Políticas
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- Mesa del Trabajo del Futuro. (2025). Chile tiene futuro desde sus territorios: Oportunidades frente a los cambios en el mundo laboral. Nota de política, Proyecta Chile 2050.Chile enfrenta una transformación laboral sin precedentes. Los avances tecnológicos, las transiciones demográficas y la crisis climática se entrelazan con un modelo de relaciones laborales y protección social aún anclado en el siglo XX. A esta tensión estructural se suma el impacto reciente de la pandemia, que dejó un déficit cercano a 200 mil empleos respecto a los niveles antes de la pandemia del COVID-19, afectando especialmente al trabajo por cuenta propia. Aunque el empleo asalariado se ha recuperado y la informalidad permanece contenida, persisten brechas significativas de género, edad y región, así como un rezago respecto del promedio latinoamericano en participación y ocupación laboral.
- Prieto, J. (2025). Vulnerabilidad a la pobreza en Chile: hacia una medición oficial y políticas preventivas. En Matus, T. & Urquiza, A. (eds.), El tiempo lento de Chile. Publicaciones Universidad de Chile.La vulnerabilidad a la pobreza se entiende como la probabilidad de que hogares actualmente no pobres caigan en situación de pobreza en el futuro debido a shocks o caídas en sus ingresos. Estos eventos pueden ser de distinta naturaleza: pérdida del empleo, enfermedades o accidentes de miembros del hogar, cambios en la composición familiar (como la separación o el fallecimiento de un sostenedor económico), fenómenos climáticos adversos (sequías, inundaciones) o crisis económicas generales. La magnitud del impacto depende de la existencia de mecanismos de protección. Cuando un hogar carece de ahorros, cobertura de seguridad social (por ejemplo, seguros de desempleo o de salud), acceso al crédito o redes de apoyo familiar, su vulnerabilidad aumenta de manera significativa. En tales casos, incluso un shock relativamente acotado puede ser suficiente para empujar a un hogar de ingresos medios-bajos por debajo de la línea de pobreza.
- Maurizio, R., & Prieto, J. (2022). Pobreza y el fenómeno del trabajador pobre. En Panorama Laboral 2022. Lima: OIT, Oficina Regional para América Latina y el Caribe.Durante el nuevo milenio, antes de la irrupción de la pandemia, la región experimentó una caída de 15 puntos porcentuales en la incidencia de la pobreza y de 8,5 puntos porcentuales en la pobreza extrema. Pese a esta importante reducción un 30,4 por ciento de la población de la región vivía en pobreza el 2019, y un 11,4 por ciento se encontraba en pobreza extrema (CEPAL, 2022). En paralelo, en aquel año, los mercados de trabajo de la región exhibían déficits estructurales donde uno de cada dos ocupados eran informales, una importante proporción de los trabajadores obtenían bajos ingresos y las brechas salariales tanto horizontales como verticales eran elevadas.
- Maldonado, L., Prieto, J. y Lay, S. (2016). Las dinámicas de la pobreza en Chile durante el periodo 2006-2009. Temas de la Agenda Pública Nº 87, Centro de Políticas Públicas UC.La mayoría de los países en América Latina ha experimentado una caída de las tasas de pobreza durante la última década, con un estancamiento de esta tendencia a partir de 2011 (Cepal, 2014). Chile no es una excepción a este patrón, al mostrar una significativa baja de las tasas de pobreza desde la década de 1990 (Larrañaga y Rodríguez, 2015). Sin embargo, las conclusiones que se pueden sacar a partir de estas mediciones transversales son limitadas. El método que está en la base de los indicadores estándar de pobreza es estático y, por consiguiente, no sabemos si la disminución de la pobreza en Chile refleja procesos que dicen relación con la situación de personas que han salido de la pobreza pero cuyas chances de retornar a un estado de deprivación son altas, o más bien son individuos que han logrado romper el círculo de la pobreza, y tienen bajas probabilidades de volver a ella. Solo el análisis dinámico de la pobreza con microdatos de panel puede arrojar luz sobre procesos que son centrales tanto para los movimientos de ingresos en el tiempo como para la persistencia en pobreza.
Infraestructura de datos
- 2012 IP, Encuesta Origen-Destino (18.000 hogares). Financiado por la Secretaría de Transportes del Ministerio de Transportes.
- 2012 IP, Catastro de Hogares en Campamentos (30.000 hogares). Financiado por el Ministerio de Vivienda y Urbanismo (MINVU).
- 2011 IP, Encuesta Financiera de Hogares (panel) (4.000 hogares). Financiado por el Banco Central de Chile.
- 2011 IP, Catastro de Personas en Situación de Calle (12.500 personas). Financiado por el Ministerio de Desarrollo Social.
- 2010 IP, Estudio Nacional de Drogas (17.000 personas). Financiado por el Consejo Nacional para el Control de Estupefacientes (CONACE).
- 2010 IP, Encuesta Panel de Caracterización Socioeconómica Nacional (CASEN) post terremoto (22.000 hogares). Financiado por el Ministerio de Desarrollo Social.
- 2009 IP, Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional (CASEN) (74.300 hogares). Financiado por el Ministerio de Desarrollo Social.
- 2009 IP, Encuesta Nacional de Empleo, Salud y Calidad de Vida de los Trabajadores (9.720 trabajadores). Financiado por el Ministerio de Salud.
- 2009 IP, Encuesta Panel CASEN 2006-2007-2008-2009 (7.000 hogares / 23.000 personas). Financiado por el Ministerio de Desarrollo Social.
- 2009 IP, Encuesta Panel de Microempresas (3.000 hogares). Financiado por el Ministerio de Economía.
- 2009 IP, Encuesta Panel de Vivienda (primera ola) - (5.100 viviendas). Financiado por el Ministerio de Vivienda y Urbanismo (MINVU).
- 2009 IP, Encuesta Nacional de Salud (5.058 personas). Financiado por el Ministerio de Salud.
- Prieto, J. (2015), Guía práctica para usar los datos de la Encuesta Longitudinal de Protección Social (ELPS), Observatorio de Seguridad Social de América Latina y el Caribe, Banco Interamericano de Desarrollo.Guía práctica para trabajar con datos longitudinales de seguridad social. Usando Stata y bases de datos panel ficticias de cuatro rondas, recorre cómo preparar los datos panel antes del análisis (transformación entre formatos long y wide, fusión y combinación de archivos), realizar una primera inspección de variables con tablas y gráficos, aplicar correctamente los factores de expansión transversales y longitudinales, y desarrollar ejercicios prácticos de análisis estático (corte transversal) y dinámico (longitudinal) sobre temas de seguridad social, como la densidad de cotización y las matrices de transición en el empleo.
- Prieto, J., Madrigal, L., Gallegos, F. y Bravo, E. (2015), Recomendaciones metodológicas para las rondas de seguimiento de la Encuesta Longitudinal de Protección Social (ELPS), Observatorio de Seguridad Social de América Latina y el Caribe, Banco Interamericano de Desarrollo.Guía metodológica para diseñar y levantar las rondas de seguimiento de la Encuesta Longitudinal de Protección Social (ELPS) en países de América Latina. Propone un conjunto de productos y actividades a realizar entre olas y entrega recomendaciones para evaluar la calidad de los datos de la primera ronda. Pone especial énfasis en reducir el error de no respuesta en las rondas siguientes y en minimizar los errores de medición propios de las encuestas panel, con orientaciones específicas para cuestionarios en papel (no electrónicos) y sugerencias para documentar y difundir las bases de datos resultantes. Las recomendaciones se basan en la experiencia internacional con encuestas panel y en la literatura sobre errores de encuesta.
- Paredes, R., Prieto, J. y Zubizarreta, J. (2006). Attrition in Longitudinal Data and Income Mobility in Chile. Mimeo. Observatorio Social, Universidad Alberto Hurtado.Este trabajo analiza la naturaleza y la magnitud de la atrición en la principal encuesta longitudinal de hogares de Chile, el Panel CASEN 1996–2001. Estudios previos con esta encuesta concluían que, pese a una distribución del ingreso persistentemente desigual, la movilidad de ingresos es alta — pero ninguno consideraba el sesgo de atrición. Usando métodos estándar, los autores detectan un sesgo de atrición significativo, lo corrigen mediante nuevos factores de expansión y evalúan cómo la corrección afecta las estimaciones de movilidad. Concluyen que el sesgo de atrición sobreestima la movilidad, con implicancias relevantes para las recomendaciones de política.