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Determinantes del Uso y Abuso de  
Licencias Médicas en Chile 
 
 
 
Edmundo Beteta? y Manuel Willington?,? 
 
Junio, 2010 
 
 
 
 
 
Resumen 
 
El objetivo de este trabajo es analizar los posibles determinantes a nivel individual del uso 
del seguro contra pérdida de ingreso por enfermedades comunes -no profesionales- o 
sistema de “licencias médicas”, como es comúnmente conocido en Chile. Para ello se 
trabaja con una encuesta ad-hoc realizada a beneficiarios cotizantes del sistema en la ciudad 
de Santiago.  
 
Los resultados obtenidos son consistentes con la literatura internacional y la teoría 
económica. Ellos permiten identificar variables que afectan el uso del seguro que serían 
indicativas de un uso ilegal del mismo, otras que son indicativas de problemas de cobertura 
del seguro y otras que directamente desnudan un diseño ineficiente del seguro para 
controlar problemas de riesgo moral. Los hallazgos de la investigación se traducen en 
propuestas para reformar este seguro haciendo compatibles consideraciones de eficiencia y 
equidad.  
 
Palabras Clave: Ausentismo Laboral, Riesgo Moral, Seguros por enfermedades comunes. 
 
JEL Clasificación: J41, J45; M52; D86; C20 
 
Correspondencia: mwilling@uahurtado.cl 
 
                                                 
? Ministerio de Economía y Finanzas y Pontificia Universidad Católica del Perú. 
? Universidad Alberto Hurtado, ILADES / Georgetown University. 
? Este trabajo está parcialmente basado en uno realizado por los autores para la Asociación de Instituciones de 
Salud Previsional (Isapres) durante el año 2008 (Beteta y Willington, 2008) y en Beteta y willington (2009). 
Las opiniones vertidas son, sin embargo, exclusiva responsabilidad de los autores. Los autores agradecen la 
colaboración de Mauricio Tejada y Haydée Alonzo. 
 2 
 
1. Introducción 
El ausentismo laboral debido a enfermedades es un tema de creciente interés en Chile en 
los últimos años debido a su importante aumento en los últimos años: mientras que en el 
2004 la cantidad de días promedio de ausentismo por trabajador fue de cinco días al año, en 
2008 este número llegó a 7,6 días. Este mayor ausentismo laboral redunda lógicamente en 
una menor productividad promedio, a la vez que impone una presión creciente en el sistema 
de seguros de salud. A modo de ejemplo, para los seguros de salud privados de Chile 
(conocidos como Instituciones de Salud Previsional o Isapres), este tipo de gastos 
representó alrededor de 20% del gasto total en 2004 y 26% en el 2008.1 
La comparación con otros países es difícil debido a la cantidad de diferentes arreglos 
institucionales que gobiernan en esta materia. Para empezar, los números anteriores se 
refieren a lo que comúnmente se denomina en Chile “licencias médicas” y excluye el 
ausentismo por accidentes laborales y enfermendades profesionales que es cubierto por un 
seguro alternativo a cargo de los empleadores, separado del regimen de licencias médicas 
cuya cobertura, en términos de ingresos perdidos, es afrontada por el seguro de salud 
tradicional (público o privado).2  
De todas formas, como referencia y con la salvedad mencionada, vale mencionar que, de 
acuerdo a Ziebath y Karlsson (2009,a), en países de la OECD se observa una dispersión 
enorme en el ausentismo promedio: desde sólo 4 días por año hasta 29. Estas diferencias se 
explican seguramente por diferentes factores, entre ellos la generosidad de los beneficios, la 
presencia de copagos y deducibles y seguramente también la capacidad de fiscalización de 
cada país de potenciales abusos al sistema.  
El objetivo de nuestro trabajo es precisamente ayudar a entender, para el caso de Chile, 
cuáles son los elementos relevantes del diseño del régimen de licencias médicas que 
explican las diferentes tasas de utilización del seguro entre los beneficiarios a partir de 
datos individuales.3 A partir de los resultados obtenidos es posible realizar 
recomendaciones de reformas a la estructura del seguro que apunten a mejorar su diseño a 
                                                 
1 El incremento no es sólo de los últimos años, Tokman, Rodríguez y Larraín (2004) analizan con datos 
agregados el incremento el uso de las licencias médicas y su costo para la década 1992-2002. 
2 En la Sección 2 se describe con mayor detalle el marco legal que regula el régimen de licencias médicas. 
 3 
 
partir de consideraciones de equidad y eficiencia. Así, por ejemplo, el diseño del seguro 
actual impone en algunos trabajadores un deducible de tres días en aquellas licencias de 
duración de diez días o menos. En términos teóricos, este deducible puede tener dos 
efectos: por un lado el efecto buscado de reducir el número de licencias de pocos días de 
duración y, por otro, potencialmente el de prolongar la duración de las licencias para evitar 
el deducible. Nuestros resultados indican que este segundo efecto es el que domina.  
Otro ejemplo se refiere a la cobertura que este seguro brinda a las madres con hijos. Si éste 
es menor de un año la madre puede obtener licencia pero no si es mayor de un año. Así, y 
dado que en Chile es habitual que sea la madre quien se ocupe principalmente del cuidado 
de los niños, hallar que madres con hijos pequeños pero mayores  de un año de edad hacen 
un mayor uso de licencias que madres sin hijos en este rango etáreo sería indicativo de 
cierto abuso del sistema que, al mismo tiempo, deja de manifiesto un problema de cobertura 
del régimen actual.  
La literatura a nivel internacional en ausentismo por enfermedades no laborales es escasa. 
Los trabajos más recientes de Ziebath y Karlsson (2009,a) y Ziebath y Karlson (2009,b) 
evalúan el impacto en el ausentismo y en el costo laboral de las reformas al seguro de 
ausentismo por enfermedad en Alemania. Ziebath y Karlsson (2009,a) evalúan el impacto 
del aumento en la cobertura del 80% del ingreso al 100% del mismo establecida en 1999. 
Este incremento afectó solamente a trabajadores en relación de dependencia del sector 
privado, y la evidencia hallada indica que el ausentismo aumentó en un 10%. Ziebath y 
Karlsson (2009,b) evalúan una reforma anterior de este mismo seguro, según la cual la 
cobertura se había reducido del 100% al 80%. De acuerdo a las estimaciones, este descenso 
en la cobertura aumentó en un 7,5% el número de trabajadores sin ausentismo y redujo el 
promedio de días de ausentismo en un 5%. Ambos estudios hacen uso de datos de panel de 
la principal encuesta a nivel de hogares de Alemania (SOEP). Resultados cualitativamente 
similares obtienen De Paola et al. (2009) en el contexto de una reforma que redujo los 
beneficios (e incrementó el control administrativo) para los empleados públicos italianos. 
Otros estudios indican que además de la generosidad de los beneficios, otros elementos 
como el ambiente de trabajo o el ciclo económico son relevantes. Dionne y Dostie (2007) 
                                                                                                                                                     
3 Estos datos provienen de una encuesta ad-hoc realizada a 360 beneficiarios del seguro en el área 
 4 
 
analizan, a partir de datos para Canadá que permiten vincular empleador y empleado, que 
entre los factores relevantes para explicar el ausentismo se encuentran la insatisfacción con 
el número de horas contratadas (en particular los trabajadores que quisieran trabajar menos 
horas por un menor pago son más proclives a ausentarse), la insatisfacción laboral –más 
allá de lo relacionado al número de horas trabajadas-, ser mujer y ser mujer con hijos 
menores de seis años.  
Los ciclos de la economía también serían un factor explicativo de acuerdo a Askildsen et al. 
(2005). Ellos hallan que para la economía noruega a mayor desempleo habría menor 
ausentismo, lo que es indicio de un rol “disciplinador” del desempleo. Sin embargo, 
Osterkamp y Röhn (2007) no encuentran este efecto en un trabajo de corte transversal para 
20 países. 
A nivel de Chile, pese a que el incremento en el costo de las licencias médicas ha estado en 
debate por varios años, la literatura que utiliza datos individuales es casi nula. Tokman y 
Rodríguez (2001) proveen una excelente descripción del funcionamiento del sistema 
chileno y analizan su evolución, pero desde un punto de vista agregado. Castro y Sepúlveda 
(2009) analizan la duración de las licencias médicas y sus determinantes para los afiliados 
de dos de las aseguradoras privadas más grandes del país y encuentran que ser mujer y estar 
sujeto al deducible de tres días (que aplica para las licencias de hasta diez días), aumenta la 
duración esperada de la licencia. Sus resultados son consistentes con los de nuestro estudio 
aun cuando se refieren a una submuestra particular de la población, y no consideran el 
conjunto más amplio de características individuales de tipo socioeconómico y cultural que 
la presente investigación sí logró obtener en el trabajo de terreno. 
El resto del trabajo se estructura de la siguiente manera: en la Sección 2 se explica de 
manera suscinta el marco regulatorio al que está sujeto el seguro por ausentismo laboral por 
enfermedades comunes en Chile. En la Sección 3 se realiza una discusión teórica de cuáles 
debieran ser los determinantes de la tasa de uso de las licencias médicas en general y en 
Chile en particular dado su marco regulatorio. En la Sección 4 se presenta la evolución de 
las variables agregadas del seguro (e.g., gasto, tasa de utilización, etc.) en los últimos años 
y de sus potenciales determinantes a nivel agregado. En la Sección 5 se describe 
                                                                                                                                                     
metropolitana de Santiago. 
 5 
 
brevemente la encuesta utilizada y se presentan los resultados econométricos obtenidos. En 
la última sección se presentan las principales conclusiones y se discuten potenciales 
reformas que mejorarían la eficiencia del seguro. 
 
2. Marco Legal 
El sistema de subsidios conocido habitualmente como régimen de licencias médicas tiene 
dos grandes componentes: el de subsidios para enfermedades generales, conocido como 
Subsdio por Enfermedad y Medicina Curativa (enfermedades comunes de aquí en 
adelante), y el relacionado a embarazos y enfermedades de hijos menores de un año, 
conocido como Subsidio por Reposo Maternal y Enfermedad Grave de Hijo Menor a un 
Año.4  
Los Subsidios por Enfermedades Comunes 
El subsidio por enfermedad y medicina curativa se sustenta en dos leyes principales. La 
primera es el Decreto con Fuerza de Ley N° 44 de 1978 del Ministerio del Trabajo y 
Previsión Social, el mismo que trata de subsidios por incapacidad laboral y establece 
normas para los trabajadores de los sectores privado y público. La segunda es la Ley N° 
18.469 de 1985 del Ministerio de Salud, la cual establece el régimen de prestaciones de 
salud y se refiere al Decreto con Fuerza de Ley N° 44 que trata de subsidios por 
incapacidad laboral.  
Los beneficiarios del subsidio por enfermedad y medicina curativa reciben el 100% de su 
remuneración o renta imponible por el tiempo durante el cual se ven obligados a estar 
ausentes del trabajo (la renta imponible tiene un tope de 60 UF mensuales, 
aproximadamente US$2.400). En particular, el subsidio  recibido consiste en el pago de la 
remuneración equivalente por los días no trabajados devengados, más sus cotizaciones 
previsionales (esto es, salud, invalidez, vejez y desempleo). Para la base de cálculo del 
                                                 
4 El primero de estos sistemas, vale aclararlo, es separado del regimen de subsidios por incapacidad temporal 
asociado a accidentes laborales y enfermedades profesionales, el que está definido en la Ley 16.744 de 1968. 
Este se financia con contribuciones específicas de los empleadores que aportan una cotización base del 0,95% 
del salario imponible (más una cotización adicional en función del riesgo efectivo de la empresa) a una de las 
tres aseguradoras privadas conocidad como “mutuales” o a la aseguradora pública ISL (Instituto de Seguridad 
Laboral). Esta contribución financia también el régimen de pensiones e indemnizaciones asociados a 
incapacidades permanentes o muertes asociadas a accidentes laborales o enfermeddes profesionales. 
 6 
 
subsidio se considera la remuneración imponible con deducción de las cotizaciones e 
impuestos correspondientes (remuneración neta)5. Además se considera el promedio de la 
remuneración mensual y/o subsidios que se hayan devengado en los tres meses anteriores al 
que se inicie la licencia, y no se considera en el cálculo ningún tipo de remuneración 
ocasional.  
Es importante destacar que cuando la licencia médica supera los diez días los beneficiarios 
reciben el subsidio desde el primer día de licencia médica. En el caso de que la licencia sea 
igual o menor que diez días, el subsidio se devenga desde el cuarto día, es decir que  existen 
tres días de carencia que no se pagan. No obstante lo anterior, es posible que en los 
contratos de trabajo empleador y empleado acuerden el primero se hará cargo de estos días 
de carencia y, por lo tanto, el asegurado no enfrente este deducible. Este es el caso, por 
ejemplo, de los empleados públicos en Chile. 
Las entidades encargadas de visar las licencias médicas son comisiones médicas públicas 
(denominadas COMPIN) en el caso de los cotizantes del seguro de salud público 
(FONASA), mientras que para los cotizantes de las aseguradoras privadas (Isapres) son las 
propias contralorías médicas de estas instituciones las que visan las licencias en primera 
instancia y, en caso de apelación por parte del beneficiario, las COMPIN en segunda 
instancia. La Superintendencia de Seguridad Social actúa como la última instancia de 
apelación en todos los casos.  
Subsidio por Reposo Maternal e Hijo Menor de un Año 
El subsidio por reposo y enfermedad grave de hijo menor a un año se rige por las siguientes 
leyes: N° 18.418, N° 18.469 y N° 19.299 y el Decreto con Fuerza de Ley N° 44 del 
Ministerio del Trabajo y Previsión Social. Adicionalmente, el descanso por maternidad de 
                                                 
5 El subsidio por enfermedad y medicina curativa es financiado mediante las cotizaciones obligatorias que 
hacen los trabajadores al régimen de prestaciones de salud. Los trabajadores dependientes afiliados a un 
régimen previsional (excluyendo los de las Fuerzas Armadas y Carabineros) efectúan una cotización 
obligatoria de 7% de su remuneración o renta imponible mensual, con un tope de 60 UF mensuales, para 
cubrir sus necesidades de salud. En el caso de los trabajadores independientes ellos se pueden afiliar a un 
seguro de salud y entregar voluntariamente sus cotizaciones, las cuales pueden ser efectuadas en el Fondo 
Nacional de Salud (FONASA) o en cualquier Institución de Salud Previsional (ISAPRE). Su cotización 
voluntaria será el 7% de la renta imponible declarada, la misma que no puede ser inferior a un salario mínimo 
ni exceder el tope de 60 UF mensuales. En el caso de FONASA, las cotizaciones son recaudadas por medio 
del Instituto de Normalización Previsional (INP) o a través de una Administradora de Fondos de Pensiones 
 7 
 
la mujer trabajadora está establecido en el artículo 195 del Código del Trabajo y el permiso 
por enfermedad grave del niño menor  en el artículo 199 del Código del Trabajo y los 
artículos 2° y 3° de la Ley N° 18.867.  
Las beneficiarias del subsidio por reposo maternal6 reciben el 100% de la remuneración o 
renta imponible. Este subsidio, que se devenga por el tiempo durante el cual la trabajadora 
tenga el descanso antes del parto (un periodo de 6 semanas) y después de él (un periodo de 
12 semanas), es de carácter irrenunciable. Similarmente, las beneficiarias del subsidio por 
enfermedad grave del hijo menor a un año reciben el 100% de la remuneración o renta 
imponible, por el tiempo que la trabajadora se vea obligada a estar ausente del trabajo por 
alguna enfermedad grave de un hijo menor a un año. En los dos casos antes señalados el 
subsidio recibido consiste en el pago de la remuneración equivalente por los días no 
trabajados devengados, más sus cotizaciones previsionales (esto es, salud, invalidez, vejez, 
desempleo). Para la base de cálculo del subsidio se considera la remuneración imponible 
con deducción de las cotizaciones e impuestos correspondientes (remuneración neta). 
Además se considera el promedio de la remuneración mensual y/o subsidios que se hayan 
devengado en los tres meses anteriores en que se inicie la licencia, en el caso de las 
trabajadoras dependientes, y en los seis meses anteriores, en el caso de las trabajadoras 
independientes, y no se considera en el cálculo ningún tipo de remuneración ocasional.  
Al igual en el caso de la licencia medicas por enfermedad y medicina curativa, cuando la 
licencia medica por enfermedad grave del hijo menor a un año supera los diez días las 
beneficiarias reciben el subsidio desde el primer día de licencia médica, en tanto que si la 
licencia es igual o menor que diez días, el subsidio se devenga desde el cuarto día (existe el 
período de carencia de tres días). En la práctica, sin embargo, esta carencia casi no se 
aplica, ya que la mayoría de estas licencias duran más de diez días, o son continuaciones 
                                                                                                                                                     
(AFP), en tanto que en las ISAPRES son ellas las que se encargan directamente de recaudar las cotizaciones y 
de pagar con dichos fondos las licencias médicas. 
6 Las beneficiarias del subsidio por reposo maternal y enfermedad grave del hijo menor a un año, éstas son 
todas aquellas trabajadoras en edad fértil, dependiente o independiente, que conforman la fuerza laboral y que 
estén o no adscritas a un régimen previsional (exceptuando a las que son parte de las Fuerzas Armadas y 
Carabineros). El subsidio por reposo maternal y enfermedad grave del hijo menor a un año se financia 
únicamente con aportes fiscales mediante el Fondo Único de Prestaciones Familiares y Subsidios de Cesantía, 
esto independientemente de la afiliación previsional y condición socioeconómica del beneficiario. Dicho 
fondo tiene como objetivo cubrir los eventos pre y postnatal y los permisos de ausencia por enfermedad grave 
de los hijos menores de un año. La Superintendencia de Seguridad Social es la entidad encargada de la 
administración financiera, control y tuición del Fondo. 
 8 
 
del postnatal. En el caso de la licencia médica por reposo maternal, éste no tiene ningún 
periodo de carencia. 
La institucionalidad para visar y fiscalizar las licencias médicas así como para apelar ante 
modificaciones o rechazos de las mismas es equivalente a la descrita para el caso de las 
licencias médicas por enfermedad y medicina curativa.  
 
3. Determinantes Teóricos del Gasto en Licencias Médicas 
El gasto agregado en licencias médicas o subsidio por incapacidad laboral (SIL) para 
cualquiera de sus años puede definirse de manera sencilla como una función de tres 
variables que tienen una incidencia directa en él: la cantidad de cotizantes, el ingreso 
imponible diario promedio de los cotizantes y la cantidad promedio de días de licencia por 
cotizante por año. Es decir,  
 GSIL = f (N,Y,TIL), (1) 
donde GSIL es el gasto, N es el número total de cotizantes, Y es el ingreso imponible diario 
de los cotizantes y TIL es la tasa de incapacidad laboral definida como el número de días de 
subsidio pagados anualmente por cotizante. La relación entre cada uno de estos 
determinantes y el gasto en SIL es obviamente positiva. La ecuación anterior es válida tanto 
para el gasto del sistema público como del privado.  
Naturalmente, cambios en el gasto en SIL explicados por un mayor número de cotizantes 
y/o por un mayor ingreso de los cotizantes no debieran ser un factor de preocupación para 
las autoridades ni las entidades que pagan el subsidio. Por el contrario, si el aumento en el 
gasto total es explicado en una proporción importante por la mayor tasa de uso por 
cotizante, entonces sí sería necesario indagar en mayor detalle las razones del incremento. 
Rodríguez y Tokman (2001) identifican dos grupos de variables que podrían afectar la tasa 
de uso por cotizante. Los factores que explican un mayor número de días de subsidio (por 
cotizante) son, por un lado, las razones médicas que justifican las licencias, las cuales 
tienen directa relación con las tasas de morbilidad7 y/o con la tasa de natalidad de la 
población, y por el otro una eventual sobre-utilización, la cual dependería de los incentivos 
                                                 
7 Recuérdese que la tasa de morbilidad se define como la frecuencia de la enfermedad en proporción a una 
población y está  determinada por factores epidemiológicos. 
 9 
 
que tenga el cotizante (o los otros actores del sistema como médicos, entidades pagadores, 
etc.) de hacer uso del beneficio sin ninguna justificación médica (abuso) y de la facilidad de 
hacerlo. Es decir, variables epidemiológicas (E) y variables asociadas a un uso indebido o 
abuso del subsidio (A): 
 TIL = g(E,A) (2) 
La relación entre la tasa de incapacidad laboral (TIL) y ambos determinantes es positiva. 
En este contexto, el término “abuso” debe entenderse en un sentido amplio ya que se refiere 
al uso de una licencia médica por razones distintas a las que establece el marco legal 
vigente; en algunos casos tal ilegalidad no necesariamente es ilegítima. Un buen ejemplo es 
el caso de mujeres con hijos pequeños (pero mayores de un año que es el límite legal para 
acceder a una licencia por enfermedad del hijo) que prefieren o no tienen más opción que 
cuidarlos por sí mismas cuando están enfermos.  
El abuso, a su vez, está determinado por un conjunto de factores relacionados con 
características individuales de los beneficiarios, características de su entorno familiar y 
laboral y con factores institucionales. En principio, puede definirse el siguiente grupo de 
variables relevantes:8 
Preferencia por el ocio: en principio, una persona con una mayor preferencia por el ocio 
sería más propensa a abusar del sistema mediante el uso indebido de licencias.  
Valores morales: valores morales más estrictos debieran, ceteris paribus, reducir la 
propensión a abusar del sistema de licencias. 
Características familiares: varias características son potencialmente relevantes. La 
presencia de menores de edad podría afectar positivamente el uso del sistema de licencias 
por la necesidad de cuidar de los menores cuando están enfermos, así como la presencia de 
adultos mayores o el hecho de que el cónyuge o pareja trabaje, mientras que la presencia de 
ayuda extrafamiliar (e.g., nana, vecino, etc.) actuaría en la dirección opuesta.  
Flexibilidad en el trabajo: una menor flexibilidad laboral (e.g., menos permisos para hacer 
trámites, para ausentarse con o sin goce de salario, para escoger los períodos de vacaciones, 
etc.) debiera afectar positivamente la tasa de uso de licencias médicas. 
                                                 
8 En esta lista, agregamos hipótesis a las planteadas por Rodríguez y Tokman (2001). 
 10 
 
Acumulación de trabajo: Si las características del empleo son tales que si el trabajador se 
ausenta unos días su trabajo se acumula y debe realizarse posteriormente, el incentivo a 
faltar y abusar del sistema disminuye. Esta variable puede estar correlacionada con el grado 
de responsabilidad asociado al empleo.  
Peer pressure: en ciertos ambientes laborales es posible que exista una mayor “presión de 
pares” para no ausentarse del trabajo. Esto podría ocurrir, por ejemplo, en circunstancias en 
que el trabajo es netamente de equipo. 
Insatisfacción laboral: es esperable que la tasa de uso de licencias médicas sea más alta 
mientras mayor es la insatisfacción laboral.  
Probabilidad de pérdida de empleo: en principio, esta variable puede tener dos efectos 
contrapuestos. Una persona que percibe una probabilidad alta de perder el empleo debiera 
ser reacia a solicitar licencias médicas si su empleador percibe esto como una falta. Sin 
embargo, si tuviese la posibilidad de obtener una licencia de larga duración podría querer 
hacerlo, precisamente como una manera de protegerse de un potencial despido. 
Generosidad del Subsidio: naturalmente, mientras más generoso sea el subsidio mayor es el 
incentivo a obtener una licencia. Según sea la política del empleador, los beneficiarios de 
una licencia pueden enfrentar un “deducible” en el pago de las mismas, según la cual se le 
descontarían tres días si la licencia es de diez o menos días. Esta política puede tener 
efectos en direcciones opuestas: puede reducir el número de licencias de pocos días, pero 
puede al mismo tiempo aumentar el número de licencias de once o más días. 
Control de potencial abuso: mientras más estricto sea el control de posibles abusos, menor 
es el incentivo a hacerlo. En general, los cotizantes de Isapres enfrentan una instancia más 
de control que los cotizantes de Fonasa. 
A nivel agregado, sin embargo, la mayoría de las variables anteriores no son observables, lo 
que indica la conveniencia de utilizar información de encuestas individuales. 
4. Evolución de Variables Agregadas 
El Subsidio por Incapacidad Laboral  
La revisión de los datos agregados sobre el gasto en el Subsidio por Incapacidad Laboral 
(SIL) y su evolución en los últimos 10 años refuerzan la relevancia de un estudio de los 
 11 
 
determinantes microeconómicos para identificar los factores con mayor incidencia en dicho 
comportamiento.9  
La Figura 1 muestra el crecimiento del gasto en subsidio por incapacidad laboral durante el 
período 1998-2007 por entidad pagadora10, el que fue de 81,4% en términos reales11. El 
mayor incremento se observa en los últimos 3 años, luego de un período donde éste se 
mantuvo relativamente constante (y con una leve tendencia al alza en los primeros años del 
período considerado). En efecto, el crecimiento del gasto total fue algo más de 10% entre 
1998 y 2004, en tanto que entre 2005 y 2007 éste fue de alrededor de 40%.  
Figura 1: Gasto en SIL para Enfermedades Curativas y Patologías del Embarazo  
por Entidad Pagadora (Miles de Pesos de 2007)  
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
0
50.000.000
100.000.000
150.000.000
200.000.000
250.000.000
300.000.000
350.000.000
400.000.000
450.000.000
FONASA ISAPRES TOTAL
M
ile
s d
e P
es
os
 d
e 2
00
7
 
Desagregando el gasto en SIL por entidad pagadora se observa que en el caso del sistema 
público (FONASA) éste casi se ha triplicado en los últimos 10 años (pasó de 72.366 en 
1998 a 215.979 millones de pesos en 2007), siendo el crecimiento asociado en este período 
de 198,4%. En contraste, el gasto en el sistema privado (ISAPRES) ha crecido sólo 21% en 
el mismo período (pasó de 140.328 en 1998 a 169.874 millones de pesos en 2007), cifra 
que si bien no deja de ser importante es notoriamente inferior a la observada para el gasto 
del sistema público.  
                                                 
9 Los datos usados en esta sección fueron obtenidos de la Superintendencia de Seguridad Social (SUSESO), 
de la Superintendencia de Salud y de la Superintendencia de AFP. 
10 Cabe señalar que los datos de gasto aquí utilizados incluyen sólo los subsidios asociados a enfermedades 
curativas y a patologías del embarazo. Esto es así debido a que, por un lado, el gasto en SIL para estos tipos 
de enfermedades es el más importante en volumen (esto en comparación con el gasto asociado a los subsidios 
maternales y por enfermedad grave de hijo menor a 1 año) y, por el otro, la disponibilidad de información 
para este tipo de subsidios permite desagregar el análisis a nivel de entidad pagadora del subsidio (pública o 
privada). 
 12 
 
Naturalmente, al menos parte de la explicación de este imprtante aumento en el gasto se 
explica por dos factores que no deben preocupar: un aumento en el número de cotizantes 
(N) y en el ingreso promedio de los mismos (Y). Las Figuras 2 y 3 ilustran la evolución de 
estas variables entre 1998 y 2007.  
El número de beneficiarios del seguro en su conjunto (público y privado) creció en 31,5% 
durante el período 1998-2007 (lo que representa un aumento de algo más de un millón de 
cotizantes). Es importante notar que el aumento del número de cotizantes en los últimos 
tres años es sólo marginalmente superior al observado en el período previo, lo que contrasta 
con el comportamiento del gasto total que sí ha crecido significativamente en este período. 
Entre 1998 y 2004 el número de cotizantes creció a una tasa anual promedio del 1,7% (casi 
idéntica a la tasa que creció el gasto en SIL), en tanto que entre 2004 y 2007 lo hizo a una 
tasa promedio de 5,9% (claramente inferior a la tasa de crecimiento promedio del gasto 
total, 17,9%). Es decir, el mayor número de cotizantes podría explicar el incremento del 
gasto total en el subsidio para el primer sub-período (1999-2004), pero no el registrado 
desde 2004. 
Figura 2: Número de Cotizantes por Entidad Pagadora 
0
600.000
1.200.000
1.800.000
2.400.000
3.000.000
3.600.000
4.200.000
4.800.000
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
N
úm
er
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de
 C
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iza
nt
es
   
  .
FONASA ISAPRES TOTAL
 
-14
-7
0
7
14
21
98-99 99-00 00-01 01-02 02-03 03-04 04-05 05-06 06-07
Po
rc
en
taj
e
FONASA ISAPRES TOTAL
  
(a) Número de Cotizantes (b) Tasa de Crecimiento Anual 
Fuente: Superintendencia de Seguridad Social. 
 
La Figura 3 muestra que el ingreso promedio mensual imponible12 de  los cotizantes, que se 
utiliza como base para calcular el monto del subsidio, ha mostrado una tendencia creciente 
                                                                                                                                                     
11 Ver Rodríguez y Tokman (2001). 
12 Los datos de ingreso imponible fueron obtenidos de la Superintendencia de AFP y de la Superintendencia 
de Salud. De la primera fuente se obtuvo el ingreso promedio para todos los cotizantes sin distinguir su 
afiliación (FONASA o ISAPRE). De la segunda fuente, en tanto, se obtuvieron los datos de ingreso imponible 
de los cotizantes de ISAPRES. Con ambos datos, más el número de cotizantes presentados antes, se obtuvo el 
ingreso promedio de los cotizantes de FONASA. 
 13 
 
y relativamente estable a lo largo del período de análisis, tanto a nivel global como por 
entidad pagadora. Nótese que entre 1998 y 2004 el ingreso imponible creció a una tasa 
anual promedio del 1,67%, y entre 2005 y 2007 a una tasa ligeramente inferior, de 1,17%. 
Un patrón similar aunque más pronunciado se observa para cada entidad pagadora. Así, los 
incrementos recientes en el gasto en SIL no parecen ser consecuencia directa ni del 
aumento en el número de cotizantes (al menos no exclusivamente) ni del aumento en los 
ingresos de los mismos.  
Figura 3: Ingreso Mensual Imponible Promedio por Cotizante y  
por Entidad Pagadora (en $ de 2007) 
3
100,003
200,003
300,003
400,003
500,003
600,003
700,003
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Pe
so
s d
e 2
00
7
FONASA ISAPRES TOTAL
 
-6.0
-4.0
-2.0
0.0
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
1998 98-99 99-00 00-01 01-02 02-03 03-04 04-05 05-06
Po
rc
en
taj
e
FONASA ISAPRES TOTAL
 
(a) Ingreso Imponible (b) Tasa de Crecimiento Anual 
Fuente: Cálculo propios en base a información de las Superintendencia de AFP y las Superintendencia de Salud. 
 
La Figura 4 muestra el comportamiento de la tasa de incapacidad laboral definida como el 
número de días subsidio por cotizante (panel a) y su tasa de crecimiento año a año (panel 
b). Esta variable, como se mencionó, es la que debería verse afectada por cambios en las 
tasas de abuso del sistema. 
Las tasas de incapacidad laboral global y para ambas entidades pagadoras se mantuvieron 
relativamente constantes y con una ligera tendencia a la baja entre 1998 y 2004 (poco más 
de 5 días en promedio), en tanto que en los años posteriores mostraron incrementos 
sustanciales (pasando en algunos casos los 7 días).13 
                                                 
13 El análisis de la evolución por tipo de licencia indica que tanto las licencias maternales como las 
relacionadas a enfermedades de hijo menor de un año han permanecido relativamente estables en los últimos 
10 años, por lo que el aumento se explica básicamente por aumento de las licencias por enfermedades 
comunes. 
 14 
 
Figura 4: Tasa de Incapacidad Laboral para Enfermedades Curativas y  
Patologías del Embarazo por Entidad Pagadora 
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
D
ías
 S
ub
sid
io
 p
or
 C
ot
iza
nt
e  
 .
FONASA ISAPRES TOTAL
 
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Po
rc
en
taj
e
FONASA ISAPRES TOTAL
 
(a) TIL (b) Tasa de Crecimiento Anual 
Fuente: Superintendencia de Seguridad Social. 
 
En principio, el aumento de la tasa de utilización de las licencias podría deberse al 
relajamiento de los controles institucionales, pero este no parece ser el caso: la información 
disponible (sólo para Isapres) indica que el número de días de licencias médicas rechazadas 
ha aumentado de alrededor de 7% en 1998 hasta casi 14% en 2007.  
Variables Epidemiológicas y Laborales  
La pregunta natural que surge entonces es qué otras razones pueden estar detrás del 
aumento observado. En principio, cambios en variables epidemiológicas y/o de 
composición en la fuerza laboral podrían explicar este incremento. Sin embargo, las 
estadísticas agregadas de salud y laborales de los últimos 10 años indican que no ha habido 
cambios relevantes. 
El país muestra una mejoría sostenida en los principales indicadores de salud, tales como la 
tasa de mortalidad, mortalidad infantil y esperanza de vida. En efecto, la tasa de mortalidad 
infantil por cada 1000 nacimientos normales descendió de 9,6 en el año 2000 a menos de 8 
en el 2008 y la expectativa de vida al nacer creció de 75,7 en el año 2000 a 77,1 en 2008. 
Asimismo, tal como lo ilustra la Figura 5, no se ha registrado en los últimos años un 
aumento en la fertilidad ni en el peso relativo de las mujeres en edad fértil en la fuerza 
laboral.  
 15 
 
Figura 5: Mujeres en Edad Fértil Ocupadas como %  del Total de Ocupados y  
Mujeres en Edad Fértil Económicamente Activas como % de la PEA (1998-2008) 
16,0%
16,5%
17,0%
17,5%
18,0%
18,5%
19,0%
19,5%
19
98
 
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19
98
 
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20
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07
 
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Y
20
07
 
AG
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OC
T
% en total de ocupados % en la pea  
Fuente: INE 
 
La información de morbilidad específica a ciertas enfermedades tampoco respalda el 
incremento de las licencias. Entre las principales causas para la solicitud de licencias 
médicas en Chile destacan las enfermedades respiratorias y, de acuerdo a información del 
Departamento de Estadísticas e Información de Salud la incidencia de este tipo de 
enfermedades bajó entre 2004 y 2008, tal como lo ilustra la Figura 6.  
 16 
 
Figura 6 
 
Fuente: Departamento de Estadísticas e Información de Salud. 
 
Finalmente, al analizarse la información disponible respecto a licencias por grupo de 
diagnóstico (disponible sólo para las Isapres), llama la atención el fuerte aumento tanto en 
licencias tramitadas como autorizadas en “Trastornos Mentales y del Comportamiento”, 
que aumentaron de 68,5 licencias autorizadas por cada mil cotizantes en 2004 a 109 en 
2008 (y de 94,6 a 171,6 en licencias tramitadas). La información disponible no permite  
afirmar si se trata de un mayor abuso del sistema utilizando este tipo de patologías de más 
difícil verificación o si en realidad existe en Chile un problema de sub-diagnóstico de las 
enfermedades mentales que se habría ido corrigiendo en los últimos años. 
 
5. Determinantes Microeconómicos 
Con el propósito de estudiar los patrones de utilización de subsidios por incapacidad laboral 
con microdatos que permitan, para cada individuo, caracterizar el conjunto de variables que 
podrían estar correlacionadas con el eventual abuso de licencias médicas, se realizó una 
encuesta en 360 hogares de la capital. 
 17 
 
La encuesta fue realizada entre junio y julio de 2008. El muestreo fue probabilístico, pero 
dado el bajo número de encuestas totales se impusieron dos criterios para sobrerepresentar 
a grupos de particular interés para el estudio. Es decir, tuvieron en la muestra un mayor 
peso que el poblacional los distritos de ingresos promedios más altos (de manera de incluir 
un número suficiente de afiliados a Isapres), al igual que personas que en los últimos 24 
meses obtuvieron licencias. Los resultados presentados, lógicamente, corrigen por el sobre 
muestreo utilizando factores de expansión adecuados.  
Estadísticas Descriptivas 
Los encuestados son personas mayores de 18 años que cotizan en uno de los dos sistemas 
de salud (público o privado). Por tanto, las edades de las personas entrevistadas varían en el 
rango entre 19 a 73 años, donde la mayoría se encuentra entre los 26 y 40 años (41,2%) y 
entre 41 y 60 años (34,3%). El restante 24,5% de las personas son adultos jóvenes (15,4%) 
y adultos mayores (9,2%). Más de la mitad son hombres (56,7%). Además, el 41,9% de los 
entrevistados tiene un nivel educativo secundario y el 22,2% alcanzó un nivel educativo 
primario. Los demás terminaron o por lo menos empezaron los estudios universitarios 
(15%) o los estudios técnicos (12,1%). Sólo el 8,8% no tiene ningún nivel educativo. 
La encuesta reveló que en general las personas están satisfechas con su estándar de vida, el 
ingreso familiar, la remuneración que recibe, la cantidad de tiempo libre que dispone y las 
actividades que debe desarrollar en el trabajo ya que en una escala de 0 a 10 (donde “0” es 
“completamente insatisfecho” y “10” es “completamente satisfecho”) la calificación en 
todos los casos superó el valor promedio de 5. También se puede decir que las personas 
están más satisfechas con las actividades que deben realizar en el trabajo que con el tiempo 
libre de que disponen. 
La mayoría de entrevistados se encuentra trabajando en alguna empresa u organización en 
el sector privado (66,9%), mientras que solamente el 16,8% labora en el sector público y el 
resto por cuenta propia. Además, un 25% de las personas tiene un cargo de medio y alto 
nivel, esto es, se trata de profesionales, intelectuales o técnicos.  
En términos de horas y días trabajados, un 76% declaró desempeñarse a jornada completa, 
es decir 35 horas o más, un 10% a media jornada y un 5% ocasionalmente; el resto no 
 18 
 
respondió a la pregunta. El 59% de los entrevistados reporta trabajar 5 días a la semana, un 
34% de las personas indica que trabaja más de 5 días a la semana y el resto 4 o menos días. 
La Tabla 1 presenta estadísticas respecto al uso de licencias médicas en los últimos 24 
meses. El 53% de cotizantes solicitó una licencia médica en los últimos 24 meses. Como se 
indicó anteriormente, todos los entrevistados están adscritos en uno de los dos principales 
sistemas de salud. En particular, 71% se encuentra cotizando en el sistema de salud público 
(FONASA) y 29% está afiliado al sistema privado (ISAPRE). Más aún, el 49,1% de las 
personas ha estado cotizando en el mismo sistema de salud por más de 10 años, mientras 
que un 18,9% ya tiene entre 5 y 10 años cotizando al mismo sistema de salud y un 19,8% 
entre 2 y 4 años. Cuando se hace el cruce entre las variables sistema de salud y persona que 
obtuvo licencia médica, se observa que el 72% de las personas que solicitaron o les dieron 
una licencia médica en los últimos dos años están adscritas al sistema público (FONASA). 
Por otro lado, mientras que el 54% de los afiliados en FONASA ha solicitado u obtenido 
una licencia médica en los últimos dos años, este porcentaje es de 51% entre los cotizantes 
de las ISAPRE. 
 
Tabla 1: Personas que solicitaron una Licencia Médica por Sistema de Salud 
En los últimos 24 meses, ¿solicito 
o le dieron una licencia médica? Sistema de 
Salud 
Si no 
TOTAL 
        
FONASA 1,757,160 1,499,874 3,257,034 
% fila 54% 46% 100% 
% columna 72% 70% 71% 
ISAPRE 681,180 646,388 1,327,568 
% fila 51% 49% 100% 
% columna 28% 30% 29% 
        
TOTAL 2,438,340 2,146,262 4,584,602 
% fila 53% 47% 100% 
% columna 100% 100% 100% 
Fuente: Beteta y Willington (2008) 
 
Las personas encuestadas perciben, en general, que gozan de una buena o muy buena salud 
(74,8%). Esto se refuerza en los datos recolectados sobre enfermedades crónicas y 
discapacidad ya que el 71,7% de los entrevistados no padece ninguna de estas 
 19 
 
enfermedades, sólo un 23,2% que sufre de alguna enfermedad crónica y un 3,6% tiene una 
discapacidad. De estos últimos 26,8%, el 70,6% recibe tratamiento por su enfermedad. El 
82,5% de las personas encuestadas no ha tenido algún accidente o enfermedad grave que 
haya puesto en riesgo su vida o integridad física. De los que han sufrido un accidente o 
enfermedad grave, el 80,1% recibió o está recibiendo tratamiento médico. 
Con respecto a lo que piensan las personas sobre el abuso de licencias médicas (figura 10), 
el 77,9% cree que en Chile existe abuso en el uso de las licencias médicas, mientras que 
solo el 49,5% conoce personas que alguna vez han pedido una licencia médica sin estar 
enfermo. Más aún, mientras el 67,1% de los encuestados considera que la gente pide 
licencias médicas sin estar enfermo para atender a un hijo enfermo, el 41,1% piensa que la 
gente lo hace para tomarse unos días de descanso. Además, el 26% cree que la gente pide 
licencias médicas para liberar tiempo para la realización de trámites personales.  
Asimismo, de acuerdo al 40,7% de las personas entrevistadas, si alguien pide una licencia 
médica por menos de 11 días, el empleador paga los 3 días que no cubre el sistema de salud 
(privada o pública), esto es el período de carencia. En cambio el 32,3% reporta que el 
empleador no paga estos días y 7,8% indica que el empleador solo paga uno o dos días. 
Respecto a las enfermedades que afectaron a los encuestados, el 56% reportó alguna 
enfermedad en los últimos dos años y que la misma los obligó a mantener reposo y/o 
ausentarse del trabajo. Los problemas más relevantes mencionados por este subconjunto 
fueron la gripe y neumonía (22%), depresión (16%), males de tipo viral (9%) y diversas 
operaciones (5%). De todas las personas que se enfermaron, el 99% acudió al médico para 
tratamiento, 93% tuvo que faltar al trabajo debido a esta enfermedad, y un 88% solicitó o le 
dieron una licencia médica. 
Resultados Empíricos 
En esta sección se realizan tres ejercicios econométricos diferentes que permiten testear 
algunas de las hipótesis que surgen del análisis teórico. Cabe aclarar que, por tratarse de 
una encuesta realizada una única vez, no es posible identificar qué factores han cambiado 
en los últimos años que pudieran explicar la mayor tasa de uso de licencias o las tendencias 
mostradas en secciones anteriores, pero los diversos ejercicios sí contribuyen a entender 
quiénes son más propensos a solicitar licencias. 
 20 
 
Adicionalmente, es necesario mencionar que los análisis presentan limitaciones asociadas 
fundamentalmente al reducido tamaño muestral, lo que ha permitido evaluar sólo algunas 
de las hipótesis planteadas e incide sobre los errores estándar de los estimadores, lo que 
obliga a tomar los resultados con cautela. Sin embargo, el hecho de haber obtenido 
estimaciones robustas a diferentes especificaciones y “razonables” (en el sentido de 
concordar con la dirección teórica esperada) confiere tranquilidad, al menos respecto a la 
dirección de los argumentos planteados, aun cuando la magnitud de los efectos 
identificados podría tener un error importante.  
En las siguientes tres sub-secciones se reportan los tres ejercicios realizados: en el primero 
de ellos se analiza la probabilidad de haber obtenido una licencia en los últimos 24 meses y 
su relación con una serie de factores demográficos, laborales y socioeconómicos. En el 
segundo se estudia la probabilidad de que la última licencia obtenida haya durado más o 
menos de 10 días y el tercer análisis se centra en el número de licencias obtenidas en los 
últimos 24 meses y los factores que lo determinan. Para cada uno de estos ejercicios se 
reportan varias especificaciones y, en general, las variables explicativas son las mismas.14  
Conviene reiterar que sólo algunas de las variables incluidas como regresores pueden 
arrojar luces sobre un potencial abuso del sistema de licencias. Por ejemplo, que una 
persona que reporta tener un estado de salud malo haga un mayor uso de licencias médicas 
es absolutamente normal, pero que una persona que declara tener poca flexibilidad de 
horarios en el trabajo haga un mayor uso de licencias (y dado que se está controlando por 
las demás variables relevantes) sí podría interpretarse como un uso no relacionado con el 
marco legal vigente. Para otras variables la interpretación de los resultados en esta lógica 
“abuso/no abuso” no es tan sencilla. Por ejemplo, el que un trabajador insatisfecho con su 
ambiente laboral obtenga más licencias que uno que está muy contento con su trabajo 
                                                 
14 Es necesario mencionar que las especificaciones econométricas reportadas son las que hemos considerado 
más apropiadas después de haber intentado con algunas otras. A modo de ejemplo, variables potencialmente 
relevantes como el tipo de empleo o el estrato socioeconómico al que pertenece el entrevistado fueron 
testeadas y en ninguna de las múltiples especificaciones resultaron relevantes y fueron finalmente omitidas. 
La decisión de omitir variables estadísticamente no significativas se tomó sólo para aquellas variables sobre 
las que además no se contaba con una predicción teórica a priori sobre el impacto que debían tener. Otras 
variables sobre las que sí se tenía una predicción teórica y que resultaron no significativas en el análisis se 
conservaron en las especificaciones reportadas (e.g., la variable que busca aproximar la actitud hacia cierto 
tipo de conductas ilegales pero con cierto grado de aceptación social como puede ser el uso indebido de 
licencias médicas). 
 21 
 
puede deberse tanto a que el trabajador insatisfecho efectivamente abusa del sistema como  
a que quien está contento con el trabajo opta por ir a trabajar incluso en condiciones que 
ameritarían una licencia. 
La obtención de al menos una licencia médica en los últimos dos años 
En el primer ejercicio realizado se busca “explicar” la probabilidad de haber solicitado una 
licencia médica en los últimos 24 meses mediante un modelo de variable dependiente 
dicotómica (logit) cuya variable dependiente asume el valor 1 si el trabajador solicitó una o 
más licencias en este período. 
En la Tabla 2 se presentan varias especificaciones que permiten inferir la robustez de los 
resultados a la inclusión o exclusión de algunas variables. La primera columna indica el 
valor del coeficiente en tanto que en la segunda se especifican los efectos marginales.  
Los signos de los coeficientes de aquellas variables que resultaron significativas son todos 
ellos los esperables de acuerdo a las consideraciones planteadas. Algunas variables, sin 
embargo, resultaron no significativas lo que, en principio, podría deberse al tamaño 
relativamente reducido de la muestra que impide identificar aquellos efectos de menor 
importancia o simplemente a que el supuesto efecto sea inexistente.15  
                                                 
15 Alternativamente, podría pensarse que las variables recogidas no son una buena aproximación a la variable 
que verdaderamente afecta a la variable dependiente. Esta hipótesis, sin embargo, parece menos plausible 
puesto que en general se intentaron diversas variables y especificaciones para capturar los distintos efectos. 
 22 
 
Tabla 2: Determinantes de la probabilidad de obtener licencia médica 
EM EM EM EM EM EM EM EM
Edad 0,044 ** 0,011 0,045 ** 0,011 0,047 ** 0,012 0,043 ** 0,011 0,047 ** 0,012 0,042 ** 0,010 0,047 ** 0,012 0,046 ** 0,011
Sexo con Menores en el Hogar
Mujer con niños menores de 3 años 2,865 ** 0,439 2,795 ** 0,435 3,010 ** 0,447 2,892 ** 0,436 3,128 ** 0,450 2,859 ** 0,434 3,121 ** 0,450 3,045 ** 0,446
Mujer con niños entre 4 y 10 años 1,460 ** 0,304 1,435 * 0,301 1,544 ** 0,317 1,636 ** 0,328 1,685 ** 0,336 1,595 ** 0,322 1,688 ** 0,336 1,660 ** 0,332
Hombre con niños menores de 3 años 0,865 0,198 0,846 0,195 0,819 0,189 0,794 0,183 0,786 0,182 0,853 0,195 0,781 0,181 0,797 0,184
Otros hombres 0,329 0,081 0,321 0,079 0,210 0,052 0,237 0,059 0,152 0,038 0,232 0,057 0,154 0,038 0,135 0,033
Otras mujeres
… … … … … … … …
Años de Escolaridad 0,122 * 0,030 0,136 ** 0,034 0,122 * 0,030 0,122 * 0,030 0,112 * 0,028 0,129 * 0,032 0,113 * 0,028 0,119 * 0,030
Percepcion de Salud Personal
Muy buena - buena -1,589 ** -0,351 -1,549 ** -0,344 -1,529 ** -0,340 -1,710 ** -0,371 -1,602 ** -0,352 -1,771 ** -0,381 -1,589 ** -0,350 -1,635 ** -0,358
Regular - mala
… … … … … … … …
Enfermedad Cronica
Tiene enfermedad cronica 0,187 0,046 0,208 0,051 0,209 0,052 0,165 -0,165 0,228 -0,087 0,175 -0,145 0,231 -0,090 0,220 -0,086
No tiene enfermedad cronica
… … … … … … … …
Tipo de Trabajo
Trabajo con contrato 3,277 ** 0,584 3,233 ** 0,580 3,135 ** 0,572 3,296 ** 0,589 3,236 ** 0,582 3,316 ** 0,590 3,233 ** 0,582 3,156 ** 0,576
Trabajo por cuenta propia
… … … … … … … …
Jornada de Trabajo
Jornada media - ocasional - temporal -0,317 -0,079 -0,418 -0,104 -0,120 -0,030 -0,114 -0,028
No sabe / no responde 0,997 0,224 1,025 0,228 0,907 0,206 0,911 0,207
Jornada completa
… … … …
Acumulacion del Trabajo cuando se
Ausenta
Si se le acumula -0,872 ** -0,214 -0,865 ** -0,213 -0,930 ** -0,228 -0,997 ** -0,244 -1,037 ** -0,253 -0,995 ** -0,243 -1,037 ** -0,253 -1,034 ** -0,253
No sabe / no responde -5,001 ** -0,611 -5,100 ** -0,613 -5,187 ** -0,616 -5,061 ** -0,618 -5,179 ** -0,619 -5,143 ** -0,620 -5,177 ** -0,618 -5,243 ** -0,620
No se le acumula
… … … … … … … …
Sistema de Salud con Lugar de Consultas
Medicas
ISAPRE -0,807 -0,199 -0,761 -0,188 -0,899 -0,221 -0,875 -0,215 -0,995 * -0,244 -0,786 -0,194 -0,999 * -0,245 -0,941 * -0,231
FONASA con institucion publica -1,221 ** -0,294 -1,196 ** -0,288 -1,300 ** -0,311 -1,253 ** -0,300 -1,344 ** -0,321 -1,157 ** -0,279 -1,353 ** -0,323 -1,291 ** -0,309
FONASA con otras instituciones -1,061 -0,254 -1,112 -0,264 -1,271 -0,296 -0,942 -0,228 -1,207 -0,284 -0,998 -0,241 -1,211 -0,285 -1,184 -0,279
No sabe / no responde -1,150 -0,272 -0,814 -0,199 -1,127 -0,268 -0,993 -0,240 -1,371 -0,316 -0,604 -0,150 -1,385 -0,319 -1,012 -0,243
FONASA con institucion privada
… … … … … … … …
Empleador Cubre 3 Dias de carencia
No cubre -0,275 -0,068 -0,369 -0,092 -0,399 -0,099 -0,215 -0,053 -0,336 -0,083 -0,333 -0,082 -0,333 -0,083 -0,397 -0,098
No sabe / no responde -1,134 ** -0,274 -1,123 ** -0,271 -1,038 ** -0,252 -1,139 ** -0,276 -1,068 ** -0,259 -1,160 ** -0,280 -1,064 ** -0,258 -1,079 ** -0,262
Si cubre
… … … … … … … …
Satisfaccion Laboral
Satisfecho -0,842 ** -0,205 -0,703 * -0,172 -0,953 ** -0,231 -0,828 ** -0,201
Insatisfecho
… … … … …
Flexibilidad Laboral
No tiene flexibilidad -0,279 -0,069 -0,187 -0,046 -0,035 -0,009 -0,183 -0,045
No sabe / no responde 0,149 0,037 -0,018 -0,004 0,075 0,018 0,057 0,014
Tiene flexibilidad
… … … …
Inconveniente a Compañeros de Trabajo
Si general inconveniente -0,790 ** -0,193 -0,769 * -0,188 -0,749 * -0,183 -0,836 ** -0,203 -0,794 ** -0,194 -0,842 ** -0,205 -0,790 ** -0,193 -0,795 ** -0,194
No sabe / no responde 3,865 ** 0,482 3,951 ** 0,486 3,992 ** 0,486 4,263 ** 0,489 4,187 ** 0,489 4,073 ** 0,484 4,236 ** 0,490 4,134 ** 0,487
No genera inconveniente
… … … … … … … …
Valores Morales
Tiene 0,036 0,009 0,025 0,006 -0,090 -0,022 -0,052 -0,013 -0,153 -0,038 -0,073 -0,018 -0,153 -0,038 -0,152 -0,038
No tiene
… … … … … … … …
Satisfaccion con Tiempo Libre
Insatisfecho -0,670 -0,002 -0,351 0,081 -0,585 0,014 -0,362 0,080 -0,346 0,079
Poco Satisfecho -0,006 0,041 0,333 0,056 0,057 0,043 0,327 0,057 0,322 0,054
Satisfecho … … … … …
No de Observaciones 360 360 360 360 360 360 360 360
R2 0,293 0,282 0,270 0,302 0,284 0,291 0,284 0,276
(**) indica significancia al 1% y (*) al 5%.
Variables Esp 1 Esp 2 Esp 3 Esp 8Esp 4 Esp 5 Esp 6 Esp 7
 
 
Como se dijo, entre las variables que se identifican como relevantes para afectar la 
probabilidad de haber obtenido una licencia médica, pueden distinguirse aquéllas que son 
un claro indicio de abuso por parte de los cotizantes y aquéllas que no, es decir variables 
 23 
 
que son relevantes y está bien que sea así. En el medio, existen variables cuyo signo admite 
diversas interpretaciones.16  
a) Las variables que indican un uso legal de las licencias médicas 
En el primer grupo de variables, aquéllas que resultaron relevantes y que está bien que lo 
sean, se destacan las siguientes: 
• Estado de salud auto reportado: reportar tener un estado de salud bueno o muy 
bueno (en contraste con regular o malo) impacta negativamente en la probabilidad 
de haber solicitado una licencia en los últimos 24 meses. Esta probabilidad es un 
35% más baja que para quienes reportan un estado de salud regular o malo. 
• Mujer con hijo menor de 3 años: ser mujer y tener un hijo menor de 3 años 
naturalmente aumenta la probabilidad de haber obtenido una licencia en los últimos 
24 meses (esta podría ser tanto por pre y post natal como por enfermedad de un hijo 
menor de un año). Este incremento, relativo a cotizantes mujeres que no tienen hijos 
menores de diez años, es del 43% (en la encuesta se consultó por el hecho de haber 
tenido una licencia médica en los últimos 24 meses, por ello la edad relevante de los 
hijos es de tres años y no un año como indica la ley). 
• Edad: la edad es un factor que también impacta positivamente en la probabilidad de 
pedir licencia, elevándola en 1,1% por año.17 No es evidente cuál es la razón para 
ello, podría estar relacionado con un desconocimiento de los derechos por parte de 
los trabajadores más jóvenes como por un deterioro del estado de salud general con 
la edad. Si bien este factor es controlado por la pregunta sobre el estado de salud, es 
posible que la gente al responder la encuesta evalúe su estado de salud considerando 
su edad, y no relativo a la población general. Si este es el caso, el deterioro 
“promedio” de la salud con el paso de los años no estaría incorporado en la variable 
de estado de salud y sí en la edad. 
b) Las variables que indican abuso de las licencias médicas 
Dos variables destacan en este grupo: 
• Lugar de consulta y sistema de salud: se consideraron tres grupos de cotizantes: 
afiliados a Fonasa que acuden a consulta médica habitualmente en instituciones 
públicas, afiliados a Fonasa que acuden a consultas privadas y afiliados a Isapres. 
Los resultados indican que los afiliados a Fonasa que consultan regularmente en el 
sistema público tienen una probabilidad de haber obtenido una licencia en los 
últimos 24 meses 29,4% menor que aquéllos que consultan en privados. Los 
afiliados a Isapre, por su parte, no tienen una probabilidad significativamente 
inferior que los de Fonasa que consultan con privados.  
                                                 
16 Los valores comentados en el texto corresponden a una especificación en particular. Lógicamente estos 
valores cambian entre las distintas especificaciones, pero estos cambios son en general menores y no afectan 
el signo del coeficiente. 
17 Este es el efecto evaluado en el promedio de edad de la muestra. 
 24 
 
Debe destacarse que la variable de lugar de consulta se refiere a dónde lo hacen 
usualmente, no la vez que solicitó licencia. Por lo tanto, no sería correcto interpretar 
la correlación entre las variables como que quienes están enfermos y necesitan 
licencia vayan a una consulta privada, por ejemplo, porque les sea más fácil 
conseguir turno. Claramente, la significancia de esta variable apunta al posible rol 
de los médicos en el otorgamiento de licencias, aunque su interpretación no es 
trivial. Una hipótesis plausible hace referencia a la mayor competencia por atraer y 
retener la preferencia de los pacientes en el sector privado en comparación con el 
público, que podría conducir a un trato más condescendiente ante un paciente que 
espera recibir una licencia y por tanto a un control menos  riguroso del uso de la 
misma.  
• Mujeres con niños mayores de 3 y menores de 10 años: se testeó la relevancia de 
que las mujeres que cotizan tengan hijos menores de 10 años y no tengan hijos 
menores de 3 años. Se encontró que esta variable aumenta la probabilidad de haber 
obtenido una licencia en los últimos dos años en un 30%. Esta variable obviamente 
es indicadora de la existencia de algún grado de abuso del sistema ya que el 
beneficio de licencia por enfermedad de un hijo se limita a los menores de un año. 
Sin embargo, la relevancia de esta variable también desnuda la problemática que 
enfrentan muchos trabajadores –generalmente mujeres- que en caso de enfermedad 
de sus hijos no tienen con quién dejarlos. El beneficio legal se limita a hijos 
menores de un año, pero ciertamente tener un hijo de 2, 5 u 8 años enfermo también 
requiere del cuidado de un adulto. 
c) Variables “intermedias” 
Existen variables cuya relevancia en el análisis de regresión realizado marca la diferencia 
de comportamiento entre dos o más grupos, pero en principio esta diferencia no puede ser 
asociada directamente a abuso por parte de un grupo. Sin más información, es tan válido 
argumentar que un grupo usa demasiado el sistema de licencias como que el otro lo hace 
muy poco. En cualquier caso, estas diferencias en las tasas de uso permiten inferir que 
existe espacio para intentar inducir un menor uso del sistema. Entre estas variables se 
encuentran: 
• Acumulación de trabajo en caso de ausencia laboral: a los entrevistados se les pidió 
que indicaran si en caso de ausencia laboral el trabajo se les acumula y deben 
hacerse cargo del mismo en los días subsiguientes. Quienes indicaron que éste era 
su caso resultaron ser menos propensos a tener licencia médica, casi un 22% menos 
que aquellos a quienes no se les acumula el trabajo. 
• Inconvenientes a sus pares en caso de ausencia laboral: esta variable captura el 
hecho de que la ausencia de algunos trabajadores puede generar un perjuicio 
importante a otros. Quienes indicaron que ésta era su situación resultaron también 
menos propensos a haber tenido una licencia en los últimos dos años, siendo la 
 25 
 
diferencia de probabilidad respecto a quienes no se declaran en esta condición de 
alrededor de un 19%.  
• Tipo de Trabajo o Contrato: El tener un trabajo con contrato versus ser 
independiente tiene un impacto muy significativo sobre la probabilidad de tener una 
licencia. Quienes tienen un contrato tienen una probabilidad 49% superior a los 
independientes de haber tenido una licencia médica en los últimos dos años.  
Este efecto podría explicarse por cualquier característica –no controlada por las 
demás variables incluidas en el análisis- que diferencia a un trabajador 
independiente que cotiza de aquéllos que trabajan con contrato. Una hipótesis de 
cuál pudiera ser esta característica dice relación con la magnitud del subsidio: 
mientras que para un trabajador con contrato el subsidio equivale al ingreso laboral 
imponible (igual al ingreso laboral pero con un tope de 60 UFs mensuales), para un 
trabajador independiente el subsidio equivale al ingreso por el cual cotiza, que 
puede ser menor que su verdadero ingreso.  
• Satisfacción Laboral: las personas que declararon estar satisfechas con su trabajo 
presentan un 20% menos de probabilidad de pedir licencia que aquellos cotizantes 
que dijeron no estarlo.  
• Años de Escolaridad: los años de escolaridad impactan positivamente en la 
probabilidad de obtener una licencia, aumentándola en un 3% por año de 
escolaridad.  
En el análisis se incluyeron una serie de variables adicionales que no fueron significativas, 
como la variable que indica si el cotizante sabe que su empleador cubre la carencia de 3 
días para aquellas licencias de duración menor o igual a 10 días resultó no significativa; es 
decir que la carencia no es una medida efectiva para limitar el uso de licencias médicas. 
Esto permite dos interpretaciones alternativas: la primera es que no hay abusos del sistema 
y por lo tanto que el empleador cubra o no el periodo de carencia es irrelevante. La segunda 
es que quienes van a solicitar/obtener una licencia obtienen una licencia por más de 10 
días.18 Llama la atención la significancia de la variable NS/NR. Una hipótesis es que 
quienes no saben si su empleador cubre o no el periodo de carencia están en general más 
desinformados respecto a sus derechos y, por lo tanto, hagan un menor uso del sistema de 
licencias médicas. 
                                                 
18 Más abajo se presentan resultados adicionales que permiten avalar esta segunda hipótesis. 
 26 
 
Otras variables que no fueron significativas revelan que:19 las mujeres que no tienen hijos 
menores de 10 años no tienen una probabilidad de obtener licencia diferente de la de los 
hombres; el tipo de jornada laboral (completa, media u ocasional); el reportar tener 
flexibilidad en su trabajo respecto a los horarios o para tomarse vacaciones en diferentes 
fechas; y el grado de satisfacción con el aprovechamiento del tiempo libre. Otras variables 
que no resultaron relevantes en las estimaciones fueron una serie de variables dicotómicas 
según el tipo de empleo (profesión, nivel de jerarquía en el trabajo, ser empleado público), 
la apreciación del nivel socioeconómico realizada por los entrevistadores y una variable que 
captura el grado de rechazo que declaran los individuos frente a algunas transgresiones  a la 
ética como el no pago de boleto en el sistema de transporte público (Transantiago), el uso 
indebido del carnet de Fonasa, etc.  
La duración de la última licencia médica 
En este ejercicio se busca “explicar” la probabilidad de que la licencia médica más reciente 
haya durado más de 10 días, utilizando los datos del subconjunto de la muestra que declaró 
haber recibido el subsidio por incapacidad laboral en los últimos 24 meses. La tabla 5.2 
corresponde a una especificación logística (Logit) cuya variable dependiente asume el valor 
1 si la licencia duró 11días o más y 0 en caso contrario. 
En la Tabla 3 se presentan varias especificaciones que permiten inferir la robustez de los 
resultados a la inclusión o exclusión de algunas variables. De manera análoga a la sección 
anterior, se pueden clasificar las variables estadísticamente significativas según permitan 
inferir un uso de licencias médicas consistente con el marco legal establecido. 
a) Las variables que indican un uso legal de las licencias médicas 
En este grupo se pueden mencionar dos variables: 
• Presencia de alguna enfermedad crónica: en el análisis de la probabilidad de 
obtener una licencia en los últimos dos años la variable resultó no significativa, pero 
sí lo es en el análisis de la duración de las licencias: entre quienes solicitaron 
licencias en los últimos dos años, quienes tienen una enfermedad crónica tienen una 
probabilidad 30% superior a los demás de que su última licencia haya durado once o 
más días. Esto es esperable si se considera que algunas enfermedades crónicas 
podrían requerir de un tratamiento más prolongado cuando se agudizan. 
                                                 
19 Es importante destacar que el hecho que estas variables resulten estadísticamente no significativas en el 
análisis podría estar relacionado a un tamaño insuficiente de la muestra, por lo que el análisis no puede ser 
concluyente. 
 27 
 
• Mujer con hijo menor de 3 años: ser mujer y tener un hijo menor de 3 años  
aumenta la probabilidad de que la última licencia haya durado más de 10 días (esta 
podría ser tanto por pre y post natal como por enfermedad de un hijo menor de un 
año). Este incremento, relativo a cotizantes mujeres que no tienen hijos menores de 
diez años, es de al menos 45% 
Cabe aclarar que la variable “estado de salud autoreportado” sólo es estadísticamente 
significativa (y con el signo esperado) en algunas estimaciones, por lo que los resultados no 
son suficientemente robustos.  
b) Las variables que indican abuso de las licencias médicas 
En este grupo sólo destaca una variable: 
• Cobertura del periodo de carencia de 3 días: El hecho que el empleador pague al 
empleado los tres días de carencia que no son cubiertos por Isapre o Fonasa en las 
licencias de 10 o menos días no afecta la probabilidad de pedir licencia. Sin 
embargo, y como debiera esperarse, sí afecta la duración de la licencia: 
restringiendo el análisis a quienes tuvieron al menos una licencia en los últimos 24 
meses, aquellos cotizantes cuyo empleador no cubre los tres días de carencia 
tuvieron su última licencia de una duración de 11 o más días con una probabilidad 
20% superior que quienes sí tienen la cobertura de los tres días. Evidentemente, esta 
variable apunta a un problema en el diseño del beneficio del subsidio por 
enfermedad.  
Este resultado no debiera sorprender, pero claramente no era el efecto buscado en el 
diseño del sistema. Desde un punto de vista teórico, la regulación que introduce el 
periodo de carencia podría tener dos efectos: reducir la cantidad de licencias cortas 
y/o generar licencias más largas. De acuerdo a nuestros resultados sólo el segundo 
efecto sería relevante. 
c) Variables “intermedias” 
Aquí destaca una variable estadísticamente significativa 
• Satisfacción Laboral: las personas que declararon estar satisfechas con su trabajo 
presentan un 20% más de probabilidad de obtener una licencia de más de 10 días de 
duración que aquellos cotizantes que dijeron no estarlo. Este resultado no se puede 
interpretar como una asociación directa entre satisfacción laboral y abuso ni es 
inconsistente con el del ejercicio anterior. Es decir, esto podría evidenciar que los 
trabajadores satisfechos (que presentan una menor probabilidad de obtener una 
licencia médica) sólo toman licencias cuando esto se justifica y podrían ser de más 
larga duración. 
 28 
 
Tabla3: Determinantes de la probabilidad de que la licencia médica dure más de 10 
días 
EM EM EM EM EM EM EM EM
Edad 0,001 0,0002 0,002 0,001 0,004 0,001 0,001 0,000 0,003 0,001 0,003 0,001 0,003 0,001 0,004 0,001
Sexo con Menores en el Hogar
Mujer con niños menores de 3 años 3,214 ** 0,490 2,940 ** 0,474 2,621 ** 0,450 3,270 ** 0,491 2,892 ** 0,469 3,182 ** 0,487 2,709 ** 0,457 2,691 ** 0,455
Mujer con niños entre 4 y 10 años 0,892 0,209 0,728 0,174 0,505 0,123 0,893 0,209 0,739 0,176 0,895 0,210 0,622 0,150 0,627 0,151
Hombre con niños menores de 3 años -0,504 -0,125 -0,679 -0,167 -0,594 -0,147 -0,461 -0,114 -0,443 -0,110 -0,529 -0,131 -0,543 -0,134 -0,589 -0,146
Otros hombres 0,392 0,097 0,317 0,079 0,384 0,095 0,439 0,109 0,485 0,120 0,425 0,105 0,434 0,108 0,415 0,103
Otras mujeres
… … … … … … … …
Años de Escolaridad -0,073 -0,018 -0,057 -0,014 -0,025 -0,006 -0,068 -0,017 -0,043 -0,011 -0,062 -0,016 -0,038 -0,009 -0,034 -0,009
Percepcion de Salud Personal
Muy buena - buena -0,884 ** -0,214 -0,570 -0,140 -0,547 -0,135 -0,883 ** -0,214 -0,838 ** -0,204 -0,780 ** -0,190 -0,641 -0,157 -0,592 -0,146
Regular - mala
… … … … … … … …
Enfermedad Cronica
Tiene enfermedad cronica 1,286 ** 0,304 1,295 ** 0,307 1,247 ** 0,296 1,287 ** 0,304 1,224 ** 0,291 1,258 ** 0,298 1,250 ** 0,297 1,236 ** 0,294
No tiene enfermedad cronica
… … … … … … … …
Tipo de Trabajo
Trabajo con contrato 0,325 0,081 0,199 0,050 0,147 0,037 0,348 0,087 0,247 0,062 0,308 0,077 0,123 0,031 0,104 0,026
Trabajo por cuenta propia
… … … … … … … …
Jornada de Trabajo
Jornada media - ocasional - temporal 0,797 0,188 0,781 0,185 0,437 0,107 0,449 0,110
No sabe / no responde -0,206 -0,051 -0,202 -0,051 -0,141 -0,035 -0,044 -0,011
Jornada completa
… … … …
Acumulacion del Trabajo cuando se
Ausenta
Si se le acumula 0,352 0,087 0,358 0,089 0,402 0,100 0,400 0,099 0,394 0,098 0,374 0,093 0,417 0,103 0,404 0,100
No sabe / no responde 0,291 0,072 0,610 0,146 0,252 0,062 0,155 0,038 -0,019 -0,005 0,132 0,033 0,511 0,124 0,470 0,114
No se le acumula
… … … … … … … …
Sistema de Salud con Lugar de Consultas
Medicas
ISAPRE 0,227 0,056 0,167 0,042 0,212 0,053 0,237 0,059 0,304 0,075 0,181 0,045 0,327 0,081 0,289 0,072
FONASA con institucion publica 0,457 0,114 0,290 0,072 0,391 0,097 0,500 0,124 0,581 0,144 0,441 0,110 0,454 0,113 0,430 0,107
FONASA con otras instituciones -0,965 -0,229 -1,172 -0,271 -1,101 -0,257 -0,893 -0,214 -0,771 -0,187 -0,924 -0,221 -0,856 -0,206 -0,888 -0,213
No sabe / no responde 0,952 0,217 0,882 0,204 0,975 0,222 1,099 0,244 1,216 0,265 1,239 0,269 0,954 0,218 1,042 0,235
FONASA con institucion privada
… … … … … … … …
Empleador Cubre 3 Dias de carencia
No cubre 0,794 ** 0,194 0,786 ** 0,193 0,756 ** 0,185 0,835 ** 0,204 0,817 ** 0,200 0,849 ** 0,207 0,805 ** 0,197 0,814 ** 0,199
No sabe / no responde 0,307 0,076 0,307 0,076 0,397 0,098 0,313 0,077 0,394 0,097 0,299 0,074 0,417 0,102 0,402 0,099
Si cubre
… … … … … … … …
Satisfaccion Laboral
Satisfecho 0,846 ** 0,208 0,794 ** 0,195 0,862 ** 0,212 0,744 ** 0,183
Insatisfecho
… … … … …
Flexibilidad Laboral
No tiene flexibilidad -0,582 -0,145 -0,611 -0,152 -0,650 -0,161 -0,610 -0,151
No sabe / no responde 0,345 0,085 0,381 0,093 0,300 0,074 0,323 0,079
Tiene flexibilidad
… … … …
Inconveniente a Compañeros de Trabajo
Si general inconveniente -0,615 -0,152 -0,537 -0,133 -0,510 -0,126 -0,625 * -0,154 -0,569 -0,141 -0,574 -0,142 -0,545 -0,135 -0,526 -0,130
No sabe / no responde -0,946 -0,226 -0,560 -0,138 -0,363 -0,090 -0,911 -0,219 -0,580 -0,143 -0,536 -0,133 -0,601 -0,148 -0,416 -0,103
No genera inconveniente
… … … … … … … …
Valores Morales
Tiene -0,344 -0,086 -0,297 -0,074 -0,163 -0,041 -0,304 -0,076 -0,211 -0,053 -0,297 -0,074 -0,215 -0,054 -0,216 -0,054
No tiene
… … … … … … … …
Satisfaccion con Tiempo Libre
Insatisfecho 0,094 0,024 -0,154 -0,039 0,015 0,004 -0,355 -0,088 -0,375 -0,093
Poco Satisfecho -0,365 -0,091 -0,483 -0,120 -0,427 -0,106 -0,561 -0,139 -0,586 -0,145
Satisfecho
… … … … …
No de Observaciones 292 292 292 292 292 292 292 292
R2 0,206 0,191 0,173 0,210 0,192 0,204 0,182 0,180
(**) indica significancia al 1% y (*) al 5%.
Esp 8Esp 4 Esp 5 Esp 6 Esp 7Variables Esp 1 Esp 2 Esp 3
 
 
El número de licencias obtenido en los últimos dos años 
Esta estimación se realizó mediante un modelo logístico multinomial (multinomial logit) 
que estima el número de licencias de los últimos 24 meses clasificando a la muestra de 
cotizantes en cuatro grupos: aquéllos que declaran no haber usado licencias médicas; los 
 29 
 
que reportan una licencia; los que dicen haber recibido dos veces el subsidio y finalmente, 
los que respondieron que obtuvieron tres o más licencias médicas. 
La Tabla 4 muestra los resultados de ocho estimaciones. En estos modelos la interpretación 
de los efectos marginales no es trivial porque se calcula, para cada variable explicativa, un 
coeficiente para cada una de las cuatro categorías. A modo de ejemplo, en la variable de 
estado de salud autoreportado, el efecto marginal en la tercera categoría de la muestra (las 
personas que obtuvieron dos licencias médicas, EM(2)) indica que para personas que ya 
han obtenido una licencia, la probabilidad de obtener una segunda licencia es 9% menor 
para los que declaran tener una salud buena o muy buena (en contraste con regular o malo). 
El coeficiente en la primera columna de cada especificación (por ejemplo Esp. 1) puede 
interpretarse sólo en términos de su signo y revela que reportar un mejor estado de salud se 
correlaciona con un menor número de licencias. 
En general, los resultados (signos obtenidos) son consistentes con los de las estimaciones 
de la probabilidad de obtener una licencia médica, la manera de interpretarlos en este caso 
se entrega nuevamente para las tres categorías de variables definidas según la posibilidad 
de interpretar los signos como indicio de uso legal o no. 
a) Las variables que indican un uso legal de las licencias médicas 
• Estado de salud auto reportado: reportar tener un estado de salud bueno o muy 
bueno (en contraste con regular o malo) impacta negativamente en el número de 
licencias obtenidas en los últimos 24 meses.  
• Mujer con hijo menor de 3 años: ser mujer y tener un hijo menor de 3 años 
naturalmente aumenta el número de licencias obtenido en los últimos 24 meses. 
b) Las variables que indican abuso de las licencias médicas 
Destacan en este grupo: 
• Lugar de consulta y sistema de salud: Los resultados indican que los afiliados a 
Fonasa que consultan regularmente en el sistema público hacen un menor uso de 
licencias médicas que aquéllos que consultan en privados. Los afiliados a Isapre, 
por su parte, no presentan un número de licencias significativamente inferior que los 
de Fonasa que consultan con privados.  
• Mujeres con niños mayores de 3 y menores de 10 años: esta variable se correlaciona 
positivamente con la frecuencia de obtención de licencias médicas en los últimos 
dos años.  
 30 
 
• Cobertura del periodo de carencia de 3 días: los que contestaron que no saben (o 
no respondieron) si su empleador les cubre los 3 días de carencia utilizan menos 
licencias médicas que los cotizantes que sí acceden a esta cobertura por parte de su 
empleador. 
c) Variables “intermedias” 
Como se dijo, existen una serie de variables cuya relevancia en el análisis de regresión 
realizado marca la diferencia de comportamiento entre dos o más grupos, pero en principio 
esta diferencia no puede ser asociada directamente a abuso por parte de un grupo. Entre 
estas variables se encuentran: 
• Acumulación de trabajo en caso de ausencia laboral: los que no saben o no 
responden si se les acumula el trabajo cuando se ausenta usarían menos licencias 
médicas que aquellos trabajadores a los que no se les acumula el trabajo. 
• Inconvenientes a sus pares en caso de ausencia laboral: los trabajadores que creen 
que su ausencia causa inconvenientes a otros usan más licencias médicas que 
aquellos que piensan que no generan problemas a sus pares.  
• Tipo de Trabajo o Contrato: El tener un trabajo con contrato en comparación con 
ser independiente se correlaciona con un mayor número de licencias en los últimos 
24 meses.  
• Satisfacción Laboral: las personas que declararon estar satisfechas con su trabajo 
obtienen un menor número de licencias médicas que aquellos cotizantes que dijeron 
no estarlo.  
 31 
 
Tabla 4: Determinantes del número de licencias obtenidas en los últimos dos años 
Esp 1 EM(0) EM(1) EM(2) EM(3) Esp 2 EM(0) EM(1) EM(2) EM(3) Esp 3 EM(0) EM(1) EM(2) EM(3) Esp 4 EM(0) EM(1) EM(2) EM(3)
Edad 0,021 -0,005 0,004 0,001 0,000 0,022 -0,005 0,004 0,001 0,000 0,022 -0,005 0,004 0,001 0,000 0,019 -0,005 0,003 0,001 0,000
Sexo con Menores en el Hogar
Mujer con niños menores de 3 años 2,311 ** -0,408 0,057 0,268 0,083 2,186 ** -0,397 0,070 0,251 0,076 2,391 ** -0,416 0,031 0,286 0,099 2,289 ** -0,405 0,062 0,263 0,080
Mujer con niños entre 4 y 10 años 1,064 * -0,240 0,133 0,088 0,019 1,006 * -0,230 0,128 0,083 0,018 1,148 ** -0,257 0,130 0,103 0,024 1,075 * -0,242 0,135 0,088 0,019
Hombre con niños menores de 3 años 0,510 -0,123 0,081 0,035 0,007 0,462 -0,112 0,074 0,032 0,007 0,446 -0,108 0,070 0,032 0,007 0,462 -0,112 0,075 0,031 0,006
Otros hombres 0,168 -0,042 0,030 0,010 0,002 0,178 -0,044 0,032 0,011 0,002 0,081 -0,020 0,014 0,005 0,001 0,108 -0,027 0,019 0,006 0,001
Otras mujeres … … … …
Años de Escolaridad 0,071 -0,018 0,013 0,004 0,001 0,086 * -0,021 0,015 0,005 0,001 0,068 -0,017 0,012 0,004 0,001 0,069 -0,017 0,012 0,004 0,001
Percepcion de Salud Personal
Muy buena - buena -1,254 ** 0,290 -0,175 -0,095 -0,020 -1,198 ** 0,279 -0,168 -0,091 -0,020 -1,199 ** 0,279 -0,163 -0,095 -0,021 -1,315 ** 0,302 -0,181 -0,100 -0,021
Regular - mala … … … …
Enfermedad Cronica
Tiene enfermedad cronica 0,331 -0,082 0,058 0,020 0,004 0,351 -0,087 0,061 0,022 0,004 0,344 -0,085 0,058 0,022 0,005 0,345 -0,085 0,060 0,021 0,004
No tiene enfermedad cronica … … … …
Tipo de Trabajo
Trabajo con contrato 2,672 ** -0,517 0,423 0,079 0,015 2,756 ** -0,525 0,427 0,083 0,016 2,619 ** -0,511 0,410 0,084 0,017 2,664 ** -0,517 0,425 0,078 0,015
Trabajo por cuenta propia … … … …
Jornada de Trabajo
Jornada media - ocasional - temporal -0,356 0,089 -0,067 -0,019 -0,004 -0,335 0,083 -0,063 -0,017 -0,003
No sabe / no responde 0,521 -0,126 0,082 0,036 0,007 0,537 -0,129 0,085 0,037 0,007
Jornada completa … …
Acumulacion del Trabajo cuando se
Ausenta
Si se le acumula -0,480 0,119 -0,088 -0,026 -0,005 -0,465 0,116 -0,084 -0,026 -0,005 -0,534 * 0,133 -0,095 -0,031 -0,006 -0,525 0,130 -0,096 -0,028 -0,006
No sabe / no responde -4,109 ** 0,572 -0,480 -0,078 -0,014 -4,202 ** 0,574 -0,479 -0,080 -0,015 -4,304 ** 0,578 -0,477 -0,084 -0,016 -4,097 ** 0,573 -0,482 -0,077 -0,014
No se le acumula … … … …
Sistema de Salud con Lugar de Consultas
Medicas
ISAPRE -0,289 0,072 -0,053 -0,016 -0,003 -0,261 0,065 -0,048 -0,015 -0,003 -0,380 0,095 -0,068 -0,022 -0,004 -0,319 0,080 -0,059 -0,017 -0,003
FONASA con institucion publica -0,803 ** 0,197 -0,141 -0,047 -0,009 -0,804 ** 0,198 -0,140 -0,048 -0,010 -0,889 ** 0,218 -0,151 -0,055 -0,012 -0,817 ** 0,200 -0,144 -0,047 -0,009
FONASA con otras instituciones -0,413 0,103 -0,079 -0,020 -0,004 -0,540 0,134 -0,103 -0,026 -0,005 -0,775 0,189 -0,146 -0,035 -0,007 -0,450 0,112 -0,086 -0,021 -0,004
No sabe / no responde -0,755 0,184 -0,146 -0,033 -0,006 -0,615 0,152 -0,117 -0,029 -0,006 -0,856 0,207 -0,162 -0,038 -0,008 -0,683 0,168 -0,132 -0,030 -0,006
FONASA con institucion privada … … … …
Empleador Cubre 3 Dias de carencia
No cubre -0,092 0,023 -0,017 -0,005 -0,001 -0,133 0,033 -0,024 -0,008 -0,002 -0,160 0,040 -0,028 -0,010 -0,002 -0,087 0,022 -0,016 -0,005 -0,001
No sabe / no responde -0,963 ** 0,234 -0,183 -0,043 -0,008 -0,959 ** 0,233 -0,181 -0,044 -0,009 -0,880 ** 0,215 -0,163 -0,043 -0,009 -0,986 ** 0,240 -0,188 -0,043 -0,008
Si cubre … … … …
Satisfaccion Laboral
Satisfecho -0,776 ** 0,190 -0,135 -0,046 -0,009 -0,687 ** 0,169 -0,119 -0,042 -0,008 -0,786 ** 0,193 -0,137 -0,046 -0,009
Insatisfecho … … …
Flexibilidad Laboral
No tiene flexibilidad -0,404 0,101 -0,074 -0,022 -0,004 -0,343 0,085 -0,063 -0,019 -0,004
No sabe / no responde 0,177 -0,044 0,031 0,011 0,002 0,064 -0,016 0,011 0,004 0,001
Tiene flexibilidad … …
Inconveniente a Compañeros de Trabajo
Si general inconveniente -0,570 * 0,141 -0,101 -0,033 -0,007 -0,569 * 0,141 -0,100 -0,034 -0,007 -0,569 * 0,141 -0,098 -0,035 -0,007 -0,609 * 0,150 -0,108 -0,035 -0,007
No sabe / no responde 3,308 ** -0,473 -0,112 0,385 0,200 3,564 ** -0,486 -0,158 0,393 0,251 3,537 ** -0,484 -0,162 0,387 0,259 3,380 ** -0,475 -0,123 0,390 0,208
No genera inconveniente … … … …
Valores Morales
Tiene 0,082 -0,020 0,015 0,005 0,001 0,086 -0,021 0,015 0,005 0,001 -0,003 0,001 0,000 0,000 0,000 0,031 -0,008 0,006 0,002 0,000
No tiene … … … …
Satisfaccion con Tiempo Libre
Insatisfecho -0,255 0,063 -0,046 -0,014 -0,003
Poco Satisfecho 0,326 -0,080 0,056 0,020 0,004
Satisfecho …
No de Observaciones 360 360 360 360
R2 0,185 0,178 0,167 0,189
Variables
 
 32 
 
Tabla 4: Determinantes del número de licencias obtenidas en los últimos dos años 
(continuación) 
Esp 5 EM(0) EM(1) EM(2) EM(3) Esp 6 EM(0) EM(1) EM(2) EM(3) Esp 7 EM(0) EM(1) EM(2) EM(3) Esp 8 EM(0) EM(1) EM(2) EM(3)
Edad 0,020 -0,005 0,004 0,001 0,000 0,018 -0,005 0,003 0,001 0,000 0,021 -0,005 0,004 0,001 0,000 0,021 -0,005 0,004 0,001 0,000
Sexo con Menores en el Hogar
Mujer con niños menores de 3 años 2,523 ** -0,426 0,017 0,301 0,107 2,262 ** -0,402 0,064 0,260 0,079 2,460 ** -0,421 0,026 0,292 0,102 2,394 ** -0,415 0,034 0,284 0,097
Mujer con niños entre 4 y 10 años 1,181 ** -0,262 0,135 0,104 0,024 1,057 * -0,239 0,133 0,087 0,019 1,151 ** -0,257 0,133 0,101 0,023 1,130 ** -0,253 0,131 0,099 0,023
Hombre con niños menores de 3 años 0,488 -0,118 0,077 0,034 0,007 0,484 -0,117 0,078 0,033 0,007 0,444 -0,108 0,071 0,031 0,006 0,435 -0,106 0,069 0,030 0,006
Otros hombres 0,036 -0,009 0,006 0,002 0,000 0,108 -0,027 0,019 0,006 0,001 0,042 -0,010 0,007 0,003 0,001 0,030 -0,007 0,005 0,002 0,000
Otras mujeres … … … …
Años de Escolaridad 0,054 -0,013 0,010 0,003 0,001 0,072 -0,018 0,013 0,004 0,001 0,061 -0,015 0,011 0,004 0,001 0,065 -0,016 0,012 0,004 0,001
Percepcion de Salud Personal
Muy buena - buena -1,278 ** 0,295 -0,173 -0,099 -0,022 -1,382 ** 0,315 -0,185 -0,107 -0,023 -1,208 ** 0,281 -0,167 -0,093 -0,021 -1,252 ** 0,290 -0,170 -0,098 -0,022
Regular - mala … … … …
Enfermedad Cronica
Tiene enfermedad cronica 0,369 -0,091 0,063 0,023 0,005 0,337 -0,083 0,059 0,020 0,004 0,387 -0,095 0,066 0,024 0,005 0,373 -0,092 0,063 0,024 0,005
No tiene enfermedad cronica … … … …
Tipo de Trabajo
Trabajo con contrato 2,602 ** -0,510 0,413 0,080 0,016 2,781 ** -0,530 0,434 0,081 0,015 2,604 ** -0,509 0,413 0,081 0,016 2,611 ** -0,511 0,413 0,082 0,016
Trabajo por cuenta propia … … … …
Jornada de Trabajo
Jornada media - ocasional - temporal -0,132 0,033 -0,024 -0,008 -0,002 -0,093 0,023 -0,017 -0,005 -0,001
No sabe / no responde 0,503 -0,121 0,079 0,035 0,007 0,544 -0,131 0,084 0,039 0,008
Jornada completa … …
Acumulacion del Trabajo cuando se
Ausenta
Si se le acumula -0,570 * 0,141 -0,103 -0,032 -0,006 -0,541 0,134 -0,099 -0,030 -0,006 -0,552 * 0,137 -0,099 -0,031 -0,006 -0,567 * 0,141 -0,102 -0,032 -0,007
No sabe / no responde -4,236 ** 0,577 -0,481 -0,081 -0,015 -4,147 ** 0,575 -0,483 -0,078 -0,014 -4,254 ** 0,577 -0,480 -0,082 -0,016 -4,289 ** 0,579 -0,480 -0,082 -0,016
No se le acumula … … … …
Sistema de Salud con Lugar de Consultas
Medicas
ISAPRE -0,435 0,108 -0,080 -0,024 -0,005 -0,272 0,068 -0,050 -0,015 -0,003 -0,448 0,112 -0,082 -0,025 -0,005 -0,411 0,102 -0,075 -0,023 -0,005
FONASA con institucion publica -0,927 ** 0,227 -0,159 -0,056 -0,011 -0,759 ** 0,186 -0,134 -0,044 -0,009 -0,961 ** 0,235 -0,164 -0,058 -0,012 -0,902 ** 0,221 -0,154 -0,055 -0,011
FONASA con otras instituciones -0,782 0,191 -0,149 -0,034 -0,007 -0,538 0,133 -0,104 -0,025 -0,005 -0,813 0,197 -0,155 -0,036 -0,007 -0,818 0,199 -0,156 -0,036 -0,007
No sabe / no responde -0,969 0,232 -0,184 -0,040 -0,008 -0,504 0,125 -0,097 -0,024 -0,005 -1,000 0,238 -0,189 -0,041 -0,008 -0,805 0,196 -0,153 -0,036 -0,007
FONASA con institucion privada … … … …
Empleador Cubre 3 Dias de carencia
No cubre -0,151 0,038 -0,027 -0,009 -0,002 -0,150 0,037 -0,027 -0,009 -0,002 -0,134 0,033 -0,024 -0,008 -0,002 -0,178 0,044 -0,032 -0,011 -0,002
No sabe / no responde -0,916 ** 0,224 -0,172 -0,043 -0,008 -1,018 ** 0,247 -0,193 -0,045 -0,009 -0,900 ** 0,220 -0,169 -0,043 -0,008 -0,928 ** 0,226 -0,174 -0,044 -0,009
Si cubre … … … …
Satisfaccion Laboral
Satisfecho -0,732 ** 0,180 -0,128 -0,043 -0,009
Insatisfecho …
Flexibilidad Laboral
No tiene flexibilidad -0,254 0,063 -0,046 -0,015 -0,003 -0,345 0,086 -0,063 -0,019 -0,004
No sabe / no responde 0,156 -0,038 0,027 0,010 0,002 0,130 -0,032 0,023 0,008 0,002
Tiene flexibilidad … …
Inconveniente a Compañeros de Trabajo
Si general inconveniente -0,609 * 0,150 -0,106 -0,037 -0,008 -0,633 ** 0,156 -0,112 -0,037 -0,007 -0,595 * 0,147 -0,103 -0,036 -0,007 -0,609 * 0,150 -0,105 -0,037 -0,008
No sabe / no responde 3,218 ** -0,469 -0,103 0,377 0,196 3,319 ** -0,472 -0,114 0,386 0,200 3,424 ** -0,479 -0,139 0,386 0,231 3,436 ** -0,479 -0,143 0,387 0,235
No genera inconveniente … … … …
Valores Morales
Tiene -0,032 0,008 -0,006 -0,002 0,000 0,034 -0,009 0,006 0,002 0,000 -0,031 0,008 -0,006 -0,002 0,000 -0,020 0,005 -0,004 -0,001 0,000
No tiene … … … …
Satisfaccion con Tiempo Libre
Insatisfecho -0,016 0,004 -0,003 -0,001 0,000 -0,194 0,048 -0,035 -0,011 -0,002 -0,069 0,017 -0,012 -0,004 -0,001 -0,052 0,013 -0,009 -0,003 -0,001
Poco Satisfecho 0,540 -0,132 0,088 0,036 0,008 0,383 -0,094 0,065 0,024 0,005 0,529 -0,129 0,086 0,036 0,007 0,545 -0,133 0,088 0,037 0,008
Satisfecho … … … …
No de Observaciones 360 360 360 360
R2 0,177 0,186 0,176 0,173
(**) indica significancia al 1% y (*) al 5%.
Variables
 
 
6. Conclusiones y Recomendaciones 
El régimen de Subsidio por Incapacidad Laboral o sistema de Licencias Médicas tiene un 
rol muy importante dentro de la seguridad social que es el de proteger los ingresos de los 
trabajadores en caso de enfermedad y ciertamente el objetivo del trabajo es perfeccionar los 
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mecanismos que permiten acceder a este legítimo derecho. Sin embargo, algunos de los 
resultados de este trabajo son indicativos de que este sistema es objeto de abusos.20 
En este trabajo sistematizamos parte de la información agregada disponible respecto a las 
licencias médicas curativas (y de patologías del embarazo). El aumento en el costo del 
subsidio en los últimos años es llamativo: alrededor del 40% entre el 2004 y 2007 para el 
sistema como un todo. Una medida alternativa que da una mejor idea de que este 
incremento no podría explicarse por factores lícitos (e.g., aumento del número de cotizantes 
o de sus salarios) es la cantidad de días promedio de subsidio por cotizante por año: este 
número creció de 5 días en 2004 a 7,1 días en 2007. Las estadísticas de salud no reflejan un 
deterioro en ninguno de los indicadores claves de salud de la población que pudiera 
justificar este aumento.  
Si bien el análisis realizado a partir de la encuesta no nos permite identificar qué sucedió 
entre 2004 y 2007, sí nos permite identificar algunas variables que parecen estar 
relacionadas con el abuso y otras que, aun cuando no pueden interpretarse como evidencia 
de abuso, reflejan diversidad en la intensidad de uso y deben ser consideradas en un 
eventual rediseño del sistema. 
Los resultados encontrados en los diferentes ejercicios son consistentes no sólo entre ellos, 
sino lo que es más importante, con la teoría y también con los encontrados por otros autores 
a nivel internacional. Por ejemplo, se aprecia consistencia en los signos obtenidos en las 
variables de satisfacción laboral. Esto permite tener confianza en los resultados más allá del 
tamaño relativamente pequeño de la muestra. 
Otro resultado interesante indica que, en temas de género, la evidencia obtenida en Chile no 
respalda la hipótesis de mayor ausentismo laboral femenino, el que ocurre principalmente 
por su eventual asociación al cuidado de menores.  
                                                 
20 En 2009 la Superintendencia de Seguridad Social denunció que dieciséis médicos habrían entregado 
alrededor de 123.000 licencias en tres años, lo que da un promedio de 30 diarias. Paralelamente, de acuerdo a 
otras denuncias, se habrían creado empresas “fantasmas” cuyo objetivo central era estafar y beneficiarse 
mediante el cobro fraudulento de licencias médicas. Los resultados encontrados en este trabajo y la misma 
evolución de la tasa promedio de uso de uso de licencias médicas indicaría que el problema no está acotado a 
un grupo de médicos sino que es relativamente generalizado y, obviamente, el abuso no es exclusiva 
responsabilidad de los médicos. 
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El análisis realizado muestra que el sistema de licencias tiene defectos que deben ser 
corregidos. Por un lado está el tema del rol de los médicos quienes, de acuerdo a los 
resultados presentados, no cumplen en un 100% con la función de ser el primer control 
efectivo para evitar el uso indebido de las licencias (en particular los médicos en consultas 
privadas, tanto de Isapres como de Fonasa). Este es un tema ciertamente complejo y que 
requiere un estudio focalizado en el rol de los médicos, en particular para investigar en 
profundidad los posibles problemas de incentivos que pueden enfrentar y cómo corregirlos, 
pero también para recabar opiniones respecto a posibles falencias del sistema actual. El 
estudio realizado, más allá de identificar la relevancia del tema, no nos permite ahondar 
sobre posibles recomendaciones. 
Por otro lado, resulta interesante analizar la problemática de las licencias médicas desde la 
óptica de los seguros. Al fin y al cabo, el “Subsidio por Incapacidad Laboral” es un seguro 
que protege al trabajador de pérdidas de ingreso por eventuales enfermedades. En la 
literatura de seguros suelen diferenciarse dos tipos de problemas que afectan al diseño de 
un seguro óptimo: los problemas de selección adversa y los de riesgo moral. En el caso que 
nos ocupa, el problema de selección adversa no resulta relevante, por cuanto los beneficios 
del seguro están establecidos por ley y la aseguradora (Isapre o Fonasa) no puede alterarlos.  
Sí es relevante el problema de riesgo moral. Este se refiere a comportamientos de los 
cotizantes que afectan su probabilidad de obtener licencia y a la incapacidad de la 
aseguradora de monitorear el comportamiento sin costo. El ejemplo más sencillo es la 
simple decisión de solicitar una licencia médica o de prolongarla aun sabiendo que no 
corresponde y la imposibilidad de las Isapres y/o las COMPIN de detectar a un costo 
razonable los usos indebidos de las licencias. Desde un punto de vista teórico, la existencia 
del problema de riesgo moral hace que el diseño de un seguro óptimo (en un sentido de 
segundo mejor) sea incompleto y, por lo tanto, incluya deducibles y/o copagos.21  
En la situación actual existe un copago para quienes ganan más de 60 UFs (puesto que sólo 
se les reconocen ingresos hasta este monto) y para los independientes, quienes en general 
cotizan por un monto inferior a sus ingresos y, en caso de licencia, el subsidio cubre sólo el 
                                                 
21 Un deducible es un monto fijo que en cada evento el asegurado debe afrontar antes que comience la 
cobertura. El copago, en cambio, es un porcentaje del costo del siniestro que no es cubierto por la aseguradora 
y que, por lo tanto, debe afrontar el asegurado. 
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ingreso por el cual se cotizó. Para el caso de los independientes la evidencia encontrada 
indicaría que el deducible “funciona”: solicitan menos licencias que sus pares con 
contratos. Respecto a quienes tienen un ingreso superior a las 60 UFs, nuestro estudio no es 
concluyente (el tamaño muestral no permite identificar un número suficiente de cotizantes 
con ingresos superiores a las 60UF mensuales). 
A la mayoría de los cotizantes, sin embargo, los afecta solamente el deducible de los tres 
días no cubiertos cuando la licencia dura menos de 11 días. Este deducible está mal 
diseñado. El efecto buscado de reducir el incentivo a no solicitar licencias médicas, de 
acuerdo a la evidencia presentada, no se estaría logrando. En cambio, se estarían alargando, 
por el diseño del subsidio, las licencias médicas hasta el mínimo de 11 días necesario para 
eludir el deducible.  
Este tipo de “discontinuidades” (cobertura de 7 días si la licencia es por 10 días y de 11 días 
si la licencia es de 11 días) en general no son saludables en los esquemas de incentivos. La 
solución evidente es eliminar la discontinuidad, pero manteniendo algún tipo de deducible 
o copago. Esto podría lograrse con cualquier combinación de los dos mecanismos que 
permiten compartir el riesgo: definiendo un deducible (de tres días o menor) que sea válido 
para licencias de cualquier duración y/o introduciendo un copago según el cual el seguro no 
cubra el 100% del ingreso imponible sino una fracción del mismo (e.g., 80%).  
La ventaja de combinar ambos es que el deducible –en la medida que se aplique para 
licencias de todas las duraciones- limita fuertemente el incentivo a solicitar licencias por 
periodos cortos. El copago, por su parte, restringe el incentivo a prolongar 
innecesariamente las licencias que existiría una vez que el deducible es considerado un 
“costo hundido” para el asegurado.  
Es importante destacar que la introducción de estos mecanismos tiene un costo social que 
es precisamente el hecho de reducir la cobertura y en el extremo, con un copago del 100%, 
el seguro desaparece. El seguro “óptimo”, por lo tanto, es el que balancea este costo de dar 
un seguro menos completo con el beneficio de limitar las prácticas asociadas al riesgo 
moral. Por esta razón, es evidente que el esquema de seguro no tiene por qué ser idéntico 
para todas las patologías: aquéllas que son inambiguamente verificables (e.g., un embarazo) 
no tienen por qué estar sujetas a deducibles o copagos; en tanto que aquéllas que pueden 
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fingirse con mayor facilidad (como el estrés) deberían estar sujetas a mayores copagos o 
deducibles.  
Finalmente, otra área que debiera investigarse en un eventual rediseño del sistema de 
licencias médicas se relaciona con posibles extensiones de la cobertura. El análisis 
realizado mostró que mujeres cotizantes con hijos pequeños (pero mayores de la edad 
límite de un año al momento de tomar la licencia) tienen una probabilidad sensiblemente 
superior a las mujeres sin hijos menores de 10 años de haber tomado una licencia médica. 
Evidentemente, ante la enfermedad de un hijo pequeño, si no se cuenta con ayuda externa, 
alguno de los padres debe permanecer en el hogar cuidando al menor.  
 
 37 
 
Referencias 
 
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