Proyección de indicadores sociales para Argentina hacia 2050: escenarios y desafíos futuros

  • Lucía Andreozzi Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas- Universidad Nacional de Rosario
  • Victor Eduardo Torres Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas - Universidad Nacional de Córdoba
Palabras clave: proyecciones probabilísticas, población, Argentina, dependencia

Resumen

Este trabajo desarrolla pronósticos para un conjunto de cuatro indicadores socioeconómicos relevantes; la tasa de actividad, la informalidad laboral, la cobertura de salud y el nivel de instrucción superior-universitario completo, empleando como fuente principal de datos la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) de Argentina combinando herramientas del análisis demográfico con información proveniente de encuestas a hogares con el objetivo de anticipar desafíos clave para el diseño de políticas públicas. Utilizando datos de Argentina, correspondientes al período 1996–2023, se proyectan los indicadores seleccionados para los años desde 2025 hasta 2050. La metodología de pronóstico empleada es el modelo para datos funcionales (FDM), que permite modelar y extrapolar trayectorias temporales teniendo en cuenta los perfiles característicos por edad y sexo. Los resultados indican que -de mantenerse las tendencias observadas- en el futuro habría una evolución favorable en relación al porcentaje de personas con nivel superior-universitario completo y un aumento en la tasa de actividad (particularmente entre las mujeres) mientras que la informalidad laboral se mantendría relativamente estable en el período proyectado. La evolución de estas variables tiene un impacto directo sobre la fecundidad, por lo que las conclusiones destacan la relevancia de incorporar variables sociales a las proyecciones poblacionales tradicionales, permitiendo así la comparación de escenarios más complejos y realistas que permitan superar el simple análisis del volumen total de población. Asimismo, el estudio plantea la necesidad de repensar el sistema previsional frente al proceso de envejecimiento demográfico y las transformaciones estructurales previstas para las próximas décadas.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Biografía del autor/a

Lucía Andreozzi, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas- Universidad Nacional de Rosario

Licenciada en Estadística (Universidad Nacional de Rosario), Magister en Estadística Aplicada (Universidad Nacional de Rosario) y Dra. en Demografía (Universidad Nacional de Córdoba). Docente de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC), Docente de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) e Investigadora Asistente del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET).

Victor Eduardo Torres, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas - Universidad Nacional de Córdoba

Licenciado en Economía (Universidad Nacional de Córdoba), Magister en Administración de Negocios (Universidad Nacional de Córdoba) y Dr. en Demografía (Universidad Nacional de Córdoba). Docente de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC) e Investigador Adjunto del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET).

Citas

Bell, W. (2001). Futures studies comes of age: twenty-five years after the limits to growth. Futures 33(1), 63–76. https://doi.org/10.1016/S0016-3287(00)00054-9

Bôheim, R., Horvath,T., Leoni, T. y Spielauer, M. (2021). The impact of health and education on labor force participation in aging societies: Projections for the United States and Germany from a dynamic microsimulation (NBER Working Paper No. 29534). National Bureau of Economic Research. 10.3386/w29534 (NBER). https://www.nber.org/papers/w29534

Boyarski, A. (1989). Curso de demografía. Ediciones de Ciencias Sociales.

Cecchini, S. (2005). Indicadores sociales en América Latina y el Caribe. Serie de estudios estadísticos y prospectivos, Naciones Unidas editorial, Santiago de Chile. https://digitallibrary.un.org/record/562535?ln=zh_CN&v=pdf

Chackiel, J. (2007). América Latina: una transición demográfica acelerada y sus consecuencias. Revista de Investigación Social, (4, verano), 13–46. https://ru.iis.sociales.unam.mx/bitstream/IIS/5324/2/01_chackiel.pdf

Erbas, B., Hyndman, R. J. y Gertig, D. M. (2007). Forecasting age-specific breast cancer mortality using functional data models. Statistics in Medicine, 26(2), 458–470. https://doi.org/10.1002/sim.2306

Feres, J.C. y Mancero X. (2001). El método de las necesidades básicas insatisfechas (NBI) y sus aplicaciones en América Latina: CEPAL. https://digitallibrary.un.org/record/440987?ln=en&v=pdf

Fredriksen, D. (1998). Projections of population, education, labour supply and public pension benefits: Analyses with the dynamic microsimulation model MOSART. Social and Economic Studies 101. Statistics Norway. https://ssb.brage.unit.no/ssb-xmlui/handle/11250/181352

Frees, E. W. (2003). Stochastic forecasting of labor force participation rates. Insurance: Mathematics and Economics, 33(2), 317-336. https://doi.org/10.1016/S0167-6687(03)00156-2

Fuchs, J., Söhnlein, D., Weber, B., y Weber, E. (2018). Stochastic Forecasting of Labor Supply and Population: An Integrated Model. Population research and policy review, 37(1), 33–58. https://doi.org/10.1007/s11113-017-9451-3

González, L. M., Pinto da Cunha, J. M. y Celton, D. (2008). Proyección de estratos vulnerables en dos ciudades intermedias: Región Metropolitana de Campinas (Brasil) y Gran Córdoba (Argentina). En E. B. Sánchez y J. E. Diniz Alves (Orgs.), Pobreza y vulnerabilidad social. Enfoques y perspectivas (pp. 213–230). ALAP‑UNFPA. https://files.alapop.org/congreso3/files/pdf/alap_2008_final_297.pdf

Grushka, C. (2016). Perspectivas del Sistema Integrado Previsional Argentino y de ANSES, años 2015-2050. Buenos Aires, Administración Nacional de la Seguridad Social (ANSES), Observatorio de la Seguridad Social.

Henshel, R. L. (1982). Sociology and Social Forecasting. Annual Review of Sociology, 8, 57–79. https://doi.org/10.1146/annurev.so.08.080182.000421

Huenchuan, S. (Ed.). (2018). Envejecimiento, personas mayores y Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible: perspectiva regional y de derechos humanos. Libros de la CEPAL, N.º 154; LC/PUB.2018/24-P. Comisión Económica para América Latina y el Caribe. https://demografiaydesarrollo.org/wp-content/uploads/2025/05/Envejecimientopersonas-mayores-y-agenda-2030-para-el-desarrollo-sostenible.pdf

Hyndman, R. J. y Ullah, M. S. (2007). Robust forecasting of mortality and fertility rates: A functional data approach. Computational Statistics & Data Analysis, 51(10), 4942–4956. https://doi.org/10.1016/j.csda.2006.07.028

Lee, R. D. y Carter, L. R. (1992). Modeling and forecasting U.S. mortality. Journal of the American Statistical Association, 87(419), 659–671. https://doi.org/10.1080/01621459.1992.10475265

Martinez, R. G. y Medina, F. (2008). La economía informal en Jujuy. Documentos de proyectos, LC/W.209–LC/BUE/W.31. Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). Recuperado de https://cdi.mecon.gob.ar/bases/doc/cepal/dp/31.pdf

Méndez Ramos M. C. (2021). Análisis de series de tiempo para los principales indicadores de mercado laboral de la población femenina en Colombia. [Trabajo final de Especialización en Estadística Aplicada, Fundación Universitaria Los Libertadores]. Repositorio Institucional. https://repository.libertadores.edu.co/server/api/core/bitstreams/8aefaec9-7454-4090-9977-18a1dadc93de/content

Mussini, A. y Biderbost, P. N. (2023). Proyecciones demográficas para Argentina como base para el diseño de la política migratoria. Migraciones internacionales, 14. https://doi.org/10.33679/rmi.v1i1.2621

Novta, N., Werner, A., y Wong, J. (2016). La mujer en el trabajo: Gran logro en América Latina y el Caribe. Blog del FMI. https://www.imf.org/es/Blogs/Articles/2016/09/15/6784

O’Sullivan, J. N. (2023). Demographic delusions: World population growth is exceeding most projections and jeopardising scenarios for sustainable futures. World, 4(3), 545–568. https://doi.org/10.3390/world4030034

Pizarro, R. (2001) La vulnerabilidad social y sus desafíos, una mirada desde América Latina. Serie Estudios Estadísticos y Prospectivos Nro. 6. CEPAL. Santiago de Chile. Recuperado de https://digitallibrary.un.org/record/440991/files/%5BE_%5DLC_L.1490-P-ES.pdf

Tosello, J. M. y Andreozzi, L. (2022). Enfermedades crónicas no transmisibles en Argentina: modelo y pronósticos por sexo y edad. Población y Salud en Mesoamérica, 20(1). https://doi.org/10.15517/psm.v20i1.49013

Otros documentos consultados

Argentina. Secretaría Nacional de Niñez, Adolescencia y Familia. (2019) Plan ENIA: recorridos, logros y desafíos. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Recuperado de https://www.argentina.gob.ar/sites/default/files/plan_enia._recorrido_logros_y_desafios_mayo_2020.pdf

Fondo de Población de las Naciones Unidas (UNFPA). (2025). La verdadera crisis de la fecundidad. Alcanzar la libertad reproductiva en un mundo de cambios. Estado de la población mundial en 2025. New York. Recuperado de https://lac.unfpa.org/es/publications/estado-de-la-poblacion-mundial-2025

Instituto Nacional de Estadística y Censos Argentina (INDEC). (2025) Estimaciones y proyecciones de población, por sexo y edad: total del país años 2022-2040: Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2022. República Argentina. - 1a ed. - Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Análisis demográfico Nº39. https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/publicaciones/proyecciones_nacionales_2022_2040.pdf

Instituto Nacional de Estadística y Censos, Argentina (INDEC), (s.f.-a) Base individual y hogar. Total aglomerados EPH y por aglomerado; total interior; y aglomerados de más y menos de 500.000 habitantes. Tercer trimestre 2016-2025. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/indec/web/Institucional-Indec-BasesDeDatos

Instituto Nacional de Estadística y Censos, Argentina (INDEC) (s.f.-b) Bases de microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares Continua. Tercer trimestre 2003-2006 y 2008-2014. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/indec/web/Institucional-Indec-BasesDeDatos

Instituto Nacional de Estadística y Censos, Argentina (INDEC) (s.f.-c) Base Usuaria Ampliada EPH Puntual - Onda Octubre. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/indec/web/Institucional-Indec-BasesDeDatos

Naciones Unidas, Departamento de Asuntos Económicos y Sociales, División de Población (2024a). Perspectivas de la población mundial 2024: Metodología de las estimaciones y proyecciones de población de las Naciones Unidas. https://population.un.org/wpp/assets/Files/WPP2024_Methodology-Report_Final.pdf

Naciones Unidas, Departamento de Asuntos Económicos y Sociales, División de Población (2024b). Perspectivas de la población mundial 2024: Population by age - Both Sexes. Total fertility (live births per woman) y Life expectancy at birth. Recuperado de https://population.un.org/wpp/

Organización Internacional del Trabajo (OIT). (2018). Mujeres y hombres en la economía informal: Un panorama estadístico. Department of Statistics. https://www.ilo.org/sites/default/files/wcmsp5/groups/public/@dgreports/@dcomm/documents/publication/wcms_635149.pdf

R Core Team. (2024). R: A language and environment for statistical computing (Version 4.5.0) [Computer software]. R Foundation for Statistical Computing. https://www.r-project.org/

United Nations Educational, Scientific and Cultural organization (UNESCO). (2023). Global education monitoring report, 2023: technology in education: a tool on whose terms? https://doi.org/10.54676/UZQV8501

Publicado
2026-04-28
Cómo citar
Andreozzi, L., & Torres, V. E. (2026). Proyección de indicadores sociales para Argentina hacia 2050: escenarios y desafíos futuros. Journal De Ciencias Sociales, 1(26), 4-34. https://doi.org/10.18682/jcs.v1i26.12792