras, incorporándolo en la selección de riesgos, la
fijación de precios y la dotación de provisiones.
Palabras clave: Factores sociales, Desarrollo sostenible, Í= ndice, Gestión de riesgos, Actuarial, Seguros
ABSTRACT
Risks related to social sustainability directly af=
fect
the business opportunities of insurance companies. This study therefore
develops the Actuarial Social Risk Index, which aims to measure the social
risks to which these companies are exposed and the growth potential of the
insurance sector.
This paper proposes the index, identifies the rele=
vant
risks and the variables for measuring them, and presents the calculation
methodology, which includes Principal Component Analysis. This research also
applies the index to thirteen European Union countries using data obtained =
from
public databases.
The main conclusion is that this instrument can be
used to measure the impact of social risks on business =
risk,
both on the assets and liabilities of insurance companies. It can be
incorporated into the risk assessment, pricing and measurement processes of
insurance companies, incorporating it into risk selection, pricing and risk
allocation.
Keywords: Social factors, Sustainable development, Index, Risk management,
Actuarial, Insurance
1.&n= bsp; INTRODUCCIÓN
En las
últimas décadas se ha pasado de medir el desempeño de las inversiones de un
modo tradicional a hacerlo utilizando metodologías que tienen en cuenta la
sostenibilidad de aquello en lo que se invierte. Este nuevo cambio de parad=
igma
de la medición del desempeño se ha producido debido a la mayor conciencia,
entre otros, sobre el hecho de que los recursos del planeta son limitados, =
la
realidad del cambio climático y la importancia del bienestar social para la
supervivencia a largo plazo de la especie humana. Por ello, el análisis del
desempeño medioambiental y social ha sido añadido a la evaluación financier=
a de
las inversiones (Dias̴=
8;Sar=
dinha y =
Reijnders,
2005; Ziegler et al., 2007;
Cubas-Díaz y Martínez Sedano, 2018).
Dicho cambio también se ha trasla=
dado a otras
áreas, entre las cuales se encuentra el sector asegurador. Dado que los rie=
sgos
medioambientales tienen un notable efecto sobre la rentabilidad de las
entidades aseguradoras, se han dado pasos para, por un lado, ponerlos en el
foco de atención de dichas entidades, obligando a su medición [por ejemplo,=
con
la reforma de la normativa de Solvencia II (Directiva 2009/138/CE del
Parlamento Europeo y del Consejo, de 25 de noviembre de 2009) y, de forma
indirecta, en el informe ORSA (European Insurance and Occupational Pensions
Siguiendo la línea social para la medición de los riesgos, este trabajo tiene como objetivo la definición de = un “Índice Actuarial de Riesgos Sociales” (IARSo).= Dicho índice mide los riesgos sociales a los que están expuestos los ciudadanos d= e un país, así como las oportunidades que puede presentar su cobertura para el sector asegurador y, por tanto, las expectativas de crecimiento futuro de d= icho sector. Por ello, al contrario que los ICAs, qu= e se centran en los riesgos medioambientales que afectan al pasivo de las entida= des aseguradoras, el IARSo se centra en aquellos ri= esgos sociales susceptibles de ser cubiertos por el sector asegurador.
Con este trabajo se contribuye a =
la
literatura, en primer lugar, en la definición de un índice que mide los rie=
sgos
sociales susceptibles de cobertura por el sector asegurador (IARSo). Este es un índice distinto al resto de los ín=
dices
sociales propuestos en la actualidad. Es un indicador de la capacidad de
generación de negocio futuro del sector asegurador en un país. En segundo
lugar, la aplicación del IARSo conlleva la
identificación de dimensiones y las variables, la selección y utilización t=
anto
de las fuentes de datos como de la metodología y el cálculo del propio índi=
ce,
el cual permite la comparabilidad de sus resultados. Por último, el propio =
IARSo es diferente de los principales índices de prog=
reso
social y se constata con un análisis con los principales países de la Unión
Europea.
El presente trabajo se estructura= en cinco epígrafes, incluida esta introducción. En el segundo epígrafe se real= iza una revisión de literatura de las principales cuestiones a tener en cuenta en la definición y cálculo del IARSo, entre las que cabe destacar otros índices específicos del sector asegurador, con especial referencia a los índices climáticos actuariales, los riesgos sociales que son susceptibles de cobertura por el sector asegurador y las principales variables que pueden utilizarse para medirlos. En el tercer epígrafe se define el IARSo y, en concreto, las dimensiones relevantes para medir los riesgos sociales susceptibles de ser cubiertos por el sector asegurador, sus variables y la metodología para calcularlo. En el cuarto epígrafe se realiza una aplicación del IARSo para trece países de la UE empleando datos de Eurostat, Institute for Health Metrics and Evaluation, Banco Mundial, Organización Mundial de la Salud, Varieties of= Democracy, Informes Mercer Global Pension Index e Instituto de Estadística de la UNESCO. Finalmente se presentan los resultados y se realiza una discusión de los mismos, concluyendo con el quinto y último epígraf= e que expone las principales conclusiones de la investigación.
2.&n= bsp; RIESGOS RELACIONADOS CO= N LA SOSTENIBILIDAD EN EL SECTOR ASEGURADOR. LOS ÍNDICES DE PROGRESO SOCIAL
El sector asegurador es indispens=
able
para lograr la sostenibilidad, no sólo medioambiental sino también social
(Schiller, 2024). Según Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ, 2017), es poco probable que =
el
desarrollo sostenible se pueda conseguir sin un aseguramiento efectivo. Ade=
más,
el seguro afecta directamente a la consecución de varios Objetivos de
Desarrollo Sostenible (Naciones Unidas, 2024) y de forma indirecta a otros
varios (GIZ, 2017). No obstante, esa relación no es unidireccional, sino que
los factores (económico, medioambiental y social) que componen la
sostenibilidad afectan al negocio asegurador, en especial a través de los
riesgos que generan (GIZ, 2017; Nogueira et al., 2018). Por ello, los
Principios para la Sostenibilidad en Seguros (PSI- =
Principles
for Sustainable
Los riesgos relacionados con la sostenibilidad (o falta de la misma) pueden afec= tar a todo tipo de empresas. Según Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsich= t (BaFin, 2020), son difíciles de medir y, por ta= nto, de gestionar, debido a que su horizonte temporal y su alcance son extremadamente inciertos, además de que la cantidad de datos históricos para posibilitar su medición es insuficiente. De forma similar, Wals y Schwarzin (2012) y Scord= is et al. (2014) indican que la incertidumbre (falta de conocimiento), = la indeterminación (falta de información), la controversia (falta de datos empíricos), la complejidad (dificultad de separación de partes interconecta= das) y el sesgo (toma de decisiones basada en creencias) son características de = la búsqueda de sostenibilidad.
Dado que= la segregación entre los riesgos relacionados con la sostenibilidad y otros ti= pos de riesgos[2] es complicada, se puede considerar que los primeros tienen un impacto potencia= l en los otros tipos de riesgos (BaFin, 2020; Gatzert et al. 2020).
Esto lleva a considerar qué facto= res ASG [y no sólo climáticos, tal como indican Gatzert= et al. (2020)] pueden generar un impacto en los riesgos que soportan las entidades aseguradoras, ampliamente desarrollados en la normativa de Solven= cia II (Directiva 2009/138/CE del Parlamento Europeo y del Consejo, de 25 de noviembre de 2009) y otros documentos relacionados como Vaughan y Vaughan (2013), Sandström (2016), y Rejda y McNamara (2021). Tal y como indica BaFin (202= 0), por el potencial riesgo que suponen, deben ser tenidos en cuenta:
-&nb= sp; Factores medioambiental= es, adicionales a los relacionados con el cambio climático, como son el uso de = agua y recursos marítimos, la generación de residuos, la contaminación ambiental= , la salud de los ecosistemas y el uso de la tierra.
-&nb= sp; Factores de riesgo de gobernanza corporativa como las declaraciones de impuestos, la corrupción, = la gestión de la sostenibilidad por parte de la directiva, la remuneración de = la misma, los canales de denuncia, el cumplimiento de = los derechos de los trabajadores, la protección de datos y la divulgación de información.
-&nb= sp; Factores sociales. Much= os de ellos están relacionados con el cumplimiento de estándares laborales reconocidos (como el “no” al trabajo infantil, al trabajo forzado y a la discriminación); la seguridad laboral y la salud; las políticas de remuneración, las condiciones de trabajo dignas, la diversidad y las oportunidades de formación y desarrollo; los derechos sindicales y la liber= tad de asociación; la seguridad de los productos; la aplicación de los requerimientos también a entidades de la cadena de suministro; y los proyec= tos inclusivos y la consideración de los intereses de la comunidad y las minorí= as sociales.
Por otra parte, atendiendo al cri= terio contable, los riesgos en general, y los relacionados con la sostenibilidad = en particular, se pueden clasificar en riesgos de activo y riesgos de pasivo. = De esta forma, para las empresas aseguradoras, los riesgos de activo son aquel= los que tienen su origen en las inversiones y, para medir aquellos relacionados= con la sostenibilidad se pueden utilizar los mismos indicadores que los emplead= os para las inversiones realizadas por cualquier entidad, como los propuestos = en Cubas-Díaz y Martinez Sedano (2018). En cambio, los riesgos de pasivo son específicos del sector asegurador, ya que son generados por sus contratos de seguros en forma de indemnizaciones a las personas (físicas o jurídicas) beneficiarias. Los factores relacionados con la sostenibilidad también pued= en afectar a los pasivos, tal como se hace evidente al analizar la normativa Solvencia II, que incluye, entre otros, los riesgos catastróficos por inundación, terremoto o granizo (Directiva 2009/138/CE del Parlamento Europ= eo y del Consejo, de 25 de noviembre de 2009). Precisamente para la medición de estos últimos se han ido construyendo los Índices Climáticos Actuariales de diferentes países y regiones. En el caso del Índice Actuarial de Riesgos Sociales se miden riesgos que afectan al negocio en general.
Por el contrario, los índices cli= máticos actuariales miden el riesgo climático de un país o región en particular. Si bien toman como referencia el Actuaries Climate Index™ (ACI), desarrollado inicialmente para los Estados Unidos de América y Canadá en ACI (2018) se han desarrollado para países y áreas geográficas concretas: para Australia, el Australian Actuaries Climate Index o AACI (AACI, 2018), para la península Ibérica, el Índice Climático Actuari= al Ibérico o ICAI (Zhou et al., 2023), para Reino Unido y Europa en gen= eral (Curry, 2015) y se encuentra en desarrollo para Francia (Garrido et al., 2023).
Dichos índices miden los cinco ri= esgos climáticos más relevantes (relacionados con temperaturas, precipitaciones, sequía, viento y nivel del mar) y están compuestos por diferentes elementos relacionados con eventos climáticos extremos (aquellos sucesos raros caracterizados por una severidad alta y una probabilidad de ocurrencia baja= , la cual se está incrementando paulatinamente debido al efecto del cambio climático). Aunque tienen en cuenta las mismas magnitudes climáticas, algun= os emplean más o menos variables en función de las características de la zona considerada y la disponibilidad de información. Sin embargo, el proceso de cálculo es similar: los datos registrados en las estaciones meteorológicas = se agregan geográficamente y se estandarizan de diversas maneras y/o siguiendo= un orden diferente con el objeto de obtener unos valores comparables entre sí.=
Siguiendo una línea de investigac= ión paralela, este trabajo define el IARSo para med= ir los riesgos sociales más relevantes dentro del sector asegurador con el fin de emplearlos en su composición. Para ello se han analizado las principales referencias relacionadas con la sostenibilidad social (Platform on Sustainable Finance [PSF], 2022; Reglamento Delegado (UE) 202= 3/2772 de la Comisión, de 31 de julio de 2023), los riesgos asociados a ella (BaFin, 2020) y los principales índices de progreso so= cial (Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo [PNUD], 2024; GNH Ce= ntre Bhutan, 2024; Organización para la Cooperac= ión y el Desarrollo Económicos [OCDE], 2024; Legatum<= /span> Institute, 2024; Social Progress Imperative, 2024). Con lo anterior se definen las dimensiones, variable= s y la metodología de cálculo utilizadas en el IARSo y que se exponen en el tercer epígrafe.
2.1. =
Identificación
de los riesgos sociales
Actualmente, la
Taxonomía Social de la UE no es una de las prioridades de la Comisión Europ=
ea,
ya que en los dos últimos años no ha habido avances significativos en esta
área. No obstante, la PSF[3]=
sentó las bases de la mism=
a
(PSF, 2022), presentando los principales objetivos que debe cumplir =
una
inversión y/o empresa para que pueda ser considerada socialmente sostenible=
. PSF (2022) también se puede utiliz=
ar
como referencia para determinar el grado de sostenibilidad social de un país
(y/o región geográfica).
La correspondencia
entre los objetivos que deben considerarse para determinar la sostenibilidad
social de las empresas (PSF, 20=
22) y
de los países se resume en la Tabla 1.
Tabla 1: Correspondencia entre
objetivos de sostenibilidad social para empresas y para países (y/o áreas
geográficas). Fuente: Elaboración propia.
|
Temática<=
/span> |
|
|
Empresas<= o:p> |
Países |
|
=
1. =
Trabajo
decente/digno |
|
|
1.1. &nbs=
p;
Promoción del trabajo decente/digno · &nbs=
p; Diálogo
social · &nbs=
p; Salarios =
que
alcancen para vivir · &nbs=
p; Salud y
seguridad · &nbs=
p; Protección
social · &nbs=
p; Fin del
trabajo forzado e infantil |
· &nbs=
p; Trabajo d=
igno
garantizado por los gobiernos de los países · &nbs=
p; Estado
(cobertura y eficacia) del sistema de Seguridad Social · &nbs=
p; Legislaci=
ón
en materia laboral (incluidas seguridad laboral,
prohibición del trabajo forzado y trabajo infantil) y derechos humanos |
|
1.2. &nbs=
p;
Promoción de la igualdad y la no discriminaci=
ón
en el trabajo |
|
|
1.3. &nbs=
p;
Respeto a los derechos humanos |
|
|
=
2. <=
/span>Estándare=
s de
vida adecuados y bienestar para usuarios finales |
|
|
·&=
nbsp;
Protección de los datos personales y la
privacidad · &nbs=
p; Garantiza=
r el
acceso a servicios sanitarios de calidad · &nbs=
p; Mejorar el
acceso a agua potable de buena calidad y a la vivienda · &nbs=
p; Mejorar el
acceso a la educación y aprendizaje permanente |
· &nbs=
p; Legislaci=
ón
existente en materia de protección de datos y privacidad · &nbs=
p; Estado
(cobertura y eficacia) del sistema público de salud · &nbs= p; Cobertura= de las infraestructuras de vivienda, agua potable, electricidad y similares<= o:p> · &nbs=
p; Estado
(cobertura y eficacia) del sistema público de educación |
|
=
3. =
Comunidad=
es y
sociedades inclusivas y sostenibles |
|
|
·&=
nbsp;
Promoción de la igualdad y el crecimiento
inclusivo mediante la mejora del acceso a infraestructuras económicas bás=
icas · &nbs=
p; Cuidado
infantil e inclusión de personas con discapacidad |
· &nbs=
p; Legislaci=
ón
existente en materia de igualdad, inclusión y no discriminación · &nbs=
p; Estado
(cobertura y eficacia) del sistema público de cuidado de personas
dependientes |
Por o= tro lado, en diciembre de 2023 se publicó la parte general e independiente del sector= de las nuevas Normas Europeas de Información sobre Sostenibilidad, European Sustainabilit= y Reporting Standards= -ESRS- [Reglamento Delegado (UE) 2023/2772 de la Comisión, de 31 de julio d= e 2023)]. Está formada por doce estándares, que pueden clasificarse en las categorías siguientes: generales y/o transversales, que indican requisitos e informaci= ón a divulgar generales (2), medioambientales (5), sociales (4) y gobierno corporativo (1).
Los estándares sociales indicados= en el Reglamento Delegado (UE) 2023/2772 de la Comisión, de 31 de julio de 2023, son los siguientes:
-&nb= sp; ESRS S1: Fuerza laboral propia,
-&nb= sp; ESRS S2: Trabajadores e= n la cadena de valor,
-&nb= sp; ESRS S3: Comunidades afectadas, y
-&nb= sp; ESRS S4: Consumidores y usuarios finales.
=
Como
puede observarse, hay correspondencia entre dichos estándares sociales y los
objetivos establecidos en la Taxonomía Social de la UE, lo cual muestra la
importancia de estos objetivos y/o estándares para la sostenibilidad social=
.
Por
otra parte, la guía elaborada por Bundesanstalt
-&nb= sp; Cumplimiento de estánda= res laborales: no trabajo infantil, ni trabajo forzado, ni discriminación.
-&nb= sp; Cumplimiento de normati= vas de seguridad en el trabajo y de protección de la salud.
-&nb= sp; Remuneración apropiada, condiciones dignas de trabajo, diversidad y formación y oportunidades de desarrollo.
2.2.
Índices
de progreso social
En el ámbito de las ciencias sociales es habitual la definición y uso de los denominados índices de progreso social (IPS), los cuales se pueden considerar próximos al IAR= So por sus características, los elementos que se utilizan en su definición y su utilidad. La definición del IARSo se ha realiza= do teniendo en cuenta los principales IPS que existen en la literatura especializada, cuyas principales características se resumen en la Tabla 2.<= o:p>
Tabla 2: Características de los principales índices sociales. Fuente: Elaboración propia.
|
Índice<= o:p> |
Human <=
span
class=3DSpellE>Development |
Gross <=
span
class=3DSpellE>National Happiness |
Your Better Life Index |
Legatum= Prosperity Index (LPI)<= o:p> |
Social =
Progress Index |
|
Referen=
cia
bibliográfica |
PNUD (2024) |
GNH Cen=
tre Bhutan (2024) |
OCDE (2024) |
Legatum=
Institute (2024) |
Social =
Progress Imperative (2024) |
|
Estruct=
ura |
Fija |
Fija |
Personalizable |
Fija |
Fija |
|
Clasifi=
cación |
Fija |
Fija |
VariableFija |
Fija |
|
|
Dimensi=
ones |
Tres: |
Nueve: |
Once: |
Tres: |
Tres: |
Asimis=
mo, en
la segunda columna de la Tabla 3 se presentan las principales debilidades de
los cuatro primeros índices que figuran en la Tabla 2, los cuales quedan
solucionados en el Social Progress Index (Porter et al., 2013). Además, en la ter=
cera
columna se analiza si dichos inconvenientes pueden afectar o no al IARSo y, en caso afirmativo, en qué medida.
Tabla 3: Inconvenientes de los
principales índices sociales. Fuente: Elaboración propia.
|
Índice<= o:p> |
Inconve=
niente |
¿Puede
afectar o es aplicable al IARSo? |
|
HDI |
Simplicidad: faltan muchos
indicadores |
Sí |
|
Peso excesivo del Producto Nacional Bruto (PNB) |
No, ya que no es una variable que se contemple en el IARSo |
|
|
GNH |
Se basa en percepciones subjetivas (basado en encuestas) |
No necesariamente |
|
No permite comparaciones, ni en el tiempo ni entre países |
No, ya que se utilizarán datos de la misma fuente para diferentes año=
s y
países |
|
|
YBLI |
Peso de factores económicos demasiado alto |
Sí, pero se tratará de evitar (aunque no al 100 % porque hay factores
económicos que son relevantes) |
|
No da pistas sobre dónde debe invertir una sociedad para conseguir
progreso social |
No, ya que el IARSo no pretende reflejar =
el
progreso |
|
|
LPI |
No tiene suficientes indicadores sociales y los mezcla con indicadores
económicos |
Sí, pero, en la medida de las posibilidades, se tratará de evitar |
|
Incluye medidas de inputs y resultados |
No, ya que el IARSo no refleja resultados=
, sino
riesgos |
3.&n= bsp; METODOLOGÍA
El IARSo se ha
definido considerando las características de los principales IPS (Tabla 2) y
sus principales inconvenientes (Tabla 3) para lo cual se ha establecido que=
el
índice debe cumplir con los criterios y/o restricciones siguientes:
– Debe representar un número de dimension=
es y/o
factores de los riesgos sociales suficiente, los cuales deben medirse a tra=
vés
de sus correspondientes variables.
– La ponderación de los factores económic=
os no
debe ser excesiva.
– Se priorizarán aquellas fuentes de datos
compuestas por datos objetivos y que proporcionen un resultado que permita
comparaciones a través de las dimensiones geográfica y temporal. Para ello,
siempre que sea posible, se utilizará una fuente de datos común para ambas
dimensiones.
3.1.
Factores
relevantes y/o dimensiones del índice. Variables para su medición
El IARSo se ha construido
realizando un análisis de los elementos expuestos en el segundo epígrafe que
generan riesgos sociales y que pueden suponer un riesgo para el negocio de =
las
entidades aseguradoras. El resultado de dicho análisis son las cuatro
dimensiones que se exponen a continuación: Trabajo decente/digno, Estado de
bienestar, Infraestructuras y Seguridad ciudadana.
La primera
dimensión (trabajo decente/digno), analiza los cuatro riesgos considerados =
por BaFin (2020), expuestos en el epígrafe 2.1 y que tien=
en
relación con el primer epígrafe de la Tabla 1 (Trabajo decente/digno[5]).
Se obvian el primero y el último, porque se consideran innatos en las
sociedades democráticas. Así, se consideran los dos restantes (remuneración
apropiada y seguridad en el trabajo) por asumir que tienen impacto en el
negocio de las entidades aseguradoras.
La selección =
de
la remuneración apropiada se fundamenta en que el seguro es un servicio que
cubre las necesidades futuras de los individuos, por lo que su demanda depe=
nde
de que éstos tengan cubiertas sus necesidades presentes (Yao et al.,
2017). Para la delimitación de la remuneración apropiada y/o digna se toma =
como
referencia la Directiva 2022/2041 del Parlamento Europeo y del Consejo, de =
19
de octubre de 2022, que establece la obligación de fijar y actualizar un
salario mínimo legal adecuado con el “objetivo de lograr un nivel de vida
digno, reducir la pobreza de los ocupados, fomentar la cohesión social y la
convergencia social al alza, y reducir la brecha salarial de género”,
proponiendo la utilización del 60% de la mediana salarial bruta o del 50% d=
el
salario bruto medio.
En cuanto a la
seguridad en el trabajo, su carencia y los accidentes laborales presentan u=
na
relación causal (Dyreborg et al., 2022),=
lo
que conlleva un mayor número de reclamaciones en distintos ramos de seguros
entre los que destacan salud, vida, accidentes y decesos.
La segunda
dimensión (estado de bienestar en general, sistemas públicos educativo y de
previsión social -asistencia sanitaria y pensiones-) toma como referencia la
Taxonomía Social de la UE (PSF, 2022) y las Normas de presentación de
información sobre sostenibilidad (Reglamento Delegado
(UE) 2023/2772 de la Comisión, de 31 de julio de 2023) bajo los argumentos
siguientes:
– En
primer lugar, si bien es cierto que el sistema de pensiones privado complem=
enta
al sistema público contributivo, también lo es que existe cierto grado
sustitución entre ambos, de forma que los países con un=
a tasa
de reemplazo baja presentan un mayor uso y desarrollo de los sistemas
complementarios (Antolin et al. (2012). Esto se debe a la necesidad =
de
las personas trabajadoras de garantizar una renta después de su etapa activ=
a,
lo que supone una oportunidad de negocio para las entidades privadas.
– En
segundo lugar, existe una relación causal inversa entre la percepción que
tienen los usuarios del sistema sanitario público sobre su calidad y la dem=
anda
de seguros de salud privados. Jofre-Bonet (2000) demuestra esta relación
empleando como medida de calidad el tiempo en las listas de espera.
– Finalmente,
el acceso público a la educación hace que el nivel de información y formaci=
ón
de la ciudadanía sobre el sector asegurador sea mayor, incrementando la cul=
tura
aseguradora y la necesidad de productos de seguro, lo que conlleva una mayor
demanda. Ying et al. (2007) y Kjosevski =
(2012)
llegan a esta relación causal directa para los seguros de salud y vida,
respectivamente.
En la tercera dimensión (infraestructuras) se han considerado dos component=
es.
El primero es el acceso a una vivienda digna con infraestructuras básicas,
definido según PSF (2022), y se basa en el argumento de que tener acceso a =
una
vivienda digna dotada de infraestructuras básicas como agua y electricidad
facilita que los individuos posean bienes susceptibles de cobertura que,
finalmente, son asegurados. El segundo componente es el estado de las
infraestructuras de comunicación terrestre del país, principalmente, carret=
eras
y red ferroviaria, ya que su existencia y estado presenta una relación caus=
al
con la siniestralidad. En este sentido, la existencia de una red ferroviari=
a de
calidad reduce los traslados por carretera lo que, a su vez, disminuye la f=
recuencia
e intensidad de los accidentes de tráfico y, aunque los accidentes de tren
presentan mayor severidad, su frecuencia es mucho menor (Petrova,
2015). Asimismo, el estado de la carretera es un factor de riesgo relevante=
en
el acaecimiento de los accidentes de tráfico (Usman et al., 2010).
La última
dimensión es la seguridad ciudadana y, en particular, el riesgo de que se
produzca un conflicto armado en un país, ya sea =
en el
momento actual o en un futuro próximo, dado que aumenta notablemente el rie=
sgo
de que se realicen más reclamaciones por daños. De hecho, habitualmente los
conflictos armados no se aseguran. Por otro lado, también genera riesgo de
negocio, ya que la población está más centrada en sobrevivir al conflicto q=
ue
en contratar seguros. Además, no sólo los conflictos armados tienen un efec=
to
negativo para la actividad aseguradora, sino que la inseguridad por crímene=
s,
violencia y actividades similares también afectan a la probabilidad de
contratación de un seguro. En este caso, el efecto puede ser el contrario al
expresado anteriormente. Así Kochenburger (2014)
defiende que la obligación de tener un seguro de armas es un elemento
disuasorio para la posesión de las mismas, lo cu=
al
reduciría la criminalidad. De esta forma, el seguro puede ser un instrumento
utilizado por las autoridades para conseguir mayor seguridad ciudadana,
abriéndose una oportunidad de negocio en plazas más inseguras.
En las Tablas=
9,
10, 11 y 12 del Anexo I se presentan las variables seleccionadas, así como =
las
fuentes de datos que se han utilizado para cada una de ellas. Una vez obten=
idos
los datos de las variables seleccionadas desde las diferentes fuentes de da=
tos
y previo a los cálculos propios del IARSo, se h=
an
preparado los valores para que puedan ser empleados en el Análisis de
Componentes Principales (ACP) -Anexo II-.
3.2.
Cálculo
del IARSo
3.2.1.Componentes
Los
componentes se calculan por medio de una media ponderada de las variables
correspondientes. Para la determinación de las ponderaciones existen difere=
ntes
opciones metodológicas, tal y como indica Centro Común de Investigación de =
la
Comisión Europea [OCDE y CCIEC] (2008). Las que han sido consideradas para =
el
cálculo de los componentes son las siguientes:
-
Ponderación uniforme de las variables
-
Proceso de asignación presupuestaria (o ponderación subjetiva)
-
Método del “beneficio de la duda” (Melyn y Moesen, 1991)
-
Metodología de jerarquización[6]
de criterios del proceso analítico jerárquico (Saaty,
1980)
-
Métodos de reducción de la dimensionalidad como el ACP (Hotelling,
1933; Jackson, 2005; Jolliffe, 2002; Jolliffe y Cadima, 2016; =
Pearson,
1901), el análisis factorial (Gorsuch, 1983;
-
Métodos de determinación variables latentes o relaciones subyacentes
como los modelos de ecuaciones estructurales (Kline, 2016; Hoyle, 2012) y l=
os
modelos de clases latentes (Hagenaars y McCutcheon 2002).
En primer lugar, se han descartado tanto el análisis de correspondencias
múltiples como los modelos de clases latentes porque son técnicas estadísti=
cas
diseñadas para trabajar con variables cualitativas (categóricas), mientras =
que
las variables utilizadas en la construcción del IARSo<=
/span>
son cuantitativas. También se han descartado, por un lado, la ponderación
uniforme, porque, aunque es un método objetivo y simple, carece de fundamentos
teóricos y estadísticos, y, por otro, el proceso de asignación presupuestar=
ia
por tratarse de un método subjetivo. Además, el método del “beneficio de la
duda”, que supone establecer una referencia o benchmark, se ha descartado=
por
la dificultad y subjetividad a la hora de establecerla (Melyn
y Moesen, 1991).
Por
otro lado, tanto la metodología de jerarquización de criter=
ios
del proceso analítico jerárquico como el método de los modelos de ecuaciones
estructurales se han descartado, porque su aplicación excede los objetivos =
del
presente trabajo, a pesar de que los supuestos y la finalidad de dichos mod=
elos
resultan compatibles con el problema que conlleva la definición del IARSo. Por esto último, se proponen como futuras líne=
as de
trabajo.
Así,
finalmente, el cálculo de los componentes se lleva a cabo por medio del ACP=
por
considerarse que se cumplen sus supuestos y que es un modelo que permite
solucionar el problema que conlleva la definición del =
IARSo
(reducción de la dimensionalidad) de una forma objetiva, simple y rigurosa.=
Es
más, los requisitos previos que requiere son reducidos, es fácil de aplicar=
y
ya se ha utilizado previamente en otros índices como, por ejemplo, el SPI. =
El
análisis factorial se ha descartado por las similitudes que presenta con el=
ACP
y porque el objetivo de este último análisis proporciona una solución adecu=
ada
al problema que conlleva la definición del IARSo.
El ACP
se aplica sin utilizar ninguna rotación extra (por ejemplo, Varimax)
a la matriz de los coeficientes de correlación de las variables que definen
cada componente (Tablas 9, 10, 11 y 12 del Anexo I). El valor del component=
e c
de la dimensión i-ésima del IARSo (![](3D"Anales04_2025_archivos/image002.png")
) se obtiene por medio de la ecuación siguiente:
=
![](3D"Anales04_2025_archivos/image004.png")
=
(1)
siend=
o ![](3D"Anales04_2025_archivos/image006.png")
el número de variab=
les y ![](3D"Anales04_2025_archivos/image008.png")
y ![](3D"Anales04_2025_archivos/image010.png")
el peso y el=
valor
de la variable j-ésima, todos ellos refe=
ridos
al componente y la dimensión mencionados. Los pesos se asignan mediante ACP,
tomando el primer componente principal.
Una vez
calculados los componentes de las dimensiones mediante ACP, se obtiene su v=
alor
reescalado (<=
span
lang=3DES-TRAD style=3D'font-size:10.0pt;mso-bidi-font-size:11.0pt;font-fam=
ily:
"Verdana",sans-serif;mso-fareast-font-family:Aptos;mso-fareast-theme-font:m=
inor-latin;
mso-bidi-font-family:"Times New Roman";mso-bidi-theme-font:minor-bidi;
position:relative;top:3.0pt;mso-text-raise:-3.0pt;mso-font-kerning:0pt;
mso-ligatures:none;mso-ansi-language:ES-TRAD;mso-fareast-language:EN-US;
mso-bidi-language:AR-SA'>![](3D"Anales04_2025_archivos/image012.png")
) con el fin de que su r=
ecorrido
esté acotado en el intervalo [0, 100]:
=
![](3D"Anales04_2025_archivos/image014.png")
=
(2)
Este reescalado se
aplica tanto a los componentes calculados mediante ACP como a aquellos a los
que no es necesario aplicar dicha técnica por estar determinados por una ún=
ica
variable (por ejemplo, el componente de cobertura y eficacia del sistema
público de pensiones).
3.2.2.Dimensiones
Las dimensiones que componen el IARSo (Di) son índices en sí mismas y se obtien= en ponderando sus correspondientes componentes reescalado= s, para lo cual se ha utilizado el método de la ponderación uniforme. Por tant= o, la dimensión i-ésima del IARSo (Di) viene dada por la expresión:
=
![](3D"Anales04_2025_archivos/image016.png")
=
=
(3)
siendo ni el nú= mero de componentes de la dimensión i-ésima del = IARSo.
3.2.3.IARSo
Al igual
que los Índices Climáticos Actuariales y el Social
Progress Index,=
el IARSo se calcula ponderando las dimensiones que lo
componen, para lo cual se ha aplicado el método de la ponderación uniforme =
que
previamente se ha utilizado en la ponderación de las dimensiones. La expres=
ión
que permite obtener el IARSo es:
=
![](3D"Anales04_2025_archivos/image018.png")
=
=
(4)
siendo ![](3D"Anales04_2025_archivos/image020.png")
las dimensiones 1 (Trabajo decente/digno=
), 2
(Estado de bienestar), 3 (Infraestructuras) y 4 (Seguridad ciudadana).
Para =
las
ponderaciones de las dimensiones y del IARSo se=
han
considerado los métodos expuestos anteriormente para los componentes.
Finalmente, se ha empleado el método de la ponderación uniforme por su
objetividad y simpleza y, en el caso del IARSo,
además, por analogía al ser el método empleado en los =
ICAs
y el SPI. La determinación de dichas dimensiones y el =
IARSo
utilizando los pesos de cada una de las variables en el primer componente
principal obtenido del ACP y la metodología de jerarquización de criterios excede los objetivos
del presente trabajo y se proponen como futuras líneas de trabajo.
4.&n= bsp; APLICACIÓN DEL IARSO A = LOS PRINCIPALES PAÍSES DE LA UNIÓN EUROPEA
4.1.
Muestra:
determinación, completado y descripción
En este epígr=
afe
se realiza una aplicación del IARSo para trece =
países
de la UE empleando datos de Eurostat, Institute for Health Metrics
and Evaluation, Banco Mundial, Organización
Mundial de la Salud, Varieties of Democracy, Informe=
s Mercer
Global Pension Index e Instituto
de Estadística de la UNESCO. En lo que respecta al ámbito temporal, se =
ha
partido de la información que proporcionan las bases de datos para cada
variable y para los periodos máximos. No obstante, dichos periodos varían en
frecuencia y amplitud, pudiéndose distinguir:
– Variables con una
frecuencia anual cuya serie temporal presenta una amplitud mayor a las del
segundo grupo (desde 1990 hasta 2023). En concreto, las obtenidas de las ba=
ses
de datos Varieties of
democracy (Tabla 10) y la variable sobre
Violencia de género de Institute for Health Metrics
and Evaluation (Tablas 10 y 12).
– Variables con una
frecuencia inferior a la anual y/o cuya serie temporal presenta una amplitud
menor a las anteriores. Este es el caso de Mercer CFA Institute
Global Pension Index
(Tabla 10), que se empezó a calcular en el año 2009, y de algunas variables
obtenidas de la base de datos Eurostat que, por ejemplo, en la variable
porcentaje de trabajadores con salarios bajos (Tabla 9) proporciona datos p=
ara
los años 2006, 2010, 2014 y 2018 y para las variables de porcentaje de jóve=
nes
con bajo rendimiento en lectura, matemáticas y ciencias (Tabla 10) para los
años 2000, 2003, 2006, 2009, 2012, 2015, 2018 y 2022.
Las variables de ambos grupos se caracterizan por presentar escalas y grado=
s de
dispersión distintos entre sí, los cuales son más acusados en el segundo gr=
upo
que en el primero.
Esto ha lleva=
do a
emplear sólo una parte de la serie temporal disponible, la cual se ha
seleccionado empleando dos criterios. El primero es minimizar el número de
valores faltantes y/o no disponibles en la serie temporal y el segundo es
garantizar que la serie temporal tenga una amplitud que sea suficiente para
aplicar las técnicas necesarias para el cálculo del IA=
RSo.
La serie temporal utilizada abarca el periodo comprendido entre los años 20=
13 y
2023, ambos inclusive, y tiene una amplitud de once años distribuidos de la
forma siguiente. Cinco años (2013-2017) son necesarios para detectar los
mínimos y máximos históricos necesarios para la inversión de las variables
cuando estas lo requieran, otros cinco más (2018-2022) para la aplicación d=
el
ACP y uno más (2023) para el cálculo del IARSo =
y que
también se incluye en la aplicación del ACP.
En cuanto al
ámbito geográfico, inicialmente se consideró una muestra conformada por los
veintisiete países que componen la UE. No obstante, la variable Mercer CFA =
Institute Global Pension =
Index (componente A de la segunda dimensión) no está
disponible para todos ellos, por lo que, finalmente, la muestra se limita a=
los
trece países para los que está disponible dicha variable: Alemania, Austria,
Bélgica, Dinamarca, España, Finlandia, Francia, Irlanda, Italia, Países Baj=
os,
Polonia, Portugal y Suecia.
De las
inicialmente seleccionadas en el tercer epígrafe y que se muestran en las
tablas del Anexo I, se han excluido una serie de variables por las razones =
que
se indican a continuación:
– Los países indicado=
s se
caracterizan por tener un estado del bienestar desarrollado y niveles socio-económicos medio/altos. Ello implica que todos l=
os
valores de algunas variables sean el máximo para todos los países de la
muestra. Por tanto, estas variables se han eliminado por no aportar informa=
ción
al IARSo de los países de esta área geográfica.=
– Se han excluido var=
iables
con carencia total de los datos para varios países o en las que la propia
fuente (Eurostat) declara baja fiabilidad de los mismos=
.
También se da diferente periodicidad de muestreo. En estos casos, se ha
aplicado las técnicas mencionadas en Anexo II.
Se ha realiza=
do
un análisis exploratorio de los datos de las variables incluidas en la mues=
tra
mediante gráficos de caja, además de la obtención de los principales
estadísticos descriptivos de las variables. De este análisis se ha reafirma=
do
la idea de que las variables incluidas en el IARSo
son muy diferentes, especialmente en términos de escala de medición y en
términos de dispersión. Por tanto, requieren de su estandarización para pod=
er
ser agregadas para calcular el índice.
4.2.
Inversión
y estandarización de las variables
Una vez
analizadas las diferentes variables, se han determinado cuáles presentan una
relación directa con el IARSo y cuáles una inve=
rsa. Empleando
la metodología expuesta en el Anexo II, se muestran estas últimas variables=
en
la Tabla 4, junto con el componente al que pertenecen y los valores mínimo y
máximo que presentan, indicando si son históricos o teóricos.
Tabla 4: Variables que requieren inversió=
n:
datos necesarios. Fuente: Elaboración propia.
|
Compon=
ente |
Variab=
le |
Mínimo=
|
Máximo=
|
|
Dimensi=
ón
1: Trabajo decente/digno |
|||
|
A. Salarios dignos |
b) Relación entre el salario medio neto y el gasto real per cápita |
0,5614 |
1,8316 |
|
Dimensi=
ón
2: Estado de bienestar |
|||
|
B. Cobertura y eficacia del sistema público de asistencia sanitaria |
c) Necesidades de exámenes médicos insatisfechas autoinformadas |
0,1 |
8,8 |
|
C. Cobertura y eficacia del sistema educativo público |
b) Matriculación en educación primaria |
95,12 |
100 |
|
c) Consecución de la educación secundaria |
23 |
61,3 |
|
|
e) Acceso igualitario a una educación de calidad |
0 |
4 |
|
|
Dimensi=
ón
3: Infraestructuras |
|||
|
A. Acceso a vivienda digna con
infraestructuras básicas |
a) Acceso a un servicio de abastecimiento de agua básico |
93,29 |
100 |
|
b) Acceso a un servicio de saneamiento básico |
89,4 |
100 |
|
|
83,6 |
100 |
||
|
B. Comunicaciones (carreteras y red
ferroviaria) |
a) Lesiones relacionadas con el transporte |
63,1 |
100 |
|
Dimensi=
ón
4: Seguridad ciudadana |
|||
|
Seguridad ciudadana |
a) Muertes por conflictos y terrorismo † |
26,6 |
100 |
|
d) Violencia interpersonal |
54,51 |
133,34 |
|
|
e) Crimen, violencia o vandalismo en el área |
5,4 |
19,4 |
†: Variables que requieren inversión, porque los d=
atos
iniciales obtenidos estaban en forma de índice o reesc=
alados
de 0 a 100.=
Como se
puede observar, algunas de las variables invertidas han sido marcadas con u=
na
daga (†), ya que son casos especiales: visto su nombre, se diría que tienen=
una
relación directa con el IARSo, pero no es así y=
a que
los datos de esas variables se obtuvieron calculados en forma de índice o <=
span
class=3DSpellE>reescalados (escala de 0 a 100). Por otro lado, para =
estos
casos, aunque sí se ha utilizado el máximo teórico de 100, en la muestra no=
se
han encontrado valores cercanos al mínimo teórico de 0, por lo que se ha
decidido tomar el mínimo histórico del periodo 2013-2017, incluido en la Ta=
bla
4, en lugar del teórico. También se ha seguido el mismo criterio para el ca=
so
contrario, con variables que requerirían inversión, pero no ha sido necesar=
ia
debido a que los datos obtenidos estaban reescalados
de esa manera como, por ejemplo, ha ocurrido para la variable violencia de
género.
Finalmente,
y tal y como se indica en el Anexo II, se ha procedido a la estandarización=
de
las variables.
4.3.
Análisis
de componentes principales
Para
cada uno de los componentes que forman cada una de las dimensiones del IARSo, se ha realizado un análisis de las correlacion=
es
entre las variables, analizando en concreto si los coeficientes de correlac=
ión
son significativamente distintos de cero o no, y a qué nivel de
significatividad. Además, se ha realizado el test de
esfericidad de Bartlett (Snedecor y Cochran, 1989) y para determinar la
adecuación de la muestra para realizar el ACP se ha calculado el índice
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) (Kaiser y Rice, 1974).=
Los resultados de aplicar el ACP se mue=
stran
en las Tablas 5 y 13 (esta última, en el Anexo III). En la Tabla 5 se detal=
lan
los indicadores de rendimiento del ACP: de izquierda a derecha, el componen=
te
del IARSo ( ), el número de variables que lo forman =
(Ni,c), e=
l índice
KMO (IKMOi,c)
y el porcentaje de la varianza del componente que es explicada por el
componente principal (%σ
Tabla 5: Pr=
incipales
resultados de la aplicación del ACP. Fuente: Elaboración propia.
|
|
Ni,c=
|
IKMOi,c=
|
%σi,c |
|
Dimensi=
ón
1: Trabajo decente/digno |
|||
|
A. Salarios dignos |
4 |
0,582 |
46% |
|
Dimensi=
ón
2: Estado de bienestar |
|||
|
B. Cobertura y eficacia del sistema público de asistencia sanitaria |
3 |
0,527 |
52,60% |
|
C. Cobertura y eficacia del sistema educativo público |
9 |
0,598 |
37,30% |
|
Dimensi=
ón
3: Infraestructuras |
|||
|
A. Acceso a vivienda digna con infraestructuras básicas |
5 |
0,279 |
35,60% |
|
B. Comunicaciones (carreteras y red ferroviaria) |
5 |
0,610 |
61,50% |
|
Dimensi=
ón
4: Seguridad ciudadana |
|||
|
Seguridad ciudadana |
4 |
0,608 |
49,50% |
![](3D"Anales04_2025_archivos/image022.png")
El porcentaje de la varianza explicado =
por el
componente principal presenta una relación directa con el nivel de adecuaci=
ón
de la matriz de correlaciones al ACP medido a través del índice KMO. Esta
relación se puede observar en la Tabla 5 para los pares de componentes Dime=
nsión
1.A y Dimensión 4 por un lado, y Dimensión 3.A y Dimensión 3.B por otro, qu=
e se
caracterizan por presentar el mismo número de variables. Así, también es
destacable el caso del componente Dimensión 2.C, para el cual el porcentaje=
de
la varianza explicado por el primer componente es menor a pesar de que su v=
alor
del índice KMO es superior a otros. Eso se debe a que tiene un mayor número=
de
variables.
Finalmente se concluye que la aplicació=
n del
ACP ha sido satisfactoria, ya que permite lograr el objetivo establecido, y
porque este objetivo se lleva a cabo de forma eficiente, puesto que el
porcentaje de la varianza explicado por el primer componente es superior a =
la
proporción que explicaría una variable considerada individualmente. Esta úl=
tima
conclusión se produce incluso en el componente Dimensión 3.A, con un porcen=
taje
de varianza del 35,60% y la proporción que individualmente explicaría una
variable sería del 20%.
4.4.
Cálculo
de las dimensiones y del IARSo
Una vez
obtenidos los pesos de las variables en los componentes, se han calculado e=
stos
últimos aplicando la ecuación (1) y se han reescalado<=
/span>
aplicando la ecuación (2).
Las dimensiones del IARSo
se obtienen a partir de los componentes aplicando la ecuación (3) y sus
resultados se muestran en la Tabla 6, desde la columna 2 (dimensión 1) hast=
a la
5 (dimensión 4) y por filas para cada uno de los trece países que componen =
la
muestra. Además, se calcula el IARSo empleando =
la
ecuación (4) y sus valores se muestran en la última columna de dicha tabla.=
Con
el fin de ayudar a la visualización de los datos se ha utilizado un mapa de
calor con una escala que varía desde el verde oscuro (mínimo) al rojo inten=
so
(máximo) y se han añadido dos filas, una para el valor mínimo y otra para el
máximo, todo ello para las cuatro dimensiones y el propio IARSo.
Tabla 6:
IARSo. Valor del índice y de sus dimensiones. Fuente: Elaborac=
ión
propia.
|
País |
Dimensi=
ones |
IARSo (2023)=
|
|||
|
1. Trab=
ajo
decente/digno |
2. Esta=
do
de bienestar |
3. Infr=
a- |
4.
Seguridad ciudadana |
||
|
Alemania |
15,15 |
57,21 |
62,98 |
33,73 |
42,27 |
|
Austria |
48,31 |
26,90 |
80,91 |
60,74 |
54,22 |
|
Bélgica |
43,24 |
45,97 |
51,58 |
51,10 |
47,97 |
|
Dinamarca |
32,03 |
54,47 |
15,61 |
52,12 |
38,56 |
|
España |
74,88 |
35,30 |
30,17 |
0,00 |
35,09 |
|
Finlandia |
13,68 |
78,54 |
29,59 |
76,67 |
49,62 |
|
Francia |
57,82 |
49,53 |
17,48 |
2,62 |
31,87 |
|
Irlanda |
34,36 |
19,22 |
6,65 |
8,22 |
17,11 |
|
Italia |
82,83 |
35,44 |
75,54 |
20,75 |
53,64 |
|
Países Bajos |
13,55 |
65,58 |
21,50 |
20,50 |
30,28 |
|
Polonia |
45,87 |
29,82 |
52,41 |
100,00 |
57,03 |
|
Portugal |
80,44 |
51,31 |
48,27 |
73,62 |
63,41 |
|
Suecia |
32,91 |
55,27 |
49,17 |
84,41 |
55,44 |
|
Mínimo |
13,55 |
19,22 |
6,65 |
0,00 |
17,11 |
|
Máximo |
82,83 |
78,54 |
80,91 |
100,00 |
63,41 |
Es
destacable que, para un mismo país, puede haber una dimensión en la cual su
puntuación sea muy baja (bajo nivel de riesgos sociales), pero otra en la q=
ue
la puntuación sea muy alta (alto nivel de riesgos sociales), o viceversa. E=
s el
caso, por ejemplo, de España, que toma un valor de 0 en la dimensión 4 (Seg=
uridad
ciudadana) y un valor de 74,88 en la primera dimensión (Trabajo decente/dig=
no),
tomando valores intermedios en las otras dos dimensiones. También es reseña=
ble
el caso de Finlandia, cuyo valor en la primera dimensión, 13,68, es cercano=
al
mínimo (13,55), pero en la segunda dimensión (Estado de bienestar) tiene el
valor máximo (78,54).
Esto
último puede llamar la atención a primera vista, ya que Finlandia es un país
conocido por sus buenas condiciones de vida [por ejemplo, el Índice Mercer =
de
pensiones de Finlandia es relativamente alto y su sistema de asistencia
sanitaria es universal, además de ser su sistema educativo exitoso (Kupiainen et =
al.,
2009; Morgan, 2014)]. No obstante, no hay que olvidar que el IARSo no es un índice de progreso ni de sostenibilidad
social, sino de riesgos sociales que tienen impacto en el sector asegurador=
y,
por tanto, hay variables que, a pesar de generar progreso, tienen un efecto
negativo para las aseguradoras. Por ejemplo, un mejor sistema de asistencia
sanitaria hace que una aseguradora tenga más riesgo de negocio, pero hace q=
ue
un país tenga un mayor nivel de progreso y sostenibilidad social. Por ello,=
es
necesario distinguir ambos tipos de índices para evitar interpretaciones
equivocadas.
En
otros casos como el de Bélgica los valores son más equilibrados, tomando
valores entre 43,24 (dimensión 1) y 51,58 (dimensión 3).
También
cabe destacar que países próximos desde el punto de vista geográfico y cult=
ural
en los que, a priori, cabría esperar valores similares tanto del IARSo como de las dimensiones, a posteriori muestran
diferencias notables en uno o más de ellos, las cuales ponen de manifiesto =
las
diferencias entre sus respectivos mercados aseguradores. Tal es el caso de
España y Portugal, países que en una ordenación ascendente del IARSo ocupan las posiciones cuarta y decimotercera,
respectivamente. Esto se debe al efecto conjunto de las causas siguientes. =
En
primer lugar, al valor de los componentes sin reescala=
r
que en algunos pueden presentar valores muy diferentes. Tal es el caso del
componente A de la dimensión 1 que presenta los valores 3,78 y 0,92 respect=
ivamente.
En segundo lugar, al efecto de reescalado de los
componentes, que magnifica las diferencias entre los países, especialmente,=
las
de aquellos cuyos componentes presentan valores muy próximos. Así, en el ca=
so
del componente B de la dimensión 1, los valores sin re=
escalar
son 0,018 y 0,026, mientras que los valores reesscalad=
os
son 65,69 y 100 (este último valor es debido a que, en el caso de Portugal,=
el
valor de este componente sin reescalar es el má=
ximo
de la muestra). En tercer lugar, el efecto de la acumulación de las diferen=
cias
cuando todas ellas van en el mismo sentido como es el caso de España y
Portugal.
Finalmente,
señalar que, debido a las características del
4.5.
Comparativa
Con la
finalidad de determinar si el IARSo es útil para
medir las oportunidades que puede presentar para el sector asegurador la
cobertura de los riesgos sociales de un país y si proporciona una medida
distinta a los IPS, en la Tabla 7 se lleva a cabo una comparación entre las
clasificaciones ordinales de los países que proporcionan los IPS y la que
proporciona el IARSo. Al igual que en la Tabla =
6, se
ha utilizado un mapa de calor con la misma escala.
Es
notorio que las clasificaciones ordinales de los países que proporcionan los
IPS son similares entre sí, aunque son diferentes a las que resultan con el=
IARSo.
Tabla 7: IARSo. Clasificación ordinal de los países de la mues=
tra
según diferentes índices. Fuente: Elaboración propia con información de
|
País |
|
|
|
|
IARSo |
|
Alemania |
3 |
8 |
5 |
5 |
6 |
|
Austria |
8 |
5 |
7 |
6 |
10 |
|
Bélgica |
6 |
6 |
8 |
8 |
7 |
|
Dinamarca |
1 |
2 |
1 |
1 |
5 |
|
España |
9 |
11 |
10 |
11 |
4 |
|
Finlandia |
6 |
1 |
3 |
2 |
8 |
|
Francia |
10 |
9 |
9 |
10 |
3 |
|
Irlanda |
3 |
7 |
6 |
7 |
1 |
|
Italia |
11 |
12 |
12 |
12 |
9 |
|
Países Bajos |
5 |
4 |
4 |
4 |
2 |
|
Polonia |
12 |
10 |
13 |
13 |
12 |
|
Portugal |
13 |
13 |
11 |
9 |
13 |
|
Suecia |
1 |
3 |
2 |
3 |
11 |
En
el siguiente análisis de correlación se aprecian las similitudes de los IPS
entre sí y sus diferencias con el IARSo cuyos
resultados se muestran en la Tabla 8. Se puede observar que los valores de
correlación de los IPS son cercanos a 1, esto es, muestran una correlación
positiva fuerte, y son significativamente diferentes de cero con un nivel de
significatividad del 1%; mientras que los del IARSo
son negativos y no son significativamente diferentes de cero. Estos resulta=
dos
confirman los mostrados en la Tabla 7. En concreto, aunque los IPS y el
Tabla 8: Corr=
elación
entre los principales índices sociales. Fuente: Elaboración propia.
|
|
|
|
|
|
IARSo |
|
HDI (2022)=
|
1 |
||||
|
GNH
(2021-2023) |
0,795∗∗ |
1 |
|||
|
LPI (2022,
2023) |
0,882∗∗∗ |
0,871∗∗∗ |
1 |
||
|
SPI (2023)=
|
0,850∗∗∗ |
0,840∗∗∗ |
0,972∗∗∗ |
1 |
|
|
IARSo (2023)=
|
-0,423 |
-0,129 |
-0,245 |
-0,113 |
1 |
Finalmente, en la Figura 1 se muestra, para cada índice, un mapa con el val=
or
que presenta en los países analizados. La comparación de mapas evidencia la
cercanía de los IPS y su diferencia con el IARSo. En
dicha figura se emplea la misma escala que la utilizada en las Tablas 6 y 7
que, en el caso del IARSo, ha sido invertida de=
bido a
que dicho índice no mide el progreso social si no el impacto de los riesgos
sociales en el sector asegurador y el potencial de crecimiento de este últi=
mo.
![3D"Mapa
El](3D"Anales04_2025_archivos/image024.jpg")
![3D"Mapa
El](3D"Anales04_2025_archivos/image026.jpg")
![3D"Mapa
El](3D"Anales04_2025_archivos/image028.jpg")
![3D"Mapa
El](3D"Anales04_2025_archivos/image030.jpg")
![3D"Mapa
El](3D"Anales04_2025_archivos/image032.jpg")
Figura 1: Comparación de=
los
principales índices sociales. Fuente: Elaboración propia.
5.&n= bsp; CONCLUSIONES
El objeto del presente trabajo es proponer, definir, diseñar y calcular el IARSo,= un índice que mide los riesgos sociales a los que están expuestos los ciudadan= os de un país y que repercuten de forma directa en las oportunidades de negocio del sector asegurador. Esto es así, bien porque los riesgos sean susceptibl= es de cubrirse por dicho sector y, por tanto, supongan una oportunidad de nego= cio que, gestionada convenientemente, puede suponer una expectativa de crecimie= nto futuro; o bien porque puedan tener un impacto en su pasivo. Hasta donde alc= anza nuestro conocimiento, si bien hay otros índices actuariales, este trabajo e= s el primero que propone un índice actuarial de estas características. Asimismo,= es un índice que se construye en base a datos públicos y mediante una metodolo= gía sencilla, por lo que permite su cálculo a cualquier persona, física o juríd= ica, que requiera de sus resultados.
Aplicando este índice a trece paí= ses de la Unión Europea se evidencia que existen diferencias, tanto en los valores= de las dimensiones como en el propio IARSo, pudien= do distinguirse dos grupos de países: uno caracterizado por la homogeneidad en= el valor de las dimensiones y otro caracterizado por la heterogeneidad.=
Al comparar la clasificación ordi= nal de los países a través del IARSo con los IPS considerados, se aprecian diferencias entre ambos, lo cual es corroborado p= or el análisis de correlación realizado. Estas diferencias se ponen de manifie= sto en las categorías de países que surgen de la aplicación de ambos tipos de índices. Así, mientras que los IPS distinguen entre países con un grado de desarrollo social alto, medio y bajo los cuales se corresponden con el nort= e, el centro y el este-sur de Europa, el IARSo dis= tingue entre países con un riesgo social para el sector asegurador alto, medio y b= ajo que no se corresponden con dichas áreas geográficas. En definitiva, aunque ambos tipos de índices estén relacionados con el concepto “social”, miden ámbitos diferentes: los IPS el progreso y el IARSo los riesgos que afectan al sector asegurador.
Las principales contribuciones que realiza este trabajo a la literatura son tres:
-&nb= sp; Primero, la propuesta, definición y diseño del IARSo, incluidas la identificación, argumentación y justificación tanto de las dimensiones como= de las variables, la selección de las fuentes de datos y de la metodología.
-&nb= sp; Segundo, la aplicación = del IARSo a los principales países de la UE, así como el cálculo del índice.
-&nb= sp; Tercero, el análisis de= l IARSo para los principales países de la UE y su compa= ración con los principales IPS propuestos en la literatura, constatando que dichos tipos de índices miden ámbitos distintos del concepto “social”.
El tr= abajo tiene implicaciones para académicos, gobiernos, el supervisor y entidades aseguradoras.
-&nb= sp; Para los primeros, el t= rabajo extiende la utilización de los índices actuariales a otros ámbitos de inter= és como son los riesgos sociales, y pone de manifiesto las diferencias entre conceptos como pueden progreso y la sostenibilidad social, por un lado, y l= os riesgos sociales, por otro.
-&nb= sp; Para los gobiernos, el = IARSo es una medida global del grado en el que están expuestos a los riesgos sociales los ciudadanos de un país. Estos pueden emplear el IARSo y sus dimensiones tanto para d= iseñar políticas públicas como para promulgar normativas que reduzcan la exposició= n de los ciudadanos a los riesgos sociales, mejorando las condiciones de vida.
-&nb= sp; Para el supervisor, el = IARSo se convierte en un indicador de riesgo que eval= úa la solvencia de las entidades aseguradoras. Es un indicador adicional a los ya existentes y que puede y debe ser incorporado a la normativa de solvencia.<= /span>
-&nb= sp; Finalmente, para las entidades aseguradoras, el IARSo es un instrume= nto que puede emplearse para medir el impacto de los riesgos sociales en el rie= sgo de negocio, ya sea porque tienen un impacto en el activo y/o en el pasivo d= e las mismas. Junto con los ICAs, pueden ser de utilidad para que reconozcan, interioricen y evalúen los cost= es y los riesgos que surgen de su interacción con la economía, el medio ambiente= y la sociedad. Asimismo, el IARSo es susceptible = de ser incorporado en los procesos de evaluación, tarificación y medición de riesg= os de las entidades aseguradoras, incorporándolo en la selección de riesgos, la fijación de precios y la dotación de provisiones. Además, puede permitir la identificación de oportunidades de negocio y/o el potencial de crecimiento = de los países, lo que puede ser de utilidad para aquellas entidades asegurador= as que estén considerando su expansión, ya sea internacional o no, sirviendo de instrumento para la toma de decisiones estratégicas y la planificación.
Aunqu= e el IARSo es un instrumento útil para determinar los ries= gos sociales que afectan al sector asegurador, es necesario considerar sus limitaciones, entre las que destacan:
-&nb= sp; En primer lugar, se ha construido considerando una publicación inicial de la actual taxonomía soci= al de la UE. Dicha taxonomía puede experimentar modificaciones en el futuro, cuando la UE retome su desarrollo y/o haya un mayor consenso internacional = sobre este tema, lo que puede conducir a que el índice proporcione valores más precisos o reflejen aspectos más concretos del impacto de los riesgos socia= les en el sector asegurador, por ejemplo, incluyendo nuevas dimensiones.
-&nb= sp; En segundo lugar, en su diseño se ha buscado el equilibro entre que la selección de las dimensiones= y de las variables represente el impacto de los riesgos sociales y que la información esté disponible en bases de datos públicas, que sean fácilmente accesibles y estén disponibles para un número de países que sea suficiente = para la comparación. No obstante, hay que ser consciente tanto de la limitación = de la información disponible como de que se pueden utilizar otras variables que representen mejor el impacto de los riesgos sociales, pero a costa de la accesibilidad de los datos y la comparabilidad de los resultados. En este sentido, se desea destacar la importancia de que el índice sea reproducible= y accesible.
-&nb= sp; En tercer lugar, se ha calculado para un año (2023) y un número reducido de países (trece) que pertenece a un área geográfica caracterizada por un grado de homogeneidad <= span class=3DGramE>socio-económica medio-alto (UE), lo que ha provocado q= ue haya habido que eliminar algunas variables del cálculo por no aportar información relevante.
Considerando los resultados obtenidos en el cálculo y la aplicación del IARSo a los principales países d= e la UE, así como las limitaciones expuestas en el párrafo anterior, se proponen= las futuras líneas de trabajo:
-&nb= sp; Primero, la adaptación = del IARSo a la evolución que experimente la taxonomía de = los riesgos sociales en el ámbito asegurador o a la utilización de bases de dat= os nuevas o existentes.
-&nb= sp; Segundo, la segmentació= n por tipo de negocio asegurador distinguiendo entre los ramos de vida y no-vida, cuya exposición a los riesgos sociales puede diferir en términos tanto cualitativos como cuantitativos.
-&nb= sp; Tercero, la ampliación = de su aplicación en dos dimensiones: la geográfica, considerando un número mayor = de países que presenten una exposición a los riesgos sociales más heterogénea;= y la temporal, calculando el índice para una serie temporal más extensa que permita determinar la reducción (incremento) de la exposición y la converge= ncia (divergencia) entre áreas geográficas.
- Por último, explorar qué efecto tiene el empleo de otras
metodologías en la construcción del IARSo. En
concreto, se propone, además de utilizar el ACP para calcular tanto las
dimensiones como el propio IARSo, emplear model=
os de
ecuaciones estructurales y la metodología de jerarquización de criterios.
6.&n= bsp; REFERENCIAS
Australian Actuaries =
Climate
Index (2018). Australian Actua=
ries Climate Index: Design
Actuaries Climate
Index (2018). Actuaries Climate Ind=
ex:
Development and Design. American Academy of Actuaries, Canadian Institu=
te
of Actuaries, Casualty Actuarial Society, y Society of Actuaries.
Antolin, P., Payet, =
S.,
y Yermo, J. (2012). Coverage
of Private Pension Systems. Working
Papers on Finance, Insurance and Private Pensions, No. 20, OECD Publish=
ing,
Paris, https://doi.org/10.1787/5k94d6gh2w6c-en.
Blustein, D. L., Oll=
e,
C., Connors-Kellgren, A., y Diamonti, A. J. (2016). Decent Work: A
Psychological Perspective. Frontiers in Psychology, 7. https://doi.o=
rg/10.3389/fpsyg.2016.00407
Bundesanstalt für
Finanzdienstleistungsaufsicht. (2020). Guidance notice on d=
ealing
with sustainability risks. Bundesanstalt für=
Finanzdienstleistungsaufsicht. Consultado el 14 de ju=
nio de
2024, desde https://www.bafin.de/SharedDocs/Downloads/EN/Merkblatt/dl_mb_Nachhaltig=
keitsrisiken_en.pdf?__blob=3DpublicationFile&v=3D5
Cubas-Díaz, M., y
Martinez Sedano, M. A. (2018). Measures for sustainable investment decisions and business strategy–a
triple bottom line approach. Busine=
ss
Strategy and the Environment, 27 (1), 16-38. =
https://doi.org/1=
0.1002/bse.1980.
Curry, C. (2015).=
Extension of the Actuaries Climate Ind=
ex to
the UK and Europe. A Feasibility Study. Institute and Faculty of Actuar=
ies.
https://www.actuaries.org.uk/system/files/field/document/UK_ACI_scop=
ing_FINAL.pdf
Deutsche Gesellschaft
für Internationale Zusammenarbeit. (2017). In=
clusive
insurance and the Sustainable Development Goals - how insurance contributes=
to
the 2030 Agenda for Sustainable Development. Deutsche Gesellschaft für
Internationale Zusammenarbeit. Consultado el 14 de junio de 2024, desde https://microinsurancecentre.milliman.com/en/Insight/inclusive-insuranc=
e-and-the-sustainable-development-goals-how-insurance-contributes-to-the-20=
30-agen
Dias&#=
8208;Sardinha, I., & Reijnders=
, L.
(2005). Evaluating environmental and social performance of large Portuguese
companies: a balanced scorecard approach. Business Strategy and the Environment, 14(2), 73-91. https://doi.org/10.1=
002/bse.421
Directiva 2009/138/CE
del Parlamento Europeo y del Consejo, de 25 de noviembre de 2009, sobre el
seguro de vida, el acceso a la actividad de seguro y de reaseguro y su
ejercicio (Solvencia II). (DO L, núm. 335, 17.12.2009, pp.1155). Consultado=
el
2 de julio de 2024, desde https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/LSU/?uri=3DCELEX:32009L0138<=
/span>
Directiva 2022/2041 =
del
Parlamento Europeo y del Consejo, de 19 de octubre de 2022, sobre unos sala=
rios
mínimos adecuados en la Unión Europea. (DO L, núm.275, 25.10.2022, pp.33-47=
).
Consultado el 29 de noviembre de 2024, desde https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/PDF/?uri=3DCELEX:32022L2=
041
Dyreborg, J.,
Lipscomb, H. J., Nielsen, K., Törner, M., Rasmu=
ssen,
K., Frydendall, K. B., Bay, H., Gensby, U., Bengtsen, E., Guldenmund,
F. y Kines, P. (2022). Safety interventions for the prevention of accidents=
at
work: A systematic review. Campbell
Systematic Reviews, 18(2), e1234. https://doi.org/1=
0.1002/cl2.1234
European Insurance
and Occupational Pensions Authority. (2015). Guidelines on Own Risk Solvency Assessment (ORSA). Consultado el 12 de junio de 202=
5,
desde https://www.eiopa.europa.eu/publications/guidelines-own-risk-solvency-a=
ssessment-orsa_en
Fabrigar, L. R., & Wegener, D. T. (2012). Exploratory factor analysis=
.
Oxford University Press.
Garrido, J., Milh=
aud,
X., y Olympio, A. (2023). The defin=
ition
of a French actuarial climate index; one more step towards a European index=
.
Consultado el 20 de =
mayo
de 2024, desde =
https://www.researchgate.net/publication/376982040_The_definition_of_a_=
French_actuarial_climate_index_one_more_step_towards_a_European_index
Gatzert, N., Reichel,
P., y Zitzmann, A. (2020). Sustainability risks & opportunities in the insurance industry. =
Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft, 109, 311-331. https://link.springer.com/article/10.1007/s12297-020-00482-w=
GNH Centre Bhutan. (2024). Gross National
Happiness. Consultado el 15 de
julio de 2024, desde https://www.gnhcentr=
ebhutan.org/
Hagenaars, J. A., & McCutcheon, A. L. (Eds.). (2002). Applied latent c=
lass
analysis. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511499531
Helliwell, J. F.,
Layard, R., Sachs, J. D., De Neve, J.-E., Aknin, L. B., y Wang, S. (Eds.).
(2024). World Happiness Report 2024=
.
University of Oxford: Wellbeing Research Centre. Consu=
ltado
el 28 de septiembre=
de
2024, desde https://worldhappiness.report/ed/2024/
Hotelling, H. (1933). Analysis of=
a
complex of statistical variables into principal components. Journal of Educational Psychology,
24(6), 417. https://doi.org/10.1037/h0071325
International Lab=
our
Organization. (2008). Declaration on Social Justice for a Fair Globalizatio=
n. International Labor Organization. Consultado el 28 de noviembre de 2024, =
desde https://www.ilo.org/sites/default/files/wcmsp5/groups/public/%40ed_norm=
/%40declaration/documents/genericdocument/wcms_371208.pdf=
Iniciativa Financiera
del Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente. (2012). PSI Principios para la Sostenibilidad =
en
Seguros. Naciones Unidas. Consultado el 7 de abril de 2025, desde https://www.unepfi.org/psi/wp-content/uploads/2013/06/PSI-document_Span=
ish.pdf
Jackson, J. E.
(2005). A user’s guide to principal
components. John Wiley & Sons. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/0471725331
Jofre-Bonet, M.
(2000). Public health care and private insurance demand: the waiting time a=
s a
link. Health Care Management Scienc=
e,
3, 51-71. https://link.springer.com/article/10.1023/A:1019024903898=
Jolliffe, I. T.
(2002). Principal component analysi=
s for
special types of data. Springer. https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/0-387-22440-8_13.pdf
Jolliffe, I. T., y
Cadima, J. (2016). Principal
component analysis: a review and recent developments. Philosophical Trans. R. Soc. A., 374:20150202. http://doi.or=
g/10.1098/rsta.2015.0202
Kaiser, H. F., y Ric=
e,
J. (1974). Little Jiffy, Mark
IV. Educational and Psychological
Measurement, 34(1), 111-117. https://doi.org/10.1177/001316447403400115
Kjosevski, J. (20=
12).
The determinants of life insurance demand in central and southeastern Europ=
e. <=
/span>International Jou=
rnal
of Economics and Finance, 4(3), 237-247. =
http://dx.doi.org/10.5539/ijef.v4n3p237
Kochenburger, P. (2014). Liability insurance and gun violence. Conn. L. Rev., 46 (4), 1265. Consultado el 29 de noviembre de 2024, desde =
https://heinonline.org/HOL/LandingPage?handle=3Dhein.journals/conlr46&a=
mp;div=3D36&id=3D&page=3D
Kupiainen, S., Hauta=
mäki,
J., y Karjalainen, T. (2009). The Finnish education system =
and
PISA. Opetus=
- ja kulttu=
uriministeriö.
Consultado el 29 de noviembre de 2024, desde https://julkaisut.valtioneuvosto.fi/bitstream/handle/10024/75640/opm46.=
pdf
Legatum Institute.
(2024). The Legatum Prosperity Index™. Consultado el 15 de julio de 2024, desde https://index.prospe=
rity.com/
Morgan, H. (2014).
Review of research: The education system in Finland: A success story other
countries can emulate. Childhood=
Education, 90(6), 453-457. https://doi.org/10.1080/00094056.2014.983013
Naciones Unidas. (20=
24).
Objetivos de Desarrollo Sostenible<=
/i>.
Consultado el 14 de agosto de 2024, desde https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/objetivos-de-desarrollo-so=
stenible/
Nogueira, F. G., Luc=
ena,
A. F., y Nogueira, R. (2018). Sustainable insurance assessment: Towards an integrative model. The Geneva Papers on Risk and
Insurance-Issues and Practice, 43, 275-299. https://doi.org/10.1057/s41288-017-0062-3
Organización para la
Cooperación y el Desarrollo Económicos y Centro Común de Investigación de la
Comisión Europea. (2008).
Handbook on constructing composite indicators: Methodology and user guid=
e
(OECD Statistics Working Paper Series). OECD Publishing. https://doi.o=
rg/10.1787/9789264043466-en
Organización para la
Cooperación y el Desarrollo Económicos. (2024). Tu Índice para una Vida Mejor. Consultado el 15 de julio de 202=
4,
desde https://www.oecdbetterlifeindex.org/es/about/better-life-initiative/
Pearson, K. (1901). LIII. On lines
and planes of closest fit to systems of points in space. The London, Edinburgh, and Dublin philosophical magazine and journa=
l of
science, 2(11), 559-572. https://doi.org/10.1080/14786440109462720
Petrova, E. (2015=
).
Road and railway transport in Russia: safety and risks. Advances in Environmental Sciences, 7 (2), 259-271.
Platform on
Sustainable Finance. (2022). Final =
Report
on Social Taxonomy. European Union.
Consultado el 7 de mayo de 2025, desde https://finance.ec.europa.eu/document/download/494fa7fe-5dea-4c57-bda5-=
59c1e3a0db49_en?filename=3D220228-sustainable-finance-platform-finance-repo=
rt-social-taxonomy_en.pdf
Porter, M. E., Stern,
S., y Artavia Loría, R. (2013). Social Progress Index 2013. Social Progress Imperative
Washington, DC.
Programa de las Naci=
ones
Unidas para el Desarrollo. (2024). =
Human Development Index (HDI). =
Consultado
el 14 de julio de 2024 desde https://hdr.undp.org/data-center/human-development-index#/indicies/HDI<=
/span>
Reglamento Delegado (UE) 2023/2772 de la Comisión, de 31 de julio=
de
2023, por el que se completa la Directiva 2013/34/UE del Parlamento Europeo=
y
del Consejo en lo que respecta a las normas de presentación de información
sobre sostenibilidad. (DOUE, nº 2772, 22 de dic=
iembre
de 2023, pp.1-284). Consultado el 15 de mayo de 2024, desde https://eur-lex.europa.eu/legal-content/en/TXT/?uri=3DCELEX:32023R2772<=
/span>
Sandström, A. (2016). Handbook of solvency for actuaries and risk managers: theory and
practice. CRC press.
Schiller, F. (202=
4).
Social sustainability in the insurance industry: A crucial component. The European Actuary,
40, 13-14. Consultado el 7 de mayo de 2025, desde
Scordis,
N. A., Suzawa, Y., Zwick,
A., y Ruckner, L. (2014). Principles for sustainable
insurance: Risk management and value. Risk
Management and Insurance Review, 17 (2), 265-276. https://do=
i.org/10.1111/rmir.12024
Snedecor, G., y
Cochran, W. (Eds.). (1989). Statist=
ical
Methods (8ª edición). Iowa State University
Press.
Social Progress
Imperative. (2024). Global Social
Progress Index. Consultado el 28 de
septiembre de2024, desde https://www.socialprogress.org/social-progress-index<=
span
style=3D'font-size:10.0pt;font-family:"Verdana",sans-serif;color:black;
mso-themecolor:text1;mso-ansi-language:ES'>
Stern, S., Harmac=
ek,
J., Krylova, P., y Htitich, M. (2024). 2024 Social Progress Index Methodology
Summary. Social Progress Imperative Washington, DC. Consultado el 17 =
de
agosto de 2024, desde https://tinyurl.com/=
5akvt3ax
The Legatum Insti=
tute
Foundation. (2023). The 2023 Legatum
Prosperity Index-Overview. Consultado
el 28 de septiembre de 2024, desde https://docs.prosperity.com/7116/7757/0247/The_2023_Legatum_Prosperity_=
Overview_report.pdf
Usman, T., Fu, L., y
Miranda-Moreno, L. F. (2010). Quantifying safety benefit of winter road maintenance: Accident
frequency modeling. Accident Analysis & Prevention, 42(6), 1878-1887.
Vaughan, E. J.,=
y
Vaughan, T. M. (2013). Fundamentals of Risk and
Insurance (11ª ed.). Wiley=
.
Wals, A. E., y
World Population
Review. (2024). Human Development I=
ndex
(HDI) by Country 2024. Consultado
el 29 de septiembre de 2024, desde =
https://worldpopulationreview.com/country-rankings/hdi-by-country
Yao, C., Parker, J., Arrowsmith, J., y Ca=
rr,
S. C. (2017). The living wage a=
s an
income range for decent work and life. Employee relations, 39(6), 875-887. https://doi.org/10.1108/ER-03-2017-0071
Ying, X.-H., Hu, T.-=
W.,
Ren, J., Chen, W., Xu, K., y Huang, J.-H. (2007). Demand for private health
insurance in Chinese urban areas. H=
ealth
economics, 16(10), 1041-1050. https://doi.org/10.1=
002/hec.1206
Ziegler, A., Schröde=
r,
M., y Rennings, K. (2007). The effect of environmental and social performance on the stock
performance of European corporations. Environmental
and resource Economics, 37, 661-680. https://link.springer.com/article/10.1007/s10640-007-9082-y
Zhou, N., Vilar-Zanón, J. L., Garrido, J., y Martínez, A.-J. H. (2023=
). On the definition of an actua=
rial
climate index for the Iberian Peninsula. Anales del Instituto=
de
Actuarios Españoles, 4(29), 37-59. https://doi.org/10.26360/2023_3
![](3D"Anales04_2025_archivos/image034.png")
![](3D"Anales04_2025_archivos/image036.png")
![](3D"Anales04_2025_archivos/image038.png")