Informe Chile Califica XII Región.pdf

Unidad Sistemas de Información y Servicios
GENERACIÓN DE EMPLEO A NIVEL DE OCUPACIONES EN EL CORTO Y
MEDIANO PLAZO A PARTIR DE LA INVERSIÓN PROGRAMADA Y EJECUTADA
DEL SECTOR PRODUCTIVO (2006 – 2007).
INFORME REGIÓN DE MAGALLANES Y LA ANTÁRTICA CHILENA.

GENERACIÓN DE EMPLEO A NIVEL DE OCUPACIONES
EN EL CORTO Y MEDIANO PLAZO A PARTIR DE LA
INVERSIÓN PROGRAMADA Y EJECUTADA DEL SECTOR
PRODUCTIVO (2006 – 2007).
INFORME REGIÓN DE MAGALLANES Y LA ANTÁRTICA
CHILENA.
INFORME FINAL.
Concepción, Octubre 2008.

INFORME FINAL.
GENERACIÓN DE EMPLEO A NIVEL DE OCUPACIONES EN EL CORTO Y
MEDIANO PLAZO A PARTIR DE LA INVERSIÓN PROGRAMADA Y
EJECUTADA DEL SECTOR PRODUCTIVO
(2006 – 2007)
INFORME REGIÓN DE MAGALLANES Y LA ANTÁRTICA CHILENA.
Este documento presenta el informe final del estudio “GENERACIÓN DE EMPLEO A
NIVEL DE OCUPACIONES EN EL CORTO Y MEDIANO PLAZO A PARTIR DE LA
INVERSIÓN PROGRAMADA Y EJECUTADA DEL SECTOR PRODUCTIVO (2006 –
2007)”, solicitado por la Unidad de Información y Servicios del Programa Chile Califica,
que tiene como objetivo cuantificar la generación de empleo en el corto y mediano plazo a
través de información secundaria de inversión del sector productivo. Este informe
corresponde al informe que, de acuerdo al convenio suscrito entre el Programa Chile
Califica y la Universidad de Concepción, debe ser entregado a los 150 días hábiles de la
total tramitación del presente proyecto.
El presente documento constituye el informe agregado a nivel de la Región de Magallanes
y la Antártica Chilena. Este informe ha sido elaborado por un equipo de la Universidad de
Concepción.
i

Este documento debe citarse:
EQUIPO DE TRABAJO
Jefe de Proyecto
Jorge Dresdner Cid
Investigadores
Jorge Dresdner Cid
Miguel Angel Quiroga Suazo
Juan Riquelme Won
Leonardo Salazar Vergara
Grethel Zurita Zapata
Secretaria
Marcela Alveal Carrasco
Dresdner, J.; M. Quiroga; J. Riquelme, L. Salazar, G. Zurita (2008): “Generación de
Empleo a Nivel de Ocupaciones en el Corto y Mediano Plazo a Partir de la Inversión
Programada y Ejecutada del Sector Productivo (2006 – 2007)”, Proyecto Chile Califica,
Unidad de Información y Servicios del Programa Chile Califica, Santiago, 150 pp. + 125
pp.Anexos
ii

RESUMEN EJECUTIVO
El presente estudio “Generación de Empleo a Nivel de Ocupaciones en el Corto y Mediano
Plazo a Partir de la Inversión Programada y Ejecutada del Sector Productivo (2006 –
2007)”, solicitado por la Unidad de Información y Servicios del Programa Chile Califica,
tiene como objetivo proyectar y analizar, a partir de la información secundaria disponible
de inversión, la generación de nuevos empleos en los sectores productivos prioritarios en
cada una de las regiones del país. Este informe ha sido elaborado por un equipo de la
Universidad de Concepción. El estudio involucró la generación de 14 informes separados:
un informe por cada región del país, de acuerdo a la división político administrativa
antigua, y un informe nacional. El presente resumen sintetiza las conclusiones generales de
los 14 informes. Para un resumen más específico a cada región, se debería consultar el
capítulo de Discusión de Resultados de cada informe regional.
Para cumplir con el objetivo general del estudio se realizaron diversas actividades, entre las
cuales se encuentran las siguientes: a) recolectar y revisar todas las bases de datos oficiales
con información de inversión y empleo; b) construir una base de datos con información
secundaria disponible de inversión programada y ejecutada, tanto pública y privada como
nacional y extranjera, entre los años 1996 y 2007, a nivel nacional y por regiones, de los
sectores que concentran al menos el 80% del producto y el empleo; c) analizar la
distribución de la inversión y de la ocupación por región y sector de actividad económica;
d) construir una base que relaciona los proyectos de inversión con el empleo (en base a
archivos resúmenes), para aquellos proyectos que contenía información fidedigna de la
cantidad de nuevos empleos generados por la inversión; e) armar una base de datos
trimestral a nivel regional desde el año 1996 hasta el año 2005 para estimar funciones de
demanda laboral; f) estimar estas funciones de demanda para cada una de las regiones y a
nivel nacional; g) a partir de las estimaciones, realizar proyecciones de ocupación bajo
distintos escenarios; h) analizar las características de las ocupaciones proyectadas.
A continuación se presentan las principales conclusiones del estudio.
iii

A nivel nacional, los sectores más gravitantes en términos de producto son Industria
Manufacturera, Servicios Financieros, Servicios Sociales Comunales, y Personales,
Comercio Restaurantes y Hoteles, Transporte y Comunicaciones, y Minería. Todos estos
sectores en su conjunto responden por más del 80% del producto interno bruto del país.
Desde la perspectiva del empleo los sectores prioritarios son los mismos que el caso del
producto, exceptuando Transporte y Comunicaciones, y Construcción, e incluyendo el
sector Agropecuario Silvícola Pesquero. Estos sectores en su conjunto responden por más
del 80% del empleo generado en Chile.
Los sectores Industria Manufacturera, Servicios Financieros, y Minería reducen
fuertemente su participación en el empleo en relación a su participación en el producto.
Estos son los sectores en promedio más productivos. En cambio, los sectores de Servicios
Sociales Comunales y Personales, Comercio Restaurantes y Hoteles, así como el sector
Agropecuario Silvícola Pesquero muestran una participación muy superior en el empleo
que en el producto. Estos son sectores que concentran relativamente mucha mano de obra
empleada y donde la productividad laboral es baja.
Al nivel regional, las regiones del norte de Chile muestran una alta preponderancia de la
Minería en el producto regional. Esto contrasta con la baja participación de este sector en la
generación de empleo en estas regiones. El empleo en estas regiones, y en casi todas las
regiones del país, se concentra en los sectores Servicios Sociales Comunales y Personales,
y Comercio Restaurantes y Hoteles. A medida que se avanza hacia regiones más sureñas el
sector Agropecuario Silvícola Pesquero aumenta su importancia en la economía regional,
especialmente en la generación de empleo, pero también en el producto. Las regiones que
concentran la mayor proporción de población nacional, las regiones Metropolitana, de
Valparaíso, y del Biobío, tienen características especiales desde el punto de vista de la
estructura productiva que las diferencian del resto de las regiones. Sin embargo, en
términos de empleo, estas regiones no escapan a la realidad del resto de las regiones, donde
los sectores Servicios Sociales Comunales y Personales, y Comercio Restaurantes y Hoteles
son los más gravitantes.
iv

La inversión tanto pública como privada ha vivido un período de gran dinamismo en la
inversión total entre los años 2006 y 2007. La inversión total, de acuerdo a las bases de
datos disponibles, se duplica entre estos años. A nivel regional existen diferencias
importantes entre regiones, que están relacionadas con la distribución pública de recursos
entre ellas, pero también con la importancia que asumen distintos sectores de actividad
económica en la estructura productiva y en la inversión regional. Se detecta un patrón que
refleja una asignación de recursos públicos que prioriza determinadas regiones ante otras,
donde la Región Metropolitana no aparece como especialmente favorecida. También es
claro que las nuevas regiones (recién formadas) presentan una situación desmejorada en la
distribución de proyectos públicos en relación al resto de las regiones. A nivel de sectores
de actividad económica, se observan algunos sectores receptores prioritarios de la inversión
pública en todas las regiones, a saber, Transporte, Educación y Cultura, y Salud. Esta
asignación refleja, en parte, la naturaleza de los proyectos públicos, y también las
prioridades mostradas por la administración del gobierno. No es claro que uno debería
esperar que los mismos sectores fueran los más preponderantes en todas las regiones. Ello
podría indicar un grado de centralización importante en las decisiones de inversión pública.
La inversión sujeta a evaluación ambiental (pública y privada), tuvo un crecimiento
excepcional entre el año 2006 y 2007. El monto total de esta inversión se cuadruplicó en un
año. Los sectores más gravitantes en la inversión con evaluación ambiental de todas las
regiones son Electricidad Gas y Agua, Industria Manufacturera, y Minería. Al nivel
regional, la Región del Biobío y la Región de Antofagasta aparecen como las regiones más
pujantes en términos de montos invertidos. Ambas regiones en conjunto abarcan la mitad
de la inversión con evaluación ambiental en el año 2007. En cambio las nuevas regiones, la
Región de Arica y Parinacota, y la Región de Los Ríos, tienen porcentajes muy bajos de la
inversión nacional.
El análisis sobre las características de la fuerza laboral indica que la mayor proporción de la
mano de obra ocupada se concentra en los tramos de años de escolaridad que corresponden
a educación media completa o incompleta. En contraste, un porcentaje menor de la
población ocupada tiene niveles de escolaridad superiores a los 15 años. Los sectores
Servicios Financieros, Servicios Sociales Comunales y Personales, y Electricidad Gas y
v

Agua, son los sectores cuya mano de obra ocupada presenta los niveles promedio más altos
de estudios formales. En cambio el sector de Agricultura Caza Silvicultura y Pesca, y en
menor grado el sector Construcción, son los sectores que presentan los niveles más bajos de
instrucción escolar. Al nivel de categorías de ocupación u oficios se observa una alta
frecuencia de ocupados con profesiones u oficios que corresponden a niveles de
calificación bajos o medios y una baja frecuencia para los niveles más altos. Los sectores
Servicios Financieros, y Servicios Sociales Comunales y Personales, son los sectores que
concentran una mayor proporción de ocupados en la categoría Profesionales Científicos e
Intelectuales. No es así el caso para el sector Electricidad Gas y Agua. En cambio, al
analizar el sector Agricultura Caza Silvicultura y Pesca se observa que casi el 35% de su
fuerza laboral se concentra en la categoría Agricultores y Trabajadores Calificados
Agropecuarios y Pesqueros. Este sector es, al mismo tiempo, uno de los sectores que
presenta los niveles de calificación más bajos, reflejados en la alta participación de la
categoría Trabajadores No Calificados. Finalmente, es destacable que sectores que
presentan altos niveles de ocupados con baja calificación son los sectores de Servicios
Financieros, y Servicios Sociales Comunales y Personales. Ello indica que a pesar de que
existen sectores donde se concentra en mayor proporción la mano de obra calificada (o sin
calificar) al interior de los sectores existe una gran heterogeneidad en los niveles de
calificación de la fuerza laboral.
En general, las bases de datos de inversión no incorporan información sobre los niveles de
empleo generados a partir de los proyectos de inversión. La única base de datos disponible
que contiene información sobre inversión y los empleos generados a partir de esta inversión
es la base de datos de la Comisión Nacional del Medio Ambiente (CONAMA). Esta base
tiene problemas de cobertura y existe incertidumbre sobre la calidad de la información
sobre nuevos empleos que se reportan en ella. Ello limita la información disponible para el
análisis detallado de empleo – inversión. Sin embargo, se pudo identificar un grupo
reducido de proyectos donde la información se encontraba disponible. Con este grupo de
proyectos se realizó el análisis. Se calcularon coeficientes empleo – inversión por región y
sector de actividad económica, tanto para la etapa de construcción como de operación,
corrigiendo por la duración del proyecto de inversión. Los resultados generales indican que
vi

la inversión contribuye aproximadamente con un número de empleos – año similar en la
etapa de construcción y de operación de los proyectos. Este resultado es novedoso, y
contrario a la opinión pública común, que tiende a asignar mayor capacidad de generación
de empleos a la etapa de construcción. El resultado se basa en la comparación de empleos
equivalentes en términos de su durabilidad temporal. Los sectores Construcción y
Comercio aparecen como los sectores que generan relativamente más empleo por dólar
invertido en la etapa de construcción. Los sectores de Agricultura, Servicios Financieros, y
Transporte, en cambio, son los sectores que generan más empleos por dólar invertido en la
etapa de operación.
La estructura productiva de la región muestra un impacto sobre los niveles de calificación
de la mano de obra. Una diferencia importante la genera la importancia de las actividades
agrícolas, mineras, industriales y de servicios. En general, las regiones del norte, con mayor
actividad minera, tienden a mostrar una mayor concentración de la mano de obra ocupada
en niveles de calificación intermedios (10 a 12 años de escolaridad). Las regiones donde la
industria manufacturera y los servicios son más importantes tienden a mostrar niveles de
calificación más elevados, con una proporción menor de trabajadores con baja calificación.
Finalmente, en las regiones donde la actividad agropecuaria – silvícola es más gravitante,
los niveles de alta calificación se reducen y aumentan la cantidad de trabajadores con baja
calificación. La forma como se distribuyen las actividades productivas a lo largo del país
conduce a que se observe una creciente reducción en los niveles de calificación laboral a
medida que se avanza de norte a sur. Es decir, en principio, en las regiones más sureñas los
niveles de calificación son, en promedio, más bajos. Esta tendencia se quiebra en algunas
regiones que presentan características especiales como son las regiones Metropolitana; de
Valparaíso; del Biobío, y Región de Magallanes y la Antártica Chilena.
Se estimaron funciones de demanda laboral a nivel nacional y para cada región. La
demanda laboral se hizo depender del nivel de actividad económica, medido a través del
producto interno bruto, el nivel de los salarios reales, y el nivel de inversión. En general los
resultados obtenidos para los modelos estimados fueron satisfactorios. Sin embargo,
algunos resultados estuvieron condicionados por la calidad de la información sobre
vii

inversión a nivel regional. Sin perjuicio de ello, en general, los modelos predictivos
aparecen como razonables, a pesar de que no siempre la inversión sea una variable de
mucha importancia. Los resultados de estas estimaciones se utilizaron para realizar las
proyecciones de ocupación.
Las proyecciones se realizaron para el número de ocupados, a nivel de cada región y para el
país en su conjunto, para el período trimestral 2006Q1 – 2011Q4 a nivel agregado y por
sector de actividad económica. Se especificaron tres escenarios alternativos para las
proyecciones: un escenario base o tendencial, un escenario optimista, y un escenario
pesimista. Los resultados indican que la ocupación, en general en los tres escenarios
especificados, tendrá una evolución positiva en el tiempo. Sin embargo, la distribución de
las nuevas ocupaciones será desigual territorialmente. La mayor parte de las nuevas
ocupaciones se concentrará en la Región Metropolitana. Se estima que el 47% de las
nuevas ocupaciones se generarán en esta región. Además en las regiones del sur, Región del
Biobío, Región de La Araucanía, y Región de Los Lagos, se localizarán una parte
importante de las nuevas ocupaciones. En cambio en las regiones ubicadas en los extremos
del país, la zona norte y austral, la participación en el crecimiento de las nuevas
ocupaciones será relativamente bajo. El caso menos dinámico será la Región de Magallanes
y la Antártica Chilena, donde el número de ocupaciones proyectado disminuirá.
Para medir el nivel de calificación laboral de las nuevas ocupaciones se utilizó un conjunto
de indicadores de calificación laboral. Se analizó el nivel de calificación de los empleos
para cada región y el país por sector de actividad económica a nivel de un dígito de la
Clasificación Internacional Industrial Uniforme (CIIU). En la medida que los nuevos
empleos generados correspondan aproximadamente a la distribución de los empleos que
existen actualmente a nivel de los distintos sectores de actividad económica, los primeros
corresponderán a las características de estos segundos. Se usó este criterio para inferir las
características de los empleos proyectados. Las regiones que presentan los niveles de
calificación más altos de sus empleos, tanto en términos de los años de escolaridad
promedio que posee la fuerza laboral ocupada, como de la baja participación que tiene la
fuerza laboral en niveles educacionales bajos (educación media incompleta o menos), son
viii

la Región Metropolitana, la región de Antofagasta, y la Región de Magallanes y la
Antártica Chilena. Su nivel educativo es consistente con niveles de calificación formal de la
fuerza laboral ocupada elevados, en una perspectiva nacional. En contraste, las regiones
que con los mismos indicadores de escolaridad muestran los niveles de calificación de la
fuerza laboral más bajos, también consistentemente, son la Región del Maule, la Región del
Libertador General O’Higgins, la Región de Aisén del General Carlos Ibáñez del Campo,
la Región de Los Lagos, y la Región de La Araucanía. Todas estas regiones aparecen
ligadas a un sector Agropecuario-Silvícola- Pesquero de gran importancia, lo cual puede
ayudar a explicar este patrón de bajo nivel educativo. Este sector productivo muestra
consistentemente en todas las regiones los niveles más bajos de escolaridad.
Sin embargo, si consideramos indicadores alternativos de calificación laboral, la
distribución territorial de “buenos” y “malos” empleos cambia un poco. Cuando medimos
la calificación laboral por el tipo de ocupación (profesión u oficio) poseído por la fuerza
laboral ocupada se produce un cambio en esta distribución. Para ello generamos dos
indicadores adicionales: el primero que identifica las ocupaciones de alta calificación como
aquellas que corresponden a las categorías “Profesionales Científicos e Intelectuales” y
“Técnicos y Profesionales de Nivel Medio”, de la Clasificación Internacional Uniforme de
Ocupaciones (CIUO) a nivel de un dígito. Este indicador se calcula como el porcentaje de
las ocupaciones totales que corresponden a estas categorías y se calcula por región y sector
de actividad económica. El segundo, calcula el porcentaje de ocupaciones de baja
calificación como la proporción de los ocupados que aparecen como trabajadores no
calificados de acuerdo a la CIUO a nivel de un dígito. Entonces, al calcular los porcentajes
de trabajadores de alta calificación y baja calificación obtenemos que la Región
Metropolitana destaca claramente del resto de las regiones en términos del primer
indicador, pero no del segundo. Es decir, existe el porcentaje más alto de ocupados con alta
calificación en la Región Metropolitana, pero por otra parte no existe un porcentaje
particularmente bajo de ocupados sin calificación en esta región. Ello sugiere la existencia
de una fuerza laboral con un nivel de heterogeneidad mayor en esta región que en otras. Al
considerar el indicador de alta calificación según ocupaciones observamos una gran
cantidad de regiones donde los niveles de alta calificación son bajos. Estas son las mismas
ix

egiones que de acuerdo al indicador de nivel educativo presentaban bajos niveles de
calificación. Es decir, las regiones donde el sector Agropecuario-Silvícola- Pesquero era
importante. Pero en este caso, también se agrega la Región de Coquimbo. En cambio, al
considerar el indicador de baja calificación laboral de acuerdo a las ocupaciones, cambia el
ranking de regiones. Las regiones de Coquimbo, del Libertador General Bernardo
O’Higgins del Libertador General Carlos Ibáñez del Campo, y del Maule presentan una alta
participación relativa lo que es consistente con bajos niveles de calificación. Sin embargo,
las regiones de La Araucanía, y Los Lagos muestran niveles promedio para este indicador,
sugiriendo de que en estas regiones no existe un nivel especialmente alto de ocupados sin
ningún tipo de calificación (profesión u oficio). Por otra parte, surgen las regiones de
Antofagasta, Aisén del General Carlos Ibáñez del Campo, y Magallanes y la Antártica
Chilena, como regiones con una fuerza laboral ocupada con proporciones relativamente
bajas de personas sin calificación laboral. De hecho, en estas últimas regiones, los
porcentajes son más bajos que en la región Metropolitana. Todo este análisis sugiere que la
forma como se miden los niveles de calificación laboral es importante para los resultados
que se obtienen. Además, en todos los sectores y regiones existen ocupaciones de distinto
tipo con distintas exigencias de calificación.
Para mayor análisis se adjunta una tabla resumen con las proyecciones de nuevos empleos
por región y los indicadores de calificación laboral promedio para cada región y el país.
Para mayores detalles se remite a los respectivos informes de avance.
x

Región
Resumen de Resultados sobre Cantidad y Calidad de los Empleos Proyectados
A Nivel Nacional y Regional según Proyección Base: 2006Q1-2011Q4.
Aumento de
empleos
proyectados
(miles de
ocupados)
Indicadores de Calificación Laboral
Indicador 1
Indicador 2
Participación
Indicador
3
Indicador 4
Escolaridad en Niveles Alta Baja
Promedio Educacionales Calificación Calificación
Bajos Laboral Laboral
Región de Tarapacá
Región de
39 13,86 41,70 13,19 21,97
Antofagasta
Región de Atacama
53 14,37
9 13,67
39,49
44,48
14,70
14,76
18,84
22,44
Región de Coquimbo
Región de
62 12,91 49,31 10,35 30,02
Valparaíso
Región de O’Higgins
60 13,92
31 12,53
41,28
52,42
14,59
9,69
25,69
33,69
Región de Maule 13 12,31 54,70 11,39 35,99
Región del Biobío
Región de la
78 13,61 44,53 15,22 23,74
Araucanía
Región de Los Lagos
98 12,74
101 12,59
49,36
54,09
13,09
11,54
25,63
21,67
Región de Aisén
Región de
7 12,53 54,32 11,00 18,94
Magallanes
Región
-1 14,08 40,35 15,88 18,04
Metropolitana
484 14,67
Total 1034 13,86
36,66
42,66
20,57
16,32
20,21
23,52
Fuente: “Generación de Empleo a Nivel de Ocupaciones en el Corto y Mediano Plazo a Partir de la Inversión
Programada y Ejecutada del Sector Productivo (2006-2007)”, Proyecto Chile Califica, Unidad de Información y
Servicios del Programa Chile Califica, Santiago, 2008.
Nota: El aumento en los empleos proyectados a nivel nacional corresponde a la suma de las proyecciones
regionales.
xi

ÍNDICE DE CONTENIDOS
Resumen Ejecutivo iii
Índice de Contenidos xii
Índice de Tablas xv
Índice de Gráficos y Esquemas xix
1. Antecedentes 1
2. Objetivos. 3
3. Metodología 4
3.1 Metodología General 4
3.2 Metodología por Objetivo Específico. 5
3.2.1 Marco Teórico para Estimaciones de Funciones de 15
Demanda Laboral.
3.2.2 Método de Trimestralización del Producto 17
Regionalizado y Regionalización y Sectorización
de la Inversión
3.2.3 Método de Análisis de las Características de los 21
Empleos por Sector de Actividad Económica a Nivel
Nacional.
4 Resultados 26
4.1 Selección de Sectores de Actividad Económica Prioritarios. 26
4.2 Descripción de Bases de Datos. 31
4.2.1 Recolección de Bases de Datos 31
4.2.2 Presentación de Fuentes de Información Secundaria 33
xii

4.3 Análisis Descriptivo de la Información de Inversión Disponible 44
por Sector de Actividad Económica a Nivel Nacional y para la
Región de Magallanes y de la Antártica Chilena.
4.4 Caracterización de la Fuerza Laboral Ocupada a Nivel 52
Nacional y para la Región de Magallanes y de la Antártica
Chilena.
4.5 Análisis de las Características de los Empleos a Nivel de los 72
Proyectos de Inversión a Nivel Nacional y para la Región de
Magallanes y la Antártica Chilena.
4.6 Estimaciones de Demanda Laboral a Nivel Nacional y para la 84
Región de Magallanes y la Antártica Chilena.
4.7 Proyecciones de Demanda Laboral. 103
4.7.1 Proyecciones de Demanda Laboral Agregada a Nivel
Regional.
4.7.2 Proyecciones de Demanda Laboral Desagregadas por
Sector de Actividad Económica a Nivel Regional
4.7.3 Análisis de la Calidad de los Empleos a Partir de la
Proyecciones de Demanda Laboral Desagregadas
por Sector de Actividad Económica a Nivel
Regional
5 Discusión de Resultados 130
6 Referencias Bibliográficas 150
7 Anexos
7.1.A) Inversión Programada y Ejecutada a Nivel Nacional, de 15 2
Regiones e Interregional por Año y según Clasificación
SEIA. Base de Datos Comisión Nacional del Medio
Ambiente (CONAMA): 1996-2007.
7.1.B) Inversión Programada y Ejecutada a Nivel Nacional, de 15 38
Regiones, e Interregional por Año y Según Clasificación
BIP. Banco Integrado de Proyectos de Ministerio de
Planificación y Cooperación (MIDEPLAN): 2006-
2007.Inversión.
7.2 Base de Datos de Inversión de la Comisión Nacional del Medio (Ver Archivo
103
122
126
xiii

Ambiente (CONAMA) a Nivel de Proyecto Individual. Adjunto).
7.3 Fuentes de Información Secundarias de Inversión (Ver Archivo
Adjunto).
7.4 Base de Datos para las Estimaciones. (Ver Archivo
Adjunto).
7.5 Fuentes de Información Secundarias de Inversión 70
7.6 Procesamiento Información de la Base de Datos de la
Comisión Nacional del Medio Ambiente (CONAMA).
7.7 Resultados de Trimestralización, Regionalización y
Sectorización de Series
117
123
xiv

ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 3.1 Series para la Estimación del Efecto Agregado de la Inversión en el 9
Empleo.
Tabla 3.2 Características de las Series de Datos Disponibles para Realizar 18
Estimaciones.
Tabla 4.1.1 Producto Interno Bruto y Empleo Según Sector de Actividad 27
Económica en Chile, Año 2005.
Tabla 4.1.2 Producto Interno Bruto y Empleo Según Sector de Actividad 29
Económica en Chile Ordenado por Importancia Relativa, Año 2005.
Tabla 4.1.3 Producto Interno Bruto y Empleo Según Sector de Actividad 30
Económica Ordenado por Importancia Relativa, Año 2005. Región de
Magallanes y La Antártica Chilena.
Tabla 4.3.1 Número de Proyectos y Monto Asignado por Sector de Actividad 45
Económica, Registrados en Banco Integrado de Proyectos. Total
Nacional.
Tabla 4.3.2 Total de Proyectos e Inversión de Proyectos Presentados los Años 47
2006 Y 2007 Aprobados por Comisión Nacional del Medio Ambiente.
Total Nacional.
Tabla 4.3.3
Tabla 4.3.4
Número de Proyectos y Monto Asignado por Sector de Actividad 49
Económica Registrados en Banco Integrados de Proyectos. Región de
Magallanes y La Antártica Chilena.
Total de Proyectos de Inversión de Proyectos Presentados los Años 50
2006y 2007 Aprobados por Comisión Nacional del Medio Ambiente.
Región de Magallanes y La Antártica Chilena.
xv

Tabla 4.4.1 Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por 53
escolaridad y Según Sector de Actividad Económica a Nivel de Un
Dígito CIIU. Nacional.
Tabla 4.4.2 Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por 55
Nivel Educacional y Según Sector de Actividad Económica a Nivel de
Un Dígito. Nacional.
Tabla 4.4.3 Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por 56
Ocupación u Oficio a Nivel de un Dígito CIUO y Sector de Actividad
Económica a Nivel de un Dígito CIIU. Nacional.
Tabla 4.4.4 Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por 58
Sector de Actividad Económica a Nivel de Dos Dígitos CIIU y Según
Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU. Nacional.
Tabla 4.4.5 Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por 62
Escolaridad y Según Sector de Actividad Económica a Nivel de Un
Dígito CIIU. Región de Magallanes y La Antártica Chilena.
Tabla 4.4.6 Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por 64
Nivel Educacional y Según Sector de Actividad Económica a Nivel de
Un Dígito CIIU. Región de Magallanes y La Antártica Chilena.
Tabla 4.4.7 Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por 66
Ocupación u Oficio a Nivel de Un Dígito CIUO y Según Sector de
Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU. Región de
Magallanes y La Antártica Chilena.
Tabla 4.4.8 Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por 68
Sector de Actividad Económica a Nivel de Dos Dígitos CIIU y Según
Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU. Región de
Magallanes y La Antártica Chilena.
xvi

Tabla 4.5.1 Número de Proyectos de Inversión con Información de Mano de Obra 78
Adicional en los Años 2006 y 2007 por Sector de Actividad Económica
a Nivel de Un Dígito CIIU y Según Región Nacional.
Tabla 4.5.2 Coeficientes Brutos Empleo – Inversión por Etapa Según Sector de
Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU Rankeados de Mayor
a Menor en los Años 2006 y 2007. Nacional
80
Tabla 4.5.3 Coeficientes Brutos Empleo – Inversión por Etapa Según Sector de 82
Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU Rankeados de Mayor
a Menor en los Años 2006 y 2007. Región de Magallanes y La
Antártica Chilena.
Tabla 4.6.1 Series para la Estimación del Efecto Agregado de la Inversión en el 84
Empleo.
Tabla 4.6.2 Estimación Básica de la Demanda por Trabajo a Nivel Nacional. 86
Tabla 4.6.3 Estimación del Modelo Parsimonioso. Nacional. 93
Tabla 4.6.4 Test de Máxima Verosimilitud de Correlación Serial de Breush- 95
Godfrey en la Ecuación Parsimoniosa, Nacional.
Tabla 4.6.5 Estimación del Modelo Parsimonioso. Región de Magallanes y La 99
Antártica Chilena.
Tabla 4.6.6 Test de Máxima Verosimilitud de Correlación Serial de Breush- 101
Godfrey en la Ecuación Parsimoniosa. Región de Magallanes y La
Antártica Chilena.
Tabla 4.7.1 Regresión Lineal del Logaritmo Natural del Producto Interno Bruto
Escenario Optimista. Región de Magallanes y La Antártica Chilena.
Tabla 4.7.2 Regresión Lineal del Logaritmo Natural del Producto Interno Bruto
Escenario Pesimista. Región de Magallanes y La Antártica Chilena.
Tabla 4.7.3 Regresión Lineal del Logaritmo Natural del Producto Interno Bruto
Escenario Medio. Región de Magallanes y La Antártica Chilena.
107
108
109
xvii

Tabla 4.7.4 Proyección del Producto Interno Bruto en los Tres Escenarios Región
de Magallanes y La Antártica Chilena.
Tabla 4.7.5 Regresión Lineal del Logaritmo Natural del Salario Real Escenario
Optimista. Región de Magallanes y La Antártica Chilena.
Tabla 4.7.6 Regresión Lineal del Logaritmo Natural del Salario Real Escenario
Pesimista. Región de Magallanes y La Antártica Chilena.
Tabla 4.7.7 Regresión Lineal del Logaritmo Natural del Salario Real Escenario
Medio. Región de Magallanes y La Antártica Chilena.
Tabla 4.7.8 Proyección del Salario Real en los Tres Escenarios. Región de
Magallanes y La Antártica Chilena.
Tabla 4.7.9 Regresión Lineal del Logaritmo Natural de la Inversión. Región de
Magallanes y La Antártica Chilena.
Tabla 4.7.10 Proyección del Número de Ocupados en los Tres Escenarios. Región de
Magallanes y La Antártica Chilena.
Tabla 4.7.11 Proyección del Número de Ocupados por Sector de Actividad 124
Económica a Nivel de Un Dígito CIIU en el Período 2006Q1 – 2011Q4
y Participación en la Ocupación Total en los Trimestres 2005Q4 y
2011Q4. Región de Magallanes y La Antártica Chilena (miles de
personas).
Tabla 4.7.12 Indicadores de “Calidad” de los Empleos por Sector de Actividad 128
Económica A Nivel de Un Dígito CIIU en el Año 2006 Región de
Magallanes y La Antártica Chilena.
110
113
114
115
116
119
121
xviii

ÍNDICE DE GRÁFICOS Y ESQUEMAS
Esquema 1 Metodología General. 5
Esquema 2 Metodología para Construir Base de Datos con Información 7
Secundaria de Inversión.
Gráfico 4.6.1 Vector de Corrección de Error. Nacional. 92
Gráfico 4.6.2 Distribución de los Residuos de la Ecuación Parsimoniosa. Nacional. 94
Gráfico 4.6.3 Estabilidad de la Ecuación Parsimoniosa. 95
Gráfico 4.6.4 Tasa de Crecimiento de la Ocupación Efectiva y Ajustada A Través 96
del Modelo Parsimonioso. Nacional.
Gráfico 4.6.5 Vector de Corrección de Error. Región de Magallanes y La Antártica 98
Chilena.
Gráfico 4.6.6 Distribución de los Residuos de la Ecuación Parsimoniosa Región de
Magallanes y La Antártica Chilena.
Gráfico 4.6.7 Estabilidad de la Ecuación Parsimoniosa. Región de Magallanes y La
Antártica Chilena.
Gráfico 4.6.8 Tasa de Crecimiento de la Ocupación Efectiva y Ajustada A Través 102
del Modelo Parsimonioso Región de Magallanes y La Antártica
Chilena.
Gráfico 4.7.1 Logaritmo Natural del Producto Interno Bruto en el Período 1996Q1
– 2006Q4. Región de Magallanes y La Antártica Chilena.
Gráfico 4.7.2 Proyección del Producto Interno Bruto en los Tres Escenarios.
Región de Magallanes y La Antártica Chilena.
100
101
106
111
xix

Gráfico 4.7.3 Logaritmo Natural del Salario Real en el Período 1996Q1 – 2006Q4.
Región de Magallanes y La Antártica Chilena.
Gráfico 4.7.4 Proyección del Salario Real en los Tres Escenarios. Región de
Magallanes y La Antártica Chilena.
Gráfico 4.7.5 Inversión Efectiva y Proyectada en los Tres Escenarios. Región de
Magallanes y La Antártica Chilena.
Gráfico 4.7.6 Ocupación Efectiva y Proyección de la Ocupación en los Tres
Escenarios. Región de Magallanes y La Antártica Chilena.
112
117
118
120
xx

1. ANTECEDENTES.
El mercado laboral y la educación son dos ejes estrechamente relacionados que proveen
información valiosa. Sin embargo, actualmente, en el país esta información no está siendo
suficientemente utilizada como complemento para la toma de decisiones.
En la actualidad la información sobre educación y mercado laboral se encuentra dispersa.
No se ha realizado un análisis conjunto de ella. Esto se ve acompañado del hecho que la
información es construida o recolectada por distintas instituciones y/o se encuentra en
distintos formatos, lo cual dificulta aún más que un usuario que quiera reunir la
información para tomar alguna decisión, lo pueda hacer rápidamente.
Debido al creciente dinamismo del mundo del trabajo, las competencias necesarias para
hacer frente a las labores se han diversificado enormemente. Estos hechos han generado la
necesidad de contar con información y herramientas que orienten las decisiones de
educación y capacitación, tanto personales como de instituciones formadoras.
Este tipo de problemas ha llevado al programa Chile Califica a proponer la instalación de
un Sistema de Formación Permanente, que sea capaz de proveer oportunamente la
información necesaria a los usuarios para su toma de decisiones, conjugando las dos
dimensiones de educación y trabajo. Para ello, se busca modelar la relación entre el mundo
de la educación y el mundo del trabajo, esto es, conectar las ocupaciones (definidas en la
Clasificación Internacional de Ocupaciones Uniforme CIOU-88) y las carreras registradas
en el Ministerio de Educación. Además, se persigue generar información pertinente y
actualizada.
Teniendo en cuenta estos objetivos, la elaboración de sistemas de información que permitan
conocer cuáles serían los empleos que se generarán en el futuro, en distintos sectores
productivos del país, sobre la base de la inversión programada y ejecutada, permitiría que
los distintos agentes de la sociedad cuenten con más y mejor información para la toma de
decisiones. Particularmente, esta información beneficiaría a usuarios desempleados o que
1

quieran cambiar de empleo, estudiantes, instituciones formadoras y/o capacitadoras, y a los
gobiernos regionales.
El presente estudio apunta a generar información sobre el dinámico mundo del trabajo,
marcado por los avances tecnológicos y el desarrollo productivo, de una economía inmersa
en un mundo cada vez más globalizado. El desafío de generar un sistema de información
que contribuya al desarrollo productivo del país y al mejoramiento de las oportunidades de
progreso de las personas es la principal tarea del Sistema de Formación Permanente de
Chile Califica. El presente estudio provee un importante insumo a este sistema.
Determinar cuáles serán las ocupaciones del futuro en cada sector productivo, a partir de la
información de inversión programada y ejecutada, proporcionará una importante fuente de
orientación e información laboral para trabajadores que buscan insertarse o reinsertarse en
el mundo del trabajo, así como también para instituciones formadoras y capacitadoras que
busquen ajustar sus ofertas académicas a los escenarios actuales. Además, permitirá que
los gobiernos regionales estén informados de los cambios que experimentaría el empleo en
los distintos sectores de actividad económica en el futuro.
2

2. OBJETIVOS.
2.1 OBJETIVO GENERAL.
Analizar, mediante el uso de metodologías cualitativas y cuantitativas, la información
secundaria disponible de inversión y utilizarla como proxy de la generación de nuevos
empleos, a nivel de ocupaciones y grados de especialización, considerando los sectores
productivos prioritarios en cada una de las regiones del país, al máximo nivel geográfico de
desagregación posible (provincia, comuna).
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS.
1. Construir una base de datos con información secundaria disponible de inversión
programada y ejecutada, tanto pública y privada como nacional y extranjera, de los
últimos dos años, a nivel nacional desagregado por regiones, de los sectores que
concentran al menos el 80% del producto.
2. Construir una base de datos con información secundaria disponible de inversión
programada y ejecutada, tanto pública y privada como nacional y extranjera, de los
últimos dos años, a nivel nacional desagregado por regiones, de los sectores que
concentran el 80% del empleo.
3. Analizar la creación de nuevas fuentes de empleo, nuevas ocupaciones, nuevas
necesidades de especialización, a partir del análisis de la información de inversión.
4. Realizar proyecciones del empleo a nivel de ocupaciones por actividad productiva, a
partir de la información de inversión.
5. Describir en detalle las ocupaciones del futuro (corto y mediano plazo) que se
corresponden con los sectores productivos.
3

3. METODOLOGÍA.
3.1 METODOLOGÍA GENERAL.
En términos generales, la metodología diseñada para responder a los objetivos generales y
específicos del estudio ha sido representada en el Esquema 1. Se construyó una base de
datos de inversión con información secundaria, que respondiera a los objetivos específicos
1 y 2 (Metodologías 1 y 2). Esta construcción implicó recolectar, digitar, procesar y realizar
análisis de consistencia de las bases de datos de inversión disponibles a nivel nacional. La
información secundaria de inversión, considerando diferentes niveles de agregación,
constituyó el insumo básico que alimenta los modelos estimados en este estudio.
Información de inversión a nivel agregado junto a variables como salarios reales, producto
y empleo fue utilizada para estimar, mediante procedimientos estadísticos, el efecto que
cada millón de pesos adicional de inversión genera en el empleo por sector de actividad
productiva y región. Información más desagregada de inversión y ocupación fue utilizada
para inferir la cantidad y las características de los nuevos empleos generados por los
proyectos de inversión. Finalmente, los parámetros estimados en estas dos primeras etapas,
más proyecciones realizadas de variables económicas a nivel agregado, información sobre
inversión programada y las características detectadas de los empleos generados nos
permitieron proyectar los requerimientos de nuevas ocupaciones y grados de
especialización que se desprenden de la inversión programada. Los análisis regionales
consideraron la antigua y nueva división político-administrativa regional del país. Para el
análisis descriptivo se utilizó la nueva división (15 regiones) y para el análisis estadístico la
antigua división (13 regiones, incluyendo la Región Metropolitana) 1 .
1 La falta de disponibilidad de información histórica para las regiones nuevas impidió incorporarlas en el
análisis estadístico realizado. Ver nota al pie de página 3 más adelante.
4

Fuente: Elaboración propia.
Esquema 1
Metodología General
3.2 METODOLOGÍA POR OBJETIVO ESPECÍFICO.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS 1 y 2: Los objetivos específicos 1 y 2 son construir una
base de datos con la información secundaria disponible de inversión programada y
ejecutada, tanto pública y privada como nacional y extranjera, de los últimos dos años, a
nivel nacional desagregado por regiones, de los sectores que concentran al menos el 80%
del producto y el 80% del empleo.
5

Para cumplir con los objetivos específicos 1 y 2 se siguió el proceso detallado en el
Esquema 2.
• Primero se identificaron los sectores prioritarios de acuerdo al criterio indicado en
los objetivos específicos 1 y 2. La identificación de los sectores se basó en el PIB
regionalizado por sector de actividad económica que calcula el Banco Central de
Chile y en el promedio anual de ocupados por sector de actividad económica
provisto por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE). El criterio para seleccionar
los sectores prioritarios de actividad consistió en buscar aquellos que concentraran,
de manera conjunta, la mayor cantidad de producto y empleo, ordenarlos de forma
decreciente y medir el porcentaje acumulado para ambas variables. De esta manera
se incluyeron sectores hasta que ambos porcentajes acumulados fueran iguales o
superiores al 80%. El año 2005 fue escogido como base para el cálculo de estas
participaciones debido a que es el último año para el que disponíamos de cifras
revisadas de PIB regionalizado. Además, es un año que puede ser considerado como
relativamente “normal” desde la perspectiva macroeconómica (ver sección 4.1).
• En una segunda etapa se identificaron las fuentes secundarias de inversión, se
detalló la información disponible a partir de cada fuente, se identificaron los
contactos en cada uno de los organismos que mantienen estas fuentes y se
especificó claramente la información que usualmente está disponible en estos
organismos y lo que podría constituir requerimientos especiales que ha sido
necesario formular para conseguir información que sea pertinente a los objetivos
perseguidos en este estudio. Una base de datos en formato Excel con el detalle de
los organismos, los contactos, el tipo de información proporcionada, e información
que facilite la réplica de este ejercicio constituye el primer producto asociado a
estos objetivos (Ver sección 4.2).
• En una tercera etapa se recolectó la información secundaria disponible, tanto de
informes oficiales como de nuevos procesamientos. Esta información fue
organizada de dos maneras diferentes, lo que produjo el segundo y tercer producto
de este informe. En el producto esperado 2, la información de inversión (ejecutada
en un caso y programada en otro) fue organizada en una matriz constituida por 13
filas, una para cada región, y n columnas, cada una de las cuales identificó un sector
6

productivo prioritario. Estas matrices se construyeron para cada año (Ver Anexos
7.1.A y 7.1.B). El producto 3 contiene la información a nivel de proyecto de
inversión. (Ver Anexo 7.2).
• La cuarta etapa consistió en el análisis de la información, lo cual permitió
caracterizar la inversión generada a nivel regional y por sectores de actividad
económica. El ámbito de este análisis, desde el punto de vista sectorial, fue a nivel
de un dígito. Los resultados de este análisis se entregan en la sección 4.3.
Esquema 2
Metodología para Construir Base de Datos con Información Secundaria de Inversión
ETAPA I ETAPA II
ETAPA IV
Fuente: Elaboración propia
ETAPA III
OBJETIVO ESPECÍFICO 3: Este objetivo pretende analizar la creación de nuevas
fuentes de empleo, nuevas ocupaciones y nuevas necesidades de especialización, a partir
del análisis de la información de inversión.
7

Para cumplir con el objetivo específico se debió realizar dos tipos de análisis que son
complementarios. El primero es un análisis de corte agregado que indagó sobre las
relaciones estadísticas que existen entre la creación de empleos a nivel agregado, por región
y sector de actividad económica, y la inversión al mismo nivel de agregación (Metodología
3.1). El segundo es un análisis desagregado de las características y cantidades de nuevos
empleos que generaron los nuevos proyectos de inversión a nivel de proyectos específicos
(Metodología 3.2).
Para el primer tipo de análisis se estimó una función de demanda por trabajo, en primeras
diferencias, desagregada a nivel regional. En aquellos sectores donde era posible esperar
diferencias tecnológicas entre subsectores o ramas, por ejemplo en el sector minero e
industrial, y donde existía suficiente información estadística disponible, éstas se intentaron
capturar aprovechando los distintos patrones de especialización regional. El marco teórico
para esta función se presenta en la sección 3.2.1 2 . La función de demanda relaciona los
cambios en la ocupación con el nivel de inversión, además de controlar por otras variables
como el cambio en los salarios reales y el cambio en la producción. La estimación de esta
función, con datos de series de tiempo, permitió determinar el impacto que tiene un cambio
en la inversión sobre la generación neta de nuevos puestos de trabajo. La función de
demanda estimada se utilizó luego para realizar proyecciones agregadas del efecto que
tienen los cambios en el nivel de inversiones sobre el número de puestos de trabajo
generados en cada sector. Una adecuada especificación de la función de demanda, que
establece diferencias por sector de actividad económica y/o regiones, permitió además
identificar efectos diferenciados de la inversión sobre la ocupación a nivel sectorial y
regional. Este procedimiento permitió, a su vez, probar diferentes estructuras de rezagos
entre el cambio en la ocupación y la inversión, lo que permitió elegir la especificación que
mostraba la mejor capacidad predictiva. El principal producto que se obtuvo de este análisis
es un modelo predictivo que, a partir de datos agregados de inversión, proyecta el impacto
sobre el empleo.
Para realizar este primer tipo de análisis se tuvo que construir una base de datos trimestral,
por sector de actividad económica y región, que contuviera datos de ocupación, producto,
2 La referencia básica para este tipo de análisis es Bondonio y Greenbaum (2006).
8

salarios y formación bruta de capital. Una evaluación de la disponibilidad de estas series, su
periodicidad y desagregación se aprecia en la Tabla 3.1.
Tabla 3.1
Series para la Estimación del Efecto Agregado de la Inversión en el Empleo
Variable Notación Fuente
Disponibilidad
(Período)
Periodicidad Regional
Sector de
Actividad
Económica
Ocupación T Encuesta ENE
Cuentas
1986-2007 Trimestral Si Si
Producto Y Nacionales
Regionalizadas
1960-2005 Anual Si Si
Salarios W
Formación
Bruta de
I
Capital
Fuente: Elaboración propia.
Superintendencia
de AFPs
Cuentas
Nacionales
1994-2007 Trimestral Si Si
1995-2007 Trimestral No No
La fuente de información básica que se contempló para las ocupaciones es la Encuesta
Nacional de Empleo (ENE) del INE. Este instrumento proporcionó información trimestral
del número de ocupados por sector de actividad económica, de acuerdo a la Clasificación
Industrial Internacional Uniforme (CIIU) a nivel de un dígito, y región. La información se
encuentra disponible en forma continua y consistente desde el año 1996 hasta el año 2005
para las 13 regiones 3 . Aunque existían fuentes alternativas de información sobre ocupación,
que podían haberse utilizado para medir el cambio en el empleo, como la encuesta de
Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN, y las encuestas sectoriales de empleo,
por razones de consistencia, pareció más apropiado utilizar las cifras de la ENE. El período
trimestral en que se evaluó el cambio en la ocupación fue 1995.1 – 2005.4, y dependió de la
disponibilidad de cifras de producto regional.
3 No será posible desarrollar una desagregación para las nuevas regiones (regiones de Arica y Parinacota y de
Los Ríos) dado que el análisis requiere observar el cambio en el nivel de empleo, lo cual demanda la
existencia de datos de ocupación durante el período analizado, período en el cual estas regiones aún no se
encontraban formadas y, por lo tanto, la información no se encuentra desagregada.
9

No existe una serie de inversión por sector de actividad económica y región 4 . Sin embargo,
las Cuentas Nacionales proveen una larga serie de formación bruta de capital fijo, que
refleja el nivel de inversión total en el país. Propusimos un método para sectorizar y
regionalizar esta serie y lo aplicamos. De esta forma generamos una estimación de las
inversiones por región y sector de actividad económica. Para realizar esta estimación
utilizamos la información de la base de datos de inversiones de la Comisión Nacional del
Medio Ambiente, CONAMA, (ver sección 3.2.2). El resultado fue una estimación de las
series de inversión por región y según sector de actividad económica para el período
trimestral 1995.1 – 2005.4. Estas series se utilizaron posteriormente para realizar el análisis
econométrico del impacto de la inversión sobre la ocupación.
Para la información sobre producto se utilizaron las Cuentas Regionalizadas del Banco
Central (CRBC), las cuales se encuentran disponibles para un largo período y desagregadas
por sector de actividad económica 5 . Estas series fueron trimestralizadas, dado que sólo se
encuentran en base anual.
El procedimiento utilizado para realizar la trimestralización del PIB regional y la
sectorización y regionalización de la formación bruta de capital se presenta en la sección
3.2.2. La información de salarios regionales se obtuvo de la serie de salarios basada en la
información de la Superintendencia de AFP.
El segundo tipo de análisis realizado fue desagregado y complementario al primero. Se
estudiaron los proyectos específicos para los cuales existía información confiable sobre la
cantidad de empleos generados por cada millón de dólares invertido. Para estos proyectos
se identificó el número y las características de los empleos que generan. Con esta
información se realizó un análisis desagregado a nivel de dos ámbitos. Primero,
identificación de los coeficientes de empleo-inversión de los proyectos. Ello permite
aproximarse a los requerimientos de nuevos empleos que se producen con cada proyecto de
4 Las Cuentas Nacionales contemplan una serie de formación bruta de capital fijo por sector de origen. Pero
esta serie no relaciona la inversión con el sector de actividad económica donde se generaron los empleos.
Además, no está desagregada a nivel regional.
10

inversión específico. Agrupando los proyectos similares, se calcularon requerimientos de
inversión (promedio) por cada nuevo empleo generado. Este análisis se realizó a un nivel
de desagregación mayor que el realizado por sector de actividad económica a nivel de un
dígito y región propuesto en el estudio econométrico previo. Segundo, se realizó un análisis
más fino de las características de los tipos de empleos generados por los proyectos. En
especial, de las calificaciones y especialidades asociadas a los empleos que son generados
por los proyectos. Para ello se utilizó la información recogida en las encuestas CASEN
sobre las características de distintos tipos de empleos 6 . Este análisis no cubre todos los
nuevos empleos generados, por la cantidad de información involucrada, pero, a cambio,
significa ganar en profundidad.
La información para realizar este segundo análisis se obtuvo de las bases de datos de
proyectos de inversión, recogidas bajo el objetivo específico 1, y de las encuestas CASEN.
OBJETIVO ESPECÍFICO 4: Realizar proyecciones del empleo a nivel de ocupaciones
por actividad productiva, a partir de la información de inversión.
Se realizaron proyecciones de empleo por región y por sector de actividad productiva. La
generación de estas proyecciones de empleo, basados en información de inversión, requiere
tener proyecciones integradas del funcionamiento agregado de la economía. Por esta razón,
realizamos dos tipos de proyecciones. La primera proyección fue de tipo agregado para la
inversión, los salarios y el PIB agregado a nivel nacional. Para la proyección de la inversión
utilizamos las proyecciones disponibles de inversión programada de la Corporación de
Desarrollo Tecnológico y de Bienes de Capital (CBC). Para el producto agregado nacional
probamos procedimientos alternativos. Primero, utilizamos proyecciones oficiales
disponibles. Segundo, utilizamos métodos de series de tiempo para proyectar el producto
nacional. El mismo procedimiento usamos para los salarios reales a nivel agregado.
Posteriormente, estas proyecciones se utilizaron para obtener valores proyectados de la
ocupación a nivel nacional. Los resultados de estas proyecciones fueron evaluados y tres
5 Al igual que para la serie de ocupación, no es posible desarrollar este análisis para las nuevas regiones
(regiones de Arica y Parinacota y de Los Ríos).
6 Para mayores detalles sobre la forma de realizar este análisis ver sección 3.2.3.
11

tipos de escenarios fueron construidos: un escenario probable, un escenario optimista y un
escenario pesimista.
El segundo tipo de proyección fue desagregada a nivel de cada región. Para ello se utilizó la
información recolectada a través de diferentes fuentes y resumida en el producto esperado
2. Esto nos permitió generar series de todas las variables requeridas (producto regional,
salarios regionales e inversión regional). En esta etapa utilizamos series temporales para
proyectar el PIB y los salarios reales. Para la inversión utilizamos las proyecciones
desagregadas de inversión de la CBC. Luego ajustamos estas proyecciones desagregadas a
nivel regional de tal manera que en conjunto fueran consistentes con el modelo
macroeconómico proyectado a nivel agregado en la etapa anterior. Adicionalmente, las
proyecciones de ocupación generadas de esta manera fueron sectorializadas utilizando la
estructura productiva regional que fue obtenida en el producto esperado 2. Lo cual nos
permitió simular la evolución futura de la ocupación a nivel regional y por sector de
actividad económica.
Una gran ventaja de estas proyecciones es que no sólo nos plantean distintos escenarios,
sino que además son consistentes con la evolución esperada de las principales variables
macroeconómicas a nivel agregado. Esto permite que en el futuro, reajustando estos
escenarios, se pueda reestimar las proyecciones de ocupación.
OBJETIVO ESPECÍFICO 5: Describir en detalle las ocupaciones del futuro (corto y
mediano plazo) que se corresponden con los sectores productivos.
El análisis realizado bajo el objetivo específico 3, metodología 3.2, entrega resultados
desagregados de los niveles de calificación y especialización que tendrán los empleos
generados por distintos tipos de proyectos de inversión. Las proyecciones, realizadas bajo
el objetivo específico 4, entregan simulaciones de los niveles de empleo (cantidad de
puestos de trabajo) a nivel de sector de actividad económica, que serán generados por la
12

inversión proyectada en el corto y mediano plazo. Estos dos tipos de resultados fueron
utilizados como insumos para cumplir con el objetivo específico 5.
Primero, se clasificaron los resultados del análisis del objetivo 3, sobre empleos generados
de los proyectos de inversión, por sector de actividad económica a nivel de un dígito. Esto
permitió identificar cuántos empleos y qué tipo de ocupación fue generada por cada sector
de actividad económica.
Segundo, con el anterior resultado se calculó la composición de empleos de un determinado
monto de inversión. Esta composición fue calculada por nivel de calificación de los
empleos de acuerdo a la información disponible. Se manejaron tres criterios de
clasificación diferentes. El primero fue clasificar los empleos generados en niveles de alta,
media, baja, y sin calificación. Para ello utilizó la CIUO (Clasificación Internacional
Uniforme de Ocupaciones) utilizada por la Organización Internacional del Trabajo (CIUO-
88). De acuerdo a esta clasificación, se entenderá por niveles de calificación alta las
categorías incluidas en los grandes grupos 1 y 2. Para definir la calificación media se
incluyeron las categorías de los grandes grupos 3 á 6. Los grandes grupos 7 y 8 se utilizaron
para los trabajadores con calificación baja. Finalmente, los empleos que correspondan al
gran grupo 9 fueron interpretados como empleos sin calificación. El segundo criterio fue
clasificar los empleos por los requerimientos de tipo de estudios. Aquí las categorías son:
Educación Media Incompleta o menos, Educación Media, Educación Superior Técnica
Profesional, y Educación Universitaria. El tercer criterio fue clasificar los empleos por la
cantidad de años de estudios completados. Este criterio permite, en principio, categorizar
los empleos entre 0 y 21 años de estudio.
Tercero, una vez obtenida la composición de empleos generados por la inversión para cada
sector de actividad económica, de acuerdo a los criterios discutidos en el párrafo anterior,
se aplicó esta composición a los resultados de proyecciones de empleo de la inversión
obtenidos del análisis del objetivo 4. Es decir, se aplicaron las proporciones de distintos
tipos de empleos que genera la inversión a los empleos proyectados por sector de actividad
económica. Este procedimiento nos permitió calcular la composición del empleo
13

proyectado, de acuerdo al nivel de calificación laboral, por sector de actividad económica,
en el corto y mediano plazo. Además, por simple extrapolación, se extendió el análisis de
las características de los empleos generados, realizado en el objetivo específico 3, a los
empleos proyectados.
14

3.2.1 MARCO TEÓRICO PARA ESTIMACIONES DE FUNCIONES DE
DEMANDA LABORAL.
En esta sección se presenta el marco teórico que se utilizó para especificar las funciones de
demanda laboral, tanto a nivel nacional como regional.
En el corto plazo el empleo depende en forma importante del producto. Pero, para estimar
una relación con fundamentos económicos sólidos para el empleo, tenemos que considerar
la dependencia que tiene éste del precio de los factores productivos, es decir, de los salarios
y del precio del capital.
El modelo propuesto supone la existencia de n firmas que se dedican a la producción de un
único bien (Y) en la economía. Las firmas son minimizadoras de costos en el corto plazo, y
operan en condiciones de competencia tanto en el mercado de los bienes como en el
mercado de los factores.
La función de producción utilizada es una del tipo translogarítmica. La ventaja de esta
función está dada por su forma funcional flexible, lo que permite representar una gran
cantidad de diferentes tecnologías de producción. Además, esta tecnología permite realizar
análisis de segundo orden, variaciones en la elasticidad de sustitución, lo que corresponde a
las segundas derivadas de las funciones de producción y costos.
Supondremos la utilización de dos factores de producción, el trabajo (T) y el capital (K), en
el proceso productivo. Sus respectivos precios son: el salario (w) y el costo de capital (v).
2 2
( ) ( )
ln 0 1 lnβ β= + T 5+
2 + lnβ 0,Y
3 lnK β 4 + lnT β ln· 5 + lnT K β K
(1)
La ecuación de costos está dada por el precio de los factores (w,v) y la cantidad utilizada
de ellos (T,K)
CT w T v K= + (2)
15

El problema de minimización de costos en el corto plazo consiste en :
Min
[wT + v ]K
( ) ( ) 2
s.a. ln 0 1 lnβ β= + T 5+
2 + lnβ 0,Y
3 lnK β 4 + lnT β ln· 5 + lnT K β K
De este proceso obtenemos la siguiente función de demanda laboral
6
, (3)ln β β β β
0 1 ln= + 2 + lnT Y 3 lnw + v
que depende del nivel de producto (Y ), del stock de capital (K) y del precio del trabajo (w ).
El cambio neto en la demanda por trabajo entre el período t+1 y t es
T Y
w
K
ln 1 1 1t t+ +
= − − lnα β − lnγ
1t t+ + − lnδ (4)
t t tT Y tw K
Observe que
inversión neta.
ln K 1
t
K t
+ es el cambio en el stock de capital, lo cual es igual al nivel de
Este es el marco de referencia teórico básico que posteriormente se utiliza en la
especificación de las funciones de demanda laboral estimadas.
6 Donde los signos de

β 1 es positivo, el de β
2
es negativo y el de
β 4 puede ser positivo o negativo, siendo
positivo cuando los factores (T, K) son sustitutos y negativo en el caso de ser complementarios.
16

3.2.2 MÉTODO DE TRIMESTRALIZACIÓN DEL PRODUCTO
REGIONALIZADO Y REGIONALIZACIÓN Y SECTORIZACIÓN DE LA
INVERSIÓN.
Para cumplir con el objetivo 3.1 de la propuesta técnica, que consiste en estimar un modelo de
demanda por trabajo que posteriormente se utiliza para realizar predicciones del impacto que
va a tener la inversión proyectada sobre el empleo futuro, se debe disponer de series de datos
temporales a nivel de cada sector de actividad económica en cada región. La idea era estimar
funciones de demanda por mano de obra para cada sector de actividad económica prioritario
en todas las regiones contempladas en el estudio. Además, para obtener grados de libertad
razonables para estas estimaciones, se realizan estimaciones con datos trimestrales.
El modelo propuesto fue el siguiente:
T Y
ln 1 1 = − − lnα β − lnγ 1t
t+ +
1t t+ +
− lnδ
t t t
w
K
T Y
w K
donde T es el nivel de empleo, Y el nivel de producto,
inversión y w el nivel del salario.
t
1t tK K + es el nivel de
Para estimar este modelo se requieren series temporales de empleo, producto, inversión y
salarios, que cumplan con los requisitos de regionalización, sectorización y
trimestralización.
Luego de hacer una búsqueda en las bases de datos oficiales existentes, se determinó que la
información disponible que más se aproxima a los requisitos es la que se indica en la Tabla
3.1, que se repite a continuación como Tabla 3.2.
17

Tabla 3.2
Características de las Series de Datos Disponibles para Realizar Estimaciones
Variable Notación Fuente
Disponibilidad
(Período)
Periodicidad Regional
Sector de
Actividad
Económica
Ocupación T Encuesta ENE
Cuentas
1986-2007 Trimestral Si Si
Producto Y Nacionales
Regionalizadas
1960-2005 Anual Si Si
Salarios
Formación
w
Superintendencia
de AFPs
1994-2007 Trimestral Si Si
Bruta de
Capital
I
Cuentas
Nacionales
1995-2007 Trimestral No No
Fuente: Resultados propios en base a revisión de datos oficiales.
Como es posible observar en la Tabla 3.2, todas las series presentadas cumplen con las
especificaciones requeridas, salvo las siguientes excepciones: no existe una serie
trimestralizada para el Producto Regional, y no existe información regionalizada ni
sectorizada para la formación bruta de capital (Inversión). Ello significa que para poder
cumplir con el objetivo de estimar el modelo propuesto se debe definir un procedimiento
para trimestralizar el producto regional y regionalizar y sectorizar la formación bruta de
capital. La forma como se realizó esto se discute a continuación.
Trimestralización del Producto Regional.
Las series de producto regional provienen de la regionalización de las cuentas nacionales
que realiza el Banco Central de Chile. Estas series se encuentran disponibles para las 13
regiones, de acuerdo a la división político - administrativa antigua, y por sector de actividad
económica a nivel de 1 dígito de la Clasificación Industrial Internacional Uniforme (CIIU).
Sin embargo, estas series no se encuentran a nivel trimestral.
Para realizar la trimestralización del producto regional se utilizó el método propuesto por
Chow y Lin (1971), que consiste en buscar la mejor interpolación lineal insesgada con la
ayuda de una serie relacionada. Se asume para este procedimiento que las series siguen un
18

proceso autoregresivo de orden 1 (AR1). La serie básica relacionada utilizada es la serie del
Indicador de Actividad Económica Regional (INACER), publicada por el Instituto
Nacional de Estadísticas (INE), que se encuentra disponible con periodicidad trimestral
para todas las regiones a partir del año 1996.
Regionalización y Sectorización de la Formación Bruta de Capital.
La serie de formación bruta de capital (inversión bruta) se encuentra a nivel trimestral para
todo el país en forma agregada para el período 1995-2007. No se encuentra distribuida por
sector de actividad económica ni por región. Se requiere, por tanto, regionalizar y sectorizar
esta serie.
Para regionalizar y sectorizar la formación bruta de capital se utilizó la información
contenida en la base de datos de inversión de CONAMA. Las bases de datos de CONAMA
se utilizaron para generar estimaciones de las participaciones de la inversión sectorial a
nivel de cada región. Estas proporciones se calcularon para los años que existe información
disponible. Específicamente se calcularon para el período de años que utilizamos en las
estimaciones, esto es, el período anual 1996-2005. Las participaciones totales se calcularon de
tal forma que la suma de las participaciones de todos los sectores para todas las regiones
entrega un valor de 100%. Posteriormente, estas participaciones se aplicaron a la serie de
formación de bruta capital trimestral para el país. Se asumió que la participación para cada
sector y región se mantenía constante a nivel trimestral para cada año. Esto significa que la
única fuente de variación trimestral intraanual de las series es la variación de la serie de
formación bruta de capital agregada. Esto naturalmente constituye una limitación de las
series, pero la desagregación a nivel trimestral de la base de datos de CONAMA habría
significado un nivel de desagregagión muy alto para esta base, con grandes cambios entre
trimestres y con muchos trimestres con espacios en blanco. Por ello optamos por la
alternativa escogida. El resultado fue una serie de inversión trimestralizada por cada sector de
actividad económica y según cada región para el período 1995.1-2005.1.
19

Cabe mencionar que, además del supuesto sobre la variabilidad intraanual constante, las
series estimadas constituyen sólo una aproximación a los montos de inversión
efectivamente invertidos en cada sector y región en el período analizado. Ello porque la
base de inversiones de CONAMA no constituye una fuente de información completa sobre la
inversión, y porque la distribución temporal de la inversión efectiva es difícil de medir. La
base de datos de CONAMA es una fuente incompleta de información ya que no todos los
proyectos son reportados a esta base. Existen los proyectos de bajos montos que no son
reportados y existen proyectos que no requieren evaluación o declaración ambiental que no
son reportados. Ello lo transforma en una base incompleta, más allá de la cobertura efectiva de
proyectos que tenga la base. Por otra parte, la información más cercana a la ejecución de los
proyectos que posee la base (y que utilizamos) es sobre la fecha de aprobación del
proyecto. Por ende, los montos que asignamos a cada año corresponden a la fecha cuando el
proyecto fue aprobado y no necesariamente cuando efectivamente se ejecutó la inversión. En
la práctica algunos proyectos se pueden ejecutar en un plazo superior a un año. Por lo tanto,
deben existir diferencias entre los montos aprobados y ejecutados, pero que no
poseemos forma de controlar. Esto mismo es un argumento adicional para no tratar de
trimestralizar las inversiones a partir de esta base de datos.
Una de las ventajas que tiene la metodología utilizada para regionalizar y sectorizar la
inversión es que, por diseño, los resultados obtenidos son consistentes con las cifras
nacionales de inversión de las cuentas nacionales. Esto las hace comparables con la
información del PIB regionalizado.
20

3.2.3 MÉTODO DE ANÁLISIS DE LAS CARACTERÍSTICAS DE LOS EMPLEOS
POR SECTOR DE ACTIVIDAD ECONÓMICA A NIVEL NACIONAL.
En esta sección se describe la forma como se realizó el análisis de las características de los
empleos por sector de actividad económica. El análisis realizado en esta sección es de
carácter desagregado y complementario al análisis econométrico. Contiene un análisis de
las características de los tipos de empleos generados por los nuevos proyectos de inversión.
En especial, de las calificaciones y especialidades asociadas a los empleos que son
generados por esos proyectos. Este análisis se basa en el procesamiento y estudio de la
información contenida en las Encuestas de Caracterización Socioeconómica Nacional
(CASEN). Estas encuestas se encuentran disponibles para los años 1990, 1992, 1994, 1996,
1998, 2000, 2003 y 2006. Todas estas encuestas han sido procesadas para obtener los
resultados que se presentan en este informe.
El análisis tiene como objetivo caracterizar los tipos de empleos que genera la economía
chilena. Específicamente, se quiere caracterizar los empleos de acuerdo a sus calificaciones y
especialidades. En el marco del proyecto, esto debe servir para posteriormente realizar
proyecciones de las ocupaciones futuras generadas, a un nivel de desagregación acorde con la
caracterización realizada.
El procedimiento general de desagregación de proyecciones contempla asignar
proporciones a las proyecciones agregadas por región y sector de actividad económica que
entregará el análisis econométrico. Estas proporciones se identificarán a través del presente
análisis de las características de los empleos.
Para concordar con el diseño básico de las proyecciones, el análisis de las ocupaciones se
realizó desagregado por región y sector de actividad económica. Este análisis comprende
las 13 regiones de la anterior división administrativa del país y los sectores de actividad
económica prioritarios de cada región que se identifican en la sección 4.1. El análisis se
presenta ordenado por región.
21

La caracterización de los empleos en general, y la medición del “grado de calificación” de
los empleos en particular, es una tarea que no se puede lograr con una medición univariada de
calificación. Normalmente en el debate público, y también del punto de vista de las
políticas públicas, lo que se entiende por calificación del empleo diverge de acuerdo al
contexto. Por ello, en el presente análisis no intentaremos buscar medidas sintéticas de este
nivel de calificación, sino que más bien utilizaremos diversas medidas, en paralelo, que en su
conjunto pueden dar mejor cuenta de las diferentes acepciones que surgen en el debate
público.
Entre las medidas relacionadas con la calificación de los empleos distinguimos las
siguientes: años de escolaridad, nivel de escolaridad y tipo de ocupación u oficio. La
primera de estas medidas, años de escolaridad, se refiere al número de años de estudios
completados que requieren los distintos tipos de empleo. La presunción es que
determinados tipos de empleo pueden ser ocupados sólo por trabajadores que presenten
requisitos mínimos de escolaridad, y que por ende esto se manifiesta en las estadísticas
donde una alta proporción de estos empleos los mantienen personas con niveles de
escolaridad compatibles con las exigencias que colocan las empresas. Además, esta medida
está directamente relacionada con el nivel de calificación laboral, de manera que más años de
estudios refleja una adquisición mayor de capital humano. La segunda medida, nivel de
escolaridad, está relacionada en forma cercana con la primera. La diferencia es que aquí se
introduce la idea que no sólo la cantidad de años de estudios es un requisito laboral, sino
también la certificación de un ciclo de estudios completado. En este sentido, este es un
concepto de calificación que incorpora las restricciones de tipo social que pueden existir en el
funcionamiento del mercado del trabajo. En este sentido el mayor nivel de calificación
laboral se mide por el tipo de credenciales de estudios que presenta el trabajador. La tercera
medida, ocupación u oficio, difiere de las anteriores porque apunta a niveles de calificación
laboral que vienen del mercado laboral. Aquí, el oficio o profesión que detenta un
trabajador se transforma en un indicador de su nivel de calificación laboral. Como las
ocupaciones u oficios tradicionalmente se ordenan por niveles descendentes de calificación
laboral (de acuerdo a los criterios de la Organización Internacional del Trabajo, OIT),
resulta natural relacionar el oficio o profesión con el nivel de calificación laboral del
22

trabajador. Naturalmente las tres medidas presentadas son incompletas en el sentido que no
necesariamente miden correcta o completamente los niveles de calificación laboral de los
trabajadores. Por ejemplo, no miden la presencia de competencias o habilidades especiales o
aprendizaje a través de la experiencia, o calificación formal adicional en el trabajo (cursos de
capacitación). Pero, por otra parte, son medidas que sí presentan una de las dimensiones de la
calificación laboral. Además, en el contexto de un fenómeno difícil de definir en forma
precisa, entregan dimensiones complementarias sobre el nivel de calificación laboral de los
trabajadores en Chile.
Adicionalmente incluimos un nivel de desagregación mayor en el análisis de las
ocupaciones por sector de actividad económica. Específicamente, cruzamos la distribución de
los sectores de actividad económica a nivel de un dígito CIIU con la distribución a nivel de
dos dígitos CIIU. Esta mirada más desagregada resultará importante especialmente
cuando se intente predecir el nivel de ocupaciones que se generará a futuro, porque
especialmente en algunos sectores el nivel de agregación a un dígito resulta ser muy poco
informativo de los tipos de empleos generados, a raíz de la heterogeneidad de estos
sectores. Entonces, información de ocupaciones generadas en los sectores, con niveles de
desagregación mayores, pueden servir para identificar de mejor forma los tipos de empleos
que se generan en cada región.
Desde una perspectiva metodológica, parece recomendable realizar un análisis paralelo de
todas estas distintas dimensiones de los niveles de calificación y calidad de los empleos. Es
decir, aplicar cada una de las medidas mencionadas por separado a la información agregada de
empleo por región y sector de actividad económico. Ello, para efecto de no reducir los
tamaños de muestra en forma excesiva.
El enfoque metodológico consistió en calcular las proporciones del empleo total para las
categorías que surgen de cada una de estas variables. Las proporciones finales que surgen
del análisis son las que posteriormente se aplican a las proyecciones agregadas de empleo,
para, a partir de esto, obtener una estimación de cuáles son las características que
presentarán los empleos futuros. El análisis en este informe investiga las proporciones en el
23

último año de las encuestas disponibles (2006), pero la información para todos los años se
presenta en un anexo (Anexo 7.5). El estudio de las proporciones a través de los distintos
años, permite identificar si existen tendencias en la evolución de las participaciones a través
del tiempo (1990-2006).
En términos concretos, la información de empleo de cada región y por sector de actividad
económica se desagregó en las siguientes variables y categorías:
a) Años de escolaridad.
Se realizó una desagregación de acuerdo a los siguientes tramos de escolaridad:
0 – 3 años
4 – 6 años
7 – 9 años
10 – 12 años
13 – 15 años
16 – 18 años
19 y más años.
En el caso que en los límites entre dos categorías se encontraban trabajadores con una
fracción de años de estudio se aproximó a años de escolaridad completos.
b) Nivel de estudio.
Se realizó una clasificación de acuerdo al mayor nivel de estudios alcanzado:
Educación básica incompleta (0 – 7 años)
Educación básica completa y educación media incompleta (8 – 11 años)
Educación media técnico profesional completa (12 – 13 años) Educación
media científico humanista completa (12 – 13 años)
Centro de Formación, Institutos Profesionales y Educación universitaria incompleta.
(14 – 16 años)
Educación universitaria completa (17 y más años)
24

c) Ocupación u oficio.
Se calculó esta clasificación a nivel de un dígito de acuerdo a la CIIU. Sector de
actividad económica.
Se realizó una desagregación a nivel de dos dígitos de la clasificación CIIU.
25

4. RESULTADOS.
En este capítulo se presentan los resultados obtenidos a partir de la metodología expuesta
en el capítulo anterior.
4.1 SELECCIÓN DE SECTORES DE ACTIVIDAD ECONÓMICA
PRIORITARIOS.
En esta sección se presentan los resultados de la selección de los sectores prioritarios de
acuerdo a los criterios establecidos en los objetivos específicos 1 y 2.
Para determinar los sectores de actividad económica para cada región se han escogido
aquellos que concentran el 80% del Producto Interno Bruto Regional (PIB) y el 80% del
empleo Regional. Las fuentes de información son el Banco Central de Chile y el Instituto
Nacional de Estadísticas (INE).
El criterio de selección de los sectores consiste en buscar aquellos que concentren de
manera conjunta la mayor proporción del producto y del empleo, ordenarlos de forma
decreciente y medir el porcentaje acumulado para ambas variables. De esta manera, se
incluirán sectores hasta que ambos porcentajes acumulados sean iguales o superiores a
80%. Para comprender mejor el método ejemplificamos la selección de sectores de
actividad económica que concentran el 80% del PIB y del empleo a nivel nacional.
En primer lugar, construimos una tabla que presenta el PIB y nivel de empleo por sector de
acuerdo a la información del Banco Central y del INE. Esta información se presenta en la
Tabla 4.1.1.
26

Tabla 4.1.1
Producto Interno Bruto y Empleo Según Sector de Actividad Económica
en Chile, Año 2005
PIB EMPLEO
Sector de Actividad Económica Monto % Cantidad %
Agropecuario-Silvícola-Pesquero 2.884.471 5,9 728.544 12,5
Minería 4.467.740 9,2 74.442 1,3
Industria Manufacturera 9.576.233 19,6 776.433 13,3
Electricidad, Gas y Agua 1.593.873 3,3 32.132 0,6
Construcción 4.036.729 8,3 464.073 8,0
Comercio, Restaurantes y Hoteles 5.707.377 11,7 1.116.504 19,2
Transportes y Comunicaciones 5.295.279 10,9 477.248 8,2
Servicios Financieros y Empresariales 8.942.783 18,3 507.693 8,7
Servicios Personales 6.290.200 12,9 1.640.058 28,2
Total 48.794.685 100,0 5.817.126 100,0
Fuente: Elaboración propia en base a información del Banco Central de Chile y del Instituto
Nacional de Estadísticas.
De acuerdo a la información presentada en la Tabla 4.1.1, el sector de actividad económica
que contribuye en mayor porcentaje al PIB nacional es el de la Industria Manufacturera, el
cual estaría contribuyendo en un 19,6% al PIB total aportado por los sectores presentados.
Por su parte, el sector de Servicios Personales es el que aporta la mayor cantidad de
empleos, abarcando un 28,2% del total de empleos del país.
Al trabajar con dos series de datos tendremos inicialmente dos formas de jerarquizarlas:
podemos ordenarlas de acuerdo al porcentaje del PIB que están aportando o según la
cantidad de Empleos que genera cada Sector, pero ambos criterios dan resultados
diferentes. Tomemos, por ejemplo, el caso de los sectores Minería y Construcción. El
sector Minero genera un 9,2% del PIB por actividad y un 1,3% del empleo. Por otro lado, el
sector Construcción genera un 8,3% del PIB (inferior al sector Minero), pero generó un
8,0% del total de empleos, muy por sobre el 1,3% del sector Minero.
Como estrategia para abordar este fenómeno y contar con un criterio de priorización de
sectores que no presente ambigüedades, se procedió a ponderar ambas variables, PIB y
empleos generados, construyendo un índice a partir de la media geométrica de ambas
variables. De esta manera, sectores con altas contribuciones al PIB y alto nivel de Empleo
27

tendrán ponderaciones más altas que sectores con bajo PIB y bajo nivel de empleo. Por otro
lado, si se presentan casos como el del sector Minero y el sector Construcción, este índice
permitirá ordenarlos sin dar lugar a criterios subjetivos. Una vez calculado el índice para
ordenar sectores, se ordenan de mayor a menor, de manera de obtener un listado ordenado
de sectores. Una vez alcanzado el primer porcentaje acumulado igual o superior a 80% se
procede a incorporar los sectores que no hayan sido incorporados que tengan los
porcentajes más altos en la variable que no ha alcanzado el 80%, de manera de cubrir el
80% en ambas variables.
Naturalmente que es posible que existan sectores que sean relevantes en cada región por
otros criterios que no sea el producto de la participación conjunta de empleo y producto.
Además, en una perspectiva dinámica, es posible que a través del tiempo la importancia de
algunos sectores en algunas regiones varíe en forma radical, por ejemplo, producto de un
shock sectorial positivo o negativo. En estos casos, el criterio puede adaptarse a las
necesidades cambiantes del análisis que se desee realizar. Sin embargo, para los efectos de
este estudio se aplicó el índice comentado para ordenar e identificar a los sectores
prioritarios, basado en la información disponible de producto y empleo regional en el año
2005.
El resultado de la aplicación de este criterio para el producto y empleo nacional se muestra en
la Tabla 4.1.2.
28

Tabla 4.1.2
Producto Interno Bruto y Empleo Según Sector de Actividad Económica en Chile
Ordenado por Importancia Relativa, Año 2005
PIB EMPLEO
PORCENTAJE
ACUMULADO
Sector Valor % Valor % PIB Empleo
Servicios Personales 6.290.200 12,9 1.640.058 28,2 12,9% 28,2%
Industria Manufacturera 9.576.233 19,6 776.433 13,3 32,5% 41,5%
Comercio, Restaurantes y Hoteles 5.707.377 11,7 1.116.504 19,2 44,2% 60,7%
Servicios Financieros y Empresariales 8.942.783 18,3 507.693 8,7 62,5% 69,5%
Transportes y Comunicaciones 5.295.279 10,9 477.248 8,2 73,4% 77,7%
Construcción 4.036.729 8,3 464.073 8,0 81,7% 85,6%
Agropecuario-Silvícola-Pesquero 2.884.471 5,9 728.544 12,5 87,6% 98,2%
Minería 4.467.740 9,2 74.442 1,3 96,7% 99,4%
Electricidad, Gas y Agua 1.593.873 3,3 32.132 0,6 100,0% 100,0%
Total 48.794.685 100,0 5.817.126 100,0
Fuente: Elaboración propia en base a información del Banco Central de Chile y del Instituto Nacional de
Estadísticas.
A partir de la Tabla 4.1.2 se desprende que los sectores que cubren el 80% del PIB y del
Empleo a nivel nacional son seis: Servicios Personales; Industria Manufacturera; Comercio,
Restaurantes y Hoteles; Servicios Financieros y Empresariales; Transportes y
Comunicaciones; y Construcción.
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena.
En la Tabla 4.1.3 se presenta la información estadística de Producto y Empleo para la
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena por Sector de Actividad, ordenado por
importancia relativa. En esta región el principal sector generador de empleos corresponde al de
Servicios Personales (29,3%), mientras que el sector con mayor aporte al PIB regional es el de
la Industria Manufacturera, el cual aporta con el 41,8 % del producto regional. Para la
29

egión de Magallanes, los sectores escogidos según el criterio desarrollado anteriormente
son los de Industria Manufacturera, Servicios Personales, Transporte y Comunicaciones,
Comercio, Restaurantes y Hoteles, Minería y el sector Agropecuario-Silvícola-Pesquero.
Tabla 4.1.3
Producto Interno Bruto y Empleo Según Sector de Actividad Económica
Ordenado por Importancia Relativa, Año 2005
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
PIB EMPLEO
PORCENTAJE
ACUMULADO
Sector Valor % Valor % PIB Empleo
Industria Manufacturera 319.580 41,8 8.361 13,3 41,8% 13,3%
Servicios Personales 48.158 6,3 18.450 29,3 48,1% 42,5%
Transportes y Comunicaciones 113.773 14,9 7.061 11,2 63,0% 53,7%
Comercio, Restaurantes y Hoteles 55.182 7,2 11.656 18,5 70,2% 72,2%
Minería 91.644 12,0 2.508 4,0 82,2% 76,2%
Agropecuario-Silvícola-Pesquero 41.536 5,4 5.492 8,7 87,7% 84,9%
Servicios Financieros y Empresariales 46.944 6,1 4.138 6,6 93,8% 91,5%
Construcción 36.586 4,8 4.952 7,9 98,6% 99,3%
Electricidad, Gas y Agua 10.783 1,4 416 0,7 100,0% 100,0%
Total 764.186 100,0 63.034 100,0
Fuente: Elaboración propia en base a información del Banco Central de Chile y del Instituto Nacional de
Estadísticas.
30

4.2. DESCRIPCIÓN DE BASES DE DATOS.
4.2.1. RECOLECCIÓN DE BASES DE DATOS.
La recolección de bases de datos se desarrolló de acuerdo a lo planificado. Se obtuvieron
las siguientes bases de datos:
• Banco Integrado de Proyectos (BIP). Ministerio de Planificación y Cooperación
(MIDEPLAN).
• Base de datos de Inversiones Extranjeras. Comité de Inversiones Extranjeras.
• Base de datos de la Corporación de Desarrollo Tecnológico y de Bienes de Capital
(CBC). Sistema Nacional de Pronóstico de Impacto de la Inversión (SNPII).
• Bases de datos del Sistema de Evaluación de Impacto Ambiental (SEIA). Comisión
Nacional del Medio Ambiente (CONAMA).
• Base de datos de la Superintendencia de Administradoras de Fondos de Pensiones
(SAFP).
• Cuentas Nacionales. Banco Central de Chile.
• Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional (CASEN). Ministerio de
Planificación y Cooperación (MIDEPLAN).
• Encuesta Nacional de Empleo (ENE). Instituto Nacional de Estadísticas (INE).
• Proyectos Públicos de Inversión Regional (PROPIR). Subsecretaría de Desarrollo
Regional (SUBDERE).
Las bases de datos de Cuentas Nacionales, Encuesta de Empleo y Superintendencia de
AFPs se utilizaron para formar la base de datos para la realización de estimaciones
econométricas. Las bases de datos de la encuesta CASEN se utilizaron para realizar el
análisis desagregado de los empleos. La base de datos de la CBC se utilizó para las
proyecciones de inversión.
31

Luego de una revisión se desechó trabajar con las bases de datos de inversión extranjera y
PROPIR. Se desechó trabajar con la base de datos de inversión extranjera porque no poseía
información relevante de empleos y, además, porque la forma en que venía la información
no hacía posible diferenciar de manera clara entre los proyectos que significan traspaso de
activos fijos existentes y los de la nueva inversión productiva. Naturalmente, para los
efectos del presente proyecto, es este último tipo de inversión el que es de interés. Además,
luego de consultar a los encargados de la base de datos de CONAMA, se nos aseguró que
no existía tratamiento diferenciado para nuevos proyectos de inversión entre la inversión
extranjera y nacional, por lo que la base de CONAMA debe incluir todos los proyectos de
origen externo que involucren la necesidad de una evaluación o declaración de impacto
ambiental.
La base de datos PROPIR fue desechada por varias razones. Estas razones son:
• falta de homogeneidad en la información entregada para distintos proyectos de
inversión,
• falta de información completa para muchos proyectos, y
• ambigüedad sobre la cobertura que presenta esta base de datos sobre los proyectos de
inversión pública.
Debido a lo anterior se optó por descansar sobre la base de datos del Banco Integrado de
Proyectos de MIDEPLAN para las inversiones de carácter público.
Se creó una base de datos para las estimaciones econométricas de funciones de demanda
laboral. Esta base de datos contiene información trimestral para el período 1995.1 – 2005.1
(44 observaciones) de ocupación, salarios, producto e inversión, desagregado a nivel de 13
regiones y para los sectores prioritarios de cada región.
A continuación presentamos en la sección 4.1.1 información sobre las distintas bases de
datos obtenidas para posteriormente en la sección siguiente (sección 4.2) abordar un
análisis descriptivo de las bases de datos de la Corporación Nacional del Medio Ambiente
(CONAMA) y del Banco Integrado de Proyectos (BIP).
32

4.2.2 PRESENTACIÓN DE FUENTES DE INFORMACIÓN SECUNDARIAS.
En esta sección se describen las fuentes de información secundarias que se han consultado
durante la elaboración de este estudio. El objetivo es identificar al organismo proveedor de la
información, detallar la información disponible a partir de cada fuente y la información de
contacto, de tal forma de facilitar la réplica o actualización de este estudio en el futuro.
Se hace especial énfasis en distinguir claramente la información que usualmente se
encuentra disponible en los medios físicos o electrónicos a través de los cuales el
organismo difunde su información, de aquella información a la que fue posible acceder sólo a
través de solicitudes extraordinarias o especiales. Además, se especifica claramente la
información que requiere de algún procesamiento adicional para ser recuperada y utilizada
para los fines que este estudio persigue.
Una base de datos, contenida en una planilla Excel, que sintetiza esta información, resume
los datos de contacto y contiene hipervínculos a las páginas de Internet donde se localiza
esta información, además de las direcciones electrónicas de los contactos. (Ver Anexo 7.3)
La información secundaria revisada en este estudio ha provenido de los siguientes
organismos:
• Corporación Nacional del Medio Ambiente (CONAMA): Sistema de Evaluación de
Impacto Ambiental (SEIA).
• Ministerio de Planificación y Cooperación (MIDEPLAN): Banco Integrado de
Proyectos (BIP).
• Subsecretaría de Desarrollo Regional (SUBDERE): Proyectos Públicos de Inversión
Regional (PROPIR).
• Corporación de Desarrollo Tecnológico y de Bienes de Capital (CBC): Sistema
Nacional de Pronóstico de Impacto de la Inversión (SNPII).
• Comité de Inversiones Extranjeras: diferentes bases e información de proyectos
autorizados y materializados.
• Banco Central de Chile: Cuentas nacionales.
33

• Instituto Nacional de Estadísticas (INE): Encuesta Nacional de Empleo (ENE).
• Superintendencia de Administradoras de Fondos de Pensiones (SAFP): Bases de
salarios.
Un informe más detallado de estas fuentes de información secundaria se presenta a
continuación.
a.- BASE DE DATOS DE INVERSIÓN.
Fuente Corporación Nacional del Medio Ambiente
(CONAMA)
Sistema de Evaluación de Impacto Ambiental
(SEIA)
Tipo de Información Disponible Proyectos de inversión sometidos a
Declaración/Evaluación de Impacto Ambiental:
monto de la inversión, mano de obra en etapa de
construcción, mano de obra en etapa de operación,
tipología (sector de actividad económica), fecha de
presentación del proyecto, fecha de calificación del
proyecto y estado del proyecto (aprobado, en
calificación, desistido, rechazado o no admitido a
trámite), titular del proyecto.
Cobertura Nacional.
Frecuencia de Publicación La información se actualiza diariamente.
Disponibilidad Temporal 1996 – 2008.
Desagregación Espacial Según región, provincia y comuna.
34

Calidad de la Información En general la información es clara y homogénea.
Sin embargo, en el caso de las Evaluaciones de
Impacto Ambiental para obtener la mano de obra es
necesario examinar todo el proyecto. Además, en
las Declaraciones de Impacto Ambiental la mano
de obra en etapa de operación que se señala no es
exclusivamente la que genera el proyecto sino que
incluye, además, toda la mano de obra contratada
previa a la realización del proyecto. Finalmente, la
tipología de división de los proyectos por sectores,
no concuerda con la división CIIU de sectores de
actividad económica, por lo cual es necesario
reclasificar todos los proyectos.
Acceso a la Fuente La información se encuentra disponible en la
página WEB http://www.e-seia.cl
Información de Contacto María Alicia Cavieres
Comisión Nacional del Medio Ambiente, División
de Evaluación y Seguimiento Ambiental, Dirección
Ejecutiva.
Dirección: Teatinos Nº 258, 5º piso, Santiago.
Teléfono: (562) 2405796
Correo electrónico: mcavieres@conama.cl
35

Fuente Ministerio de Planificación y Cooperación
(MIDEPLAN)
Banco Integrado de Proyectos (BIP)
Tipo de Información Disponible Proyectos públicos: descripción del proyecto,
monto de la inversión a financiar (monto pagado,
monto para el año del proyecto, monto a futuro y
gasto total), institución que postula el proyecto,
comuna, provincia, región y sector de actividad
económica al cual pertenece. Los proyectos
corresponden a inversión pública sobre los
Cobertura Nacional.
$50.000.000 y no consideran las concesiones del
Ministerio de Obras Públicas.
Frecuencia de Publicación No disponible.
Disponibilidad Temporal Proyectos públicos de inversión en ejecución entre
los años 2005 y 2007.
Desagregación Espacial Regional, provincial, comunal y por sector de
actividad económica.
Calidad de la Información Muy buena. Corresponde a una fuente que entrega
información de tipo homogénea para todos los
períodos en los cuales existe información
disponible.
Acceso a la Fuente La información se encuentra disponible en la
página WEB http://bip.mideplan.cl y es difícil de
digitar. Dado lo anterior, se solicitó la información
digitalizada.
36

Información de Contacto Paula Salgado
Ministerio de Planificación, División de
Planificación, Estudios e Inversión, Jefa Banco
Integrado de Proyectos.
Dirección: Calle Ahumada 48, Piso 6, Santiago
Teléfono: (562) 6751694 – (562) 6751690
Fax: (562) 6887652
Correo Electrónico: psalgado@mideplan.cl
37

Fuente Subsecretaría de Desarrollo Regional
(SUBDERE)
Proyectos Públicos de Inversión Regional
(PROPIR)
Tipo de Información Disponible Proyectos de inversión pública regional: monto del
proyecto, institución responsable, tipo de acción
gubernamental, fecha de inicio, fecha de término.
Cobertura Nacional.
Frecuencia de Publicación Anual.
Disponibilidad Temporal Proyectos públicos de inversión en ejecución entre
los años 2005 y 2007.
Desagregación Espacial Proyectos a nivel nacional, interregional, regional,
interprovincial, provincial, intercomunal y
comunal.
Calidad de la Información Deficiente. La información no es homogénea y es
incompleta o ambigua en algunas partes. Además,
la cobertura de proyectos es parcial. Por todo lo
anterior, esta información no es utilizada.
Acceso a la Fuente La información se encuentra disponible en la
sección “Instrumentos de Acción” de la página
WEB http://www.subdere.cl
38

Fuente Corporación de Desarrollo Tecnológico y Bienes
de Capital.
Sistema Nacional de Pronóstico de Impacto de la
Inversión (SNPII)
Tipo de Información Disponible Proyección de inversión para proyectos por sobre
los US$5 millones.
Cobertura Nacional.
Frecuencia de Publicación No periódica.
Disponibilidad Temporal 2007 – 2011.
Desagregación Espacial Según región y sector económico.
Calidad de la Información Está siendo corregida porque se han observado
desviaciones importantes entre los montos
proyectados y los realizados
Acceso a la Fuente Es necesario ser socio de la Corporación, sitio
WEB http://www.chileinversion.com
Información de Contacto José Miguel López
ChileInversión: Sistema Nacional de Pronóstico de
Impacto de la Inversión, Ingeniero Estudios CBC.
Dirección: Calle Marchant Pereira (no especifica
número), Santiago.
Teléfono: (562) 2049349 – (562) 2256951
Correo electrónico: cbc@cbc.cl
39

Fuente Comité de Inversión Extranjera
Tipo de Información Disponible Inversión extranjera materializada y autorizada
según: sector económico y región de Chile, país de
origen y región de Chile, y país de origen y sector
económico.
Cobertura Nacional.
Frecuencia de Publicación Anual.
Disponibilidad Temporal 1990 – 2007.
Desagregación Espacial Según región, país de origen y sector económico.
Calidad de la Información La información es homogénea, sin embargo, no es
posible distinguir si la inversión señalada
corresponde a adquisiciones de empresas o
realmente a nuevas inversiones.
Además, la inversión extranjera se somete a las
misma normas nacionales, por lo que la
información de estos proyectos que han debido
someterse a Declaración (DIA) o Evaluación (EIA)
de Impacto Ambiental se encuentra en la bases de
datos de CONAMA.
Por lo anterior, esta información no es utilizada.
Acceso a la Fuente La información se encuentra disponible en la
sección “FDI Statistics” de la página WEB
http://www.foreigninvestment.cl
Información de Contacto Daisy Kohan
Comité de Inversión Extranjera, Jefe de Estudios,
Vicepresidencia Ejecutiva.
Dirección: Teatinos 120, Piso 10, Santiago.
Teléfono: (562) 6984254 Anexo 32
Correo electrónico: dkohan@cinver.cl
40

.- BASE DE DATOS PARA LAS ESTIMACIONES.
Fuente Banco Central de Chile
Tipo de Información Disponible PIB Regional: total y por sector de actividad
económica.
Participación del PIB Regional en el Producto
Nacional.
Formación bruta de capital fijo.
Cobertura Nacional.
Frecuencia de Publicación No tiene una periodicidad establecida. Las series
son actualizadas en la medida que se generan
nuevos estudios por parte de la Gerencia de
Información e Investigación Estadística del Banco
Central de Chile.
Disponibilidad Temporal PIB regional: desde 1985 a 1997 en base 1986,
desde 1996 a 2003 en base 1996 y desde 2003 a
2006 en base 2003.
Formación bruta de capital fijo: trimestral desde
1986 a 2007 en base 2003.
Desagregación Espacial Nacional y regional. Algunas series desagregadas
por sector de actividad económica.
Calidad de la Información La información es de buena calidad, homogénea y
estandarizada.
Acceso a la Fuente La información se encuentra disponible en la
página WEB http://www.bcentral.cl.
41

Fuente Instituto Nacional de Estadísticas (INE)
Tipo de Información Disponible Ocupados por sector de actividad económica y
región.
Cobertura Nacional.
Frecuencia de Publicación Mensual.
Disponibilidad Temporal 1986 – 2007.
Desagregación Espacial Nacional y regional.
Calidad de la Información Buena. Sin embargo, está expandida de acuerdo a
ponderadores que provienen de distintos censos
(por lo que fue necesario empalmar) y faltan los
dos primeros trimestres del año 2006. Dado lo
anterior se solicitó la información faltante y fue
recibida.
Acceso a la Fuente La información se encuentra disponible en la
sección “Mercado del Trabajo” de la página WEB
http://www.ine.cl
Información de Contacto Alfredo López
Instituto Nacional de Estadísticas, Jefe de
Estadísticas del Departamento de Hogares.
Dirección: Avenida Presidente Bulnes Nº 418,
Santiago.
Teléfono: (562) 3667601
Correo electrónico: alfredo.lopez@ine.cl
42

Fuente Superintendencia de AFP
Tipo de Información Disponible Ingreso Promedio Imponible.
Cobertura Nacional.
Frecuencia de Publicación Existen datos generales que se publican en forma
mensual a través de los Boletines Mensuales.
Además, el Centro de Estadística de dicha entidad
publica en forma trimestral datos de Ingreso
Promedio Imponible por región y por actividad
económica.
Disponibilidad Temporal El período publicado es 1990 – 2007. Sin embargo,
desde 1990 a 1995 sólo existe información de
Ingreso Imponible para el mes de diciembre.
Además, en junio de 1996 cambia la forma de
clasificar los sectores económicos.
Desagregación Espacial Nacional, regional y por
económica.
sector de actividad
Calidad de la Información No es homogénea debido a cambios en
clasificación de sectores de actividad económica.
Dado lo anterior, se procedió a homologar los
sectores de actividad económica mediante la
utilización de promedios ponderados por número
de cotizantes. Además, se procedió a deflactar por
el IPC.
Acceso a la Fuente La información se encuentra disponible en la
sección “Centro de Estadísticas” de la página WEB
http://www.safp.cl
Información de Contacto Superintendencia de AFP
Dirección: Calle Teatinos 317, Santiago.
Código Postal: 8340382
Teléfono: (562) 7530100
43

4.3 ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LA INFORMACIÓN DE INVERSIÓN
DISPONIBLE POR SECTOR DE ACTIVIDAD ECONÓMICA A NIVEL NACIONAL
Y EN LA REGIÓN DE MAGALLANES Y DE LA ANTÁRTICA CHILENA.
En esta sección se presenta un análisis descriptivo de las dos bases de datos principales
sobre inversión por región y sector de actividad económica para los años 2006 y 2007 que se
han obtenido y procesado en el marco del presente estudio
Las bases de datos analizadas corresponden al Banco Integrado de Proyectos (BIP), base
que administra el Ministerio de Planificación y Cooperación (MIDEPLAN), y la base de
datos de la Corporación Nacional del Medio Ambiente (CONAMA). La primera de estas
bases sintetiza la información de inversión pública 7 , y la segunda es la base de inversión
pública y privada, tanto nacional como extranjera que ha debido presentar una evaluación o
declaración de impacto ambiental. En este sentido, esta última base representa la inversión
que debe someterse a alguna de estas formas contempladas en el Sistema de Evaluación de
Impacto Ambiental, o declaraciones realizadas en forma voluntaria por las instituciones que
proyectan realizar inversiones. Estas bases conforman la información de inversión que
dispondremos para el análisis posterior del estudio.
Las características y limitaciones que tienen estas bases se discutieron en la sección anterior
del presente informe.
La desagregación de los sectores de actividad económica difiere entre ambas bases. Para
realizar las estimaciones debimos homologar los sectores de actividad económica de
acuerdo a la Clasificación Internacional Industrial Uniforme (CIIU) para la base de datos de
CONAMA. Esta homologación no se realizó para la base de datos BIP. Por ello, para el
análisis descriptivo presentado en este informe presentamos la desagregación de origen que
7 Se han encontrado algunos proyectos cuyos montos de inversión son sumamente bajos (1.000 ó 10.000
pesos). Estos proyectos se aprueban en algunos años con esta cantidad por razones administrativas, pero en la
práctica estos proyectos no generaron inversión en ese año, sino que en otros años. Sin embargo, la inclusión
de estos proyectos afecta las cifras del número de proyectos de inversión en cada año. Por esta razón hemos
optado por eliminarlos de los cuadros presentados a continuación.
44

tienen la base de datos del BIP y presentamos la desagregación CIIU para la base de datos
CONAMA.
En el presente informe se presenta el análisis agregado para el país, para la Región de
Magallanes y de La Antártica Chilena
Análisis Nacional.
En la Tabla 4.3.1 se presenta el número de proyectos y montos asignados, en miles de pesos de
cada año de la inversión pública incorporado en el Banco Integrado de Proyectos,
desagregado por sector de actividad económica, para todo el país.
Tabla 4.3.1
Número de Proyectos y Monto Asignado por Sector de Actividad Económica,
Registrados en Banco Integrado de Proyectos
Total Nacional
Sector de Actividad Económica
Nº Proyectos
2006 2007
Monto Asignado (MM$)
2006 2007
Agua Potable y Alcantarillado 409 514 29.890,50 44.240,21
Comunicaciones 7 11 374,28 2.278,21
Defensa y Seguridad 170 164 15.091,00 12.297,48
Deportes 205 200 11.346,28 20.931,41
Educación y Cultura 528 685 83.140,06 401.069,56
Energía 353 138 15.644,62 9.485,97
Industria, Comercio, Finanzas y Turismo 66 95 7.779,30 75.477,87
Justicia 138 121 26.367,44 25.748,45
Minería 99 90 168.611,98 198.379,21
Multisectorial 776 934 98.007,67 136.693,35
Pesca 137 143 9.750,82 9.193,09
Salud 457 499 100.509,00 114.514,19
Silvoagropecuario 152 156 22.426,52 24.548,23
Transporte 1.279 1.484 891.453,28 932.480,37
Vivienda 199 149 80.563,01 31.788,16
Total 4.975 5.383 1.560.955,77 2.039.125,77
Fuente: Elaboración propia en base a información del Banco Integrado de Proyectos.
Nota: El número de proyectos corresponde sólo a los que recibieron asignación para el período señalado. El
sector de Actividad Económica es el utilizado por el Banco Integrado de Proyectos.
45

Se observa un incremento entre el año 2006 y el año 2007 en el número total de proyectos y
también en los montos totales asignados. Mientras el número de proyectos crece en 8.2%
(408 proyectos más) el monto total invertido aumenta en casi 31%. En el año 2007 el
monto asignado sobrepasa levemente los dos billones de pesos. Los sectores que
concentran la mayor proporción de la inversión pública son Transporte, Minería, Salud,
Educación y Cultura. Alrededor del 80% del monto total invertido se concentra en estos
sectores en ambos años. Además, los proyectos multisectoriales también tienen una
participación importante.
En la Tabla 4.3.2 se reporta el número total de proyectos que fueron presentados en el país a
evaluación los años 2006 y 2007 y que se les aprobó la Evaluación de Impacto Ambiental
(EIA) o la Declaración de Impacto Ambiental (DIA) en este período. Para obtener el año de
aprobación del proyecto se ha utilizado la información de la “Fecha Calificación”. Cuando
esta información no se encontraba en el sistema de información se utilizó como proxy la
variable “Plazo de Evaluación”. Sin embargo, en un proyecto no existía información ni de
“Fecha de Calificación” ni de “Plazo de Evaluación”, por lo que se utilizó la variable
“Fecha de Presentación” para su asignación a un determinado período de tiempo 8 . La Tabla
4.3.2 también contiene el monto total programado de inversión, en millones de dólares de
cada año. La información contenida en la citada Tabla se encuentra desagregada por sector de
actividad económica. La clasificación por Sector de Actividad Económica se ha
realizado en base a la tipología CIIU 9 . Los criterios que se han utilizado para asignar el
proyecto a un determinado año y para determinar el sector de actividad económica se
mantienen en los análisis regionales, por lo que no serán discutidos en el análisis más
desagregado.
8 En dos proyectos se utilizó “Plazo de Evaluación” y en un caso “Plazo de Presentación”.
9 Para clasificación oficial ver Instituto Nacional de Estadísticas (2007).
46

Tabla 4.3.2
Total de Proyectos e Inversión de Proyectos Presentados los Años 2006 y 2007
Sector
Aprobados por Comisión Nacional del Medio Ambiente
Total Nacional
Nº Proyectos Inversión (MMUS$)
2006 2007 2006 2007
AGRIC 107 233 131,18 307,41
COMER 7 19 92,14 63,64
CONST 11 34 101,69 1.235,40
EGA 40 76 575,92 4.476,24
MANUF 162 242 404,10 1.532,76
MINER 34 89 801,15 2.486,58
SSCSP 26 50 238,87 138,89
SSFIN 2 - 0,55 -
TRANS 18 43 72,12 208,45
Total 407 786 2.417,73 10.449,36
Fuente: Elaboración propia en base a información de Comisión Nacional del Medio Ambiente.
Nota 1: La información corresponde a proyectos aprobados los años 2006 y 2007.
Nota 2: AGRIC (Agricultura, Caza Silvicultura y Pesca), COMER (Comercio al por Mayor y al por
Menor y Restaurantes y Hoteles); CONST (Construcción); EGA (Electricidad, Gas y Agua),
MANUF (Industrias Manufactureras), MINER (Explotación de Minas y Canteras), SSCSP
(Servicios Comunales, Sociales y Personales), SSFIN (Establecimientos Financieros, Seguros,
Bienes Inmuebles y Servicios Prestados a las Empresas), TRANS (Transportes,
Almacenamiento y Comunicaciones).
47

Se observa que el número de proyectos prácticamente se duplicó entre el año 2006 y el año
2007, mientras que los montos programados de inversión crecieron aún más. En efecto, el
número de proyectos que tienen aprobada su DIA o EIA creció en más de un 93%; mientras
que los montos programados de inversión se triplicaron. En el año 2007 el monto
programado de inversión es de sobre 10 mil millones de dólares. Los sectores que
concentraron la mayor proporción de esta inversión el año 2007 son los de Electricidad,
Gas y Agua, Industria Manufacturera y Minería. En conjunto alrededor del 81% de la
inversión programada se concentra en estos sectores. A nivel de regiones, la Región del
Biobío lidera la inversión programada el año 2007, con un 30% del la inversión total. Le
sigue la Región de Antofagasta con un casi un 20% de participación. Después de estas
regiones figuran la Región de Valparaíso, la de Coquimbo y, posteriormente, la
Metropolitana.
Finalmente, para obtener una idea de la magnitud relativa de las dos bases de datos de
inversión, al comparar la base de datos BIP con la base de datos de la CONAMA para el
año 2007, se observa que la inversión total en esta segunda base es poco más de 2,5 veces la
inversión total en la base de inversión pública 10 .
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena.
En la Tabla 4.3.3 se presenta el número de proyectos y montos asignados, en millones de
pesos de cada año de la inversión pública incorporada en el Banco Integrado de Proyectos,
desagregado por sector de actividad económica, para la Región de Magallanes y de La
Antártica Chilena.
10 Los montos de inversión en millones de US dólares de la base de CONAMA se convirtieron a pesos
chilenos utilizando el tipo de cambio observado promedio para el año 2007 (www.bcentral.cl).
48

Tabla 4.3.3
Número de Proyectos y Monto Asignado por Sector de Actividad Económica,
Registrados en Banco Integrado de Proyectos
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Sector de Actividad Económica
Nº Proyectos
2006 2007
Monto Asignado (MM$)
2006 2007
Agua Potable y Alcantarillado 22 19 3.528,42 1.767,76
Comunicaciones - 1 - 4,18
Defensa y Seguridad 7 11 51,88 311,54
Deportes 12 10 735,17 687,22
Educación y Cultura 37 36 2.929,05 2.523,73
Energía 7 2 1.373,36 1.258,15
Industria, Comercio, Finanzas y Turismo 5 8 466,27 491,68
Justicia 7 6 214,95 519,83
Minería 13 13 50.816,00 51.001,00
Multisectorial 45 47 2.605,78 3.233,20
Pesca 2 2 1,34 87,13
Salud 13 20 2.936,43 15.946,03
Silvoagropecuario 7 7 540,49 223,68
Transporte 94 82 18.082,31 23.930,73
Vivienda 19 21 1.809,28 3.967,72
Total 290 285 86.090,71 105.953,58
Fuente: Elaboración propia en base a información del Banco Integrado de Proyectos.
Nota: El número de proyectos corresponde sólo a los que recibieron asignación para el período señalado.
El sector de Actividad Económica es el utilizado por el Banco Integrado de Proyectos.
La inversión pública total en la Región de Magallanes y de La Antártica Chilena en el año
2007 fue muy elevada, sobre todo considerando la baja participación poblacional que tiene
esta región en el total nacional. Los montos asignados alcanzaron casi 106 mil millones de
pesos corrientes. Este monto representó un incremento sustancial en los montos invertidos,
aunque el número de proyectos ejecutados disminuyó en el período. En efecto, el
incremento en recursos correspondió a un 23,1%, mientras que la reducción en el número de
proyectos fue de 1,7% entre los años 2006 y 2007. Los sectores más importantes, en
términos de montos asignados, fueron Minería, Transporte, Salud, y Educación y Cultura.
En su conjunto, estos cuatro sectores, representaron el 88,2% de la inversión pública total en
la Región de Magallanes en el año 2007. Entre los sectores que se destacan por su baja
inversión pública se pueden mencionar Comunicaciones y Pesca.
49

En la Tabla 4.3.4 se presenta el número de proyectos y los montos totales de inversión de
los proyectos a los que se les ha aprobado la Evaluación de Impacto Ambiental o la
Declaración de Impacto Ambiental. Las cifras de inversión ejecutada se encuentran en
millones de dólares de cada año. La información se encuentra desagregada por sector de
actividad económica para la Región de Magallanes y de La Antártica Chilena.
Tabla 4.3.4
Total de Proyectos e Inversión de Proyectos Presentados los Años 2006 y 2007
Sector
Aprobados por Comisión Nacional del Medio Ambiente
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Nº Proyectos Inversión (MMUS$)
2006 2007 2006 2007
AGRIC 1 8 0,80 20,25
COMER - - - -
CONST - - - -
EGA 3 2 10,55 8,50
MANUF 10 30 11,64 44,30
MINER - 2 - 0,15
SSCSP 3 6 1,09 1,05
SSFIN - - - -
TRANS 1 2 0,94 1,70
Total 18 50 25,02 75,95
Fuente: Elaboración propia en base a información de Comisión Nacional del Medio Ambiente.
Nota 1: La información corresponde a proyectos aprobados los años 2006 y 2007.
Nota 2: AGRIC (Agricultura, Caza Silvicultura y Pesca), COMER (Comercio al por Mayor y al por
Menor y Restaurantes y Hoteles); CONST (Construcción); EGA (Electricidad, Gas y Agua),
MANUF (Industrias Manufactureras), MINER (Explotación de Minas y Canteras), SSCSP
(Servicios Comunales, Sociales y Personales), SSFIN (Establecimientos Financieros, Seguros,
Bienes Inmuebles y Servicios Prestados a las Empresas), TRANS (Transportes,
Almacenamiento y Comunicaciones).
El número de Evaluaciones de Impacto Ambiental y Declaraciones de Impacto Ambiental
aprobadas por la Comisión Regional del Medio Ambiente casi se triplicaron en el año 2007
50

en relación al año 2006. En el año 2006 se habían aprobado 18 proyectos; mientras que en el
año 2007 se aprobaron 50 proyectos. La proporción de incremento en los montos de
inversión autorizados fue levemente mayor. En efecto, la inversión autorizada saltó de 25
millones de dólares en el año 2006 a 76 millones de dólares en el año 2007, lo que
corresponde a tres veces el valor del año anterior. Este incremento de la inversión
autorizada no alcanzó para mantener la participación de la Región de Magallanes en el
total de la inversión autorizada a nivel nacional, ya que esta disminuyó de 1 a 0,7 por
ciento.
La inversión se incrementó de manera importante en dos sectores durante el 2007: en el
sector agrícola, y en el sector manufacturero. En efecto, en el sector agrícola los montos
autorizados de inversión aumentaron de 1 millones de dólares a 20 millones de dólares. En el
sector manufacturero, en tanto, la inversión aumentó de 12 millones de dólares a 44
millones de dólares. En sectores Transporte y Minería el aumento de la inversión autorizada
fue menor entre 2006 y 2007. Finalmente en los sectores de Electricidad Gas y Agua, y
Servicios Sociales Comunales y Personales los recursos de inversión se redujeron en el año
2007 en relación al año 2006.
51

4.4 CARACTERIZACIÓN DE LA FUERZA LABORAL OCUPADA A NIVEL
NACIONAL Y EN LA REGIÓN DE MAGALLANES Y DE LA ANTÁRTICA
CHILENA.
En esta sección se presenta el análisis de la ocupación a nivel nacional y en la Región de
Magallanes y de La Antártica Chilena. El objetivo es caracterizar la mano de obra ocupada
por nivel de calificación y por sector de actividad económica. Esto permitió, por una parte,
formarse una visión global de las características que presenta la población ocupada en la
región desde el punto de vista de los niveles de calificación que presenta y, por otra parte,
utilizar la información de proporciones de mano de obra por nivel de calificación para las
proyecciones de ocupación que se desarrollan posteriormente en este estudio.
La caracterización se enfoca en cuatro dimensiones. Las tres primeras dimensiones están
relacionadas directamente con niveles de calificación. Estas son la calificación entendida (o
medida) a través de los años de escolaridad, los niveles de escolaridad, y la profesión u
oficio de la mano de obra. La cuarta dimensión abre la división de la ocupación por sector de
actividad económica a nivel de un dígito, a una mirada de dos dígitos. El objetivo de esta
última dimensión es observar si al interior de los sectores agregados (a un dígito) existen
diferencias importantes entre regiones cuando se observan los sectores a nivel de dos
dígitos. Estas diferencias pueden ser importantes a la hora de proyectar la evolución futura de
la ocupación, especialmente en los sectores más heterogéneos.
Para efectos del análisis se presenta la información más actualizada para cada uno de los
ámbitos señalados en el párrafo anterior, que en este caso corresponde al año 2006. Sin
embargo, en el Anexo 7.5 se muestran los resultados para todos los años donde existe
información oficial, esto es, el período 1990– 2006. La fuente de información de todas las
tablas es la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN. El nivel de
desagregación de los sectores de actividad económica es a nivel de un dígito, de la
Clasificación Industrial Internacional Uniforme (CIIU), adaptada por la Organización de
Estados Americanos (OEA) del año 1976. En este informe se presenta la información a
nivel agregado para todo el país y para la Región de Magallanes y de La Antártica Chilena.
52

Análisis Nacional.
En la Tabla 4.4.1 se presenta la distribución de la ocupación a nivel nacional por tramos de escolaridad, según sectores de
actividad económica para el año 2006.
Tabla 4.4.1
Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006,
por Escolaridad y Según Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU
Nacional
Escolaridad
0-3 Años 4-6 Años 7-9 Años 10-12 Años 13-15 Años 16-18 Años 19 y más Total
CIUU 1 dígito
Actividades No bien
Especificadas
Agricultura, Caza,
1,77 2,20 9,06 39,49 14,78 31,57 1,13 100
Silvicultura y Pesca
Explotación de Minas y
13,89 23,15 28,84 28,45 2,42 3,06 0,18 100
Canteras
Industrias
2,86 7,81 13,30 45,65 11,68 17,56 1,14 100
Manufactureras
Electricidad, Gas y
3,38 8,78 15,48 52,27 10,17 9,40 0,52 100
Agua
1,54 6,05
Construcción 5,45 13,02
Comercio
11,95 42,60
24,39 43,49
19,19
5,82
17,30
7,54
1,38
0,29
100
100
Mayor/Menor, Rest. y
Hoteles
Transporte y
3,68 8,81 14,14 53,10 11,74 8,37 0,15 100
Comunicaciones
Establec. Financieros,
2,32 7,14 15,45 51,73 11,09 11,78 0,48 100
Seguros
Servicios Comunales y
0,80 3,23 5,24 37,48 18,27 33,17 1,79 100
Sociales
4,12 8,03
Totales 4,88 10,22
13,56 38,26
16,41 43,46
10,67
9,97
22,73
14,01
2,62
1,05
100
100
Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN, del año 2006.
Nota: CIIU 1 dígito corresponde a la Clasificación Industrial Internacional Uniforme, OEA, 1976, a un dígito.
53

Se observa que la mayor proporción de la mano de obra ocupada se concentra en el tramo
de años de escolaridad de 10 á 12 años. El 43,5% de los ocupados se encuentran en este
tramo; es decir, con educación media completa o incompleta. El 75% de la población
ocupada ha estudiado 12 o menos años, es decir, tres cuartas partes de la población ocupada en
el año 2006 tenía los niveles de escolaridad obligatorios por ley. Por otra parte, un
porcentaje relativamente menor de la población ocupada tiene niveles de escolaridad
superiores a los 15 años. Al abrir el análisis por sectores de actividad económica se puede
observar que existe una gran diversidad. Los sectores de Establecimientos Financieros y
Seguros, y Servicios Sociales, Comunales y Personales, son los cuya mano de obra ocupada
presenta los niveles más altos de estudios formales. En cambio el sector de Agricultura,
Caza, Silvicultura y Pesca es el sector que presenta los niveles más bajos de instrucción
escolar.
En la Tabla 4.4.2 se presenta la distribución de la ocupación en el país por nivel
educacional, según sectores de actividad económica para el año 2006.
A nivel nacional los ocupados se concentran mayoritariamente en los niveles educativos 2 y
4, que corresponden a personas que han completado su educación básica, pero que
presentan educación media incompleta y educación media científico humanista completa,
respectivamente. Este resultado es bastante general en los distintos sectores. Sin embargo,
cabe recalcar que especialmente el sector de Establecimientos Financieros y Seguros, y en
menor medida los sectores de Servicios Sociales, Comunales y Personales, y Electricidad,
Gas y Agua, presentan proporciones de niveles educativos mayores que el resto de los
sectores. Sobre el 50% de los ocupados en el primer sector tiene un nivel educativo superior al
de educación media, y alrededor del 34% en los segundos. En el otro extremo destaca el
sector Agricultura, Caza, Silvicultura y Pesca como el sector con niveles de calificación
muy bajos. Más del 75% de los ocupados en este sector presentan educación básica o
educación media incompleta. Adicionalmente, el sector Construcción también se destaca
por sus niveles educativos bajos; casi el 57% de los ocupados en este sector no tiene
educación media completa.
54

Tabla 4.4.2
Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por Nivel
Educacional y Según Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU
Nacional
Nivel Educac.
1 2 3 4 5 6 Total
CIUU 1 dígito
Actividades No bien
Especificadas
Agricultura, Caza,
5,39 14,63 8,28 25,81 24,95 20,94 100
Silvicultura y Pesca
Explotación de Minas y
42,50 32,67 5,22 14,42 3,01 2,17 100
Canteras
Industrias
12,75 21,99 15,86 21,16 16,87 11,36 100
Manufactureras
14,78 25,79 14,35 27,01 11,69 6,38 100
Electricidad, Gas y Agua 7,90 19,02 19,61 19,13 21,59 12,75 100
Construcción 21,30 35,65 9,56 20,75 7,55 5,18 100
Comercio Mayor/Menor,
Rest. y Hoteles
Transporte y
14,45 24,41 12,66 30,16 14,05 4,27 100
Comunicaciones
Establec. Financieros,
11,28 27,47 11,61 28,56 15,19 5,88 100
Seguros
Servicios Comunales y
4,50 12,81 12,05 19,91 26,82 23,91 100
Sociales
14,33 20,99 8,76 21,41 15,68 18,83 100
Totales 17,60 25,06 10,54 23,39 13,31 10,09 100
Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional,
CASEN, del año 2006.
Nota 1: CIIU 1 dígito corresponde a la Clasificación Industrial Internacional Uniforme; OEA, 1976, a
un dígito.
Nota 2: 1 (Educación Básica Incompleta); 2 (Educación Básica Completa y Educación Media
Incompleta); 3 (Educación Media Técnico Profesional Completa); 4 (Educación Media Científico
Humanista Completa); 5 (Centros de Formación, Institutos Profesionales y Educación Universitaria
Incompleta); 6 (Educación Universitaria Completa).
En la Tabla 4.4.3 se presenta la distribución de la ocupación en el país por ocupación u
oficio, según sectores de actividad económica para el año 2006.
55

Tabla 4.4.3
Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por Ocupación u Oficio a Nivel de Un Dígito CIUO y
Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU
Nacional
CIUO 1 dígito
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Total
CIIU 1 dígito
Actividades No bien
Especificadas
Agricultura, Caza,
- 4,19 18,30 15,65 26,84 3,10 0,80 14,98 7,75 8,40 100
Silvicultura y Pesca
Explotación de Minas y
- 1,92 1,28 1,08 1,40 0,84 34,89 2,99 4,87 50,72 100
Canteras
Industrias
- 1,44 9,83 6,46 5,74 0,96 0,14 33,50 33,06 8,86 100
Manufactureras
Electricidad, Gas y Agua
-
-
2,82 4,10 5,75 6,29 4,91 1,42
3,21 9,79 7,99 14,18 2,55 0,67
45,84
27,39
20,93
24,31
7,93
9,90
100
100
Construcción
Comercio Mayor/Menor,
- 1,56 3,71 3,65 2,83 0,40 0,19 60,44 5,13 22,08 100
Rest. y Hoteles
Transporte y
- 13,99 1,57 4,32 10,44 49,19 0,41 2,75 1,96 15,36 100
Comunicaciones
Establec. Financieros,
- 2,53 3,39 5,97 15,62 5,40 0,39 4,63 52,97 9,09 100
Seguros
Servicios Comunales y
- 2,78 20,08 26,52 18,89 3,41 0,46 4,57 2,00 21,30 100
Sociales
Totales
1,37
0,37
1,97 19,74
4,51 8,72
10,70 8,57 15,22 2,53 7,10 1,50 31,29
7,60 8,56 15,26 5,50 16,28 9,69 23,52
100
100
Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN, del año 2006.
Nota 1: CIIU 1 dígito corresponde a la Clasificación Industrial Internacional Uniforme, OES, 1976, a un dígito. CIUO 1 dígito corresponde a la Clasificación
Internacional Uniforme de Ocupaciones, OIT, 1988, a un dígito.
Nota 2: 1 (Fuerzas Armadas); 2 (Miembros del Poder Ejecutivo y de los Cuerpos Legislativo y Personal Directivo de la Administración Pública y de
Empresas); 3 (Profesionales Científicos e Intelectuales); 4 (Técnicos y Profesionales de Nivel Medio); 5 (Empleados de Oficina); 6 (Trabajadores de los
Servicios y Vendedores de Comercios y Mercados); 7 (Agricultores y Trabajadores Calificados Agropecuarios y Pesqueros); 8 (Oficiales, Operarios y
Artesanos de Artes Mecánicas y de Otros Oficios); 9 (Operadores de Instalaciones y Máquinas y Montadores); 10 (Trabajadores No Clasificados).
56

Las categorías de ocupación u oficio no se relacionan directamente con el nivel de estudios
formales, y el ordenamiento de mayor a menor calificación no es completamente directo.
Pero, en general, la categoría 3 y, en alguna menor medida, la categoría 4, representan
niveles de calificación elevados, especialmente para empleados. Por otra parte, la categoría
7, y en menor medida la categoría 8, incorpora trabajadores manuales (obreros) con altos
niveles de calificación. En contraste, la categoría 10 presenta niveles bajos de calificación. Es
importante recordar, sin embargo, que estos niveles bajos de calificación pueden
corresponder a niveles educativos al menos hasta educación media completa. Finalmente,
cabe indicar que la categoría 2 es una categoría heterogénea, ya que existen muchos
trabajadores por cuenta propia (propios empleadores) que se contemplan en esta categoría.
Al analizar la información en la Tabla se observa que, en términos generales, ésta
corresponde con la visión que se obtenía del análisis de la distribución de calificaciones por
años de escolaridad y nivel educativo. Es decir, se observa una alta frecuencia de ocupados
con profesiones u oficios que corresponden a niveles de calificación bajos o medios y una
baja frecuencia para los niveles más altos. Los ocupados en las categorías 3 y 7 en general
son pocos. Se confirma que los sectores Establecimientos Financieros y Seguros; y
Servicios Sociales, Comunales, y Personales, son los sectores que concentran una mayor
proporción de ocupados en la categoría 3. No es así el caso para el sector Electricidad, Gas y
Agua. En cambio, al analizar la categoría ocupacional 7 surge un aspecto novedoso. El
sector que concentra casi el 35% de su fuerza laboral en esta categoría es el sector
Agricultura, Caza, Silvicultura y Pesca. No es claro a qué se debe esto, pero este punto se
podrá mirar con mayor detalle cuando se analicen las actividades por sector de actividad
económica a nivel de dos dígitos. También en forma interesante, este mismo sector es uno de
los sectores que presenta los niveles de calificación más bajos, reflejados en la alta
participación de la categoría 10. Es decir, se trata de un sector donde conviven ocupados
con niveles altos y bajos de calificación, pero con muy pocas personas en los niveles
intermedios. El sector Construcción también presenta un alto porcentaje de su mano de obra
ocupada sin calificar. Finalmente, es destacable que otros sectores que presentan altos
niveles de ocupados con baja calificación son los sectores de Establecimientos Financieros y
Seguros y Servicios Sociales, Comunales y Personales. Este resultado debe indagarse en
57

forma más específica cuando se analice, a un nivel de desagregación mayor, la ocupación
en los distintos sectores de actividad económica.
En la Tabla 4.4.4 se presenta la distribución de la ocupación en el país por sectores de
actividad económica a nivel de dos dígitos y según sectores de actividad económica a nivel de
un dígito para el año 2006.
Tabla 4.4.4
Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por Sector de Actividad Económica a Nivel
de Dos Dígitos CIIU y Según Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU
Nacional
CIIU 2 dígitos
CIUU 1 dígito
Actividades No bien
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Especificadas
Agricultura, Caza,
- - - - - - - - - - - -
Silvicultura y Pesca
Explotación de
81,32 9,93 8,75 - - - - - - - - -
Minas y Canteras
Industrias
- - - 0,92 1,94 85,70 11,43 - - - - -
Manufactureras
Electricidad, Gas y
- - - - - - - 27,98 16,11 11,94 8,76 12,10
Agua
- - - - - - - - - - - -
Construcción - - - - - - - - - - - -
Comercio
Mayor/Menor, Rest. y
Hoteles
Transporte y
Comunicaciones
Establec.
Financieros, Seguros
Servicios Comunales
y Sociales
- - - - - - - - - - - -
- - - - - - - - - - - -
- - - - - - - - - - - -
- - - - - - - - - - - -
Totales 10,37 1,27 1,12 0,02 0,03 1,46 0,19 3,81 2,19 1,63 1,19 1,65
Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN, del año 2006.
Nota 1: CIIU 1 dígito y CIIU 2 dígitos corresponden a la Clasificación Industrial Internacional Uniforme, OEA, 1976, a uno y
dos dígitos, respectivamente.
Nota 2: 1 (Agricultura y Caza); 2 (Silvicultura y Extracción de Madera); 3 (Pesca); 4 (Explotación de Minas de Carbón); 5
(Producción de Petróleo Crudo y Gas Natural); 6 (Extracción de Minerales Metálicos); 7 (Extracción de Otros Minerales); 8
(Productos Alimenticios, Bebida y Tabaco); 9 (Textiles, Prendas de Vestir e Industria del Cuero); 10 (Industria de la Madera y
Productos de la Madera, Incluido Muebles); 11 (Fabricación de Papel y Productos de Papel, Imprentas y Editoriales); 12
(Fabricación de Sustancias Químicas y de Productos Químicos Derivados del Petróleo y del Carbón, de Caucho y Plástico).
58

Tabla 4.4.4 (continuación)
Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por Sector de Actividad Económica a Nivel
de Dos Dígitos CIIU y Según Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU
Nacional
CIIU 2 dígitos
13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
CIUU 1 dígito
Actividades No bien
- - - - - - - - - - - -
Especificadas
Agricultura, Caza,
Silvicultura y Pesca
Explotación de
Minas y Canteras
Industrias
Manufactureras
Electricidad, Gas y
Agua
- - - - - - - - - - - -
- - - - - - - - - - - -
2,48 4,26 15,28 1,10 - - - - - - - -
- - - - 68,54 31,46 - - - - - -
Construcción - - - - - - 100,0 - - - - -
Comercio
Mayor/Menor, Rest. y
Hoteles
Transporte y
Comunicaciones
Establec.
Financieros, Seguros
Servicios Comunales
y Sociales
- - - - - - - 4,93 76,25 18,82 - -
- - - - - - - - - - 83,50 16,50
- - - - - - - - - - - -
- - - - - - - - - - - -
Totales 0,34 0,58 2,08 0,15 0,37 0,17 9,43 0,97 14,95 3,69 6,39 1,26
Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN, del año 2006.
Nota 1: CIIU 1 dígito y CIIU 2 dígitos corresponden a la Clasificación Industrial Internacional Uniforme, OEA, 1976, a uno y
dos dígitos, respectivamente.
Nota 2: 13 (Fabricación de Productos Minerales no Metálicos, exceptuando los Derivados del Petróleo y del Carbón); 14
(Industrias Metálicas Básicas); 15 (Fabricación de Productos Metálicos, Maquinaria y Equipo); 16 (Otras Industrias
Manufactureras); 17 (Electricidad, Gas y Vapor); 18 (Obras Hidráulicas y Suministro de Agua); 19 (Construcción); 20
(Comercio al Por Mayor); 21 (Comercio al Por Menor); 22 (Restaurantes y Hoteles); 23 (Transporte y Almacenamiento); 24
(Comunicaciones.
59

Tabla 4.4.4 (continuación)
Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por Sector de Actividad Económica a Nivel
de Dos Dígitos CIIU y Según Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU
Nacional
CIIU 2 dígitos
25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 Total
CIUU 1 dígito
Actividades No bien
- - - - - - - - - 100,0 100
Especificadas
Agricultura, Caza,
Silvicultura y Pesca
Explotación de
Minas y Canteras
Industrias
Manufactureras
Electricidad, Gas y
Agua
- - - - - - - - - - 100
- - - - - - - - - - 100
- - - - - - - - - - 100
- - - - - - - - - - 100
Construcción - - - - - - - - - - 100
Comercio
Mayor/Menor, Rest. y
Hoteles
Transporte y
Comunicaciones
Establec.
Financieros, Seguros
Servicios Comunales
y Sociales
- - - - - - - - - - 100
- - - - - - - - - - 100
16,73 6,36 76,91 - - - - - - - 100
- - - 13,00 3,43 39,59 5,78 38,03 0,16 - 100
Totales 1,19 0,45 5,46 3,49 0,92 10,63 1,55 10,21 0,04 0,75 100
Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN, del año 2006.
Nota 1: CIIU 1 dígito y CIIU 2 dígitos corresponden a la Clasificación Industrial Internacional Uniforme, OEA, 1976, a uno y
dos dígitos, respectivamente.
Nota 2: 25 (Establecimientos Financieros); 26 (Seguros); 27 (Bienes Inmuebles y Servicios Prestados a las Empresas); 28
(Administración Pública y Defensa); 29 (Servicios de Saneamiento y Similares); 30 (Servicios Sociales y Otros Servicios
Comunales Conexos); 31 (Servicios de Diversión y Esparcimiento y Servicios Culturales); 32 (Servicios Personales y de los
Hogares); 33 (Organizaciones Internacionales y Otros Organismos Extraterritoriales); 34 (Actividades No Bien
Especificadas).
60

De esta Tabla se observa una gran cantidad de información interesante e importante para el
análisis de la generación de ocupaciones por sector de actividad económica. Sólo para
mencionar algunos sectores: en el sector Agricultura, Caza, Silvicultura y Pesca, la
ocupación se concentra mayoritariamente en actividades agrícolas, y en menor medida en
los subsectores silvícola y pesquero. En el sector Explotación de Minas y Canteras la
ocupación se concentra fundamentalmente en el subsector de extracción de minerales
metálicos. En la Industria Manufacturera no existe un sector que destaque especialmente en
su participación en el empleo del sector. En el sector Comercio, Restaurantes y Hoteles, los
empleados se concentran en el sector de comercio al por menor. En el sector Transporte y
Comunicaciones la ocupación se encuentra mayoritariamente en transporte. Finalmente, en
el sector de Establecimientos Financieros y Seguros el mayor porcentaje del empleo se ubica
en servicios de bienes inmuebles y servicios prestados a las empresas. En este último
subsector es donde se clasifican los trabajadores contratistas, lo cual puede explicar la
dimensión que toma en el empleo total del sector.
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena.
En la Tabla 4.4.5 se presenta la distribución de la ocupación en la Región de Magallanes y de
La Antártica Chilena por tramos de escolaridad, según sectores de actividad económica para
el año 2006.
61

Tabla 4.4.5
Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006,
por Escolaridad y Según Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Escolaridad
0-3 Años 4-6 Años 7-9 Años 10-12 Años 13-15 Años 16-18 Años 19 y más Total
CIUU 1 dígito
Actividades No bien
Especificadas
Agricultura, Caza,
- - - - - - - -
Silvicultura y Pesca
Explotación de Minas y
17,23 16,25 35,09 28,12 0,61 2,69 - 100
Canteras
Industrias
- 3,83 0,98 60,03 20,88 14,27 - 100
Manufactureras
Electricidad, Gas y
0,45 14,56 12,90 56,55 12,74 2,79 - 100
Agua
- - -
Construcción 9,70 20,81 24,22
Comercio
78,77
38,36
21,23
3,82
-
3,09
-
-
100
100
Mayor/Menor, Rest. y
Hoteles
Transporte y
1,60 3,35 10,67 62,17 14,28 7,92 - 100
Comunicaciones
Establec. Financieros,
0,71 9,18 17,58 45,78 19,89 6,76 0,10 100
Seguros
Servicios Comunales y
0,30 0,34 11,24 58,53 14,62 9,04 5,92 100
Sociales
Totales
1,13 7,42
3,06 9,25
14,03 38,04
15,74 46,29
19,26
14,53
16,65
9,59
3,48
1,54
100
100
Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN, del año 2006.
Nota: CIIU 1 dígito corresponde a la Clasificación Industrial Internacional Uniforme, OEA, 1976, a un dígito.
62

Se observa la alta concentración de la mano de obra ocupada en el tramo de años de
escolaridad de 10 a 12 años. Más del 46% de los ocupados se encuentran en este tramo, es
decir, con educación media completa o incompleta. La tabla indica que alrededor del 74% de
la población ocupada alcanza este nivel o un nivel inferior. Indudablemente un alto
porcentaje de esta población no alcanza el nivel obligatorio de los 12 años. Esto es un
reflejo del insuficiente nivel de calificación que presenta la mano de obra en esta región. En
comparación con la situación nacional, la región presenta niveles de escolaridad
relativamente más altos para los tramos de 10 á 12 años y 13 á 15 años. Esto hace que su
nivel de escolaridad sea más alto que el promedio nacional. Sin embargo, los niveles de
escolaridad post universitaria son más bajos que el promedio nacional. Al abrir el análisis
por sectores de actividad económica se puede observar que existe una gran diversidad.
Algunos de los aspectos más relevantes son los siguientes: Los niveles de educación
superior de postgrado sólo se observan en los sectores de Establecimientos Financieros y
Seguros, y Servicios Sociales, Comunales y Personales, y Transporte y Comunicaciones, y en
porcentajes muy bajos. En estos mismos sectores los niveles de baja escolaridad son
relativamente escasos. Por otra parte, los sectores de Minas y Canteras y Transporte y
Comunicaciones presentan una muy alta proporción de ocupados con educación superior y, en
general, los niveles de escolaridad en estos sectores también son altos. En contraste, los
sectores de Agricultura, Caza, Silvicultura y Pesca y Construcción presentan niveles de
escolaridad muy bajos y relativamente muy pocos ocupados con niveles de escolaridad
sobre los 12 años.
En la Tabla 4.4.6 se presenta la distribución de la ocupación en la Región de Magallanes y de
La Antártica Chilena por nivel educacional, según sectores de actividad económica para el
año 2006.
63

Tabla 4.4.6
Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por Nivel
Educacional y Según Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Nivel Educac.
1 2 3 4 5 6 Total
CIUU 1 dígito
Actividades No bien
Especificadas
Agricultura, Caza,
- - - - - - -
Silvicultura y Pesca
Explotación de Minas y
42,07 34,29 9,02 11,32 0,76 2,54 100
Canteras
Industrias
3,83 1,06 34,09 29,53 17,21 14,27 100
Manufactureras
15,25 21,65 23,35 26,47 10,49 2,79 100
Electricidad, Gas y Agua - 1,42 0,47 77,36 20,75 - 100
Construcción 34,73 31,49 5,61 21,28 3,89 3,02 100
Comercio Mayor/Menor,
Rest. y Hoteles
Transporte y
5,33 25,01 26,48 22,83 15,74 4,60 100
Comunicaciones
Establec. Financieros,
11,76 37,00 19,11 11,37 13,90 6,86 100
Seguros
Servicios Comunales y
6,67 30,20 6,16 27,39 16,05 13,54 100
Sociales
10,20 22,48 10,68 19,80 21,82 15,01 100
Totales 14,52 25,83 15,51 20,65 14,88 8,61 100
Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional,
CASEN, del año 2006.
Nota 1: CIIU 1 dígito corresponde a la Clasificación Industrial Internacional Uniforme; OEA, 1976, a
un dígito.
Nota 2: 1 (Educación Básica Incompleta); 2 (Educación Básica Completa y Educación Media
Incompleta); 3 (Educación Media Técnico Profesional Completa); 4 (Educación Media Científico
Humanista Completa); 5 (Centros de Formación, Institutos Profesionales y Educación Universitaria
Incompleta); 6 (Educación Universitaria Completa).
Se observa que los ocupados se concentran especialmente en los niveles educativos 2 y 4,
que corresponden a personas que han completado su educación básica, pero que presentan
educación media incompleta o educación media científico humanista completa. Este
resultado es bastante general en los distintos sectores. En relación al promedio nacional se
observa una mayor proporción de ocupados con educación media técnico profesional
64

completa y una menor proporción con educación básica incompleta. A nivel de sectores,
cabe recalcar que especialmente los sectores de Minas y Canteras, Establecimientos
Financieros y Seguros, Servicios Sociales, Comunales y Personales, presentan proporciones de
niveles educativos mayores que el resto de los sectores. En el otro extremo, destacan los
sectores de Agricultura, Caza, Silvicultura y Pesca y Construcción con niveles de
calificación muy bajos.
En la Tabla 4.4.7 se presenta la distribución de la ocupación en la Región de Magallanes y de
La Antártica Chilena por ocupación u oficio, según sectores de actividad económica para el
año 2006.
65

:
Tabla 4.4.7
Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por Ocupación u Oficio a Nivel de Un Dígito CIUO y Según
Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
CIUO 1 dígito
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Total
CIIU 1 dígito
Actividades No bien
Especificadas
Agricultura, Caza,
- - - - - - - - - - -
Silvicultura y Pesca
Explotación de Minas y
- 4,04 - 0,83 0,26 4,02 78,01 0,26 0,78 11,80 100
Canteras
Industrias
- 14,27 - 16,39 0,16 - - 34,91 20,64 13,62 100
Manufactureras
Electricidad, Gas y Agua
-
-
0,17 2,59 5,21 0,75 0,49 2,69
4,72 16,51 - - - -
49,33
70,28
20,34
8,49
18,42
-
100
100
Construcción
Comercio Mayor/Menor,
- - 3,02 0,15 - - - 72,47 12,10 12,26 100
Rest. y Hoteles
Transporte y
- 12,86 1,58 5,10 11,29 58,21 0,83 1,78 1,82 6,53 100
Comunicaciones
Establec. Financieros,
- 0,66 3,36 0,35 21,36 8,95 0,16 4,09 48,95 12,12 100
Seguros
Servicios Comunales y
- 0,58 12,53 32,97 19,09 1,35 - 1,93 0,58 30,97 100
Sociales
Totales
9,84
3,51
1,52 17,74
3,59 8,21
11,37 7,45 13,27 1,73 8,26 1,97 26,86
7,66 7,76 16,56 7,00 17,80 9,86 18,04
100
100
Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN, del año 2006.
Nota 1: CIIU 1 dígito corresponde a la Clasificación Industrial Internacional Uniforme, OES, 1976, a un dígito. CIUO 1 dígito corresponde a la Clasificación
Internacional Uniforme de Ocupaciones, OIT, 1988, a un dígito.
Nota 2: 1 (Fuerzas Armadas); 2 (Miembros del Poder Ejecutivo y de los Cuerpos Legislativo y Personal Directivo de la Administración Pública y de
Empresas); 3 (Profesionales Científicos e Intelectuales); 4 (Técnicos y Profesionales de Nivel Medio); 5 (Empleados de Oficina); 6 (Trabajadores de los
Servicios y Vendedores de Comercios y Mercados); 7 (Agricultores y Trabajadores Calificados Agropecuarios y Pesqueros); 8 (Oficiales, Operarios y
Artesanos de Artes Mecánicas y de Otros Oficios); 9 (Operadores de Instalaciones y Máquinas y Montadores); 10 (Trabajadores No Clasificados).
66

Las categorías de ocupación u oficio no se relacionan directamente con el nivel de estudios
formales, y el ordenamiento de mayor a menor calificación no es completamente directo.
Pero en general, la categoría 3, y en alguna menor medida la categoría 4, representan
niveles de calificación elevados, especialmente para empleados. Por otra parte, la categoría
7, y en menor medida la categoría 8, incorpora trabajadores manuales (obreros) con altos
niveles de calificación. En contraste, la categoría 10 presenta niveles bajos de calificación. Se
debe recordar, sin embargo, que estos niveles bajos de calificación pueden corresponder a
niveles educativos al menos hasta educación media completa. Finalmente, cabe indicar que
la categoría 2 es una categoría heterogénea, porque existen muchos trabajadores por cuenta
propia (propios empleadores) que se contemplan en esta categoría.
Al analizar la información en la Tabla se observa que, en términos generales, ésta
corresponde con la visión que se obtenía del análisis de la distribución de calificaciones por
años de escolaridad y nivel educativo. Es decir, se observa una alta frecuencia de ocupados
con profesiones u oficios que corresponden a niveles de calificación bajos o medios y una
baja frecuencia para los niveles más altos. Los ocupados en las categorías 3 y 7 en general
son pocos. Sin embargo, en comparación con la situación nacional, esta región muestra un
nivel de ocupados sin profesión u oficio menor que el promedio del país. Es decir, existen
niveles de calificación superiores al promedio del resto de las regiones. Los sectores
Electricidad, Gas y Agua, Establecimientos Financieros y Seguros y Servicios Sociales,
Comunales y Personales son los sectores que concentran una mayor proporción de
ocupados en la categoría 3. En cambio, al analizar la categoría ocupacional 7 el sector que
concentra el 78% de su fuerza laboral en esta categoría es el sector Agricultura, Caza,
Silvicultura y Pesca. Finalmente, es destacable que los sectores que presentan altos niveles de
ocupados con baja calificación son Establecimientos Financieros y Seguros y Servicios
Sociales, Comunales y Personales. Este resultado puede deberse a que en este sector se
clasifican todos los trabajadores contratistas, pero es algo que debe indagarse en forma más
específica.
67

En la Tabla 4.4.8 se presenta la distribución de la ocupación en la Región de Magallanes y de
La Antártica Chilena por sectores de actividad económica a nivel de dos dígitos y según
sectores de actividad económica a nivel de un dígito para el año 2006.
Tabla 4.4.8
Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por Sector de Actividad Económica a Nivel
de Dos Dígitos CIIU y Según Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
CIIU 2 dígitos
CIUU 1 dígito
Actividades No bien
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Especificadas
Agricultura, Caza,
- - - - - - - - - - - -
Silvicultura y Pesca
Explotación de
57,26 8,11 34,64 - - - - - - - - -
Minas y Canteras
Industrias
- - - 0,82 80,83 18,35 - - - - - -
Manufactureras
Electricidad, Gas y
- - - - - - - 40,01 11,87 9,71 16,37 0,04
Agua
- - - - - - - - - - - -
Construcción - - - - - - - - - - - -
Comercio
Mayor/Menor, Rest. y
Hoteles
Transporte y
Comunicaciones
Establec.
Financieros, Seguros
Servicios Comunales
y Sociales
- - - - - - - - - - - -
- - - - - - - - - - - -
- - - - - - - - - - - -
- - - - - - - - - - - -
Totales 4,32 0,61 2,61 0,02 1,63 0,37 - 4,96 1,47 1,20 2,03 0,00
Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN, del año 2006.
Nota 1: CIIU 1 dígito y CIIU 2 dígitos corresponden a la Clasificación Industrial Internacional Uniforme, OEA, 1976, a uno y
dos dígitos, respectivamente.
Nota 2: 1 (Agricultura y Caza); 2 (Silvicultura y Extracción de Madera); 3 (Pesca); 4 (Explotación de Minas de Carbón); 5
(Producción de Petróleo Crudo y Gas Natural); 6 (Extracción de Minerales Metálicos); 7 (Extracción de Otros Minerales); 8
(Productos Alimenticios, Bebida y Tabaco); 9 (Textiles, Prendas de Vestir e Industria del Cuero); 10 (Industria de la Madera y
Productos de la Madera, Incluido Muebles); 11 (Fabricación de Papel y Productos de Papel, Imprentas y Editoriales); 12
(Fabricación de Sustancias Químicas y de Productos Químicos Derivados del Petróleo y del Carbón, de Caucho y Plástico).
68

Tabla 4.4.8 (continuación)
Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por Sector de Actividad Económica a Nivel
de Dos Dígitos CIIU y Según Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
CIIU 2 dígitos
13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
CIUU 1 dígito
Actividades No bien
- - - - - - - - - - - -
Especificadas
Agricultura, Caza,
Silvicultura y Pesca
Explotación de
Minas y Canteras
Industrias
Manufactureras
Electricidad, Gas y
Agua
- - - - - - - - - - - -
- - - - - - - - - - - -
- - 17,47 4,53 - - - - - - - -
- - - - 95,28 4,72 - - - - - -
Construcción - - - - - - 100,0 - - - - -
Comercio
Mayor/Menor, Rest. y
Hoteles
Transporte y
Comunicaciones
Establec.
Financieros, Seguros
Servicios Comunales
y Sociales
- - - - - - - 7,77 67,91 24,32 - -
- - - - - - - - - - 95,23 4,77
- - - - - - - - - - - -
- - - - - - - - - - - -
Totales - - 2,17 0,56 0,33 0,02 9,62 1,41 12,30 4,41 8,97 0,45
Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN, del año 2006.
Nota 1: CIIU 1 dígito y CIIU 2 dígitos corresponden a la Clasificación Industrial Internacional Uniforme, OEA, 1976, a uno y
dos dígitos, respectivamente.
Nota 2: 13 (Fabricación de Productos Minerales no Metálicos, exceptuando los Derivados del Petróleo y del Carbón); 14
(Industrias Metálicas Básicas); 15 (Fabricación de Productos Metálicos, Maquinaria y Equipo); 16 (Otras Industrias
Manufactureras); 17 (Electricidad, Gas y Vapor); 18 (Obras Hidráulicas y Suministro de Agua); 19 (Construcción); 20
(Comercio al Por Mayor); 21 (Comercio al Por Menor); 22 (Restaurantes y Hoteles); 23 (Transporte y Almacenamiento); 24
(Comunicaciones.
69

Tabla 4.4.8 (continuación)
Distribución Porcentual (%) de los Ocupados, en el Año 2006, por Sector de Actividad Económica a Nivel
de Dos Dígitos CIIU y Según Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
CIIU 2 dígitos
25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 Total
CIUU 1 dígito
Actividades No bien
- - - - - - - - - - -
Especificadas
Agricultura, Caza,
Silvicultura y Pesca
Explotación de
Minas y Canteras
Industrias
Manufactureras
Electricidad, Gas y
Agua
- - - - - - - - - - 100
- - - - - - - - - - 100
- - - - - - - - - - 100
- - - - - - - - - - 100
Construcción - - - - - - - - - - 100
Comercio
Mayor/Menor, Rest. y
Hoteles
Transporte y
Comunicaciones
Establec.
Financieros, Seguros
Servicios Comunales
y Sociales
- - - - - - - - - - 100
- - - - - - - - - - 100
7,79 17,91 74,31 - - - - - - - 100
- - - 31,65 0,16 32,30 2,17 33,72 - - 100
Totales 0,38 0,87 3,60 11,30 0,06 11,53 0,77 12,04 - - 100
Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN, del año 2006.
Nota 1: CIIU 1 dígito y CIIU 2 dígitos corresponden a la Clasificación Industrial Internacional Uniforme, OEA, 1976, a uno y
dos dígitos, respectivamente.
Nota 2: 25 (Establecimientos Financieros); 26 (Seguros); 27 (Bienes Inmuebles y Servicios Prestados a las Empresas); 28
(Administración Pública y Defensa); 29 (Servicios de Saneamiento y Similares); 30 (Servicios Sociales y Otros Servicios
Comunales Conexos); 31 (Servicios de Diversión y Esparcimiento y Servicios Culturales); 32 (Servicios Personales y de los
Hogares); 33 (Organizaciones Internacionales y Otros Organismos Extraterritoriales); 34 (Actividades No Bien
Especificadas).
De esta Tabla se observa una gran cantidad de información interesante e importante para el
análisis de la generación de ocupaciones por sector de actividad económica. Sólo para
mencionar algunos sectores: En el sector Agricultura, Caza, Silvicultura y Pesca la
ocupación se concentra mayoritariamente en actividades agrícolas, aunque el sector
pesquero también tiene una alta gravitación en el empleo del sector. En el sector
Explotación de Minas y Canteras la ocupación se concentra fundamentalmente en el
subsector de petróleo y gas natural. En el sector de Industria Manufacturera la Industria
70

Alimenticia es el subsector más importante en empleo. En el sector Comercio, Restaurantes y
Hoteles los empleados se concentran en el sector de comercio al por menor. En el sector
Transporte y Comunicaciones la ocupación se encuentra concentrada casi exclusivamente en
transporte. Finalmente, en el sector de Establecimientos Financieros y Seguros el mayor
porcentaje del empleo se ubica en servicios de bienes inmuebles y servicios prestados a las
empresas (donde se clasifican los trabajadores contratistas).
71

4.5 ANÁLISIS DE LAS CARACTERÍSTICAS DE LOS EMPLEOS A NIVEL DE
LOS PROYECTOS DE INVERSIÓN A NIVEL NACIONAL Y PARA LA REGIÓN
DE MAGALLANES Y DE LA ANTÁRTICA CHILENA.
En esta sección se estudian las características de los empleos que generan los proyectos de
inversión a partir del análisis de la información de empleo contenida en las bases de datos de
proyectos de inversión. Primero se discuten los aspectos metodológicos asociados a la
medición de la relación de la inversión y el empleo, para posteriormente realizar un análisis
agregado a nivel nacional.
La base de datos que se empleó para realizar este análisis es la de la Comisión Nacional del
Medio Ambiente (CONAMA), basada en los datos que recoge a través del Sistema de
Evaluación de Impacto Ambiental (SEIA). La razón para escoger esta base es que es la
única base disponible que tiene información de mano de obra generada por los proyectos de
inversión. El resto de las bases de datos de inversión revisadas no poseen esta información
(ver Sección 4.2 de este informe). Sin embargo, la cantidad y calidad de la información de
empleos generados recogida por la base de la CONAMA es limitada. Ello por el diseño de
los instrumentos con que recogen la información, y también por la forma como se controla la
información recogida.
La información disponible en la base de la CONAMA se refiere al número de empleos
estimados que generará el proyecto de inversión sujeto de la evaluación ambiental. Fuera de la
información sobre los montos de inversión y la identificación del sector donde se
realizará la inversión, se tiene información sobre la cantidad de empleos adicionales
estimados que se generará por la inversión, tanto en la etapa de construcción del proyecto
como en la etapa de operación. Esta información permite obtener información de inversión y
mano de obra dividida por sector de actividad económica tanto en la etapa de
construcción como de operación. No existe información adicional que pueda ser útil para
caracterizar el tipo de empleos generados o los requisitos de calificación que tienen estos
empleos. Además, esta información tiene algunas limitaciones que deben ser esclarecidas
inicialmente. Primero, dado que la información que se dispone en esta base es sobre
72

proyectos aprobados 11 se trata de estimaciones de empleo que se generará en caso de que el
proyecto sea realizado, y que las proyecciones correspondan con lo planificado, es decir, no es
empleo efectivamente realizado. Segundo, en el caso de que el proyecto se realice según lo
proyectado, no existe seguridad sobre la fecha en que efectivamente se generarán los
nuevos empleos. La fecha de inicio del proyecto es desconocida, y la distribución de los
empleos a través del tiempo también lo es. Ello puede llevar a problemas de clasificación
temporal de los empleos generados. Tercero, como se discutió en otra parte de este informe, la
clasificación sectorial de la inversión que realiza la CONAMA no corresponde a la
clasificación oficial de actividades (CIIU). Para efectos de homogenizar los resultados con
otra información del estudio, se reclasificaron todos los proyectos de inversión de acuerdo a la
clasificación CIIU, por el equipo consultor. Por ende, la información de empleos
generados por sector de actividad económica presentados aquí, no corresponden con los
que se obtienen directamente con la clasificación utilizada en la base de la CONAMA.
Un segundo problema que se enfrenta con la base de datos de CONAMA es la forma como
efectivamente se recoge la información de nuevos empleos, o más bien la falta de control
sobre la información de empleos que se obtiene. La revisión que realizó el equipo consultor
detectó que existían, en algunos casos, cifras de nuevos empleos que aparecían como poco
probables a la luz de los montos de inversión relacionados. Se pudo determinar que en
muchos casos los montos de mano de obra reportados corresponden a la cantidad de
empleos totales que mantiene la empresa que presenta el proyecto. Es decir, no se
diferencia entre el nivel de nuevos empleos generados por el proyecto de inversión, y el
empleo que tiene la empresa sin proyecto de inversión. Esto potencialmente puede
distorsionar mucho los resultados obtenidos. Lo que interesa, desde el punto de vista del
presente proyecto, es la relación entre nueva inversión y nuevos empleos (empleos
adicionales). Por esta razón, se realizó un acucioso estudio, que utilizó toda la información
disponible en la base de datos de CONAMA (para mayores detalles ver Anexo 7.6), para
identificar aquellos proyectos donde se poseía certeza de que los empleos reportados
correspondían con nuevos empleos generados por el proyecto. Todos los proyectos en los
11 Existe información sobre proyectos en distintas categorías de calificación: aprobado, en calificación,
desistido, rechazado, no admitido a trámite. Nosotros elegimos trabajar con los proyectos que contaban con la
aprobación para medir inversión. Esto nos acerca más al nivel de inversión efectiva.
73

que no se pudo determinar si los empleos contemplados en la base de datos se referían a
nuevos empleos, fueron descartados de la base de datos utilizada en este capítulo. Esta
selección de proyectos significó que la cantidad de proyectos donde se pudo determinar los
nuevos empleos, y por ende de dónde se podía inferir la relación entre inversión y empleo, se
redujo considerablemente en relación a la cantidad total de proyectos.
Un problema metodológico en la medición de los empleos generados por la inversión surge de
las diferentes duraciones que tiene distintos tipos de inversiones, y de su efecto sobre la
durabilidad del empleo que éstas generan. La capacidad de generación de empleos de dos
inversiones que requieren en promedio 100 hombres trabajando es diferente si el proyecto
dura un mes que si dura cinco años. La vida útil de la inversión afectará la duración de los
empleos generados por cada proyecto. Para tomar en cuenta diferencias en vida útil que
puede afectar la comparabilidad de la cantidad de empleos generados entre proyectos con
vida útil distinta, consideramos la duración del proyecto en los cálculos de los coeficientes
empleo – inversión. El empleo calculado en esta forma lo llamaremos empleo equivalente en
duración en el tiempo.
En la base de datos de la CONAMA existe el campo sobre la vida útil del proyecto y sobre la
duración del período de construcción. Esto permite diferenciar la generación de empleo,
controlando por el tiempo en que los empleos existen, entre la etapa de construcción y la de
operación. Sin embargo, el cálculo a partir de esta base del coeficiente empleo – inversión,
con control por duración del proyecto distinta, no es trivial. Esto porque la información
contenida en la base de datos de la CONAMA para los proyectos en la etapa de operación y
construcción tiene algunas limitaciones para estos efectos. Miraremos las limitaciones y la
metodología utilizada para resolver estas limitaciones, a continuación: primero para el
empleo en etapa de operación, y luego para el empleo en etapa de construcción.
Primero, para el empleo en la etapa de operación, una gran cantidad de proyectos están
estipulados con vida útil indefinida. Esto dificulta calcular la cantidad de empleos que
generará un proyecto, ya que la duración de un proyecto no puede ser indefinida sin mediar
reposición de capital de por medio. Probablemente, lo que se manifiesta al declarar que la
74

duración del proyecto es indefinida es la idea de que la actividad se mantendrá en el futuro
mediante la reposición del desgaste del capital y nueva inversión. Naturalmente, esta
inversión adicional no se encuentra considerada en el proyecto. Segundo, existe una
cantidad importante de proyectos donde no existe información sobre la vida útil de estos.
Estos dos problemas con la medición de la vida útil de los proyectos, implicó desarrollar
una metodología para poder medir los coeficientes empleo – inversión con control por el
tiempo de duración del proyecto.
Para el propósito del presente estudio, el lapso de tiempo relevante es el período de
proyección de las nuevas ocupaciones, que en este caso es hasta el año 2011. Esto es un
período de cuatro a cinco años para los proyectos aprobados en los años 2006 y 2007.
Definimos entonces como período de evaluación un lapso de cinco años. Es decir, esta será la
medida para evaluar la duración de los empleos.
En la gran mayoría de los casos donde se especificaba la vida útil del proyecto, ésta era
superior a cinco años. Por ello, supusimos que para todos los proyectos donde se declaraba
que la duración del proyecto era indefinida o no existía información, para efectos de los
cálculos del empleo que generan, esta duración era de cinco años. Para todos los proyectos
donde la duración era cinco o más años, se determinó una duración igual, es decir, cinco
años. Finalmente, para aquellos proyectos donde existía una declaración de la duración, y
esta era inferior a cinco años, se utilizó la duración declarada. Esto permitió imputar un
valor de duración a todos los proyectos. Posteriormente, se dividió el valor de duración de
cada proyecto por el valor de referencia (cinco años). Esto generó un indicador con un valor
que es una proporción de uno (1), que se interpreta como la proporción del tiempo de
referencia que dura el proyecto. Esta proporción se multiplicó por la cantidad de empleos
declarados que genera el proyecto en la etapa de operación. Esto nos da el nivel de empleo
generado por el proyecto, controlado por la duración del proyecto. Es decir, que permite
comparar los niveles de empleo generados de distintos proyectos en forma equivalente en
términos de tiempo de duración del proyecto, para el período de proyección. Este empleo se
interpreta como la cantidad de empleos generados que se mantienen al menos durante
cinco años.
75

El cálculo de empleos equivalentes en duración para la etapa de construcción del proyecto
enfrenta problemas de medición similares a los de la etapa de operación. Ello porque
existen proyectos sin información sobre el período de duración de la construcción, y porque la
forma como se especifica la duración utiliza distintas unidades de medidas (días, meses,
años). Para lidiar con estas dificultades definimos dos medidas. Primero, imputar el valor
promedio de duración de la construcción para todos los proyectos con información a
aquellos proyectos sin información. De esta forma no alteramos el tiempo promedio de
duración de los proyectos al asignarle tiempo a los proyectos sin información. Segundo,
transformamos todas las medidas de tiempo a meses. Para los proyectos donde la
información venía en días se transformaron estos a meses usando la siguiente regla: se
calcularon semanas de seis días y meses de cuatro semanas. De esta forma, la cantidad de
días se transformó en cantidad de meses. Para los proyectos donde la duración de la
construcción viene especificada en años, se transformó esto a meses, donde cada año
corresponde a 12 meses. En caso de existir un año y fracción, esta fracción se acercó al
número de meses más cercano a la fracción multiplicada por 12. Este procedimiento nos
entregó la cantidad de meses que dura cada uno de los proyectos en la etapa de
construcción.
La cantidad de meses que dura cada proyecto fue multiplicada por el número de empleos
que declara el proyecto que genera la etapa de construcción. Este procedimiento nos
entregó el número de empleos – mes que genera el proyecto por las actividades de
construcción. El número de empleos se convierte a empleos con durabilidad anual
dividiendo por 12 el número de empleos – mes. Este número entrega el número de plazas
de trabajo con contrato por 12 meses que entrega el proyecto en la etapa de construcción.
Finalmente, si se quiere comparar estas cifras de empleo con las cifras de empleo de la
etapa de operación, se debe dividir la cantidad de empleos anuales de la construcción por
cinco (5). Ello entrega el equivalente al número de empleos permanentes creados por la
construcción en un período de cinco años. Alternativamente, se puede multiplicar la
cantidad de empleos generados en la etapa de operación por cinco (5), lo cual entrega la
cantidad equivalente de empleos en base anual que genera la operación de los proyectos
76

durante un período de cinco años. Esta última opción es la que utilizamos en las tablas
presentadas.
Con las limitaciones y consideraciones descritas anteriormente, se trabajó finalmente con
una base de datos reducida de 180 proyectos. En la Tabla 4.5.1 se presenta la distribución de
estos 180 proyectos por sector de actividad económica y según región.
Se observa que, en general, salvo en los sectores de Manufactura y Minería para algunas
regiones, la cantidad de proyectos por sector y región es limitada. Ello naturalmente incide
sobre la confiabilidad de los resultados obtenidos, especialmente a nivel de sector y región. A
nivel agregado sectorial, creemos que para algunos sectores, como son Agricultura,
Manufactura, Minería y Transporte, los resultados pueden ser más confiables. Sin perjuicio de
ello, los resultados presentados deben ser tomados con cautela. Especialmente al revisar los
resultados para cada región por separado, se recomienda mirar la cantidad de proyectos, de
acuerdo a la Tabla 4.5.1, sobre la cual se fundan las conclusiones. Finalmente, cabe
destacar que el sector de Establecimientos Financieros, Seguros, Bienes Inmuebles y
Servicios de Préstamos, se encuentra subrepresentado en la base reducida.
77

Tabla 4.5.1
Número de Proyectos de Inversión con Información de Mano de Obra Adicional en los Años 2006 y 2007
Por Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU y Según Región
Nacional
Sector.
Total
.Región
AGRIC COMER CONST EGA MANUF MINER SSCSP SSFIN TRANS Regional
Tarapacá - 1 - - 4 8 - - 1 14
Antofagasta - 1 - 2 5 16 - - 3 27
Atacama 4 - - - 4 10 1 - - 19
Coquimbo 2 - 3 1 - 4 - - - 10
Valparaíso - 1 1 3 7 2 3 1 1 19
O'Higgins 4 - - - 5 - - - - 9
Maule - - - 2 10 - - - - 12
Biobío - 1 - 1 10 - 2 - 4 18
La Araucanía 2 - - - - - - - - 2
Los Lagos 7 - - - 2 - - - - 9
Aisén 6 1 - - - - - - - 7
Magallanes - - - 1 - 2 - - - 3
Metropolitana 1 - - 2 13 - 3 - - 19
Interregional - - - 1 - 6 - - 5 12
Total por Sector 26 5 4 13 60 48 9 1 14 180
Fuente: Elaboración propia a partir de la Base de Datos de Inversión de la Comisión Nacional del Medio Ambiente (CONAMA).
Nota 1: AGRIC (Agricultura, Caza, Silvicultura y Pesca), COMER (Comercio al por Mayor y al por Menor y Restaurantes y Hoteles), CONST
(Construcción), EGA (Electricidad, Gas y Agua), MANUF (Industrias Manufactureras), MINER (Explotación de Minas y Canteras), SSCSP (Servicios
Comunales, Sociales y Personales), SSFIN (Establecimientos Financieros, Seguros, Bienes Inmuebles y Servicios Prestados a las Empresas), TRANS
(Transportes, Almacenamiento y Comunicaciones).
78

Para reducir, en parte, la incertidumbre que existía por la poca cantidad de proyectos
disponibles para el análisis de empleos, se revisaron los proyectos en forma individual para
ver la homogeneidad al interior de cada categoría (sector de actividad económica – región). Es
decir, se controló el que no hubieran proyectos que generaran especialmente muchos o muy
pocos empleos en relación al resto. Estos proyectos pueden incidir fuertemente sobre el valor
promedio de cada sector y región. Pese a que existen algunos proyectos que pueden tener este
carácter distorsionador, se trata de muy pocos proyectos, por lo que el análisis se realizó
finalmente con la muestra completa.
Para analizar la respuesta en generación de empleos de los distintos sectores de actividad
económica a la inversión, calculamos la cantidad de empleos equivalentes en promedio que
generan los proyectos de distintos sectores por cada millón de dólares de EEUU. Estos
promedios los llamamos coeficientes brutos de empleo – inversión, y se deben leer como la
cantidad de puestos de trabajo por cada millón de dólares que generan los proyectos
concentrados en el plazo de un año 12 .
Análisis Nacional.
En la Tabla 4.5.2 se muestran los coeficientes brutos empleo – inversión, rankeados de
mayor a menor, por Etapa y según sector de actividad económica a nivel agregado (un
dígito CIIU), en los años 2006 y 2007, para la base final homogénea.
En la Tabla se observa que, a nivel agregado, en la etapa de construcción en promedio no se
generan significativamente más empleos que en la etapa de operación de los proyectos.
Mientras que a nivel nacional (para 180 proyectos) cada millón de dólares invertido genera
poco más de siete empleos en la etapa de construcción, en la etapa de operación se generan
seis empleos. Esto es una consecuencia de tomar, en cuenta en los cálculos de generación de
empleos, la duración de los mismos. Lo que sucede es que el empleo generado en la etapa
de construcción se concentra en un período de tiempo corto, en general uno o dos
12
Es decir, si el proyecto genera 100 empleos en un período de cinco años, esto se contabiliza como 500
empleos concentrados en un solo año.
79

años, mientras que el empleo generado en la etapa de operación se genera en un período de
tiempo más prolongado 13 .
Tabla 4.5.2
Coeficientes Brutos Empleo – Inversión
Por Etapa Según Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU
Rankeados de Mayor a Menor en los Años 2006 y 2007
Nacional
Sector
Etapa Construcción Etapa Operación
Nº Empleos Ranking Nº Empleos Ranking
Nº
Proyectos
Agricultura 3,9 8 149,1 1 24
Comercio 18,0 2 7,4 5 5
Construcción 25,0 1 3,8 8 4
Elect., Gas y Agua 4,5 4 0,3 9 13
Manufactura 5,4 7 12,4 4 60
Minería 8,9 3 6,1 6 48
Serv. Sociales 6,1 6 4,1 7 9
Servicios Financieros 0,0 9 60,0 2 1
Transporte 8,5 4 45,1 3 14
Total Nacional 7,1 6,0 180
Fuente: Elaboración propia a partir de la Base de Datos de Inversión de la Comisión Nacional del Medio
Ambiente (CONAMA).
Nota: Agricultura (Agricultura, Caza, Silvicultura y Pesca); Comercio (Comercio al por Mayor y al por
Menor y Restaurantes y Hoteles); Elect., Gas y Agua (Electricidad, Gas y Agua); Manufactura
(Industrias Manufactureras); Minería (Explotación de Minas y Canteras); Servicios Sociales (Servicios
Comunales, Sociales y Personales); Servicios Financieros (Establecimientos Financieros, Seguros,
Bienes Inmuebles y Servicios Prestados a las Empresas); Transporte (Transportes, Almacenamiento y
Comunicaciones).
Los sectores Construcción y Comercio son los sectores que generan más empleo en la etapa
de construcción. Se calculan en promedio 25 empleos – año por cada millón de dólares
invertido en el sector Construcción y 18 empleos en el sector Comercio. En cambio, el
sector Servicios Financieros es el que genera menos empleos por cada millón de dólares
invertido en la etapa de construcción. Esto es consecuencia de que, normalmente, las
inversiones en este sector se traducen en la compra de inmuebles ya existentes. Otros
13 Recordar que en la metodología de cálculo de los resultados asumimos que los proyectos no duran más de 5
años, para efectos de evaluación en el período de proyección relevante de este estudio. Sin embargo, existen
muchos proyectos cuya duración es más larga en el tiempo. Calcular con duraciones más largas, naturalmente,
reduciría y eventualmente invertiría el resultado de que en la etapa de construcción se generan más empleos
que en la etapa de operación.
80

sectores que generan relativamente pocos empleos en la etapa de construcción por cada
millón de dólares invertido son Agricultura; Electricidad, Gas y Agua, y Manufactura.
Estos sectores generan 3,9; 4,5; y 5,4 empleos – año por cada millón de dólares invertido,
respectivamente.
El sector Agricultura aparece como el sector con mayor número de empleos generados por
cada millón de dólares invertido en la etapa de operación. El coeficiente empleo – inversión es
de 149. Sin embargo, este dato debe ser considerado con cautela, porque se basa
fundamentalmente en dos proyectos de inversión en el sector acuícola, que generaron
muchos empleos y que elevan el promedio del sector. Otros sectores que generan muchos
empleos en la etapa de operación son Servicios Financieros y Transporte. 60 y 45 empleos -
año por cada millón de dólares invertido son generados, respectivamente, en estos sectores. El
sector que muestra el coeficiente inversión – empleo más bajo en la etapa de operación es el
sector Electricidad, Gas y Agua. Sólo 0,3 empleos - año se generan por cada millón de dólares
invertido en este sector. El resto de los sectores se ubica en posiciones intermedias a estos
sectores. Se observa que existe gran diversidad en la cantidad de empleos generados por
cada sector de actividad económica. Ello implica que la conformación de la estructura
productiva de cada región tendrá un impacto en la cantidad de empleos que se generan. Es
decir, dependiendo de cuales son los sectores que captan una mayor proporción de la
inversión regional, la cantidad de empleos que se generará para un mismo monto de
inversión total, será diferente en distintas regiones. Además, la generación de empleos va a
diferir dependiendo de si la inversión es en la etapa de construcción o de operación. En este
sentido, no necesariamente los sectores que generan más empleo por cada millón de dólares
invertido son los mismos que generan más empleo en la etapa de operación. Esto se puede
ver en la Tabla, porque el ranking de una y otra etapa son distintos.
81

Región de Magallanes y de La Antártica Chilena.
En la Tabla 4.5.3 se presentan los coeficientes brutos empleo – inversión, rankeados de
mayor a menor, por Etapa y según sector de actividad económica a nivel de un dígito CIIU,
en los años 2006 y 2007, para la Región de Magallanes y de La Antártica Chilena.
Tabla 4.5.3
Coeficientes Brutos Empleo – Inversión
Por Etapa Según Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU
Rankeados de Mayor a Menor en los Años 2006 y 2007
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Sector
Etapa Construcción Etapa Operación
Nº Empleos Ranking Nº Empleos Ranking
Nº
Proyectos
Agricultura - - - - -
Comercio - - - - -
Construcción - - - - -
Elect., Gas y Agua 1,6 1 0.0 2 1
Manufactura - - - - -
Minería 0,0 2 133,3 1 2
Serv. Sociales - - - - -
Servicios Financieros - - - - -
Transporte - - - - -
Total Regional 1,6 3,1 3
Fuente: Elaboración propia a partir de la Base de Datos de Inversión de la Comisión Nacional del Medio
Ambiente (CONAMA).
Nota: Agricultura (Agricultura, Caza, Silvicultura y Pesca); Comercio (Comercio al por Mayor y al por
Menor y Restaurantes y Hoteles); Elect., Gas y Agua (Electricidad, Gas y Agua); Manufactura
(Industrias Manufactureras); Minería (Explotación de Minas y Canteras); Servicios Sociales (Servicios
Comunales, Sociales y Personales); Servicios Financieros (Establecimientos Financieros, Seguros,
Bienes Inmuebles y Servicios Prestados a las Empresas); Transporte (Transportes, Almacenamiento y
Comunicaciones).
La información sobre proyectos en esta región es escasa. Se dispone de dos proyectos en el
sector Minería y uno en el sector Electricidad, Gas y Agua. La información disponible
indica bajos niveles de generación de empleo, tanto en la etapa de construcción como en la
etapa de operación, en comparación con los promedios nacionales.
Los resultados indican, además, que el proyecto en el sector Electricidad, Gas y Agua
genera nuevos empleos sólo en la etapa de construcción, pero no durante el período de
82

operación. Por otra parte, lo contrario sucede con los proyectos mineros, donde todo el
nuevo empleo se genera en la etapa de operación. Los proyectos en el sector minero
destacan por generar una gran demanda de mano de obra por cada millón de dólares
invertido. 133 empleos – año se generan en este sector. Como se observa por el promedio
del coeficiente empleo – inversión regional para la etapa de operación, este es bajo,
producto de que existe una inversión importante en el sector Electricidad, Gas y Agua, que
no se refleja en más empleos.
83

4.6. ESTIMACIÓN DE DEMANDA LABORAL A NIVEL NACIONAL Y PARA LA
REGIÓN DE MAGALLANES Y DE LA ANTÁRTICA CHILENA.
Para realizar el análisis estadístico entre el nivel de inversiones y la generación de empleos a
nivel agregado se estimó una función de demanda por trabajo, en primeras diferencias. La
función de demanda relaciona los cambios en la ocupación con el nivel de inversión,
además de controlar por otras variables como el cambio en los salarios reales y el cambio en
la producción. La estimación de esta función, con datos de series de tiempo, permite
determinar el impacto que tiene un cambio en la inversión sobre la generación neta de
nuevos puestos de trabajo. La función de demanda estimada es utilizada para realizar
predicciones agregadas del efecto que tienen los cambios en el nivel de inversiones sobre el
número de puestos de trabajo generados en cada sector. Este procedimiento permite probar
diferentes estructuras de rezagos entre el cambio en la ocupación y la inversión, lo que
permite elegir la especificación que muestre la mejor capacidad predictiva. El principal
producto obtenido de este análisis es un modelo predictivo que, a partir de datos agregados de
inversión, puede proyectar su impacto sobre el empleo.
Para realizar este primer tipo de análisis se construyó una base de datos trimestral con datos de
ocupación, producto, salarios y formación bruta de capital. Una evaluación de la
disponibilidad de estas series, su periodicidad y desagregación se aprecia en la Tabla 4.6.1.
Tabla 4.6.1
Series para la Estimación del Efecto Agregado de la Inversión en el Empleo
Variable Notación Fuente
Disponibilidad
(Período)
Periodicidad Regional
Sector de
Actividad
Económica
Ocupación T Encuesta ENE
Cuentas
1986-2007 Trimestral Si Si
Producto Y Nacionales
Regionalizadas
1960-2005 Anual Si Si
Salarios
Formación
w
Superintendencia
de AFPs
Bruta de
Capital
I
Cuentas
Nacionales
Fuente: Elaboración propia.
1994-2007 Trimestral Si Si
1996-2007 Trimestral No No
84

La fuente de información básica que se contempla para las ocupaciones es la Encuesta
Nacional de Empleo (ENE) del INE. La información se encuentra disponible en forma
continua y consistente desde el año 1996 hasta el año 2005. Las Cuentas Nacionales
proveen una larga serie de formación bruta de capital fijo, que refleja el nivel de inversión
total en el país. Para la información sobre producto se utilizaron las Cuentas Regionalizadas
del Banco Central (CRBC), las cuales se encuentran disponibles para un largo período.
Estas series fueron trimestralizadas, dado que sólo se encuentran en base anual (ver más
abajo). La información de salarios regionales se obtuvo de la serie de salarios corregidos
basada en la información de la Superintendencia de AFP.
Para realizar la trimestralización del producto regional se utilizó el método propuesto por
Chow y Lin (1971), que consiste en buscar la mejor interpolación lineal insesgada con la
ayuda de una serie relacionada. Se asume para este procedimiento que las series siguen un
proceso autoregresivo de orden 1 (AR1). La serie básica relacionada utilizada fue la serie
del Indicador de Actividad Económica Regional (INACER), publicada por el Instituto
Nacional de Estadísticas (INE), que se encuentra disponible con periodicidad trimestral
para todas las regiones a partir del año 1996 14 .
La función a estimar se encuentra representada en la ecuación 5. El marco teórico para esta
función se presenta en la sección 3.2.1 15 . En esta función T identifica la ocupación neta, Y el
producto interno bruto, w el salario promedio y K el stock de capital. Las series del PIB y del
stock de capital se encuentran expresadas en pesos del año 2003, en tanto que los
salarios se encuentran expresados en pesos de 1998. α, β, γ, y δ identifican los parámetros a
estimar en esta función. El subíndice t identifica el período en el que la variable está siendo
medida y εt es el termino de error, el cual asumimos se distribuye con media cero, es
homocedástico o de varianza constante, y no se encuentra autocorrelacionado.
T Y
α β γ δ tε
ln 1 1 = + ln ln+ 1t
t+ +
w
K
+ ln 1t t+ + +
t t t
tw K
T Y
14 Esta trimestralización se realizó, además, para el producto de cada región. Sin embargo, en este informe
estos datos no se utilizaron por la falta de información de inversión definitiva a nivel de regiones. En el
Anexo 7.7 se presentan los resultados de la trimestralización realizada.
15 La referencia básica para este tipo de análisis es Bondonio y Greenbaum (2006).
85
(5)

La ecuación 5 es estimada utilizando series trimestrales que abarcan desde el primer
trimestre del año 1995 hasta el cuarto trimestre del año 2005. El largo de este periodo nos
permite contar con 53 observaciones en nuestras estimaciones. Aunque las series con las
que contamos para las estimaciones más desagregadas son más cortas, la estimación inicial de
esta función con mayores grados de libertad nos permite tener una idea más apropiada de
cuál podría ser la especificación final del modelo a estimar. Sin embargo, también
reportamos los resultados considerando el período considerado en el análisis más
desagregado, el que abarca desde el primer trimestre de 1995 hasta el cuarto trimestre del
año 2005. Por lo tanto, este período considerará sólo 44 observaciones. Los resultados de
esta última estimación son utilizados para evaluar la capacidad predictiva del modelo “fuera de
la muestra”, en la última parte de esta sección, cuando comparemos las predicciones de
cambios trimestrales en la ocupación, originadas utilizando este modelo, con los valores
efectivos de cambio en la ocupación trimestral con los que contamos entre el primer
trimestre del año 2006 y el primer trimestre del año 2008. Los resultados de estas
estimaciones han sido reportados en la Tabla 4.6.2.
Tabla 4.6.2
Estimación Básica de la Demanda por Trabajo a Nivel Nacional
1995.1 – 2008.1 1995.1 – 2005.4
Variables
Coef.
Constante 0,003
Error
Est.
0,003
Est.-t Prob.
1,21 0,23
Coef.
0,003
Error
Est.
0,003
Est.-t Prob.
1,00 0,32
D(CAP) 0,156 0,047 3,34 0,00 0,180 0,052 3,49 0,00
D(PROD) 0,021 0,094 0,22 0,83 -0,008 0,113 -0,08 0,94
D(SAL) -0,152 0,139 -1,09 0,28 -0,189 0,144 -1,31 0,20
Nº Observaciones 53 43
R2 0,40 0,45
R2Aajustado 0,36 0,41
Criterio de Akaike -277,9 -228,6
Criterio de Schwartz -270,1 -221,5
Fuente: Elaboración propia.
Notación: Coef. [Coeficiente], Error Est. [Error Estándar], Est.-t [Estadístico-t], Prob. [Probabilidad],
D(CAP) [tasa de cambio del logaritmo natural de la formación bruta de capital]; D(PROD) [tasa de cambio
del logaritmo natural del producto interno bruto]; D(SAL) [tasa de cambio del logaritmo natural de la
remuneración imponible]. R 2 [Coeficiente de Determinación].
86

Se aprecia en la Tabla 4.6.2 que cuando estimamos el modelo más básico, sólo el cambio
en el nivel del stock de capital contemporáneo (el flujo de inversión) es una variable
significativamente distinta de cero al momento de explicar los cambios en la ocupación.
Sin embargo, es natural pensar que no son sólo las variables contemporáneas las que se
encuentran influyendo en la demanda por trabajo en un determinado período t. Por ejemplo, es
posible intuir que los cambios en el producto no se reflejen inmediatamente en aumentos o
reducciones de la ocupación, de la misma manera, cambios en los niveles de salarios en un
período determinado no se reflejarán inmediatamente en un esfuerzo por contar con
tecnologías menos intensivas en la utilización de mano de obra y, finalmente, el impacto en el
empleo que proviene de nuevas inversiones podría extenderse más allá del período en el cual
la inversión se materializa. Por esta razón, ha sido necesario utilizar varios y sucesivos
procedimientos, con la finalidad de determinar el largo apropiado de los rezagos. El método
utilizado en la estimación es el descrito en Charemza y Deadman (1993), y se denomina
Modelo de Vectores Autorregresivos o Modelo VAR.
El modelo VAR se utiliza para analizar situaciones en las que se tienen ecuaciones
simultáneas y se quiere describir las relaciones entre las diferentes variables. Es decir, el
modelo VAR es utilizado en sistemas de predicción de series de tiempo interrelacionadas y
para analizar el impacto dinámico de los disturbios aleatorios sobre un sistema de variables.
La representación de un modelo VAR, es la siguiente:
ó
1 1Z A Z 2t t A 2Z= + ..... t− − + k tA kZ − +
γ+ tDϒ +
k
t i∑ t −i Z A Z γ t
(6)
i 1=
D= + ϒ +
87

Donde:
Z = Vector de dimensión ( 1n
×
) , donde n es el número de variables del
modelo. En nuestro modelo el vector Z contiene cuatro variables endógenas
(n=4), expresadas en logaritmo: la ocupación neta, el producto interno bruto,
el salario promedio y el stock de capital.
iA = Matriz de coeficientes de dimensión ( )n n× .
γ = Vector columna de errores aleatorios (innovaciones) de dimensión ( )n ×1 .
k = Número de rezagos a incluir en el modelo VAR.
D = Matriz de variables determinísticas, como constantes, dummies o variables
capturando la tendencia, con matriz de coeficientes ϒ .
En el caso de esta investigación, el vector Z t será el siguiente:
['
, , ],
Zt= t tT K tY tw Este modelo se conoce con el nombre de VAR no restringido, en el sentido que no posee un
mecanismo de corrección de errores que restrinja el comportamiento de largo plazo de las
variables hacia relaciones cointegradas y, que a su vez, permite un amplio rango para las
fluctuaciones dinámicas de corto plazo.
El modelo se puede modificar a través de lo que se conoce como Transformación de
Cointegración, la cual consiste en incorporar un mecanismo de corrección de errores (CE)
para separar las relaciones de corto plazo de las de largo plazo. El nuevo modelo es:
Donde:
k 1−
t i ∆ = ∑ Γ t ∆ i + t Π
− + ϒ γ t
i 1=
∆ = Operador de primeras diferencias
iA A +
Γ = I− + 1 2 +
..... i
k Z Z Z −
D +
(7)

Π = −(I − 1A −
A
2
A+ , donde I es la matriz identidad de orden k
− .... − k A )
88

El nuevo modelo se conoce como VAR con mecanismo de Corrección de Errores o
simplemente VECM. Las relaciones de corto plazo se asocian a las matrices
Γ i , mientras
que las de largo plazo a la matriz Π . A continuación se analizarán las relaciones de corto y
largo plazo.
Relaciones de Largo Plazo.
En este caso, la atención se centra en la matriz Π , cuya dimensión es ( × )n n y,
dado lo anterior, se deduce que su rango es, a lo más, igual a n. Luego, según la
Representación General del Teorema de Granger (Charemza y Deadman (op. cit.)), se
puede deducir lo siguiente:
a) Si el rango de la matriz Π es igual a n , el vector es integrado de orden cero, Zt ~
I(0), por lo que con la primera diferencia se consigue la estacionariedad.
b) Si el rango de la matriz Π es igual a r , donde r n< , la matriz Π puede ser
representada por
αΠ =
β ' . Donde α y β son matrices de dimensión ( × )n r .
La
matriz β se denomina Matriz de Cointegración, y posee la propiedad que el
vector de cointegración es integrado de orden cero, β’Zt ~ I(0), lo que implica que
con la primera diferencia se consigue la estacionariedad.
Es decir, las variables en
Z t están cointegradas con vectores particulares 1 2β , ,K, rβ
β que
constituyen las columnas de la matriz β . Por lo tanto, dado que el modelo VAR tiene n
variables, pueden existir a lo más = −1r n vectores de cointegración.
El procedimiento para determinar r se conoce como Método de Reducción de Rango de
Johansen (1988).
Relaciones de Corto Plazo.
Una vez identificadas las relaciones de largo plazo se procede a estimar el VECM de la
siguiente forma 16 :
16
La relación (8) sólo se puede plantear si las variables son integradas de orden 1 y existe a lo menos una
relación de cointegración.

Donde:
ˆ '
k 1−
ˆ '
t i∆ = ∑ Γ t∆ α+ i
tZ Z kZ −
− + ϒ tDβ γ+
i 1=
β Z t k− corresponde a los vectores de largo plazo previamente identificados.
El modelo quedará correctamente especificado si se eliminan todos aquellos parámetros
que resultan ser no significativos desde el punto de vista estadístico. Con esto se consigue
la representación del VAR en su forma Parsimoniosa (PVECM) 17 .
Respecto de los elementos determinísticos a incluir en el espacio de cointegración, se
pueden señalar las siguientes opciones:
Modelo 2: Las series en el vector
(8)
Z t no tienen tendencia determinística y el espacio de
cointegración posee intercepto. Usando la ecuación (8) lo anterior se puede reflejar como:
Modelo 3: Las series en el vector
'( )
t k Z DΠ + αϒ = t k 0 Zβ ρ −
− +
Z t poseen tendencia lineal y el espacio de cointegración
sólo posee intercepto. Usando la ecuación (8) lo anterior se puede reflejar como:
Modelo 4: Las series en el vector
'( )
Usando la ecuación (8) lo anterior puede expresarse como:
t k Z DΠ + αϒ = t k 0 0 Zβ ρ+ α ξ −
− +
Z t y el espacio de cointegración poseen tendencia lineal.
'( )
t k Z DΠ + αϒ = t k 0 1 Z + tβ ρ ρ −
− + 0α ξ+

17 PVECM puede ser encontrado en algunos textos como PVAR.
90

donde α es una matriz (no única) asociada a los elementos determinísticos fuera del
espacio de cointegración de dimensión ( × (n n − ))r . Como es una matriz no única,
para
identificarla se impone la restricción 'αα = 0 .
Análisis Nacional.
A continuación se detalla la aplicación de la metodología antes señalada, en el ámbito
nacional, con la finalidad de encontrar el modelo parsimonioso de corto plazo para la tasa
de cambio de la ocupación.
Determinación del Modelo de Cointegración.
El modelo de cointegración elegido fue el número 2 (se utilizaron dos rezagos para las
variables en primeras diferencias). El Test de Johansen, mediante el estadístico de la traza,
sugiere la existencia de un solo vector de cointegración. El vector, ya normalizado, es
(errores estándar entre paréntesis):
OCU CAP PROD SAL
1,000000 -0,055594 -0,757673 0,549158
(0,02640) (0,08484) (0,15898)
Donde OCU, CAP, PROD y SAL corresponden al logaritmo natural de la ocupación, de la
formación bruta de capital fijo, del producto interno bruto y de la remuneración imponible,
respectivamente. La gráfica del vector, denominado CE1, es reportada en el Gráfico 4.6.1.
18
18 El Vector no se utilizó con rezago debido a que el ajuste del modelo es mejor (medido a través del R 2
Ajustado o Coeficiente de Determinación Ajustado).
91

CE1
.04
.03
.02
.01
.00
-.01
-.02
-.03
-.04
-.05
Gráfico 4.6.1
Vector de Corrección de Error
Nacional
96 97 98 99 00 01 02 03 04 05
Período
Fuente: Elaboración propia.
Nota: 1CE OCU 0, 055594t CAP 0, 757673t PROD 0, 549158t SALt .
t= −
−
+
Donde CE1tt es el vector de corrección de error sin rezago; OCUtt, CAPtt, PRODtt y
SALtt representan el logaritmo natural de la ocupación, de la formación bruta de capital
fijo, del producto interno bruto y de la remuneración imponible, en el período t,
respectivamente.
Reporte Ecuación Parsimoniosa.
Para determinar la ecuación parsimoniosa de la tasa de cambio de la ocupación [D(OCU)],
se utilizaron como variables independientes cuatro rezagos de la tasa de cambio de todas las
variables y las tasas de cambio no rezagadas del producto interno bruto, la formación bruta
de capital fijo y la remuneración imponible, denominadas D(PROD), D(CAP) y D(SAL),
respectivamente. Luego se procedió a la eliminación de las variables no significativas,
siempre que el Coeficiente de Determinación Ajustado (R 2 Ajustado) no disminuyera (para
evaluar el poder explicativo de la variable adicional con la pérdida de grados de libertad).
Además, se agregó una dummy en el segundo trimestre de 1999, para capturar el efecto de
92

la crisis asiática sobre la ocupación en ese trimestre. Los resultados de la estimación del
modelo parsimonioso son reportados en la Tabla 4.6.3.
Tabla 4.6.3
Estimación del Modelo Parsimonioso
Nacional
Variable Dependiente: D(OCU)
Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios
Muestra (ajustada): 1997Q2 – 2005Q4
Observaciones Incluidas: 35 después de ajustes
Variable Coeficiente Error Estándar Estadístico-t Probabilidad
CE1 0,812266 0,171370 4,739839 0,0002
D(OCU(-1)) -0,500393 0,137228 -3,646423 0,0020
D(OCU(-2)) -0,539456 0,092907 -5,806387 0,0000
D(OCU(-3)) -0,166812 0,125957 -1,324357 0,2029
D(CAP(-1)) 0,022076 0,037591 0,587263 0,5647
D(CAP(-2)) 0,039717 0,039581 1,003454 0,3297
D(CAP(-3)) 0,050881 0,044680 1,138775 0,2706
D(CAP(-4)) 0,092766 0,033002 2,810903 0,0120
D(PROD(-1)) 0,608626 0,129756 4,690557 0,0002
D(PROD(-2)) 0,343628 0,096710 3,553169 0,0024
D(PROD(-3)) 0,175491 0,123280 1,423513 0,1727
D(PROD) 0,646379 0,120817 5,350044 0,0001
D(SAL(-1)) -0,318530 0,117626 -2,708001 0,0149
D(SAL(-2)) -0,322107 0,109281 -2,947504 0,0090
D(SAL(-3)) -0,129672 0,122908 -1,055031 0,3062
D(SAL(-4)) -0,216593 0,107856 -2,008164 0,0608
D(SAL) -0,445814 0,098404 -4,530466 0,0003
DP1999Q2 -0,017970 0,009701 -1,852296 0,0814
R 2 0,952328 Media de Variable Dependiente 0,005079
R 2 Ajustado 0,904656 Error Estándar Variable Dependiente 0,021423
Error Estándar Regresión 0,006615 Criterio de Akaike -6,892554
Suma de Cuadrados Residuales 0,000744 Criterio de Schwarz -6,092660
Log Verosimilitud
Fuente: Elaboración propia.
138,6197 Estadístico Durbin-Watson 0,826109
Notación: CE1 es el vector de corrección de error sin rezago; D(OCU)(-k)), D(CAP)(-k)), D(PROD)(-k)) y
D(SAL)(-k)) corresponden a la tasa de cambio del logaritmo natural de la ocupación, de la formación bruta
de capital fijo, del producto interno bruto y de la remuneración imponible, con k rezagos, respectivamente;
DPaQm es una variable dummy que toma el valor 1 en el trimestre m del año a. R 2 es el Coeficiente de
Determinación. Log Verosimilitud es el logaritmo natural de la Función de Verosimilitud.
Los test estadísticos aplicados a la ecuación parsimoniosa muestran que no es posible
rechazar los supuestos de normalidad (ver Gráfico 4.6.2), y los residuos no presentarían
93

autocorrelación (ver el resultado del Test de Correlación Serial de Breusch-Godfrey,
reportado en la Tabla 4.6.4). El cumplimiento de estos supuestos sugiere que no existirían
inconvenientes en utilizar estos resultados para realizar inferencia, por ejemplo, contrastar
distintas hipótesis respecto del valor individual o conjunto de los parámetros, o construir
intervalos de confianza.
9
Gráfico 4.6.2
Distribución de los Residuos de la Ecuación Parsimoniosa
Nacional
8
Muestra
Nº Obs.
7
Media
6 Mediana
Máximo
5
Mínimo
4
Error Estándar
3
Skweness
Kurtosis
2
Est. Jarque-Bera
1
Probabilidad
0
-0.010 -0.005 0.000 0.005 0.010
Residuos
1997Q2-2005Q4
35
-2,87E-05
0,000386
0,009730
-0,007830
0,004677
0,200875
2,278865
0,993764
0,608425
Fuente: Elaboración propia.
Nota: aQm [trimestre m del año a], Nº Obs. [Número de Observaciones], Est. Jarque-Bera
[Estadístico Jarque-Bera].
94

Tabla 4.6.4
Test de Máxima Verosimilitud de Correlación Serial de Breush-Godfrey
En la Ecuación Parsimoniosa
Nacional
Estadístico F 3,713612 Probabilidad F(4, 13) 0,031533
Nº Observaciones * R 2 18,66445 Probabilidad Chi-Cuadrado(4) 0,000915
Fuente: Elaboración propia.
Nota: Número de rezagos igual a cuatro.
El Gráfico 4.6.3 muestra, además, que no se puede rechazar la estabilidad de la ecuación
parsimoniosa.
CUSUM
1.6
1.2
0.8
0.4
0.0
-0.4
Gráfico 4.6.3
Estabilidad de la Ecuación Parsimoniosa
Nacional
2002 2003 2004 2005
Fuente: Elaboración propia.
Estadístico CUSUM Cuadrado
5% de Significancia
Período
Finalmente, el Gráfico 4.6.4 muestra la serie efectiva de crecimiento de la ocupación a
nivel nacional (Valores Efectivos), además presenta la estimación de esta variable cuando
95

de utilizan los parámetros estimados a través del modelo parsimonioso y las series
asociadas a las variables explicativas (Valores Predichos). El Gráfico 4.6.4 también
contiene los residuos, que constituyen las diferencias entre los valores estimados utilizando
el modelo parsimonioso y los valores efectivos (Valores Residuales). Este Gráfico muestra
un buen ajuste del modelo, lo que es muy importante cuando se busca predecir el
crecimiento que registrará la ocupación fuera de la muestra, ya que ello significa que, en la
medida que los parámetros estimados sean estables, una buena proyección de las variables
dependientes nos permitirá obtener una mayor precisión en la estimación de las tasas de
crecimiento de la ocupación.
Gráfico 4.6.4
Tasa de Crecimiento de la Ocupación Efectiva y Ajustada
A Través del Modelo Parsimonioso
Nacional
Residuos
.012
.008
.004
.000
-.004
Efectivos, Predichos
-.008
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Fuente: Elaboración propia.
Valores Valores Valores
Residuales Efectivos Predichos
.06
.04
.02
.00
-.02
-.04
Período
96

Región de Magallanes y de La Antártica Chilena.
A continuación se detalla la aplicación de la metodología antes señalada, para la Región de
Magallanes y de La Antártica Chilena, con la finalidad de encontrar el modelo
parsimonioso de corto plazo para la tasa de cambio de la ocupación.
Determinación del Modelo de Cointegración.
Para determinar el vector de cointegración, y debido a la forma irregular en que se
comporta la serie de capital para la región, se decidió calcular el vector sin utilizar dicha
variable (al incluirla el vector entrega sólo signos ateóricos). No obstante lo anterior, la
variable capital se incluye en el modelamiento de corto plazo.
El modelo de cointegración elegido fue el número 2 (se utilizaron tres rezagos para las
variables en primeras diferencias). El Test de Johansen, mediante el estadístico de la traza,
sugiere la existencia de un solo vector de cointegración. El vector, ya normalizado, es
(errores estándar entre paréntesis):
OCU PROD SAL C
1,000000 -0,556550 0,443772 -3,225906
(0,08222) (0,23623) (2,30801)
Donde OCU, PROD y SAL corresponden al logaritmo natural de la ocupación, del
producto interno bruto y de la remuneración imponible, respectivamente, y C es la
constante. La gráfica del vector, denominado CE1, es reportada en el Gráfico 4.6.5. 19
19 El Vector no se utilizó con rezago debido a que el ajuste del modelo es mejor (medido a través del R 2
Ajustado o Coeficiente de Determinación Ajustado).
97

CE1
.06
.04
.02
.00
-.02
-.04
-.06
Gráfico 4.6.5
Vector de Corrección de Error
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
97 98 99 00 01 02 03 04 05
Período
Fuente: Elaboración propia.
Nota: 1CE OCU 0, 5565t PROD 0, 4437t − 72 SAL 3, 2259t 06− .
t 50= −
Donde CE1tt es el vector de corrección de error sin rezago; OCUtt, PRODtt y SALtt
representan el logaritmo natural de la ocupación, de la formación bruta de capital fijo,
del producto interno bruto y de la remuneración imponible, en el período t,
respectivamente.
Reporte Ecuación Parsimoniosa.
Para determinar la ecuación parsimoniosa de la tasa de cambio de la ocupación [D(OCU)],
se utilizaron como variables independientes cuatro rezagos de la tasa de cambio de todas las
variables y las tasas de cambio no rezagadas del producto interno bruto, la formación bruta
de capital fijo y la remuneración imponible, denominadas D(PROD), D(CAP) y D(SAL),
respectivamente. Luego se procedió a la eliminación de las variables no significativas,
siempre que el Coeficiente de Determinación Ajustado (R 2 Ajustado) no disminuyera (para
evaluar el poder explicativo de la variable adicional con la pérdida de grados de libertad).
Los resultados de la estimación del modelo parsimonioso son reportados en la Tabla 4.6.5.
98

Tabla 4.6.5
Estimación del Modelo Parsimonioso
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Variable Dependiente: D(OCU)
Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios
Muestra (ajustada): 1998Q2 – 2005Q4
Observaciones Incluidas: 31 después de ajustes
Variable Coeficiente Error Estándar Estadístico-t Probabilidad
CE1 1,115637 0,135767 8,217295 0,0000
D(OCU(-1)) -0,647994 0,122406 -5,293824 0,0001
D(OCU(-2)) -0,587037 0,111910 -5,245621 0,0001
D(OCU(-3)) -0,309823 0,112175 -2,761951 0,0145
D(OCU(-4)) -0,236496 0,107219 -2,205722 0,0434
D(CAP(-4)) 0,004829 0,005732 0,842452 0,4128
D(PROD(-1)) 0,528744 0,084246 6,276223 0,0000
D(PROD(-2)) 0,429254 0,080104 5,358724 0,0001
D(PROD(-3)) 0,310319 0,074035 4,191508 0,0008
D(PROD(-4)) 0,168701 0,059856 2,818433 0,0130
D(PROD) 0,606707 0,085527 7,093760 0,0000
D(SAL(-1)) -0,680669 0,181587 -3,748450 0,0019
D(SAL(-2)) -0,723229 0,161648 -4,474086 0,0004
D(SAL(-3)) -0,575972 0,171947 -3,349704 0,0044
D(SAL(-4)) -0,431191 0,154750 -2,786377 0,0138
D(SAL) -0,569880 0,145308 -3,921882 0,0014
R 2 0,922198 Media de Variable Dependiente 0,001335
R 2 Ajustado 0,844396 Error Estándar Variable Dependiente 0,025168
Error Estándar Regresión 0,009928 Criterio de Akaike -6,080568
Suma de Cuadrados Residuales 0,001479 Criterio de Schwarz -5,340446
Log Verosimilitud
Fuente: Elaboración propia.
110,2488 Estadístico Durbin-Watson 1,147465
Notación: CE1 es el vector de corrección de error sin rezago; D(OCU)(-k)), D(CAP)(-k)), D(PROD)(-k)) y
D(SAL)(-k)) corresponden a la tasa de cambio del logaritmo natural de la ocupación, de la formación bruta
de capital fijo, del producto interno bruto y de la remuneración imponible, con k rezagos, respectivamente;
aQm corresponde al trimestre m del año a. R 2 es el Coeficiente de Determinación. Log Verosimilitud es el
logaritmo natural de la Función de Verosimilitud.
99

Los test estadísticos aplicados a la ecuación parsimoniosa muestran que no es posible
rechazar los supuestos de normalidad (ver Gráfico 4.6.6), y los residuos se encontrarían al
límite de presentar autocorrelación (ver el resultado del Test de Correlación Serial de
Breusch-Godfrey, reportado en la Tabla 4.6.6). El cumplimiento de estos supuestos
(incluyendo autocorrelación no severa) sugiere que no existirían inconvenientes en utilizar
estos resultados para realizar inferencia, por ejemplo, contrastar distintas hipótesis respecto
del valor individual o conjunto de los parámetros, o construir intervalos de confianza.
9
8
Gráfico 4.6.6
Distribución de los Residuos de la Ecuación Parsimoniosa
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Muestra
Nº Obs.
7 Media
6 Mediana
5
4
3
2
1
0
-0.01 0.00 0.01
Residuos
Máximo
Mínimo
Error Estándar
Skweness
Kurtosis
Est. Jarque-Bera
Probabilidad
1998Q2-2005Q4
31
-0,000414
-0,000230
0,015474
-0,014060
0,007008
0,122804
2,472183
0,437764
0,803417
Fuente: Elaboración propia.
Nota: aQm [trimestre m del año a], Nº Obs. [Número de Observaciones], Est. Jarque-Bera
[Estadístico Jarque-Bera].
100

Tabla 4.6.6
Test de Máxima Verosimilitud de Correlación Serial de Breush-Godfrey
En la Ecuación Parsimoniosa
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Estadístico F 3,189453 Probabilidad F(4, 11) 0,057240
Nº Observaciones * R 2 16,59514 Probabilidad Chi-Cuadrado(4) 0,002316
Fuente: Elaboración propia.
Nota: Número de rezagos igual a cuatro.
El Gráfico 4.6.7 muestra, además, que no se puede rechazar la estabilidad de la ecuación
parsimoniosa.
Gráfico 4.6.7
Estabilidad de la Ecuación Parsimoniosa
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
CUSUM
1.6
1.2
0.8
0.4
0.0
-0.4
02Q3 03Q1 03Q3 04Q1 04Q3 05Q1 05Q3
Fuente: Elaboración propia.
Nota: aQm [trimestre m del año a],
Estadístico CUSUM Cuadrado
5% de Significancia
Período
101

Finalmente, el Gráfico 4.6.8 muestra la serie efectiva de crecimiento de la ocupación de la
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena (Valores Efectivos), además presenta la
estimación de esta variable cuando se utilizan los parámetros estimados a través del modelo
parsimonioso y las series asociadas a las variables explicativas (Valores Predichos). El
Gráfico 4.6.8 también contiene los residuos, que constituyen las diferencias entre los
valores estimados utilizando el modelo parsimonioso y los valores efectivos (Valores
Residuales). Este Gráfico muestra un buen ajuste del modelo, lo que es muy importante
cuando se busca predecir el crecimiento que registrará la ocupación fuera de la muestra, ya
que ello significa que, en la medida que los parámetros estimados sean estables, una buena
proyección de las variables dependientes nos permitirá obtener una mayor precisión en la
estimación de las tasas de crecimiento de la ocupación.
Gráfico 4.6.8
Tasa de Crecimiento de la Ocupación Efectiva y Ajustada
A Través del Modelo Parsimonioso
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Residuos Efectivos, Predichos
.02
.01
.00
-.01
-.02
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Valores Valores Valores
Residuales Efectivos Predichos
Fuente: Elaboración propia.
.08
.04
.00
-.04
-.08
Período
102

4.7 PROYECCIONES DE DEMANDA LABORAL.
En esta sección se presentan las proyecciones de demanda laboral que se obtuvieron del
estudio. En la primera subsección se presenta la metodología y los resultados de las
proyecciones de ocupación agregadas a nivel regional. En la segunda subsección se
presenta la metodología y los resultados para las proyecciones desagregadas por sector de
actividad económica. En la tercera subsección se presenta el análisis de la calidad de los
empleos que se espera que se generen, a partir de los resultados de las proyecciones de
demanda laboral.
4.7.1 PROYECCIONES DE DEMANDA LABORAL AGREGADA A NIVEL
REGIONAL.
La proyección de la ocupación, a partir de los datos de inversión, se basa en los modelos de
demanda por ocupación estimados en la sección previa. Esta estrategia implica suponer que
la relación estadística entre la tasa de crecimiento de la ocupación y sus determinantes
(inversión [formación bruta de capital fijo], salarios reales [remuneración imponible] 20 y
producto interno bruto [PIB]) es estable a través del tiempo. Los coeficientes, y los modelos
estimados, se utilizan para predecir el efecto en la tasa de crecimiento de la ocupación, que
se deriva de la evolución futura que registren las variables independientes. La precisión del
ejercicio de predicción depende de tres factores. Primero, de la correcta especificación del
modelo de regresión estimado en la sección previa. Segundo, de la ausencia de sesgo y de
la futura estabilidad de los parámetros de la ecuación de regresión estimados. Tercero, de la
precisión con la que se logre predecir la evolución de las variables independientes. La
especificación final de la ecuación que se utiliza para predecir el crecimiento de la
ocupación depende del modelo que mejor se ajuste a la información disponible para la
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena. Sin embargo, en casi todas las
especificaciones, la ocupación rezagada en uno o más períodos es una variable explicativa
relevante, por lo que se requiere realizar proyecciones dinámicas que consideren el
crecimiento que la ocupación ha registrado en períodos previos.
20 Los términos “formación bruta de capital” e “inversión”, por una parte, y “remuneración imponible” y
“salarios”, por la otra, se utilizarán en forma indistinta.
103

El período en el que se busca proyectar la ocupación está acotado por las proyecciones de
inversión provistas por la Corporación Nacional de Bienes de Capital, lo que determina que
sea posible realizar proyecciones de ocupación hasta el año 2011. Por lo tanto, las
proyecciones de ocupación abarcan desde el primer trimestre del año 2006 hasta el cuarto
trimestre del año 2011. Entonces, el período de proyección comienza inmediatamente
después del período utilizado en las estimaciones. La disponibilidad de información más
actualizada de ocupación nos permite contrastar la precisión de nuestras proyecciones al
comienzo del período de proyección. Por lo tanto, para proyectar el crecimiento de la
ocupación y el número de ocupados en el futuro, se necesitan dos elementos. Los
coeficientes de regresión estimados en la sección previa, para la Región de Magallanes y de
de La Antártica Chilena, y la proyección futura de los determinantes del crecimiento de la
ocupación.
En relación con la proyección de los determinantes del crecimiento de la ocupación, se
busca que ellos reflejen escenarios realistas o probables bajo distintas circunstancias. Con
esa finalidad, junto con utilizar las tendencias de cada variable en el período analizado, se
utilizan las tendencias que las variables han registrado en períodos extraordinarios, como
recesiones o expansiones, de tal forma de contar con un intervalo en el cual la variable
proyectada podría situarse. Se utilizan modelos de regresión univariados para formular las
predicciones. En estos modelos, las variables independientes son tendencias lineales para
todo el período y/o para un subconjunto del período que muestre una evolución
extraordinaria. Estos últimos períodos determinan la cota superior e inferior en las variables
proyectadas. La cota superior de la predicción determina la trayectoria optimista. Este
escenario se caracteriza por presentar un elevado ritmo de expansión de la actividad
económica; entre los períodos que presentan esta característica se escoge el período en el
que el ritmo de crecimiento de los salarios reales es el más bajo. La cota inferior de la
predicción determina la trayectoria pesimista. Este escenario es obtenido de los períodos en
los que el PIB muestra un bajo ritmo de crecimiento y los salarios reales se expanden a un
ritmo consistente con la expansión del producto 21 . El escenario que determina la trayectoria
media es, en la gran mayoría de las regiones, determinado por el crecimiento que el
21 Por ejemplo, es muy difícil que en una trayectoria de equilibrio de largo plazo los salarios reales crezcan a
un ritmo superior al del producto. Por lo tanto, entre los períodos con bajo crecimiento se procura no
seleccionar aquellos en los que los salarios reales crecen a un ritmo superior a la expansión del producto.
104

producto y los salarios reales han registrado a lo largo de todo el período para el cual se
cuenta con antecedentes, es decir, entre el primer trimestre del año 1996 y el cuarto
trimestre del año 2006.
En la primera parte se proyecta la evolución de las variables explicativas que determinan la
evolución de la ocupación, de acuerdo al modelo estimado en la sección previa, luego se
reporta el resultado de las proyecciones de ocupación.
Proyección de Variables Explicativas en la Región de Magallanes y de La Antártica
Chilena.
En esta subsección se reporta la proyección de las variables explicativas empleadas en la
modelación de la demanda por ocupación: el logaritmo natural del Producto Interno Bruto
[PIB], el logaritmo natural de los salarios reales [remuneración imponible] y la inversión
[formación bruta de capital fijo] hasta el cuarto trimestre del año 2011. La inversión fue
proyectada desde el primer trimestre del año 2006, el PIB desde el primer trimestre del año
2007 y los salarios reales desde el primer trimestre del año 2008.
Producto Interno Bruto en la Región de Magallanes y de La Antártica Chilena.
El Gráfico 4.7.1 muestra la evolución del logaritmo natural del PIB en la Región de
Magallanes y de La Antártica Chilena, desde el primer trimestre del año 1996 hasta el
cuarto trimestre del año 2006. Se aislaron tres trayectorias diferentes de esta variable, estos
disímiles comportamientos fueron confirmados con la aplicación de un test de cambios
estructurales. La primera de ellas constituye la base del escenario “optimista”, que debería
mostrar el más alto ritmo de expansión del producto. Este período está basado en la
evolución de esta variable desde el cuarto trimestre del año 2000 hasta el primer trimestre
de 2003. La segunda de estas trayectorias se basa en los trimestres previos a la Crisis
Asiática y el período posterior. Esta evolución determina el escenario “pesimista”,
caracterizado por un ritmo más lento de expansión de la actividad económica. Este período
va desde el primer trimestre del año 1998 hasta el tercer trimestre del año 2002. El tercer
105

escenario refleja una evolución “intermedia”, que corresponde a la registrada a lo largo de
los 44 trimestres para los que se cuenta con información, es decir, entre el primer trimestre
del año 1996 y el cuarto trimestre del año 2006.
La variable dependiente de la estimación, el Producto Interno Bruto, se especifica en forma
logarítmica. Esto permite interpretar el coeficiente de la tendencia como la tasa de
crecimiento del producto, por trimestre.
Gráfico 4.7.1
Logaritmo Natural del Producto Interno Bruto en el Período 1996Q1 – 2006Q4
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Logaritmo Natural del PIB
Fuente: Elaboración propia en base a información del Banco Central de Chile.
Nota: Producto Interno Bruto (PIB) a precios constantes del año 1996.
Notación: aQm [trimestre m del año a].
Período
Las Tablas 4.7.1, 4.7.2 y 4.7.3 reportan el resultado de estimar el logaritmo natural del
producto en los tres escenarios antes mencionados. En las estimaciones se ha considerado
que la variable sigue una tendencia lineal (Tendencia). Junto con este crecimiento en la
106

proyección de las variables, se asume que la variable continúa mostrando la evolución
estacional evidenciada en el último año del que se tiene registro.
Tabla 4.7.1
Regresión Lineal del Logaritmo Natural del Producto Interno Bruto
Escenario Optimista
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Variable Dependiente: Logaritmo Natural del Producto Interno Bruto
Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios
Muestra: 2000Q4 – 2003Q1
Observaciones Incluidas: 10
Variable Coeficiente Error Estándar Estadístico-t Probabilidad
Constante 11,48624 0,068797 166,9574 0,0000
Tendencia 0,009039 0,003490 2,589794 0,0321
R 2 0,456043 Media de Variable Dependiente 11,66251
R 2 Ajustado 0,388048 Error Estándar Variable Dependiente 0,040527
Error Estándar Regresión 0,031703 Criterio de Akaike -3,887939
Suma de Cuadrados Residuales 0,008041 Criterio de Schwarz -3,827422
Log Verosimilitud 21,43969 Estadístico F 6,707035
Estadístico Durbin-Watson 2,145817 Probabilidad Estadístico F 0,032123
Fuente: Elaboración propia.
Nota: Producto Interno Bruto en millones de pesos del año 1996.
Notación: aQm corresponde al trimestre m del año a; Tendencia es la variable de tendencia, que comienza
con valor cero en el cuarto trimestre del año 2004 y se incrementa de uno en uno en los períodos siguientes;
R 2 es el Coeficiente de Determinación; Log Verosimilitud es el logaritmo natural de la Función de
Verosimilitud.
107

Tabla 4.7.2
Regresión Lineal del Logaritmo Natural del Producto Interno Bruto
Escenario Pesimista
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Variable Dependiente: Logaritmo Natural del Producto Interno Bruto
Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios
Muestra (ajustada): 1999Q1 – 2002Q3
Observaciones Incluidas: 15 después de ajustes
Variable Coeficiente Error Estándar Estadístico-t Probabilidad
Constante 11,58893 0,038280 302,7446 0,0000
Tendencia 0,003330 0,002452 1,357729 0,1977
R 2 0,124192 Media de Variable Dependiente 11,63887
R 2 Ajustado 0,056822 Error Estándar Variable Dependiente 0,042252
Error Estándar Regresión 0,041034 Criterio de Akaike -3,425247
Suma de Cuadrados Residuales 0,021890 Criterio de Schwarz -3,330841
Log Verosimilitud 27,68936 Estadístico F 1,843429
Estadístico Durbin-Watson 1,735543 Probabilidad Estadístico F 0,197651
Fuente: Elaboración propia.
Nota: Producto Interno Bruto en millones de pesos del año 1996.
Notación: aQm corresponde al trimestre m del año a; Tendencia es la variable de tendencia, que comienza
con valor cero en el primer trimestre del año 1991 y se incrementa de uno en uno en los períodos siguientes;
R 2 es el Coeficiente de Determinación; Log Verosimilitud es el logaritmo natural de la Función de
Verosimilitud.
108

Tabla 4.7.3
Regresión Lineal del Logaritmo Natural del Producto Interno Bruto
Escenario Medio
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Variable Dependiente: Logaritmo Natural del Producto Interno Bruto
Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios
Muestra (ajustada): 1999Q1 – 2006Q4
Observaciones Incluidas: 32 después de ajustes
Variable Coeficiente Error Estándar Estadístico-t Probabilidad
Constante 11,56709 0,016783 689,2212 0,0000
Tendencia 0,005000 0,000665 7,522318 0,0000
R 2 0,653521 Media de Variable Dependiente 11,68460
R 2 Ajustado 0,641971 Error Estándar Variable Dependiente 0,058021
Error Estándar Regresión 0,034717 Criterio de Akaike -3,822688
Suma de Cuadrados Residuales 0,036159 Criterio de Schwarz -3,731079
Log Verosimilitud 63,16300 Estadístico F 56,58527
Estadístico Durbin-Watson 1,939263 Probabilidad Estadístico F 0,000000
Fuente: Elaboración propia.
Nota: Producto Interno Bruto en millones de pesos del año 1996.
Notación: aQm corresponde al trimestre m del año a; Tendencia es la variable de tendencia, que comienza
con valor cero en el primer trimestre del año 1999 y se incrementa de uno en uno en los períodos siguientes;
R 2 es el Coeficiente de Determinación; Log Verosimilitud es el logaritmo natural de la Función de
Verosimilitud.
En la Tabla 4.7.4 se presenta el resultado de proyectar el logaritmo natural del PIB a partir
del primer trimestre del año 2007, considerando el valor del PIB en los últimos cuatro
trimestres, y los parámetros estimados en cada uno de los escenarios. Para facilitar la
interpretación de estos resultados, las cifras son presentadas en miles de millones de pesos
del año 1996. Se aprecia, en la última fila de la Tabla, que en el escenario optimista el PIB
de la Región de Magallanes y de la Antártica Chilena crecería a una tasa anual de 3,7%, en
el escenario pesimista a una tasa anual de 1,1% y en el escenario medio a una tasa anual de
2,2%.
109

Tabla 4.7.4
Proyección del Producto Interno Bruto
en los Tres Escenarios
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Período
Escenario
Optimista Pesimista Medio
2007Q1 134 131 132
2007Q2 135 132 133
2007Q3 128 124 126
2007Q4 134 131 132
2008Q1 139 132 135
2008Q2 140 133 136
2008Q3 132 126 128
2008Q4 139 132 135
2009Q1 144 134 138
2009Q2 145 134 139
2009Q3 137 127 131
2009Q4 144 133 138
2010Q1 150 135 141
2010Q2 151 136 142
2010Q3 142 128 134
2010Q4 150 135 141
2011Q1 155 137 144
2011Q2 156 137 145
2011Q3 148 130 137
2011Q4 155 136 144
Crecimiento
Promedio Anual
3,7% 1,1% 2,2%
Fuente: Elaboración propia.
Nota: Producto Interno Bruto en miles de millones de pesos del año 1996.
Notación: aQm corresponde al trimestre m del año a.
110

El Gráfico 4.7.2 muestra la evolución proyectada del PIB de la Región de Magallanes y de
la Antártica Chilena, en cada uno de los tres escenarios.
Gráfico 4.7.2
Proyección del Producto Interno Bruto en los Tres Escenarios
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Producto Interno Bruto
Período
Escenario Optimista Escenario Pesimista Escenario Medio
Fuente: Elaboración propia.
Nota: Producto Interno Bruto en miles de millones de pesos del año 1996.
Notación: aQm [trimestre m del año a].
Salarios Reales en la Región de Magallanes y de La Antártica Chilena.
El Gráfico 4.7.3 muestra la evolución del logaritmo natural del salario real en la Región de
Magallanes y de La Antártica Chilena, desde el primer trimestre del año 1996 hasta el
cuarto trimestre del año 2006. Se aislaron tres trayectorias diferentes de esta variable,
consistentes con la evolución del producto en esos períodos. La primera de ellas
complementa la base del escenario “optimista”, caracterizado por un crecimiento del
producto más rápido. Este período está basado en la evolución de esta variable entre el
111

cuarto trimestre del año 2000 y el primer trimestre del año 2003. La segunda de estas
trayectorias se basa en el período posterior a la Crisis Asiática. Esta evolución, que va
desde el primer trimestre del año 1998 hasta el tercer trimestre del año 2002, determina el
escenario “pesimista”, caracterizado por un ritmo más lento de expansión de la actividad
económica. Los salarios reales, en el primero de estos escenarios registran un crecimiento
promedio anual de 0,1%, mientras que en el segundo escenario, crecen en promedio 1,2%
anual. El tercer escenario refleja una evolución “intermedia”, que corresponde a la
registrada a lo largo de los 44 trimestres para los que se cuenta con información de
producto y salarios, es decir, entre el primer trimestre del año 1996 y el cuarto trimestre del
año 2006. En este período los salarios reales crecen a una tasa promedio anual de 1,3%.
Gráfico 4.7.3
Logaritmo Natural del Salario Real en el Período 1996Q1 – 2006Q4
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Logaritmo Natural de Salario Real
Fuente: Elaboración propia en base a información de la Superintendencia de AFPs.
Nota: Salario Real corresponde a la Remuneración Imponible.
Notación: aQm [trimestre m del año a].
Período
Las Tablas 4.7.5, 4.7.6 y 4.7.7 reportan el resultado de estimar el logaritmo natural del
salario real en los tres escenarios antes mencionados. En la estimación se ha considerado
112

que la variable sigue una tendencia lineal (Tendencia). Junto con este crecimiento en la
proyección de las variables, se asume que la variable continúa mostrando la evolución
estacional evidenciada en el último año del que se tiene registro.
Tabla 4.7.5
Regresión Lineal del Logaritmo Natural del Salario Real
Escenario Optimista
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Variable Dependiente: Logaritmo Natural de la Remuneración Imponible
Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios
Muestra: 2000Q4 – 2003Q1
Observaciones Incluidas: 10
Variable Coeficiente Error Estándar Estadístico-t Probabilidad
Constante 12,62534 0,028886 437,0753 0,0000
Tendencia -0,001163 0,001466 -0,793342 0,4505
R 2 0,072936 Media de Variable Dependiente 12,60267
R 2 Ajustado -0,042947 Error Estándar Variable Dependiente 0,013034
Error Estándar Regresión 0,013311 Criterio de Akaike -5,623560
Suma de Cuadrados Residuales 0,001418 Criterio de Schwarz -5,563043
Log Verosimilitud 30,11780 Estadístico F 0,629391
Estadístico Durbin-Watson 2,769844 Probabilidad Estadístico F 0,450466
Fuente: Elaboración propia.
Nota: Remuneración Imponible en pesos de diciembre del año 1998.
Notación: aQm corresponde al trimestre m del año a; Tendencia es la variable de tendencia , que comienza
con valor cero en el cuarto trimestre del año 2000 y se incrementa de uno en uno en los períodos siguientes;
R 2 es el Coeficiente de Determinación; Log Verosimilitud es el logaritmo natural de la Función de
Verosimilitud.
113

Tabla 4.7.6
Regresión Lineal del Logaritmo Natural del Salario Real
Escenario Pesimista
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Variable Dependiente: Logaritmo Natural de la Remuneración Imponible
Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios
Muestra (ajustada): 1999Q1 – 2002Q3
Observaciones Incluidas: 15 después de ajustes
Variable Coeficiente Error Estándar Estadístico-t Probabilidad
Constante 12,59473 0,009386 1341,841 0,0000
Tendencia 0,000611 0,000601 1,016648 0,3279
R 2 0,073650 Media de Variable Dependiente 12,60390
R 2 Ajustado 0,002392 Error Estándar Variable Dependiente 0,010074
Error Estándar Regresión 0,010062 Criterio de Akaike -6,236608
Suma de Cuadrados Residuales 0,001316 Criterio de Schwarz -6,142201
Log Verosimilitud 48,77456 Estadístico F 1,033573
Estadístico Durbin-Watson 2,710523 Probabilidad Estadístico F 0,327869
Fuente: Elaboración propia.
Nota: Remuneración Imponible en pesos de diciembre del año 1998.
Notación: aQm corresponde al trimestre m del año a; Tendencia es la variable de tendencia , que comienza
con valor cero en el primer trimestre del año 1999 y se incrementa de uno en uno en los períodos siguientes;
R 2 es el Coeficiente de Determinación; Log Verosimilitud es el logaritmo natural de la Función de
Verosimilitud.
114

Tabla 4.7.7
Regresión Lineal del Logaritmo Natural del Salario Real
Escenario Medio
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Variable Dependiente: Logaritmo Natural de la Remuneración Imponible
Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios
Muestra (ajustada): 1999Q1 – 2006Q4
Observaciones Incluidas: 32 después de ajustes
Variable Coeficiente Error Estándar Estadístico-t Probabilidad
Constante 12,58989 0,006345 1984,318 0,0000
Tendencia 0,000821 0,000251 3,267599 0,0027
R 2 0,262486 Media de Variable Dependiente 12,60918
R 2 Ajustado 0,237902 Error Estándar Variable Dependiente 0,015034
Error Estándar Regresión 0,013125 Criterio de Akaike -5,768165
Suma de Cuadrados Residuales 0,005168 Criterio de Schwarz -5,676556
Log Verosimilitud 94,29064 Estadístico F 10,67720
Estadístico Durbin-Watson 1,935263 Probabilidad Estadístico F 0,002719
Fuente: Elaboración propia.
Nota: Remuneración Imponible en pesos de diciembre del año 1998.
Notación: aQm corresponde al trimestre m del año a; Tendencia es la variable de tendencia , que comienza
con valor cero en el primer trimestre del año 1999 y se incrementa de uno en uno en los períodos siguientes;
R 2 es el Coeficiente de Determinación; Log Verosimilitud es el logaritmo natural de la Función de
Verosimilitud.
En la Tabla se presenta el resultado de proyectar el logaritmo natural del salario real a
partir del primer trimestre del año 2008, considerando el valor del salario real en los
últimos cuatro trimestres, y los parámetros estimados en cada uno de los escenarios. Para
facilitar la interpretación de estos resultados, las cifras son presentadas en miles de pesos de
diciembre del año 1998. Se aprecia, en la última fila de la Tabla, que en el escenario
optimista los salarios reales se reducen a una tasa promedio anual de 0,5% en la Región de
Magallanes y de La Antártica Chilena, mientras que en el escenario pesimista crecen a una
tasa anual de 0,7% y en el escenario medio a una tasa anual de 0,8%.
115

Tabla 4.7.8
Proyección del Salario Real
en los Tres Escenarios
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Período
Escenario
Optimista Pesimista Medio
2008Q1 306 309 310
2008Q2 308 312 312
2008Q3 299 303 303
2008Q4 294 298 298
2009Q1 304 311 312
2009Q2 307 314 315
2009Q3 298 305 306
2009Q4 293 300 301
2010Q1 303 314 315
2010Q2 306 316 318
2010Q3 297 307 308
2010Q4 292 302 303
2011Q1 302 316 317
2011Q2 304 319 320
2011Q3 295 309 311
2011Q4 290 304 306
Crecimiento
Promedio Anual
Fuente: Elaboración propia.
-0,5% 0,7% 0,8%
Nota 1: Salario Real en miles de pesos de diciembre del año 1998.
Nota 2: Salario Real corresponde a la Remuneración Imponible.
Notación: aQm corresponde al trimestre m del año a.
116

El Gráfico 4.7.4 muestra la evolución proyectada del salario real, en cada uno de los tres
escenarios.
Salario Real
Gráfico 4.7.4
Proyección del Salario Real en los Tres Escenarios
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Período
Escenario Optimista Escenario Pesimista Escenario Medio
Fuente: Elaboración propia.
Nota: Salario Real [remuneración imponible] en miles de pesos de diciembre del año 1998.
Notación: aQm [trimestre m del año a].
Inversión Trimestralizada.
Si bien se dispone de información de Inversión Proyectada hasta el año 2011, ésta no
coincide con las magnitudes de los datos efectivos, ni tampoco puede ser trimestralizada
usando la metodología de trimestralización del producto, debido a que no se cuenta con una
serie relacionada para ese período. Es por esto que se optó por proyectarla a partir del
primer trimestre del año 2006. Para esta proyección se optó por eliminar el período
comprendido entre los trimestres 1996.I y 1997.IV, debido a que su inestabilidad generaba
117

proyecciones con poca variabilidad. Es por este motivo que, además, se proyectó esta
variable en un único escenario. La gráfica de la proyección se presenta en el Gráfico 4.7.5.
Cabe mencionar que la serie posee una marcada estacionalidad bianual, por ello el modelo
seleccionado incluye a la Inversión rezagada en ocho períodos.
Inversión
Gráfico 4.7.5
Inversión Efectiva y Proyectada en los Tres Escenarios
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Escenario Optimista Escenario Pesimista
Escenario Serie Efectiva
Período
Fuente: Elaboración propia.
Nota 1: Inversión [formación bruta de capital fijo] en miles de pesos del año 1996.
Nota 2: Datos efectivos en el período 1996Q1 – 2005Q4, datos proyectados en el período 2006Q1 – 2011Q4.
Notación: aQm [trimestre m del año a].
La ecuación de regresión obtenida para la proyección del logaritmo natural de la inversión
se presenta en la Tabla 4.7.9. Usando los coeficientes presentados, se calcularon los valores
del logaritmo natural de la inversión.
118

Tabla 4.7.9
Regresión Lineal del Logaritmo Natural de la Inversión
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Variable Dependiente: Logaritmo Natural de la Formación Bruta de Capital Fijo
Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios
Muestra (ajustada): 1999Q1 – 2005Q4
Observaciones Incluidas: 28 después de ajustes
Variable Coeficiente Error Estándar Estadístico-t Probabilidad
CAP(-8) 0,972564 0,019290 50,41828 0,0000
R 2 -2,069814 Media de Variable Dependiente 10,64571
R 2 Ajustado -2,069814 Error Estándar Variable Dependiente 0,635419
Error Estándar Regresión 1,113310 Criterio de Akaike 3,087613
Suma de Cuadrados Residuales 33,46540 Criterio de Schwarz 3,135192
Log Verosimilitud
Fuente: Elaboración propia.
-42,22659 Estadístico Durbin-Watson 0,223457
Nota: Formación Bruta de Capital Fijo en millones de pesos del año 2003.
Notación: aQm corresponde al trimestre m del año a; CAP(-k) corresponde a la Formación Bruta de Capital
Fijo rezagada en k trimestres; R 2 es el Coeficiente de Determinación; Log Verosimilitud es el logaritmo
natural de la Función de Verosimilitud.
Proyección de la Tasa de Crecimiento de la Ocupación de la Región de Magallanes y de
La Antártica Chilena.
Utilizando las proyecciones del logaritmo natural de la inversión y los logaritmos naturales
de las variables salario y producto, proyectadas para los escenarios pesimista, optimista y
medio, se proyectó el logaritmo natural de la ocupación, actualizando dinámicamente el
vector de cointegración, utilizando los parámetros originales más la información de las
variables que lo componen en el período t-1, y empleando los valores de las variables
dependientes proyectadas para calcular el valor de la ocupación en el período t. Estos datos
se utilizan para el cálculo de la ocupación en el período siguiente (t+1), y se procede
iterativamente de la misma forma hasta el final de la muestra disponible para las variables
independientes, en este caso, hasta el último trimestre del año 2011. La gráfica del
resultado de este ejercicio se muestra en el Gráfico 4.7.6. Este Gráfico contiene el número
de ocupados efectivo y proyectado, en los distintos escenarios, para la Región de
Magallanes y de La Antártica Chilena.
119

Gráfico 4.7.6
Ocupación Efectiva y Proyección de la Ocupación en los Tres Escenarios
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Ocupados
Escenario Optimista Escenario Pesimista
Escenario Medio Serie Efectiva
Período
Fuente: Elaboración propia.
Nota 1: Ocupación en miles de personas.
Nota 2: Datos efectivos en el período 1996Q1 – 2007Q4, datos proyectados en el período 2008Q1 – 2011Q4.
Notación: aQm [trimestre m del año a].
En el Gráfico 4.7.6 se aprecia que la ocupación se expande más rápidamente en el escenario
optimista que en los escenarios pesimista y medio. Los valores proyectados de la
ocupación, en estos tres escenarios, se presentan en la Tabla. Se aprecia que la ocupación
crece a una tasa promedio anual de 1,8% en el escenario optimista, esto se debe a que el
producto crece en este período, mientras que los salarios reales se encuentran prácticamente
congelados. En los otros dos escenarios, la expansión del producto es más moderada, pero,
además, los salarios reales crecen en torno al 1,0%. En el escenario medio el número de
ocupados crece a una tasa de 0,3% promedio anual y en el escenario pesimista la ocupación
se reduce un 0,2% como promedio cada año.
120

Tabla 4.7.10
Proyección del Número de Ocupados
en los Tres Escenarios
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Período
Escenario
Optimista Pesimista Medio
2008Q1 64 63 64
2008Q2 64 63 63
2008Q3 63 62 62
2008Q4 65 64 64
2009Q1 66 64 64
2009Q2 65 63 63
2009Q3 65 62 63
2009Q4 66 64 64
2010Q1 67 63 64
2010Q2 68 64 65
2010Q3 66 62 63
2010Q4 68 64 65
2011Q1 69 64 65
2011Q2 69 63 65
2011Q3 68 63 64
2011Q4 69 64 65
Crecimiento
Promedio Anual
1,8% -0,2% 0,3%
Fuente: Elaboración propia.
Nota: Ocupados en miles de personas.
Notación: aQm corresponde al trimestre m del año a.
121

4.7.2 PROYECCIONES DE DEMANDA LABORAL DESAGREGADAS POR
SECTOR DE ACTIVIDAD ECONÓMICA A NIVEL REGIONAL.
En esta subsección se muestra la metodología y los resultados obtenidos para las
proyecciones de ocupación para la Región de Magallanes y de La Antártica Chilena,
desagregadas por sector de actividad económica. Estas proyecciones se realizaron para el
período comprendido desde el primer trimestre del año 2006 (2006Q1) hasta el cuarto
trimestre del año 2011 (2011Q4). La desagregación sectorial es a nivel de un dígito de la
Clasificación Internacional Industrial Uniforme (CIIU).
Para realizar estas proyecciones se diseñó una metodología especial, diferente a la utilizada
para las proyecciones agregadas a nivel regional. Ello por varias razones: primero, no
existía información de calidad suficiente para estimar modelos de demanda laboral a nivel
de cada sector de actividad económica y región. La calidad de la información de inversión a
este nivel de desagregación es muy deficiente. Tampoco existe información de producto
regional por sector de actividad económica. Intentos de descomponer la inversión regional
agregada a nivel sectorial no entregaron buenos resultados. Segundo, esta misma falta de
información impedía realizar proyecciones para las variables independientes del modelo de
ocupación. De manera que, sin disponer de un modelo estimado y sin proyección para las
variables independientes, no era posible aplicar el método utilizado para las proyecciones
regionales agregadas. Tercero, un requisito que debían cumplir las proyecciones por sector
de actividad económica era la consistencia de las proyecciones agregadas, con la suma de
las proyecciones desagregadas por sector de actividad económica.
Este conjunto de condicionantes, y la información disponible, hizo que se eligiera utilizar la
proyección agregada de ocupación a nivel regional como pivote para las proyecciones
sectoriales. El procedimiento consistió en proyectar las participaciones en el empleo total
de la región, de cada sector de actividad económica. Posteriormente, la participación de
cada sector se multiplicó por la proyección agregada, para obtener la cantidad de empleos
proyectados para cada sector de actividad económica. Esto entregó, por diseño, consistencia
entre el conjunto de las proyecciones sectoriales y la proyección agregada. En este sentido,
122

el problema de proyección se limitó a la proyección de las participaciones de cada sector en
el empleo total de la región.
Para proyectar la participación de cada sector en el empleo total en el período 2006Q1 –
2011Q4, se realizaron estimaciones de la tendencia del nivel de empleo de cada sector en el
período 1996Q1 – 2005Q4. Para estimar la tendencia se regresionó el nivel de empleo, en
miles de personas, contra un término constante y un término de tendencia (en trimestres).
Posteriormente, utilizando el modelo estimado, se proyectó el término de tendencia para el
período de proyección, y se obtuvo el nivel de empleo que se produciría, en promedio, si la
estructura de este modelo se mantiene estable en el tiempo. Una vez que se obtuvieron las
proyecciones para cada uno de los sectores, se sumaron las proyecciones sectoriales totales y
se calculó la participación de cada sector en el total proyectado. Finalmente, a estas
participaciones se le aplicó la proyección agregada en el escenario tendencial, obtenida en
la subsección anterior, lo que entregó proyecciones de ocupación por cada sector de
actividad económica en el período 2006Q1 – 2011Q4.
El resultado de las proyecciones de ocupación por sector de actividad económica para la
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena, para el período 2006Q1 – 2011Q4,
obtenidas de la forma descrita, se presenta en la Tabla 4.7.11.
123

Tabla 4.7.11
Proyección del Número de Ocupados por Sector de Actividad Económica a Nivel de Un Dígito CIIU en el Período 2006Q1 – 2011Q4
y Participación en la Ocupación Total en los Trimestres 2005Q4 y 2011Q4
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena (miles de personas)
Trimestre Total Agricultura Minería Manufactura Elect., Gas y Agua Construcción Comercio Transporte Serv. Financieros Serv. Sociales
2006Q1 66 5,6 2,8 8,5 0,4 6,1 11,6 7,0 4,0 20,0
2006Q2 63 5,3 2,6 8,2 0,4 5,9 11,1 6,7 3,9 19,1
2006Q3 63 5,2 2,6 8,2 0,4 5,8 11,1 6,7 3,9 19,0
2006Q4 63 5,1 2,6 8,2 0,4 5,8 11,1 6,7 3,9 19,1
2007Q1 64 5,1 2,6 8,3 0,4 5,9 11,2 6,8 4,0 19,3
2007Q2 64 5,1 2,6 8,4 0,4 5,9 11,3 6,8 4,0 19,5
2007Q3 65 5,1 2,6 8,5 0,4 6,0 11,5 6,9 4,1 19,7
2007Q4 64 4,9 2,6 8,4 0,4 5,9 11,3 6,8 4,0 19,4
2008Q1 64 4,9 2,6 8,4 0,4 5,8 11,3 6,8 4,0 19,4
2008Q2 63 4,8 2,5 8,4 0,4 5,8 11,2 6,8 4,0 19,3
2008Q3 62 4,6 2,5 8,3 0,4 5,7 11,0 6,7 4,0 19,0
2008Q4 64 4,7 2,5 8,6 0,4 5,9 11,4 6,9 4,1 19,5
2009Q1 64 4,7 2,5 8,6 0,4 5,9 11,4 6,9 4,2 19,7
2009Q2 63 4,5 2,5 8,6 0,4 5,8 11,3 6,8 4,1 19,4
2009Q3 63 4,4 2,4 8,5 0,4 5,7 11,2 6,8 4,1 19,2
2009Q4 64 4,5 2,5 8,7 0,4 5,9 11,5 7,0 4,2 19,7
2010Q1 64 4,4 2,5 8,8 0,4 5,8 11,5 7,0 4,3 19,7
2010Q2 65 4,4 2,5 8,8 0,4 5,9 11,5 7,0 4,3 19,8
2010Q3 63 4,2 2,4 8,6 0,4 5,7 11,2 6,8 4,2 19,3
2010Q4 65 4,3 2,5 9,0 0,4 5,9 11,7 7,1 4,4 20,0
2011Q1 65 4,2 2,4 9,0 0,4 5,9 11,7 7,1 4,4 20,1
2011Q2 65 4,1 2,4 8,9 0,4 5,8 11,6 7,0 4,4 19,9
2011Q3 64 4,0 2,4 8,9 0,4 5,8 11,5 7,0 4,3 19,7
2011Q4 65 4,0 2,4 9,1 0,4 5,9 11,7 7,1 4,5 20,1
Part 2005Q4 100,0% 8,3% 4,8% 10,4% 0,6% 8,5% 18,2% 11,8% 7,1% 30,2%
Part 2011Q4 100,0% 6,2% 3,7% 13,9% 0,6% 9,0% 18,0% 10,9% 6,8% 30,9%
Fuente: Estimaciones propias.
Nota: Número de Ocupados en miles de personas, Participación en la Ocupación en porcentaje.
Notación: aQm corresponde al trimestre m del año a. Agricultura (Agricultura, Silvicultura, Caza y Pesca); Minería (Explotación de Minas y Canteras);
Manufactura (Industria Manufacturera); Elect., Gas y Agua (Electricidad, Gas y Agua), Comercio (Comercio al por Mayor y al por Menor y
Restaurantes y Hoteles); Transporte (Transportes, Almacenamiento y Comunicaciones); Serv. Financieros (Establecimientos Financieros, Seguros,
Bienes Inmuebles y Servicios Prestados a las Empresas); Serv. Sociales (Servicios Comunales, Sociales y Personales).
124

Se proyecta que la ocupación en la Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
decrecerá levemente de 66 mil ocupados en el año 2006 a 65 mil ocupados en el año 2011.
Naturalmente, existen sectores que crecen y otros que decrecen en ocupación. Los sectores
que crecen y, por tanto, aumentan su participación en la ocupación regional total, son
Industria Manufacturera, Construcción, y Servicios Comunales, Sociales y Personales.
Especialmente rápido, en términos relativos, crece el empleo en Industria Manufacturera.
En cambio, los sectores de Agricultura, Minería y Transporte crecen a un ritmo lento o
decrecen y, por ende, pierden participación en el empleo total en el período proyectado. En
especial, Agricultura y Minería pierden empleos en términos netos en el período.
Finalmente, los sectores que crecen a un ritmo similar al promedio regional, y que, por
tanto, no sufren grandes cambios en su participación en la ocupación regional total, son
Electricidad, Gas y Agua, Comercio y Servicios Financieros. Desde una perspectiva
cuantitativa, los sectores que responden por la mayor cantidad del empleo generado son
Industria Manufacturera y Servicios Financieros 22 . La ocupación generada en el período de
proyección por estos dos sectores, en conjunto, corresponde a más del 100% de la caída
total en el empleo neto en el período.
22 En el caso del sector Servicios Financieros, cabe destacar que, a pesar que su participación cae en
comparación con el trimestre 2005Q4, en el período de proyección, esto es 2006Q1-2011Q4, el empleo crece
en forma relativamente importante.
125

4.7.3 ANÁLISIS DE LA CALIDAD DE LOS EMPLEOS A PARTIR DE LAS
PROYECCIONES DE DEMANDA LABORAL DESAGREGADAS POR SECTOR
DE ACTIVIDAD ECONÓMICA A NIVEL REGIONAL.
Para analizar la calidad de los empleos generados se utilizó el método de análisis sobre las
características de los empleos, descrito en la Sección 3.2.3. Este método permitió
identificar, en la Sección 4.4, la calidad de los empleos por sector de actividad económica.
Estos resultados se aplicaron al análisis de los empleos proyectados que surgen a partir de
las proyecciones presentadas en la subsección precedente. Sin embargo, para efectos de
obtener indicadores de calidad más sintéticos, que permitan visualizar de mejor forma los
resultados obtenidos, se calculan indicadores especiales para medir la calidad de los
empleos. Específicamente, para medir la calidad de los empleos se calculan cuatro
indicadores distintos, los cuales son complementarios.
El primer indicador se obtiene de la distribución porcentual de los ocupados en el año 2006,
por escolaridad y según sector de actividad económica a un dígito CIIU. Para calcular este
indicador, se obtiene, para cada sector de actividad económica, el promedio ponderado de
los porcentajes de escolaridad de cada tramo de años de escolaridad. Se pondera por el
promedio de años del intervalo de cada tramo. En el caso del último tramo (19 y más), que
es un tramo abierto, se utiliza el valor 20,5 para tener un promedio consistente con el resto
de los tramos. Esto entrega una columna con los promedios ponderados de años de
escolaridad para cada sector de actividad económica. El sector “Actividades No Bien
Especificadas” se ignora (no se incorpora en los cálculos), ya que no es claro a qué sector
de actividad económica corresponden estas actividades. Este cálculo se hace para cada
región. Este indicador muestra, en forma sintética, el nivel de escolaridad promedio de las
ocupaciones de un determinado sector de actividad económica. Mientras mayor sea este
promedio, mayor es la “calidad” de los empleos generados en este sector.
El segundo indicador se obtiene de la distribución porcentual de los ocupados en el año
2006, por nivel educacional y según sector de actividad económica a nivel de un dígito
126

CIIU. Para obtener este indicador se suman los porcentajes de las Categorías 1 (Educación
Básica Incompleta) y 2 (Educación Básica Completa y Educación Media Incompleta), por
sector de actividad económica. Esto entrega una columna con la suma de los porcentajes
para cada sector de actividad económica. El sector “Actividades No Bien Especificadas” se
ignora (no se incluye en los cálculos), ya que no es claro a qué sector de actividad
económica corresponden estas actividades. Este cálculo se hace para cada región y para el
promedio nacional. Este indicador entrega el porcentaje de los ocupados, de un
determinado sector de actividad económica, que tienen nivel educacional bajo. Mientras
mayor sea este porcentaje, menor será la “calidad” de los empleos creados.
El tercer indicador se obtiene de la distribución porcentual de los ocupados en el año 2006,
por ocupación u oficio a nivel de un dígito CIUO (Clasificación Internacional Uniforme de
Ocupaciones) y según sector de actividad económica a un dígito CIIU. Para calcular este
indicador se suman los porcentajes de las Categorías 3 (Profesionales Científicos e
Intelectuales) y 4 (Técnicos y Profesionales de Nivel Medio), por sector de actividad
económica. Esto entrega una columna con la suma de los porcentajes para cada sector de
actividad económica. El sector “Actividades No Bien Especificadas” se ignora (no se
incorpora en los cálculos), ya que no es claro a qué sector de actividad económica
corresponden estas actividades. Este cálculo se hace para cada región y para el promedio
nacional. Este indicador muestra el porcentaje de ocupaciones con nivel de calificación alto
o medio. Mientras mayor sea este porcentaje, mayor es la proporción de la ocupación con
alto nivel de calificación laboral.
Finalmente, el cuarto indicador se obtiene de la distribución porcentual de los ocupados en
el año 2006, por ocupación u oficio a nivel de un dígito CIUO y según sector de actividad
económica a un nivel de un dígito CIIU. Para obtener este indicador se extrae el porcentaje
de la Categoría 10 (Trabajadores No Calificados), por sector de actividad económica. Esto
entrega una columna con el porcentaje de esta categoría para cada sector de actividad
económica. El sector “Actividades no bien especificadas” se ignora (no se incorpora en los
cálculos), ya que no es claro a qué sector de actividad económica corresponden estas
actividades. Este cálculo se hace para cada región y para el promedio nacional. Este
127

indicador muestra el porcentaje de ocupados sin calificación laboral en cada sector. En este
sentido, mientras mayor sea este indicador, menor es la calificación laboral de los empleos
generados en el sector.
En la Tabla 4.7.12 se muestran los cuatro indicadores de “calidad” de los empleos para la
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena.
Tabla 4.7.12
Indicadores de “Calidad” de los Empleos por Sector de Actividad Económica
A Nivel de Un Dígito CIIU en el Año 2006
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
Sector de Actividad
Económica Escolaridad
Promedio
Indicador (%)
Indicador 1 Indicador 2 Indicador 3 Indicador 4
Participación
en Niveles
Educacionales
Bajos
Alta
Calificación
Laboral
Baja
Calificación
Laboral
Agricultura 9,76 76,36 0,83 11,80
Minería 15,87 4,89 16,39 13,62
Manufactura 13,31 36,90 7,81 18,42
Elect., Gas y Agua 15,11 1,42 16,51 0,00
Construcción 10,91 66,21 3,17 12,26
Comercio 14,58 30,34 6,68 6,53
Transporte 14,11 48,75 3,71 12,12
Serv. Financieros 15,79 36,87 45,50 30,97
Serv. Sociales 15,50 32,68 29,11 26,86
Total 14,08 40,35 15,88 18,04
Fuente: Cálculos propios a partir de la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional 2006.
Notas: Para la metodología de cálculo de indicadores ver texto central. El sector “Actividades No Bien
Especificadas” no fue incluido en los cálculos.
Notación: Agricultura (Agricultura, Silvicultura, Caza y Pesca); Minería (Explotación de Minas y
Canteras); Manufactura (Industria Manufacturera); Elect., Gas y Agua (Electricidad, Gas y Agua),
Comercio (Comercio al por Mayor y al por Menor y Restaurantes y Hoteles); Transporte (Transportes,
Almacenamiento y Comunicaciones); Serv. Financieros (Establecimientos Financieros, Seguros, Bienes
Inmuebles y Servicios Prestados a las Empresas); Serv. Sociales (Servicios Comunales, Sociales y
Personales).
128

Se observan dos sectores que, en general, muestran un alto nivel de calificación laboral.
Estos son Minería y Electricidad, Gas y Agua. Sectores que, en general, muestran
indicadores de baja “calidad” en los empleos son Agricultura, Caza, Silvicultura y Pesca y
Construcción. Existen algunos sectores que no muestran consistentemente altos o bajos
niveles de calificación, de acuerdo a los distintos indicadores, sino más bien niveles altos en
algunos y bajos en otros, sugiriendo una gran heterogeneidad al interior de estos sectores.
Estos son, especialmente, Servicios Financieros y Servicios Comunales, Sociales y
Personales. Finalmente, el resto de los sectores muestra niveles de calificación intermedios.
Estos sectores son Industria Manufacturera, Comercio, Restaurantes y Hoteles y Transporte y
Comunicaciones.
Si consideramos las proyecciones de ocupación para la Región de Magallanes y de La
Antártica Chilena, los sectores donde la ocupación crecerá más rápido son sectores donde el
nivel de calificación es intermedio (Industria Manufacturera) o heterogéneo (Servicios
Financieros). Estos generarán el 73% de todos los empleos netos que generen todos los
sectores que crearán empleos netos en esta región en el período 23 . Finalmente, los sectores
donde los niveles de calificación son altos y bajos en la región, que son, por una parte,
Minería y Electricidad, Gas y Agua, y, por otra parte, Agricultura, Caza, Silvicultura y
Pesca y Construcción, son sectores de donde el empleo decrecerá o se mantendrá constante.
De tal manera, las ocupaciones menos y más calificadas, en general no crecerán en el
futuro.
En resumen, los sectores de alto crecimiento de empleo en la Región de Magallanes y de La
Antártica Chilena son los que generan empleos de mediana o heterogénea calificación. Esto
significa que, de los pocos nuevos empleos generados en esta región, en el período de
proyección, la mayoría será de calificación media. Pueden existir algunos, muy pocos,
empleos tanto de alta o baja calificación generados, pero la mayoría no tendrá estas
características.
23 Este cálculo es realizado seleccionando sólo los sectores que generarán, en términos netos, empleo en el
período de proyección. Debe recordarse que en el agregado se proyecta que el nivel de empleo regional se
reducirá en el período.
129

5. DISCUSIÓN DE RESULTADOS.
En este capítulo se discuten los resultados fundamentales del presente estudio. El objetivo
es analizar los resultados obtenidos, discutir las implicancias, y cuando corresponda,
proponer algunas recomendaciones. Para ordenar esta discusión, los resultados se
clasifican en las siguientes categorías:
A. Resultados sobre sectores prioritarios.
B. Resultados sobre bases de datos.
C. Resultados sobre procesamiento de información y generación de bases de datos
propias para el estudio.
D. Resultados sobre inversión por sector de actividad económica.
E. Resultados sobre características de la fuerza laboral ocupada. F.
Resultados sobre inversión y generación de nuevos empleos. G.
Resultados sobre estimaciones.
H. Resultados sobre proyecciones.
A. Resultados Sobre Sectores Prioritarios.
Se identificaron los sectores prioritarios de acuerdo al producto y el empleo. Es importante
realizar esta diferenciación, porque en algunos sectores las participaciones del producto y
del empleo en el total pueden ser completamente diferentes.
A nivel nacional, los sectores más gravitantes en términos de producto son, en orden de
importancia descendente, la Industria Manufacturera; el sector de Servicios Financieros y
Empresariales; el sector de Servicios Sociales, Comunales, y Personales; el sector de
Comercio, Restaurantes y Hoteles; el sector de Transporte y Comunicaciones; y el sector de
la Minería. Todos estos sectores en su conjunto responden por más del 80% del producto
interno bruto. Sectores que no se comprenden en esta selección son el sector de la
130

Construcción; el sector Agropecuario, Silvícola, Pesquero; y el sector de Electricidad, Gas y
Agua.
Desde la perspectiva del empleo los sectores prioritarios son los mismos que el caso del
producto exceptuando Transporte y Comunicaciones y Construcción, e incluyendo el sector
Agropecuario, Silvícola, Pesquero. Estos sectores en su conjunto responden por más del
80% del empleo generado. Se observa además que la importancia de los distintos sectores
en el empleo varía en comparación con su importancia en el producto. Especialmente, los
sectores Industria Manufacturera; Servicios Financieros y Empresariales; y Minería
reducen fuertemente su participación en el empleo en relación a su participación en el
producto. Estos son los sectores en promedio más productivos. Naturalmente que esta
relación empleo producto baja, puede reflejarse en una relación empleo – inversión también
baja. En cambio los sectores de Servicios Sociales, Comunales y Personales; Comercio,
Restaurantes y Hoteles; así como el sector Agropecuario, Silvícola, Pesquero muestran una
participación muy superior en el empleo que en el producto. Estos son sectores que
concentran relativamente mucha mano de obra empleada y la productividad laboral es más
baja.
Al abrir la distribución del producto y la mano de obra por sectores prioritarios al nivel
regional se encuentran, como es de esperar, muchas diferencias entre distintas regiones. Las
regiones del norte de Chile muestran una alta preponderancia de la Minería en el producto
regional. Esto contrasta con la baja participación de este sector en la generación de empleo
en estas regiones. El empleo en estas regiones, y en casi todas las regiones del país, se
concentra en los sectores de Servicios Sociales, Comunales y Personales y el sector de
Comercio, Restaurantes y Hoteles. A medida que se avanza hacia regiones más sureñas el
sector Agropecuario, Silvícola, Pesquero aumenta su importancia en la economía regional,
especialmente en la generación de empleo, pero también en el producto. En la Región de
Coquimbo, por ejemplo, este sector es el más importante en la generación de empleo, pero
también es un sector prioritario en la generación de producto. Las regiones que concentran
la mayor proporción de población nacional, la Región Metropolitana, la Región de
Valparaíso, y la Región del Biobío, tienen características especiales. La Región
131

Metropolitana es el centro administrativo y financiero del país. El sector más importante, en
términos de producto, es Servicios Financieros y Empresariales. Sin perjuicio de ello,
también existe un componente muy importante de producto manufacturero. Sin embargo,
en términos de empleo, esta región no escapa a la realidad del resto de las regiones, donde
los sectores de Servicios Sociales, Comunales y Personales, y de Comercio, Restaurantes y
Hoteles son los más gravitantes. La Región de Valparaíso concentra su actividad productiva
en la Industria Manufacturera y en Transporte y Comunicaciones. Sin embargo, en empleo,
los Servicios Sociales, Comunales y Personales, y el Comercio, Restaurantes y Hoteles son
los sectores que aglutinan la mayor parte de la mano de obra ocupada. En la Región del
Biobío, la Industria Manufacturera es el sector que largamente responde por la mayor
proporción del producto generado. Este sector también tiene importancia en la generación
del empleo, junto con los sectores de servicios y comercio ya mencionados para otras
regiones. Los dos sectores primarios, entregan especificidades a las estructuras de las
economías regionales, esto es el sector Agropecuario, Silvícola, Pesquero y el sector
Minero. El primero de estos sectores aumenta su participación relativa en el producto
regional al avanzar hacia el sur hasta la Región de Aisén del General Carlos Ibáñez del
Campo. Y en el empleo es un sector prioritario en todas las regiones sureñas salvo La
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena. El segundo de estos sectores tiene mayor
importancia en las regiones del norte, aunque también se encuentra en otras regiones del
país, dependiendo de la localización de los yacimientos mineros. Algunos aspectos
específicos para algunas regiones son la importancia del sector Manufacturero en el
producto de las regiones del Maule, de La Araucanía, y de Magallanes y de La Antártica
Chilena y de La Antártica Chilena; y la importancia del sector de Servicios Sociales,
Comunales y Personales en el producto de la Región de La Araucanía.
En resumen, existen una gran cantidad de rasgos comunes especialmente en las estructuras
de empleo de las distintas regiones, pero también existen una gran diversidad en las
estructuras productivas. Estas diferencias son importantes a la hora de evaluar las
proyecciones de empleo en estas regiones a partir de la inversión.
132

A nivel de la Región de Magallanes y la Antártica Chilena, los sectores prioritarios son
Industria Manufacturera, Servicios Sociales Comunales y Personales, Transporte y
Comunicaciones, Comercio Restaurantes y Hoteles, Minería y el sector Agropecuario-
Silvícola-Pesquero. Entre estos destaca el sector Servicios Sociales Comunales y
Personales, por su alta participación en la ocupación total y muy baja participación en el
producto regional, y el sector Industria Manufacturera, por su baja participación en la
ocupación total y su gran preponderancia en el producto regional. Los sectores
Construcción, Servicios Financieros, y Electricidad Gas y Agua son pequeños en esta
región y no se consideran prioritarios desde la perspectiva de su participación en el empleo
o producto.
B. Resultados de Bases de Datos.
El estudio revisó todas las bases de datos nacionales disponibles que contenían datos
oficiales de inversión. Estas bases de datos se encuentran descritas, junto con una
evaluación de sus limitaciones y sus ventajas, en la sección 4.1 del presente estudio.
En general, las bases de datos de inversión no incorporan información del número de
empleos generados por los proyectos de inversión. Esto constituye una limitación
importante en estudios como este que pretenden investigar la relación entre inversión y
generación de empleo. Tampoco existe compatibilidad entre las distintas bases de datos en
términos de su estructura básica, o en las definiciones utilizadas para la medición de las
variables. Esto imposibilita poder cruzar las distintas bases de datos. La identificación del
mismo proyecto de inversión entre distintas bases de datos es prácticamente imposible,
porque la nomenclatura con que se denomina los proyectos son distintos, la clasificación de
los proyectos es diferente, la información común básica (por ejemplo sobre los montos de
inversión) difiere, y los proyectos no poseen un identificador único, universal, que permita
conectar las distintas bases. Esta situación aparentemente tiene su origen en que las
distintas bases de datos se mantienen para distintos propósitos, y no se considera la
posibilidad de ser utilizadas para otros fines, como por ejemplo el presente estudio.
133

La única base de datos disponible que contiene información sobre inversión, y los empleos
generados a partir de esta inversión, es la base de datos de la Comisión Nacional del Medio
Ambiente (CONAMA). Sin embargo, esta base tiene problemas de cobertura, porque es
una base cuyo fin es ayudar a la evaluación de los proyectos en el Sistema de Evaluación de
Impacto Ambiental. En este sentido, excluye los proyectos de inversión pequeños y los
proyectos que no tienen impacto ambiental. La segunda limitación no parece muy
importante, porque basta que se sospeche que un proyecto puede tener impacto ambiental
para que pueda ser sujeto de una Evaluación de Impacto Ambiental o una Declaración
Ambiental. Probablemente, para la mayoría de los proyectos se pueden conjeturar
potenciales impactos ambientales, y por ende ser sujeto de evaluación ambiental. Desde
esta perspectiva, la cobertura de proyectos debería ser cercana al total. Sin embargo, la
primera limitación puede ser importante, especialmente para el cálculo de la cantidad de
empleos generados, porque la mayor parte del nuevo empleo se genera en empresas
medianas y pequeñas, las cuales deben tener una mayor proporción de los proyectos de
inversión pequeños. Fuera de estas limitaciones de construcción de la base, existe una gran
limitación en la forma como la base es poblada. Específicamente, existe incertidumbre
sobre la calidad de la información sobre nuevos empleos que se reporta en esta base. Existe
evidencia casual que en muchos casos se reporta información sobre el empleo total de la
empresa que presenta el proyecto, y ninguna información sobre la cantidad de empleos que
genera el proyecto de inversión. En la gran mayoría de los casos no es posible diferenciar el
nuevo empleo del empleo total con la información disponible en la base de datos. Ello
implica que no es posible utilizar la mayor parte de la información para análisis de empleo
– inversión. Como consecuencia de esto, el análisis detallado (por proyecto) de la relación
empleo – inversión de este estudio debe ser considerado con suma cautela. Especialmente,
para algunos sectores de actividad económica y regiones especificas, la base de
información en que se sustentan las conclusiones es feble. Por ello la representatividad de
estas conclusiones está en tela de juicio. Esto es una directa consecuencia de la falta de
información fidedigna sobre la relación empleo – inversión que se puede obtener de la base
de CONAMA.
134

Adicionalmente, el conjunto de ámbitos cubiertos en la información que recoge CONAMA,
para efectos de poblar la base de datos, es limitada desde la perspectiva del presente
estudio. Existe por ejemplo poca información que pueda relacionar los empleos generados
con la calidad o las características de los empleos generados. Esto no es un defecto de la
base de CONAMA, porque sus objetivos son otros. No parece aconsejable aumentar la
dimensión de la base simplemente para cubrir los objetivos específicos de este estudio, o de
otros estudios que surjan a futuro. Sin embargo, si los datos de esta base se pudieran cruzar
con la información de otras bases, se podría mejorar sustancialmente la cantidad de
información disponible para distintos tipos de análisis. Para ello se requeriría que las
distintas bases tuvieran identificadores únicos y universales de las distintas unidades de
observación (empresas, proyectos, etc.).
Sugerencias que permitan mejorar la disponibilidad de la información para estudios de este
tipo, y que son relativamente económicas en términos de recursos, son las siguientes:
a) Generar un código único y universal para las distintas bases de datos (por ejemplo
para el proyecto) que permita identificar en forma unívoca cada unidad de
observación (empresa, proyecto, etc.).
b) Generar conciencia en las distintas instituciones sobre la utilidad múltiple de las
bases de datos que mantienen, estableciendo protocolos de llenado continuo y
control básico de la información ingresada.
c) Mantener las bases de datos en formato digital que sea flexible para ser traducidos a
otros formatos o procesado como base de datos, con un manual que describa la
forma como se genera la información.
d) Proporcionar manuales que indiquen como la bases de datos deben ser completadas a
las personas que poblan estas bases de datos para mejorar la homogeneidad de la
información ingresada.
Sin perjuicio de lo antedicho, fue posible procesar la información de la base de CONAMA,
e identificar un conjunto de 180 proyectos donde existía información sobre montos de
135

inversión y nuevo empleo generado por el proyecto para la etapa de construcción y de
operación, separado por sector de actividad económica, a nivel de un dígito CIIU, y región.
C. Resultados sobre Procesamiento de Información y Generación de Bases de Datos
Propias para el Estudio.
Para estimar un modelo de demanda laboral que permitiera proyectar los efectos de las
proyecciones de inversión sobre el empleo futuro se generó una base de datos trimestral.
Para esta base se requerían series temporales de empleo, producto, inversión y salarios, que
cumplieran con los requisitos de estar a nivel regional, por sector de actividad económica, y
sobre base trimestral. Una revisión exhaustiva de las bases de datos oficiales disponibles
indicó que todas las series requeridas existían con las especificaciones requeridas, salvo
series trimestralizadas para el Producto Regional, y series de inversión por región y sector.
Para completar la base con estas series faltantes se definió un procedimiento para
trimestralizar el producto regional y regionalizar y sectorizar la formación bruta de capital.
La ejecución de este procedimiento permitió contar con la base de datos completa para las
estimaciones. Las series de inversión regionalizada y sectorizada, así como la
trimestralización del producto a nivel regional, son únicas. No se conoce a la fecha intentos
de estimar esto en Chile.
Las series de producto trimestralizado aparecen como relativamente razonables. En cambio,
las series de inversión regionalizadas y trimestralizadas aparecen como menos confiables.
Esto por la baja calidad de la información base que se encontraba disponible para estimar
estas series. Esta falta de confiabilidad se traduce en cambios bruscos y de gran magnitud
en algunas series, especialmente al nivel de sector de actividad económica y región
específica. Si bien la inversión a este nivel de desagregación puede ser afectada en forma
brusca por grandes proyectos de inversión, en muchos casos los problemas subsistieron
cuando realizamos procedimientos para limpiar las series de proyectos “grandes”. Además,
en algunos casos la evolución de las series no aparece en concordancia con otras variables a
nivel regional. La conjetura es que la falta de información completa sobre proyectos de
inversión tiene un impacto mayor sobre las series a niveles de desagregación mayores. Por
136

ello en las estimaciones econométricas utilizamos series cuyo comportamiento fuera
consistente con otras variables económicas y con niveles de agregación que infundieran
mayor confianza.
D. Resultados sobre Inversión por Sector de Actividad Económica.
El análisis descriptivo realizado de las bases de datos de inversión permite un primer
acercamiento a la naturaleza de la distribución de la inversión entre regiones y sectores.
El análisis de la base de datos de inversión pública (Banco Integrado de Proyectos) refleja
el buen momento que vivían las finanzas públicas entre los años 2006 y 2007, donde se
observó un incremento fuerte en los montos de recursos asignados para inversión pública y
en la cantidad de proyectos ejecutados. Una visión similar, de gran dinamismo en la
inversión total entre los años 2006 y 2007, se obtiene del análisis de la información de
inversión de la base de datos de la Comisión Nacional del Medio Ambiente (CONAMA).
La inversión total, de acuerdo a esta fuente, se duplica entre estos años. El análisis regional
refleja diferencias importantes entre regiones. Estas diferencias dicen relación con la
distribución de recursos entre regiones, pero también con la importancia que asumen
distintos sectores de actividad económica en la inversión regional.
Claramente, las cifras a nivel regional indican que existe una asignación de recursos
públicos que prioriza determinadas regiones ante otras. La distribución de los recursos
públicos entre regiones no responde al número de habitantes en cada región. Si bien el
análisis no ha ahondado en este aspecto, es evidente que existen otros criterios (adicionales)
en la asignación de la inversión en el sector público. Esto hace que algunas regiones se
vean relativamente favorecidas en relación a otras. En particular, la Región Metropolitana
no aparece como favorecida en esta revisión, a pesar de las presunciones que normalmente
se manejan en el debate público. También es claro que las nuevas regiones (recién
formadas) presentan una situación desmejorada en la distribución de proyectos públicos en
relación al resto de las regiones. Es muy probable que esto sea consecuencia de su “corta
137

edad”, y que sea un efecto transitorio que debería ser resuelto en los próximos años. Sin
embargo, no es claro por qué con la división política administrativa anterior estas zonas
recibían tan poca inversión pública.
Al analizar la inversión total entre regiones, destaca la Región del Biobío como la región
que lidera el impulso inversor durante el año 2007. Le sigue la Región de Antofagasta. La
Región Metropolitana sólo alcanza un quinto lugar en inversión total durante este mismo
año. Sin embargo, estas cifras deben observarse con cautela, porque el ranking que una
región obtiene en la inversión total en un año es altamente dependiente de pocos proyectos
de inversión de gran magnitud. Esto significa que el ranking puede cambiar bruscamente de
un año a otro.
A nivel de sectores de actividad económica, se observan algunos sectores receptores
prioritarios de la inversión pública, a saber, Transporte, Educación y Cultura, y Salud. Esta
asignación refleja, en parte, la naturaleza de los proyectos públicos, y también las
prioridades mostradas por la administración del gobierno. Tampoco es claro que uno
debería esperar que los mismos sectores fueran los más preponderantes en todas las
regiones. Cada región presenta especificidades, que podrían justificar prioridades distintas a
las del promedio nacional. A pesar de que esta diferenciación es posible observarla en
algunas (pocas) regiones, en general la estructura relativamente homogénea de la
distribución de la inversión pública sectorial entre regiones parece indicar un grado de
centralización importante en las decisiones de inversión pública.
En el caso de la inversión total, que está condicionada en gran medida por la inversión
privada, los sectores que destacan son distintos a los de inversión pública. En este caso
aparecen como los sectores más gravitantes en la inversión total Electricidad, Gas y Agua;
Industria Manufacturera; y Construcción. Estos sectores no sólo son gravitantes a nivel
global, sino que también en todas las regiones. Especialmente las inversiones en el sector
Electricidad, Gas y Agua aparecen durante el año 2007 como las más importantes en casi
todas las regiones. Excepciones, son inversiones importantes en Transporte en la Región de
Valparaíso y en Acuicultura (Agricultura) en las regiones sureñas.
138

A nivel de la Región de Magallanes y la Antártica Chilena, los montos asignados a la
inversión pública aumentaron significativamente entre el año 2006 y 2007, y el número de
proyectos disminuyó levemente. El monto total asignado en el año 2007 alcanzó sobre los
106 mil millones de pesos de ese año y mostró un crecimiento de 23% en relación al año
anterior. Se observa una gran concentración de los montos invertidos en Minería,
Transporte, Salud, y Educación y Cultura. La inversión total con evaluación ambiental
(pública y privada), sin embargo, creció mucho más rápido que la pública. Entre el año
2006 y 2007 ésta primera creció en 204%. A pesar de esto, la participación de la Región de
Magallanes y la Antártica Chilena en el total de la inversión autorizada a nivel nacional se
redujo de 1 a 0,7 por ciento entre los años 2006 y 2007. Los sectores Industria
Manufacturera, Agricultura, y Electricidad, Gas y Agua son los que concentran los recursos
de inversión. En contraste, la inversión en Comercio, Construcción, y Servicios Financieros
fue nula en los años 2006 y 2007.
E. Resultados sobre Características de la Fuerza Laboral Ocupada.
El análisis sobre las características de la fuerza laboral ocupada indica que la mayor
proporción de la mano de obra ocupada se concentra en los tramos de años de escolaridad
que corresponde a educación media completa o incompleta. Tres cuartas partes de la
población ocupada han estudiado 12 o menos años. En contraste, un porcentaje menor de la
población ocupada tiene niveles de escolaridad superiores a los 15 años. Ello es un
indicador de la enorme dimensión que tiene la tarea de educar a la fuerza laboral en el país.
Al abrir el análisis por sectores de actividad económica se puede observar que existe una
gran diversidad. Los sectores de Establecimientos Financieros; Seguros, Servicios Sociales,
Comunales y Personales; y Electricidad, Gas y Agua, son los sectores cuya mano de obra
ocupada presenta los niveles más altos de estudios formales. En cambio, el sector de
Agricultura, Caza, Silvicultura y Pesca es el sector que presenta los niveles más bajos de
139

instrucción escolar. Adicionalmente, el sector Construcción también se destaca por sus
niveles educativos bajos.
Al caracterizar a la fuerza laboral por categorías de ocupación u oficios se observa una alta
frecuencia de ocupados con profesiones u oficios que corresponden a niveles de
calificación bajos o medios y una baja frecuencia para los niveles más altos. Se confirma
que los sectores Establecimientos Financieros y Seguros y Servicios Sociales, Comunales, y
Personales son los sectores que concentran una mayor proporción de ocupados en la
categoría Profesionales Científicos e Intelectuales. No es así el caso para el sector
Electricidad, Gas y Agua. En cambio, al analizar el sector Agricultura, Caza, Silvicultura y
Pesca se observa que casi el 35% de su fuerza laboral se concentra en la categoría
Agricultores y Trabajadores Calificados Agropecuarios y Pesqueros. Este sector es, al
mismo tiempo, uno de los sectores que presenta los niveles de calificación más bajos,
reflejados en la alta participación de la categoría Trabajadores No Calificados. Es decir, se
trata de un sector donde conviven ocupados con niveles altos y bajos de calificación, pero
con muy pocas personas en los niveles intermedios. El sector Construcción también
presenta un alto porcentaje de su mano de obra ocupada sin calificar. Finalmente, es
destacable que otros sectores que presentan altos niveles de ocupados con baja calificación
son los sectores de Establecimientos Financieros y Seguros y Servicios Sociales,
Comunales y Personales. Ello indica que a pesar de que existen sectores donde se concentra
en mayor proporción la mano de obra calificada ( o sin calificar) al interior de los sectores
existe una gran heterogeneidad en los niveles de calificación de la fuerza laboral.
Una mirada más desagregada al interior de los distintos sectores nos indica la importancia
de algunos subsectores en la generación de ocupación. Por ejemplo, en el sector
Agricultura, Caza, Silvicultura y Pesca, la ocupación se concentra mayoritariamente en
actividades agrícolas, y en menor medida en los subsectores silvícola y pesquero; en el
sector Explotación de Minas y Canteras, la ocupación se concentra fundamentalmente en el
subsector de extracción de minerales metálicos; en la Industria Manufacturera no existe un
sector que destaque especialmente en su participación en el empleo del sector; en el sector
Comercio, Restaurantes y Hoteles, los empleados se concentran en el sector de comercio al
140

por menor; en el sector Transporte y Comunicaciones, la ocupación se encuentra
mayoritariamente en transporte; finalmente, en el sector de Establecimientos Financieros y
Seguros el mayor porcentaje del empleo se ubica en servicios de bienes inmuebles y
servicios prestados a las empresas. En este último subsector es donde se clasifican los
trabajadores contratistas, lo cual puede explicar la dimensión que toma en el empleo total
del sector.
El análisis regional indica peculiaridades de cada región, pero también un patrón general de
distribución de calificaciones que se acerca a los resultados obtenidos a nivel nacional. Una
diferencia importante la genera la importancia de las actividades agrícolas, mineras,
industriales y de servicios. En general las regiones del norte, con mayor actividad minera
tienden a mostrar mejor distribución de los niveles de calificación en el sentido que existe
una mayor concentración de la mano de obra ocupada en niveles de calificación
intermedios (10 a 12 años de escolaridad). Las regiones donde la industria manufacturera y
los servicios son más importantes tienden a mostrar niveles de calificación más elevados,
con una proporción menor de trabajadores con baja calificación. Finalmente, en las
regiones donde la actividad agropecuaria- silvícola es más gravitante, los niveles de alta
calificación se reducen y aumentan la cantidad de trabajadores con baja calificación. Es
decir, la estructura productiva de la región muestra un impacto sobre los niveles de
calificación de la mano de obra. Ello debería considerarse cuando se hacen comparaciones
de niveles de escolaridad o calificación de la mano de obra interregionales. La forma como
se distribuyen las actividades productivas a lo largo del país conduce a una creciente
reducción en los niveles de calificación laboral a medida que se avanza de norte a sur. Es
decir, en principio, en las regiones más sureñas los niveles de calificación son, en
promedio, más bajos. Esta tendencia se quiebra en algunas regiones: en la Región
Metropolitana por la importancia de las actividades industriales y de servicios, en la Región
de Valparaíso, por la importancia de las actividades industriales y de transporte; en la
Región del Biobío por el componente industrial importante que presenta esta región; y en la
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena; nuevamente por la importancia de las
actividades industriales y de servicios.
141

A nivel de la Región de Magallanes y la Antártica Chilena, la población ocupada con
niveles de escolaridad de 12 ó menos años alcanza el 74%. Los sectores de
Establecimientos Financieros y Seguros, y Servicios Sociales, Comunales y Personales, y
Transporte y Comunicaciones son los sectores que muestran los niveles de escolaridad más
altos. En contraste, el sector de Agricultura, Caza, Silvicultura y Pesca presenta niveles de
escolaridad muy bajos y relativamente muy pocos ocupados con niveles de escolaridad
sobre los 12 años.
F. Resultados sobre Inversión y Generación de Nuevos Empleos.
Se estudiaron las características de los empleos que generan los proyectos de inversión a
partir del análisis de la información de empleo contenida en la base de datos de la Comisión
Nacional del Medio Ambiente (CONAMA). Sin embargo, la cantidad y calidad de la
información de empleos generados recogida por la base de la CONAMA es limitada, por el
diseño de los instrumentos con que recogen la información, y por la forma como se controla
la información recogida. Por este motivo se seleccionaron aquellos proyectos donde la
información de empleo generado a partir de la inversión era confiable. Además, se controló
por la duración de la vida útil del proyecto para calcular la generación de empleo. Con las
limitaciones y consideraciones descritas anteriormente, se trabajó finalmente con una base
de datos reducida de 180 proyectos.
En general, salvo en los sectores de Manufactura y Minería para algunas regiones, la
cantidad de proyectos por sector y región es limitada. Ello naturalmente incide sobre la
confiabilidad de los resultados obtenidos, especialmente a nivel de sector y región. A nivel
agregado sectorial, creemos que para los sectores Agricultura, Manufactura, Minería y
Transporte, los resultados pueden ser más confiables. Sin perjuicio de ello, los resultados
presentados deben ser tomados con cautela, dados los tamaños muestrales envueltos,
especialmente cuando se analizan los resultados de cada región por separado.
142

A nivel nacional por cada millón de dólares invertido en la etapa de construcción se
generan poco más de 7 empleos - año, mientras que en la etapa de operación se generan 6
empleos - año. Este resultado contradice la visión general de que la etapa de construcción
genera muchos más empleos que la etapa de operación, y es una consecuencia de tomar en
cuenta, en los cálculos de generación de empleos, la duración de los mismos. Los sectores
Construcción y Comercio son los sectores que generan más empleo en la etapa de
construcción. Se calculan en promedio 25 empleos – año por cada millón de dólares
invertido en el sector Construcción y 18 empleos en el sector Comercio. En cambio, el
sector Servicios Financieros es el que genera menos empleos por cada millón de dólares
invertido en la etapa de construcción. Los sectores Agricultura, Servicios Financieros, y
Transporte son los que generan más empleos en la etapa de operación, y el sector
Electricidad Gas y Agua el que genera menos empleos.
Existe gran diversidad en la cantidad de empleos generados por cada sector de actividad
económica. Ello implica que la conformación de la estructura productiva de cada región
tendrá un impacto sobre la cantidad de empleos que se generen a partir de la inversión. Es
decir, dependiendo de cuales son los sectores que captan una mayor proporción de la
inversión regional, la cantidad de empleos que se generará para un mismo monto de
inversión total, será diferente en distintas regiones. Además, la generación de empleos va a
diferir dependiendo de si la inversión es en la etapa de construcción o de operación. En este
sentido, no necesariamente los sectores que generan más empleo por cada millón de dólares
invertido son los mismos que generan más empleo en la etapa de operación. Si la
generación de empleos es un objetivo de la autoridad regional, estos resultados sugieren
que es importante calcular la cantidad de empleos que genera la inversión en cada sector, en
forma equivalente, tanto en la etapa de construcción como de operación. Los resultados
indican que no siempre aquel sector donde, a partir de un determinado monto de inversión,
se generan más empleos en la etapa de construcción también se generan más empleos en la
etapa de operación. Además, la perspectiva temporal es importante. Puede que un proyecto
genere muchos empleos inmediatamente, pero de poca duración; en tanto otro, genere
menos empleos, pero de larga duración. No es claro cual proyecto es preferible, aunque se
evalúen exclusivamente desde la perspectiva del empleo que generan. Finalmente, cabe
143

mencionar que en la perspectiva del empleo generado, también es importante considerar los
empleos indirectos que generen los distintos sectores productivos, aspecto que no es
analizado en el presente informe.
En la Región de Magallanes y la Antártica Chilena, se observa pocos proyectos que
disponen de información sobre la cantidad de nuevos empleos creados. Estos proyectos se
ubican en los sectores de Minería y Electricidad Gas y Agua. La información disponible
indica bajos niveles de generación de empleo, tanto en la etapa de construcción como en la
etapa de operación, en comparación con los promedios nacionales. Sin embargo, la muestra
de proyectos en la cual se basan estos resultados es pequeña. Por ello, antes de intentar
sacar conclusiones más definitivas sobre los coeficientes empleo – inversión de esta región,
parece recomendable obtener mayor información sobre proyectos y su generación de
empleos en la región
G. Resultados sobre Estimaciones.
Se lograron estimar 14 funciones de demanda laboral, una por cada región ( de acuerdo a la
división político – administrativa antigua) y una agregada a nivel nacional. Las funciones
estimadas fueron la base para realizar las proyecciones de ocupación. En las estimaciones
aplicamos técnicas de análisis de series de tiempo. Específicamente se aplicó un análisis de
cointegración con la estimación de vectores de cointegración para el largo plazo y
ecuaciones con corrección de errores para el corto plazo. Estas últimas ecuaciones se
utilizaron para realizar las proyecciones.
La demanda laboral se modela como una función del producto, los salarios reales y la
inversión. El efecto esperado del producto es que aumente el nivel de empleo, así como las
inversiones. En cambio para el salario real, el efecto esperado es inverso: a mayor salario,
menor demanda por trabajo. Esta especificación permite inferir el efecto que tiene la
inversión sobre el nivel de empleo.
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En general, los resultados obtenidos para los modelos estimados fueron satisfactorios. El
coeficiente de determinación en todos los casos fue muy alto. El coeficiente de
determinación más bajo fue de 74%, y para 11 de los 14 modelos estimados alcanzó sobre
el 90%. Ello entrega una base adecuada para las posteriores proyecciones. En todos los
casos se identificó una relación de largo plazo (vector cointegrado). Además, los modelos
estimados, en general, mostraron características estadísticas adecuadas. En la mayoría de
los casos se obtuvieron los resultados que esperábamos para las distintas variables. En
todos los casos, menos uno, los modelos mostraron capacidad de predecir la evolución de
los empleos a partir de los datos de inversión, y en la mayoría de los casos, la inversión
presenta el signo esperado en la relación de cointegración y en el modelo con corrección de
errores. En el caso donde la variable de inversión no es significativamente distinta de cero, y
por ende no se puede predecir empleo a partir de la inversión, ello indica una relación
estadística no significativa entre empleo e inversión.
En gran medida los resultados estuvieron condicionados por la calidad de la información
sobre inversión a nivel regional. A pesar de los esfuerzos realizados por el equipo
consultor, en varias regiones los datos de inversión regional aparecen como erráticos y en
algunos casos, poco confiables. Esto debe tenerse en cuenta al evaluar las proyecciones que
se reportan. Sin perjuicio de ello, en general, los modelos predictivos aparecen como
razonables, a pesar de que no siempre la inversión sea una variable de mucha importancia.
Esto en si, es un resultado importante del estudio.
A nivel nacional, se estimó una ecuación de demanda por trabajo de largo plazo, que
incorpora como variables explicativas el nivel de producto nacional, el nivel de salarios
reales nacionales y el nivel de inversión nacional. Todas estas variables resultaron
significativas a los niveles tradicionales de confianza y con el signo esperado. Para predecir
la ocupación se estimó una ecuación de corto plazo con mecanismo de corrección de
errores que incorporó el nivel presente y rezagado en varios períodos de las variables
explicativas, y el nivel rezagado de la variable dependiente, consiguiendose un alto ajuste
en la ecuación. Los tests estadísticos indican de que la función estimada se comporta de
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acuerdo a los patrones estadísticos requeridos. Esta ecuación se utilizó para realizar las
proyecciones nacionales de ocupación.
A nivel de la Región de Magallanes y la Antártica Chilena, se estimó una función de
demanda por trabajo de largo plazo, que incluyó como variables explicativas el producto
regional, y los salarios reales regionales. Estas variables resultaron significativas a los
niveles tradicionales de confianza y con el signo esperado. Para predecir la ocupación se
estimó una ecuación de corto plazo con mecanismo de corrección de errores que incorporó
el nivel presente y/o rezagado de la variable dependiente, del producto, y los salarios
reales, consiguiéndose un ajuste relativamente alto en la ecuación. Los tests estadísticos
indican de que la función estimada se comporta de acuerdo a los patrones estadísticos
requeridos. Esta ecuación se utilizó para realizar las proyecciones regionales de ocupación.
Esta ecuación no incluyó la inversión regional por no encontrar suficiente grado de
confianza en esta variable en todas las regresiones realizadas, lo cual sugiere de que la
inversión no está sistemáticamente relacionada con la generación de nuevos empleos en
esta región.
H. Resultados sobre Proyecciones.
Los valores de tres series, Producto Interno Bruto, remuneraciones imponibles y formación
bruta de capital fijo, fueron proyectados. La trayectoria futura de estas variables fueron
necesarios para proyectar la ocupación a partir de la inversión, utilizando los modelos
estimados previamente. Las series fueron proyectadas utilizando tres escenarios: un
escenario optimista, un escenario medio o tendencial, y un escenario pesimista. Estas
trayectorias se obtuvieron de la evolución pasada que registraron estas variables para cada
unidad proyectada (país o región). Esto implica que los escenarios extremos proyectados
son posibles de alcanzar en la medida que han sido efectivos al menos en algún período
pasado de la unidad proyectada. El escenario optimista recoge las mejores condiciones para
el crecimiento de la ocupación. Este escenario se caracteriza, porque el producto crece a un
fuerte ritmo, mientras que los salarios reales crecen más moderadamente, generando una
146

importante brecha entre el crecimiento del producto y el crecimiento de los salarios reales,
lo cual impulsa el crecimiento de la ocupación. El escenario pesimista recoge las peores
condiciones para el crecimiento de la ocupación. En este escenario el producto muestra un
escaso dinamismo y los salarios reales crecen a un ritmo tal que la brecha con respecto al
crecimiento del producto es menor. El escenario medio o tendencial captura la evolución
del producto interno bruto y las remuneraciones imponibles a lo largo de todo el periodo
para el cual contamos con información. Debido a las diferentes orientaciones en términos
de especialización productiva y evolución de estas variables a nivel regional, los periodos
en los que se basan estos escenarios no necesariamente coinciden entre regiones. Utilizando
este procedimiento el Producto Interno Bruto fue proyectado desde el primer trimestre del
año 2007, la remuneración imponible desde el primer trimestre del año 2008 y la inversión
desde el primer trimestre del año 2006; mientras que el último período proyectado fue el
cuarto trimestre de 2011.
En relación con las proyecciones de Producto Interno Bruto a nivel nacional, el escenario
optimista considera un crecimiento del producto cercano al 6 por ciento promedio anual;
mientras que en el escenario pesimista el producto no crecería más de un 2,6 por ciento
promedio anual. Por supuesto, existe una gran heterogeneidad en el crecimiento del
producto a nivel regional. En relación con los escenarios favorables, las regiones en las que
el producto crecería más rápido, con tasas de crecimiento de 10 por ciento o más, como
promedio anual, son la región de Antofagasta y la de Coquimbo. En el otro extremo, para la
Región de Magallanes y de La Antártica Chilena se proyecta un crecimiento inferior al 4
por ciento en este escenario. En los escenarios pesimistas, para la mayoría de las regiones
se proyecta un crecimiento que fluctúa entre 2,5 y 3,5 por ciento promedio anual. Sin
embargo, se proyectan crecimientos que no superan el 2 por ciento en las regiones de
Atacama, Magallanes y de La Antártica Chilena y Tarapacá.
En relación con las remuneraciones imponibles o salarios reales, la distinción es menos
clara entre escenarios. A nivel nacional los salarios crecen entre un 1,3 y un 1,6 por ciento
promedio anual. En las regiones la tasa de crecimiento más alta de los salarios no supera el
3 por ciento promedio anual, con excepción de la Región de O’Higgins del Libertador
147

General Carlos Ibáñez del Campo donde los salarios reales en el escenario pesimista crecen
un 3,2 por ciento promedio anual. De esta manera los salarios podrían crecer en promedio
2,7 por ciento en la Región del Maule y 2,6 por ciento en las regiones de Antofagasta y Los
Lagos. Los salarios se contraen sólo en el escenario optimista en la Región de Magallanes y
de La Antártica Chilena. En otras regiones como la Metropolitana y la de Tarapacá los
salarios reales crecen menos de un 1 por ciento promedio anual. En general, los salarios
reales crecen entre 1 y 2 por ciento por año.
La heterogeneidad observada en las variables básicas proyectadas, también se aprecia en la
tasa de crecimiento del número de ocupados. En el ámbito nacional contamos con dos tipos
de proyecciones. La primera proyección es el resultado de utilizar el Producto Interno
Bruto, la remuneración imponible y la inversión proyectada a nivel nacional, las cuales
alimentan el modelo estimado a nivel nacional. La segunda proyección surge como la suma
de las proyecciones de ocupación a nivel nacional. Lo interesante es que el número de
ocupados proyectado a nivel nacional no difiere considerablemente cualquiera sea el
método utilizado para proyectar la ocupación a nivel nacional. En las etapas que siguen
utilizamos esta última proyección, debido a que nos proporciona valores más conservadores y
es consistente con las proyecciones de ocupación a nivel regional. Los resultados del
ejercicio sugieren que en el mejor de los escenarios, el optimista, la ocupación crecería a
una tasa promedio anual de 3,9 por ciento; mientras que en el escenario pesimista la
ocupación prácticamente no crecería porque se expandiría sólo un 0,3 por ciento por año.
Al nivel regional el dinamismo en la generación de nuevas ocupaciones difiere
considerablemente. Existen regiones para las que se proyecta un bajo ritmo de generación
de nuevas ocupaciones en todos los escenarios. Entre estas regiones se cuenta las regiones
aledañas a la Región Metropolitana, como Valparaíso, O’Higgins del Libertador General
Carlos Ibáñez del Campo y El Maule, y las regiones extremas, de Tarapacá por el norte y
de Aisén del General Carlos Ibáñez del Campo y Magallanes y de La Antártica Chilena por
el sur. En estas regiones en el mejor de los escenarios la ocupación no superaría el 2 por
ciento de crecimiento promedio anual cada una. En el lado opuesto se encuentra la Región
de La Araucanía, donde se proyectan tasas de crecimiento de la ocupación superiores al 5
por ciento promedio anual en todos los escenarios. Los crecimientos más fuertes de la
148

ocupación se podrían producir en las regiones de Atacama, Antofagasta y La Araucanía;
mientras que los descensos más importantes se podrían producir en las regiones del Maule
y Valparaíso.
En resumen, las proyecciones lucen bastante razonables para la gran mayoría de las
regiones; sin embargo, en algunas regiones resultan algo extrañas. Por ejemplo, las
trayectorias que sigue la ocupación proyectada en las regiones de Valparaíso y El Maule
muestran mucha variabilidad. Probablemente estas regiones requieren un estudio más
detallado que pueda capturar las particularidades subyacentes a estas trayectorias de la
ocupación.
En la Región de Magallanes y la Antártica Chilena las proyecciones de producto y salarios
parecen bastante razonables. El producto crece entre un 3,7 y 1,1 por ciento promedio
anual; mientras los salarios reales se expanden en algo menos de 1 por ciento promedio
anual, en los escenarios medio y pesimista, y se reducen 0,5 por ciento en el escenario
optimista. En este contexto la ocupación podría expandirse como máximo 1,8 por ciento
promedio anual en el escenario optimista, mientras que incluso podría disminuir 0,2 por
ciento promedio anual en el escenario pesimista.
Se proyecta que la ocupación en la Región de Magallanes y de La Antártica Chilena
decrecerá levemente de 66 mil ocupados en el año 2006 a 65 mil ocupados en el año 2011
en el escenario medio. Si consideramos las proyecciones de ocupación para la Región de
Magallanes y de La Antártica Chilena, los sectores donde la ocupación crecerá más rápido
son sectores donde el nivel de calificación es intermedio (Industria Manufacturera) o
heterogéneo (Servicios Financieros). Estos generarán el 73% de todos los empleos netos
que generen todos los sectores que crearán empleos netos en esta región en el período 24 .
Finalmente, los sectores donde los niveles de calificación son altos y bajos en la región, que
son, por una parte, Minería y Electricidad, Gas y Agua, y, por otra parte, Agricultura, Caza,
Silvicultura y Pesca y Construcción, son sectores de donde el empleo decrecerá o se
24 Este cálculo es realizado seleccionando sólo los sectores que generarán, en términos netos, empleo en el
período de proyección. Debe recordarse que en el agregado se proyecta que el nivel de empleo regional se
reducirá en el período.
149

mantendrá constante. De tal manera, las ocupaciones menos y más calificadas, en general
no crecerán en el futuro.
7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.
Bondonio, Daniele y Robert T. Greenbaum (2006): “Do Business Investments Incentives
Promote Employment in Declining Areas? Evidence from EU Objetive-2 Regions”,
European Urban and Regional Studies, 13 (3), 225-244.
Charemza, W y Deadman, D.(1992): “New Directions in Econometrics Practice. General to
Specific Modelling. Cointegration and Vector Autorregression”. E.E. Publishing Limited.
Chow, Gregory y An-loh Lin (1971): “Best Linear Unbiased Interpolation, Distribution,
and Extrapolation of Time Series by Related Series”, The Review of Economic and
Statistics, Vol.53, Nº 4, (noviembre), pp.372-375.
Instituto Nacional de Estadísticas (2007): “CIIU.CL 2007. Clasificador Chileno de
Actividad Económica, Santiago, ss. 287.
Johansen, S. (1988): “Statistical Analysis of Cointegrations Vectors”. Journal of Economic
Dynamics and Control. Vol.12, pp. 231-254.
Marrero, Gustavo A. (2007): “Traditional versus Unobserved Components Methods to
Forecast Quarterly National Account Aggregates”. Journal of Forecasting 26 (2):129-153.
150