ENO que faz uma operadora de plano de saúde se endividar?
As operadoras recebem mensalidades e pagam consultas, exames e internações. Para financiar o resto, cada uma escolhe entre usar o próprio dinheiro ou tomar dívida. A tese acompanhou cerca de 200 operadoras de 2018 a 2023 para ver o que pesa nessa escolha. Explicada em 12 telas.
Para cada R$ 100 de ativo, a operadora média da amostra tinha R$ 25 de reserva técnica, R$ 16 de obrigações de longo prazo e R$ 4 de dívida. Médias da Tabela 38; são medidas diferentes, que não se somam.
De cada R$ 100 de mensalidade, cerca de R$ 75 voltam em consultas, exames e internações
É a sinistralidade: a parte do que a operadora recebe dos planos que vai para as despesas com a saúde dos beneficiários. O que sobra precisa pagar todo o resto da operação.
Na amostra da tese, a sinistralidade média foi de 75%. Mas há operadoras que gastaram mais do que receberam. Escolha um caso.
Sinistralidade = despesas assistenciais ÷ receitas com planos de saúde. Valores da amostra de 2018 a 2023 (Tabela 38: mediana 77%, um quarto acima de 83%, máximo 121%). O valor do setor médico-hospitalar em 2023 (87%) é da ANS, citado na tese.
Mais de 80 milhões de vínculos, e uma agência de olho nas contas
O mercado de planos tem mais de 1.200 empresas, em oito modalidades. Todas respondem à Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), que acompanha seus números e exige reservas técnicas: dinheiro guardado para honrar o atendimento já prometido.
A operadora precisa atender a ANS, que quer solvência, e os investidores, que querem retorno. Toque numa modalidade.
Beneficiários em dezembro de cada ano (2024: setembro), Tabela 24 (SIB/ANS). Uma pessoa pode ter os dois tipos de plano, por isso falamos em vínculos; a soma dos dois (83 milhões em 2023) é conta nossa. As modalidades estão descritas na Introdução da tese.
Duas teorias dão conselhos opostos sobre o lucro
Tomar dívida ou usar o próprio dinheiro? As finanças têm duas explicações clássicas, e a tese testa as duas nas operadoras.
Esquema ilustrativo, sem dados. As previsões de cada teoria vêm das seções 1.1 e 1.7 da tese (Myers, 1984; Myers e Majluf, 1984). Para a sinistralidade e a reserva técnica, a tese admite os dois sinais (Tabela 37).
De 1.292 operadoras, ficaram cerca de 200 com contas comparáveis
A autora usou os balanços que as operadoras entregam à ANS, ano a ano, de 2018 a 2023, e comparou a mesma operadora ao longo do tempo (análise de dados em painel).
anos de pandemia de covid-19 no período
Tabela 35 e Tabela 40. A tabela da amostra lista dois filtros (722 e 54 operadoras); os demais cortes até chegar a 200 não são detalhados (1.292 − 722 − 54 = 516, conta nossa). Valores extremos foram aparados (winsorização a 1% e 99%) sem excluir registros.
Três réguas para medir a dívida, e em duas delas quase não há dívida
"Quanto a operadora deve" depende do que se conta. A tese usou três medidas de alavancagem, todas como fatia do ativo. Escolha uma régua e veja o que ela pega no balanço.
Balanço ilustrativo: os tamanhos dos blocos não são dados. As fórmulas são da Tabela 36 e os números do painel, da Tabela 38 (1.138 a 1.145 registros).
Operadoras muito diferentes entre si
Além da dívida, a tese mediu quatro características de cada operadora em cada ano. Elas variam muito: há quem tenha prejuízo e quem lucre metade do ativo; quem quase não tenha prédios e equipamentos e quem tenha dois terços do ativo neles.
Tabela 38 (estatística descritiva, 2018–2023, valores aparados a 1% e 99%). Todas as medidas como fatia do ativo, exceto a sinistralidade, que é fatia da receita com planos.
Dois fatores apontam na mesma direção em todas as réguas
A autora estimou seis modelos: cada régua de dívida, com e sem o tipo de plano que a operadora vende. Lucro e ativos fixos deram o mesmo sinal nos seis; os demais mudam de régua para régua. Toque num bloco.
Ver os coeficientes em tabela
Tabela 40. Efeitos fixos (cada operadora comparada com ela mesma) nas réguas líquida e de longo prazo; efeitos aleatórios na dívida total, como indicou o teste de Hausman. R² de 11% a 27%. Associação, não causa.
Quem lucra mais deve menos; quem tem mais prédios e equipamentos deve mais
As duas teorias aparecem juntas. O lucro segue a fila (pecking order): quem gera mais resultado usa o próprio dinheiro e deve menos. Os ativos fixos seguem o equilíbrio (trade-off): servem de garantia e vêm com mais dívida.
Escolha um fator e aumente-o, partindo da operadora média.
Conta nossa. Parte das médias da Tabela 38 (dívida total 4% e longo prazo 16% do ativo) e aplica os coeficientes dos modelos básicos da Tabela 40 (3 e 5), mantido o resto igual. A régua da dívida líquida tem outra escala e fica de fora da conta, mas aponta na mesma direção. Mostra associação, não causa.
Sinistralidade e reserva técnica: depende da régua
Os dois fatores próprios das operadoras não deram um sinal só. Na régua da dívida total, nenhum dos dois teve efeito. Nas outras duas, a sinistralidade veio com mais dívida, e a reserva técnica trocou de sinal.
Toque num quadro para ler o resultado e a explicação da autora.
Tabela 40. Setas: ↑ mais dívida, ↓ menos dívida, — sem efeito estatístico. Estrelas: significância a 10% (*), 5% (**) e 1% (***). As explicações são da autora (seções 5.3 e 6.2).
Nem tudo o que parecia óbvio se confirmou
Faça sua aposta e vire o cartão. Respostas pela Tabela 40, nos três modelos com o tipo de plano.
Dívida, lucro e regulação andam juntos na saúde suplementar
Gestores das operadoras
A autora recomenda gerir de perto a sinistralidade e as reservas técnicas, equilibrando a estrutura de capital com a sustentabilidade financeira.
ANS e reguladores
Para a autora, as regras de reservas garantem a continuidade do atendimento, mas pesam mais em operadoras menores; ela sugere normas que considerem as diferenças entre operadoras.
Investidores
Leitura nossa: lucro operacional e ativos fixos são os sinais mais estáveis do endividamento de uma operadora: deram o mesmo sinal nos seis modelos.
Pesquisadores
A autora sugere entrevistas com gestores e reguladores, períodos mais longos, comparação por porte e o efeito de tecnologias como a telemedicina.
O que esta pesquisa não diz
- Só números de balanço: dados secundários da ANS, sem as razões dos gestores por trás das decisões. · segundo a autora
- Seis anos (2018–2023), com a pandemia no meio: pouco para ver efeitos de longo prazo. · segundo a autora
- Ficaram de fora as operadoras com ativo abaixo de R$ 1 milhão e as com patrimônio negativo, que podem se endividar de outro jeito. · segundo a autora
- Associação, não causa, e boa parte da variação da dívida (73% a 89%) fica sem explicação nos modelos. · observação nossa
Créditos
PEREIRA, Carmem Campos. Determinantes de estrutura de capital no setor de saúde do Brasil. Tese (Doutorado em Administração de Empresas) — Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2025. Orientador: Prof. Dr. Wilson Toshiro Nakamura.
Dados da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS). Esta versão simplifica o trabalho para o público em geral; as fórmulas e as tabelas completas estão no texto original.