Encuesta Suplementaria de Ingresos 2017
Chile, 2017
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CHL_2017_ESI_v01_M
Encuesta Suplementaria de Ingresos 2017
Supplementary Income Survey
| Name | Country code |
|---|---|
| Chile | CHL |
Income/Expenditure/Household Survey [hh/ies]
Al ser un módulo de la vigente ENE, las innovaciones conceptuales en la medición del empleo y el desempleo, incorporadas en 2010, afectaron indirectamente a la ESI. Estas innovaciones se sintetizan en los siguientes puntos:
1.1. Actualización del concepto de ocupado, en el que se incluye el criterio explícito de haber trabajado al menos 1 hora durante la semana de referencia de la encuesta y de percibir un ingreso por el trabajo realizado, a excepción del familiar no remunerado.
1.2. Refinamiento de los filtros para capturar la situación en el empleo que derivó en un mayor rigor en la composición de las sub-poblaciones de la CISE y que, a su vez, resultó de fundamental importancia en el módulo de ingresos y la pregunta del mismo por la que deben partir los distintos integrantes del hogar.
1.3. Actualización de nomenclaturas asociadas a nivel de educación (CINE-97), rama de actividad económica (CIIU-Rev.3) y grupo ocupacional (CIUO88).
Respecto de rama de actividad, además, hubo un cambio en la pregunta que pasó de referirse del establecimiento a la empresa en que trabaja la persona ocupada. Esto no es menor, puesto que la empresa o razón social puede involucrar a más de un establecimiento y ello tiene efecto sobre la actividad en que, finalmente, es clasificado un trabajador.
Al igual que en las versiones anteriores, los ingresos del trabajo siempre se refieren a los ingresos netos. De esta forma, si se trata de trabajo asalariado se deben deducir del ingreso bruto los descuentos legales (pagos previsionales, de salud, seguro de cesantía y el denominado “impuesto único”); si se trata de trabajo independiente, a los ingresos brutos se les deben restar los costos totales asociados a la actividad realizada de manera que se obtenga el beneficio neto. En estricto sentido, y de acuerdo a las recomendaciones internacionales relativas a encuestas de ingresos, el ingreso disponible que mide la ESI es el ingreso corriente que puede destinarse íntegramente al consumo o al ahorro (inversión) (United Nations, 2011). Este concepto no se alteró con respecto a la antigua medición.
La Encuesta Suplementaria de Ingresos (ESI) se levanta el último trimestre de cada año como un módulo complementario a la Encuesta Nacional de Empleo (ENE). Tiene por objetivo caracterizar los ingresos laborales de las personas que son clasificadas como ocupadas en la ENE y los ingresos de otras fuentes de los hogares, tanto a nivel nacional como regional.
Sample survey data [ssd]
La unidad de observación y análisis de la encuesta son las personas y los hogares, mientras que las variables de medición se distinguen según la fuente de ingreso que estos perciben.
Version
- v0.1
Scope
Los temas cubiertos son:
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Ingresos de la ocupación principal
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Ingresos de los hogares
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Ingresos de Ocupados por sexo
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Ingresos de Ocupados por nivel educacional
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Ingresos de Ocupados por grupo ocupacional
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Ingresos de Ocupados por categoría ocupacional
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Ingresos de Ocupados por rama de actividad económica
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Ingresos de Ocupados y Hogares por regiones
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Horas habitualmente trabajadas
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Decilización según ingreso percápita del hogar
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Tramos de ingreso mínimo neto
Coverage
Las áreas de estimación para la medición de los Ingresos de la Ocupación y los Ingresos de Otras Fuentes corresponden a:
-
Nivel Nacional Total.
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Nivel Regional Total (para cada una de las 15 Regiones)
La población objetivo está compuesta por toda la población del país residente en viviendas particulares ocupadas. Esta definición excluye a la población que habita en viviendas colectivas como hospitales, cárceles, conventos, cuarteles y otros, pero incluye a las personas que residen en viviendas particulares dentro de dichos centros, como son los porteros, conserjes y otros. Por otro lado, la cobertura geográfica excluye a la población residente en las áreas de difícil acceso, denominadas ADAs.
Producers and sponsors
| Name | Affiliation |
|---|---|
| Departamento de Estudios Laborales | Subdirección Técnica (SDT) |
| Name | Affiliation | Role |
|---|---|---|
| Departamento de Estadísticas de Hogares | Subdirección de Operaciones | Levantamiento, codificación, digitación y depuración |
| Departamento de Investigación y Desarrollo | Subdirección Técnica | Diseño muestral y tabulados |
| Departamento Comunicaciones e imagen corporativa | Dirección Nacional | Diseño y redacción |
| Name | Role |
|---|---|
| Instituto Nacional de Estadísticas | Fuente interna - convenio |
Sampling
MARCO MUESTRAL
El marco muestral de la ESI (INE, 2018) se encuentra estratificado según la condición geográfica (división político administrativa) y el número de viviendas y población levantadas en el CENSO 2002, además de una segregación dependiendo de la actividad económica preponderante en el área. A continuación, se mencionan los estratos existentes:
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Ciudades o grandes centros urbanos (área urbana): conformadas por ciudades o conjuntos de ciudades adyacentes con 40.000 o más habitantes.
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Resto de Área Urbana (RAU): conformadas por conjuntos de centros urbanos con menos de 40.000 habitantes.
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Área rural: conformado por el conjunto de entidades clasificadas como rurales de acuerdo a un tamaño poblacional menor a 1.000 habitantes o entre 1.001 y 2.000 habitantes con predominio de Población Económicamente Activa (PEA) dedicada a actividades primarias.
La ESI considera la utilización de un marco muestral que involucra el concepto de manzana como unidad muestral en áreas urbanas, cuya configuración corresponde a la geografía natural que las delimita. En cambio en las áreas RAU y rural se utiliza un marco de secciones, cuya configuración obedece a una conglomeración de un número determinado de viviendas, de la estabilidad que presenten estos tamaños en el tiempo (a partir de la información del CENSO año 2002) y de la fácil identificación en terreno (respetando los límites comunales).
El marco muestral de manzanas respeta la estratificación geográfica y segregación de acuerdo a la actividad económica de los marcos muestrales anteriormente usados por el INE, incorporando un concepto de estratificación que permite obtener muestras de manzanas de distintos tamaños. Es así como en la configuración del marco, se incorporó una variable que clasifica las manzanas de acuerdo a su tamaño en función del número de viviendas, formándose 5 grupos denominados “Estratos de tamaño”, y 30 subgrupos. Esto permite que estén representadas en la muestra manzanas de todos los tamaños en forma proporcional, según corresponda el grupo y subgrupo.
El marco de manzanas fue actualizado por última vez el segundo semestre del año 2008 (áreas urbanas). Se generó a partir del material cartográfico obtenido durante el precenso del año 2001 y el censo de población y vivienda del año 2002, compuesto por los mapas regionales, provinciales, comunales y distritales que contienen las áreas urbanas.
En cuanto a las áreas RAU y RURAL, el marco muestral fue generado a partir de la información proporcionada por el Censo de Población y Vivienda levantado el año 2002.
DISEÑO MUESTRAL
Siendo la ESI un complemento de la ENE, comparte los mismos atributos de diseño muestral que esta última, es decir, se trata de una encuesta que posee un diseño probabilístico, estratificado y en dos etapas, cuya unidad de selección de primera etapa son las manzanas o secciones, y de segunda etapa las viviendas.
Las unidades de primera etapa se seleccionan con probabilidad proporcional al tamaño de las mismas, mientras que las viviendas se seleccionan sistemáticamente y con igual probabilidad.
SELECCIÓN MUESTRAL
- Criterio de optimización del tamaño muestral
En concordancia con el diseño muestral de la ENE, el tamaño muestral de la ESI es determinado en base a la tasa de desocupación promedio de estimaciones de tasas de 5 trimestres móviles, a un estudio piloto levantado el año 2008, y a la obtención de errores muestrales similares a los reportados por la antigua encuesta de empleo (antes del año 2010) en los mismos niveles de estimación.
La afijación de la muestra en los estratos considera, además una estructura piramidal de los errores de muestreo, los siguientes factores relativos a cada estrato:
a) Tasa de Desocupación dentro de cada estrato.
b) El coeficiente de variación del número de Desocupados.
- Tamaño muestral teórico
Como ya se ha mencionado anteriormente, la ESI comparte todos los atributos del diseño muestral de la ENE, por lo tanto, también comparte la determinación del tamaño muestral teórico para los meses de octubre, noviembre y diciembre, que corresponden al trimestre de aplicación de la ESI.
Tanto en la ENE como en la ESI, la última unidad de muestreo, la vivienda, no coincide con las unidades de análisis, personas y hogares, por lo que el factor de expansión debe ser ajustado a los stocks poblacionales provenientes de fuentes externas. Así, el factor de expansión está constituido por dos partes:
i. Un factor teórico, que corresponde al inverso de las probabilidades de selección de las unidades primarias y secundarias de muestreo, y que además incluye un ajuste implícito de no respuesta.
ii. Un factor de post-estratificación, que corresponde a una razón entre totales demográficos proyectados al mes central del trimestre móvil, a partir del Censo de Población y Vivienda del año 2002, versus el total de personas estimadas a partir del “factor teórico”.
En la ESI el ajuste a los stocks poblacionales o post-estratificación se realiza sin distinción del sexo y tramo de edad. En cambio, en la ENE la post-estratificación es a los totales poblacionales según sexo y tramo de edad (menor de 15 años e igual o mayor que 15 años). No obstante, para el análisis de personas en la base de datos de la ESI ambos factores se encuentran a disposición de los usuarios: el factor de expansión utilizado para el mismo trimestre en la ENE y el factor de personas calculado para la ESI. Para análisis de hogares debe usarse el factor de expansión de hogares de la ESI.
Survey instrument
El formulario de la encuesta tiene un diseño único que se aplica a cualquier unidad de información. Está compuesto por 12 páginas, identificando seis módulos diferentes:
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Módulo A. Situación laboral en la semana de referencia
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Módulo B. Caracterización de la actividad principal
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Módulo C. Horas trabajadas
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Módulo E. Búsqueda de empleo
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Módulo D. Ingresos
-
Módulo G. Características específicas del hogar
La unidad de información corresponde al informante idóneo. El informante idóneo se define como aquella persona que es miembro del hogar encuestado, reside habitualmente en la vivienda, tiene 15 años o más y se encuentra en condiciones de responder el cuestionario por él, parte o todos los miembros del hogar.
Además, el formulario de la ESI se caracteriza por tener una funcionalidad estructurada, es decir, las respuestas que entregan los informantes siempre son precodificadas.
Data collection
| Start | End | Cycle |
|---|---|---|
| 2017-10-01 | 2017-12-31 | Trimestral |
| Name | Affiliation |
|---|---|
| Instituto Nacional de Estadísticas | Ministerio de Economía, Fomento y Turismo |
En la etapa de supervisión se inspecciona el trabajo de campo llevado a cabo por los encuestadores. Las supervisiones se separan en dos grandes focos:
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Supervisión de gabinete: es realizado en el 100% de las encuestas efectuadas. Aquí el supervisor revisa si las encuestas están bien completadas, si todos los módulos fueron contestados, si la secuencia de la encuesta fue bien seguida, entre otros.
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Supervisión en terreno: este tipo de supervisiones se aplican al 12% de las encuestas. No obstante, se introducen dos tipos de inspecciones:
a) Supervisión directa: corresponde a una verificación simultánea al momento de encuestar la vivienda, aquí el supervisor sale a terreno con el encuestador y llena una planilla de revisión que registra los errores y aciertos del encuestador.
b) Supervisión indirecta: consiste en seleccionar encuestas al azar y volver a encuestar a la vivienda, chequeando si la información registrada efectivamente concuerda con la recopilada por el supervisor.
La recolección de datos se realiza mediante entrevista presencial (cara a cara), con la utilización de formularios en papel, método PAPI (paper and pencil interview).
En cada región del país existe un equipo de levantamiento de la ESI que está compuesto por encuestadores y supervisores. Como la ESI es un módulo complementario de la ENE, y la ENE es una encuesta permanente, entonces las características del equipo de levantamiento se traspasan a la ESI, es decir, este es estable.
MÉTODO DE CAPACITACIÓN
El proceso de capacitación toma un enfoque de reforzamiento de contenidos y/o introducción de nuevos conceptos. La realización del material de apoyo supone la creación de instructivos sobre las modificaciones a las preguntas, si es que fuera el caso, y la construcción de estudios de casos que simulan situaciones.
En 2017, las capacitaciones estuvieron dirigidas a todos los encuestadores, supervisores y coordinadores, realizándose de manera presencial, en cada región. Estas ocurrieron entre los meses de agosto y septiembre. Los materiales utilizados fueron:
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Presentación, que incluye casos de estudio
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Manual del encuestador
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Manual de casos específicos
Data processing
-
Codificación: Luego del levantamiento continua el subproceso de revisión-codificación. Aquí se vuelve a revisar la encuesta para corroborar que no existan inconsistencias o falta de datos (solo se revisan los módulos de ENE). A continuación, se codifica la información registrada en las preguntas B1, B13, B14, B18, E16 y E18. El objetivo de la codificación es llevar las respuestas de esas preguntas a un formato numérico en función de una nomenclatura estandarizada y/o de una clasificación internacional.
-
Digitación: se digita la información en la interfaz "Mercado Marco". El objetivo de Mercado Marco es centralizar la información contenida en los formularios de la ENE, además de detectar y emitir informes de errores y alertas, que luego se envían a cada una de las regiones para su corrección.
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Validación: existen dos grupos de validadores, Revisión de encuestas físicas según perfil de ingreso. Aproximadamente el 8% de las encuestas.
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Depuración
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Tabulación
Data appraisal
Los errores de muestreo existen como consecuencia de la utilización de una parte de la población para estimar características de todo el conjunto poblacional. Sin embargo, existen distintas formas de medir estos errores para las variables de interés, como por ejemplo, la varianza, la desviación estándar o algunas transformaciones de estas, como el error absoluto, el coeficiente de variación, el error relativo, entre otros. En la ESI se utilizan principalmente las tres últimas medidas de error.
Error Absoluto e Intervalo de Confianza
Para el cálculo del intervalo de confianza del estimador y con un 95% de confianza se utiliza el error absoluto, que corresponde al error de estimación expresado en las mismas unidades de la variable Y en estudio3. El error absoluto asociado a una estimación se define como la diferencia máxima esperada entre el valor poblacional y el valor estimado, dado un nivel de confianza del 95%, y determina el intervalo de confianza de la variable de interés Y. Se calcula como el producto entre la desviación estándar (S(ŷ)) de la estimación y el valor crítico asociado al percentil de la distribución T-student, donde el primer argumento hace referencia al nivel de confiabilidad con el que se desea hacer inferencia (95%), mientras que el segundo argumento corresponde a los v grados de libertad con los que se calcula el valor crítico.
Para realizar un análisis adecuado de la precisión estadística de las estimaciones se debe considerar no solo el error de muestreo asociado al estimador (error relativo o coeficiente de variación), sino que también si el tamaño de la muestra asociado a dicha estimación es suficiente. Se recomienda entonces utilizar los siguientes criterios:
a) Si el coeficiente de variación es de hasta un 5%, se considera que la estimación es precisa, si y solo si la frecuencia de casos sea superior o igual a 6 observaciones.
b) Si el coeficiente de variación se ubica entre un 5% y un 15%, se considera que la estimación es buena, si y solo si la frecuencia de casos sea superior o igual a 6 observaciones.
c) Si el coeficiente de variación se ubica entre un 15% y un 20% se podría considerar una estimación poco confiable, independiente si la frecuencia de casos sea superior o igual a 6 observaciones.
d) Si el coeficiente de variación supera el 20%, la estimación se presenta como poco precisa y por ende no recomendable, independiente si la frecuencia de casos sea superior o igual a 6 observaciones.
Access policy
Instituto Nacional de Estadísticas
Instituto Nacional de Estadísticas Chile
http://www.ine.cl/estadisticas/ingresos-y-gastos/esi
Costo: Ninguno
Data Access
| Name | Affiliation | URL | |
|---|---|---|---|
| Instituto Nacional de Estadísticas | Ministerio de Economía, Fomento y Turismo | www.ine.cl | ine@ine.cl |
| Is signing of a confidentiality declaration required? | Confidentiality declaration text |
|---|---|
| yes | Extracto de la Ley Orgánica 17.374 de cración del Instituto Nacional de Estadísticas, publicado el 10-12-1970. Artículo 29: "El Instituto Nacional de Estadísticas, los roganismos fiscales, semifiscales y Empresas del Estado, y cada uno de sus respectivos funcionarios, no podrán divulgar los hechos que se refieren a personas o entidades determinadas de que hayan tomado conocimiento en el desempeño de sus actividades. El estricto mantenimiento de estas reservas constituye el "Secreto Estadístico". Su infracción hará incurrir en el delito previsto y penado por el artículo 547, del código. |
A partir de la publicación ESI 2017 las bases de datos se liberarán al público, sin necesidad de solicitud previa.
El uso de estos datos debe ser reconocido mediante una citación que incluya:
-
La identificación del investigador principal
-
El título de la encuesta (incluyendo el país, el acrónimo y el año de aplicación)
-
El número de referencia de la encuesta
-
La fuente y la fecha de descarga
Ejemplo:
Instituto Nacional de Estadísticas - INE. Chile - Encuesta Suplementaria de Ingresos (ESI) 2017. Ref. CHL_2017_ESI_v01_M. Dataset downloaded from [url] on [date]
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Contacts
| Name | Affiliation | URL | |
|---|---|---|---|
| David Niculcar | Departamento de Estudios Laborales | david.niculcar@ine.cl | www.ine.cl |
| Loreto Díaz Mella | Departamento de Estudios Laborales | loreto.diazm@ine.cl | www.ine.cl |
| Sara Rojas | Departamento de Estadísticas de Hogares | sara.rojas@ine.cl | www.ine.cl |