Índice

• 1. Introducción
• 2. Salarios mínimos
• 3. Brecha salarial
• 4. Población ocupada
• 5. Conclusión
• 6. Bibliografía

1. Introducción

El mercado laboral español presenta unos rasgos partículares que lo diferencian de sus vecinos europeos; la dualidad laboral, la rigidez de salarios y la elevada tasa de paro, son algunos de los factores que disinguen el modelo español. El presente trabajo trata de analizar el mercado laboral español desde el enfoque de la desigualdad de género, ya que la trayectoria del ciclo de empleo en España, ha mostrado históricamente el efecto destrucción de empleo para el coletivo femenino.

2. Salarios mínimos

El salario mínimo inteprofesional supone un marco de referencia para remunerar el trabajo independientemente de la actividad laboral, el cual impide que algunas actividades se remuneren por debajo de su productividad o salario correspondiente, por tanto el salario mínimo se basa en un enfoque económico y social.

La evolución de los salarios mínimos en España presenta pocas oscilaciones, no hace falta irse muy lejos en el tiempo, para observar la política de contención de salarios, además de escasos cambios, el salario mínimo español se posiciona como uno de los más bajos de Europa.

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##     hms

## Table tps00155 cached at C:\Users\GRAPES2\AppData\Local\Temp\Rtmpmy9EoG/eurostat/tps00155_raw_code_FT.rds

#Grefico evolucion de los salarios minimos
  
  p <- ggplot( df_w, aes(Año, Valor,color = Pais)) +
  scale_x_discrete( breaks = seq(2005, 2015, 5)) +
     geom_point(size=2)+
     geom_jitter( color = "purple2")+
    facet_wrap(~Pais)+
    ylab("Salario mínimo (€)") +
    theme_light()

p+ transition_reveal(readr::parse_number(Año))+
  ease_aes('linear')

4. Población ocupada

La empleabilidad de la polbación, por sexo y por género es también un buen reflejo de la igualdad de género de un país, por ello en este apartado vamos a analizar la ocupación por sexo para el año 2019 en España.

## [1] "Employment and activity by sex and age  - annual data"

## Table lfsi_emp_a cached at C:\Users\GRAPES2\AppData\Local\Temp\Rtmpmy9EoG/eurostat/lfsi_emp_a_raw_code_FT.rds

#Creo una tabla con los datos obtenidos de eurostat, en concreto una tabla de los empleados totales por sexo y edad en España, para el año 2019.


gt_tbl<- df_sex %>% gt()

my_pal <- scales::col_numeric(
  paletteer::paletteer_d(
    palette = "ggsci::blue_material"
    ) %>% as.character(),
  domain = NULL
  )

gt_tbl<- df_sex  %>%  head() %>% gt(
    groupname_col = "Edad",
    rowname_col = "Pais"
  ) %>% 
  data_color(
    columns = vars(Valor),
    colors = my_pal
      ) 
 
gt_tbl %>% tab_header(title = md("**Ocupación por género**"))

5. Conclusión

A pesar de los grandes esfuerzos políticos y sociales, por lograr la igualdad en el ámbito laboral, aún persisten grandes diferencias salariales y de calidad en los empleos, para hombres y mujeres, no obstante, son muchos los factores que pueden generar la brecha laboral, además de la simple discriminación, hay que tener en cuenta el sector productivo en que esté empleada una mujer, ya que cada sector productivo presenta unas características productivas y económicas, que pueden justificar un salario u otro.

Desigualdad

6. Bibliografía

Manual para crear mapas enlace Blog sobre creación mapas

Datos obtenidos desde eurostat enlace a EUROSTAT

Información sobre el salario mínimo enlace a Blog salario mínimo

Material de clase enlace a web profesor

Solución de errores con enlace a Blog stackoverflow