Teoría
Multiplicador de empleo indirecto en la cadena de valor
Visto en 1 aparición de los programas.
Qué es
Cuando una empresa produce, genera empleo en dos lugares. Primero, dentro de sus propias instalaciones: los trabajadores que contrata directamente. Segundo, en las empresas que le venden insumos y servicios: transporte, mantención, explosivos, alimentación, ingeniería, arriendo de maquinaria. Estos proveedores, a su vez, compran a otros proveedores, y así la demanda se propaga hacia atrás por la cadena productiva. El multiplicador de empleo indirecto mide cuántos puestos de trabajo se sostienen en esa cadena por cada empleo directo en el sector de origen.
La herramienta formal para calcularlo es el análisis insumo-producto, desarrollado por Wassily Leontief (1936). La idea central es representar la economía como una tabla donde cada sector compra a todos los demás en proporciones relativamente estables. Si llamamos A a la matriz de coeficientes técnicos (cuánto necesita comprar cada sector a los otros por cada peso que produce) y f a la demanda final, la producción total necesaria es:
$$x = (I - A)^{-1} f$$
La matriz $(I - A)^{-1}$, conocida como inversa de Leontief, captura todas las rondas sucesivas de compras entre sectores. Si además se conoce cuántos trabajadores requiere cada sector por unidad producida (los coeficientes de empleo), se puede traducir esa producción en puestos de trabajo.
La literatura distingue habitualmente dos tipos de multiplicadores (Miller y Blair, 2009):
- Tipo I: suma el empleo directo y el indirecto (la cadena de proveedores) y lo divide por el directo. Si por cada trabajador en la mina hay 2,3 en proveedores, el multiplicador tipo I sería cercano a 3,3.
- Tipo II: agrega además el empleo inducido, es decir, el que se genera cuando los trabajadores directos e indirectos gastan sus sueldos en comercio, vivienda o servicios. Este componente conecta con la lógica del multiplicador keynesiano.
Hay advertencias importantes. El modelo asume coeficientes fijos y capacidad ociosa: supone que si la mina crece, los proveedores contratan proporcionalmente más gente, sin cuellos de botella ni sustitución. Tampoco mide empleo neto: un trabajador que se va a un proveedor minero puede haber dejado un puesto en otro sector. Y los multiplicadores de distintos sectores no se pueden sumar sin caer en doble conteo. Por eso, una cifra como "2,3 empleos indirectos por cada directo" es un buen indicador de dependencia y encadenamiento, no una promesa de cuántos empleos nuevos aparecerían si el sector se expande.
Cómo lo explicó el programa
En el episodio del 4 de noviembre de 2026 [bdm-2026-11-04], bajo el tema "Mas versus Quiroz: el 'lastre' minero y la caída de la exploración", el programa usó este concepto para ordenar un aparente choque entre dos ministros. La lectura del panel fue que ambos estaban hablando de cosas distintas. Mas ponía el foco en el aporte fiscal de la minería, cercano a US$10.000 millones en el año. Quiroz, en cambio, apuntaba al empleo: por cada trabajador en la mina hay unos 2,3 en la cadena de proveedores. Es decir, el argumento de Quiroz era esencialmente un argumento de multiplicador de empleo indirecto.
Un panelista lo resumió con una imagen ferroviaria:
"lo que está diciendo es que el vagón, el último vagón del tren, está más pesado que todos los demás"
La metáfora sirve para entender por qué el empleo directo de la minería, relativamente acotado por ser una industria intensiva en capital, subestima su peso laboral real: buena parte del empleo está "más atrás" en la cadena.
El episodio conectó esto con la caída de la exploración, atribuida a su costo, a la falta de incentivos tributarios y a la incertidumbre institucional posterior al estallido y a la propuesta constitucional de 2022, que las empresas habrían incorporado en sus decisiones vía expectativas racionales. Como el paso de exploración a producción tarda entre 4 y 10 años, el panel advirtió que esos años ya se perdieron. Leído con el multiplicador en mente, el costo de esa demora no se limita a la mina que no se abrió: incluye los empleos en proveedores que tampoco existirán.
Relación con otros conceptos
El multiplicador de empleo indirecto es una aplicación directa de los encadenamientos hacia atrás (backward linkages), concepto que Albert Hirschman (1958) puso en el centro de la discusión sobre estrategias de desarrollo: los sectores con fuertes encadenamientos arrastran a muchos otros cuando crecen. En su versión tipo II se emparenta con el multiplicador keynesiano del gasto, porque el empleo inducido depende de la propensión a consumir de los hogares.
En economías intensivas en recursos naturales, como la chilena, el concepto dialoga con la enfermedad holandesa (Corden y Neary, 1982): un auge minero puede atraer trabajadores y capital desde otros sectores transables, lo que matiza cualquier lectura del multiplicador como creación neta de empleo. Desde la geografía económica, Enrico Moretti (2010) estudió los multiplicadores locales, mostrando que el efecto de un empleo en un sector transable sobre el empleo de servicios de la misma ciudad puede ser significativo.
Finalmente, la discusión del programa sobre exploración toca la teoría de inversión bajo incertidumbre e irreversibilidad (Dixit y Pindyck, 1994): cuando un proyecto es costoso de revertir y el marco institucional es incierto, esperar tiene valor, y eso posterga no solo la inversión directa sino toda la cadena de empleo asociada. La mención a las expectativas racionales remite al trabajo de John Muth (1961).
Fuentes y lecturas
- Leontief, W. (1936), "Quantitative Input and Output Relations in the Economic System of the United States", The Review of Economics and Statistics, 18(3).
- Miller, R. E. y Blair, P. D. (2009), Input-Output Analysis: Foundations and Extensions, 2.ª ed., Cambridge University Press.
- Hirschman, A. O. (1958), The Strategy of Economic Development, Yale University Press.
- Moretti, E. (2010), "Local Multipliers", American Economic Review, 100(2). https://doi.org/10.1257/aer.100.2.373
- Dixit, A. K. y Pindyck, R. S. (1994), Investment under Uncertainty, Princeton University Press.