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Los ministros de la Concertación de Partidos por la Democracia en Chile. Un análisis de sus capitales político, social y cultural

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Article of journalCuevas, Hernán; Morales, Mauricio; Rojas, Julio; Aubry, Marcel. (Universidad Diego Portales, ICSO, Chile; Universidad Diego Portales, Escuela Ciencia Política, Chile; Universidad Diego Portales, Observatorio Político-Electoral, Chile; Universidad Central de Chile, Facultad de Ciencias Políticas y Administración Pública). Los ministros de la Concertación de Partidos por la Democracia en Chile. Un análisis de sus capitales político, social y culturalAmérica Latina Hoy, 2015 vol. 71 p. 121-150. Keywords:
Chile
Politics, Public Administration
Trayectorias políticas; Capital político; Ministros; Concertación; Chile

Abstract:

En este artículo analizamos las trayectorias políticas de las 106 personas (de un total de 143) que ejercieron como ministros de estado en los gobiernos de la Concertación de Partidos por la Democracia en Chile desde 1990 a 2010. Sobre la base de una encuesta aplicada a ese total, nuestro objetivo consistió en medir el capital político, social y cultural de cada persona. Luego de esto, calculamos el efecto de dichos capitales sobre la probabilidad de ejercer en los ministerios políticos, sociales o económicos. A diferencia de otros estudios que abordan el caso de Chile y que enfrentan el análisis desde los procesos de socialización de la élite, acá optamos por construir tres índices de capital político, capital social y capital cultural. Cada uno fue estandarizado a fin de hacer comparables los casos. Concluimos que, a pesar de la importancia que generalmente se atribuye al conocimiento experto y a la técnica por sobre la política, es el capital político de las personas el que más incide en la probabilidad de ejercer como ministro en carteras políticas y también en carteras técnicas. En consecuencia, si bien la formación académica y los antecedentes sociales de los ministros son relevantes, ambos quedan supeditados a la trayectoria política, que es el predictor más robusto. Esto lo probamos mediante un modelo de regresión logística y un modelo de análisis de sobrevivencia.

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