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editor_options:
markdown:
wrap: sentence
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```{r}
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library(herramientas)
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options(scipen = 99)
```
```{r}
#Cargo base de trabajo
base_eoh_region <- read_file_srv("/economia2/anuario/base_eoh_region.csv")
base_eoh_total <- read_file_srv("/economia2/anuario/base_eoh_total.csv")
base_eoh_region_2021 <- read_file_srv("/economia2/anuario/base_eoh_region_2021.csv")
anio_anuario <- "2021"
base_eoh_total_procesada <- base_eoh_total %>%
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summarise(puestos_promedio=sum(prom_puestos)/12,
pernoctes=sum(total_pernoctes),
establecimientos=sum(prom_establecimientos)/12)
```
# **El empleo en turismo** {#empleo}
## Introducción
Este capítulo se compone de dos secciones que abordan el empleo en turismo de manera diferente pero complementaria.
La primera sección procura cuantificar el volumen, la evolución y describir algunas características básicas de los empleos (personal ocupado o puestos de trabajo) en los hoteles y parahoteles para el período 2012-2021, según la información relevada por la Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH).
En la segunda y última sección se presenta información de puestos de trabajo registrados en ramas características del turismo, la participación por género y la cantidad de empleadores para el período 2012-2021 a partir de la información publicada por el Centro de Estudios para la Producción (CEP XXI).
## El empleo en hoteles y parahoteles
### **Introducción**
La información referida a empleo es explotada por la Dirección a través de la Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH) y se dispone desde el año 2012 en adelante. La misma se encuentra disponible [aquí](https://datos.yvera.gob.ar/dataset/encuesta-ocupacion-hotelera-parahotelera-eoh). Para ampliar la información metodológica de dicha encuesta puede dirigirse al capítulo \@ref(alojamiento-turistico) o bien puede consultarse el siguiente [link](https://www.yvera.tur.ar/sinta/informe/documentos/descarga/60c8a5294550f707538011.pdf).
En el primer apartado de esta sección se analizan los puestos de trabajo en hoteles y parahoteles (PTH) en el total nacional, mientras que el apartado siguiente focaliza en la información regional desde una perspectiva comparativa.
```{r}
tabla_datos <- base_eoh_total_procesada %>%
mutate(pernoctes_puestos=pernoctes/puestos_promedio,
puestos_establecimientos=puestos_promedio/establecimientos,
pernoctes=pernoctes/1000) %>%
pivot_longer(cols = c(puestos_promedio, pernoctes, pernoctes_puestos, establecimientos, puestos_establecimientos),
names_to = "indicador", values_to = "cantidad") %>%
mutate(var_ia=round(cantidad/ lag(cantidad, n = 5) -1, 3)) %>%
pivot_longer(cols = c(cantidad, var_ia), names_to = "tipo_variable", values_to = "valores") %>%
pivot_wider(names_from = c("indicador", "tipo_variable"), values_from = valores)
tabla_1_1 <- tabla_datos %>%
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pernoctes_cantidad = md("**En miles**"),
pernoctes_var_ia = md("**Var i.a.**"),
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pernoctes_puestos_var_ia = md ("**Var i.a.**"),
establecimientos_cantidad = md("**Cantidad**"),
establecimientos_var_ia = md ("**Var i.a.**"),
puestos_establecimientos_cantidad = md("**Cantidad**"),
puestos_establecimientos_var_ia =md ("**Var i.a.**")) %>%
fmt_number(columns = c(6,10), decimals = 1, sep_mark = ".", dec_mark = ",") %>%
fmt_number(columns = c(2,4,8), decimals = 0, sep_mark = ".", dec_mark = ",") %>%
fmt_percent(columns = c(3,5,7,9,11), decimals = 1, dec_mark = ",") %>%
cols_align(
align = "center",
columns = vars(puestos_promedio_cantidad,
puestos_promedio_var_ia,
pernoctes_cantidad,
pernoctes_var_ia,
pernoctes_puestos_cantidad,
pernoctes_puestos_var_ia,
establecimientos_cantidad,
establecimientos_var_ia,
puestos_establecimientos_cantidad,
puestos_establecimientos_var_ia)
) %>%
opt_table_font(
font = list(
google_font(name = "Encode Sans")
)
) %>%
tab_source_note(
source_note = md(
"**Fuente:** DNMyE en base a Encuesta de Ocupación Hotelera")
) %>%
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cell_text(weight = "bold")
),
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columns = vars(puestos_promedio_var_ia),
rows = puestos_promedio_var_ia < 0)
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cell_text(weight = "bold")
),
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columns = vars(puestos_promedio_var_ia),
rows = puestos_promedio_var_ia > 0)
) %>%
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columns = vars(pernoctes_var_ia),
rows = pernoctes_var_ia > 0)
) %>%
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),
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rows = pernoctes_puestos_var_ia < 0)
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rows = pernoctes_puestos_var_ia > 0)
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locations = cells_body(
columns = vars(puestos_establecimientos_var_ia),
rows = puestos_establecimientos_var_ia < 0)
) %>%
tab_style(
style = list(
cell_text(color = "#50B8B1"),
cell_text(weight = "bold")
),
locations = cells_body(
columns = vars(puestos_establecimientos_var_ia),
rows = puestos_establecimientos_var_ia > 0)
) %>%
## AGRUPAMIENTO DE COLUMNAS POR VARIABLE DE INTERES
tab_spanner(
label = md("**PUESTOS DE TRABAJO**"),
columns = vars(puestos_promedio_cantidad,
puestos_promedio_var_ia)
) %>%
tab_spanner(
label = md("**PERNOCTES**"),
columns = vars(pernoctes_cantidad,
pernoctes_var_ia)
) %>%
tab_spanner(
label = md("**Pernoctes/Puestos de trabajo**"),
columns = vars(pernoctes_puestos_cantidad,
pernoctes_puestos_var_ia)
) %>%
tab_spanner(
label = md("**ESTABLECIMIENTOS**"),
columns = vars(establecimientos_cantidad,
establecimientos_var_ia)
) %>%
tab_spanner(
label = md("**Puestos de trabajo/establecimientos**"),
columns = vars(puestos_establecimientos_cantidad,
puestos_establecimientos_var_ia)
) %>%
tab_stubhead(label = "") %>%
# tab_options(table.align = "center",
# row_group.font.weight = "bold",
# table.width = 600,
# table.font.size = 12,
# data_row.padding = px(1)) %>%
fmt_missing(
missing_text = "///"
) %>%
tab_caption(caption = md(glue("Cantidad, variación interanual y relaciones entre puestos de trabajo, pernoctaciones y establecimientos hoteleros y parahoteleros. Total país. Años 2012 - {anio_anuario}.")))
#VARIABLES PARA TEXTO
puestos_prom_ultimo <- tabla_datos$puestos_promedio_cantidad[dim(tabla_datos)[1]]/1000
var_ia_puestos <- ((tabla_datos$puestos_promedio_cantidad[dim(tabla_datos)[1]]/tabla_datos$puestos_promedio_cantidad[dim(tabla_datos)[1]-1])-1)*100
var_19_puestos <- ((tabla_datos$puestos_promedio_cantidad[dim(tabla_datos)[1]]/tabla_datos$puestos_promedio_cantidad[dim(tabla_datos)[1]-2])-1)*100
pernoctes_PTH <- tabla_datos$pernoctes_puestos_cantidad[dim(tabla_datos)[1]]
PTH_establecimientos <- tabla_datos$puestos_establecimientos_cantidad[dim(tabla_datos)[1]]
```
### Estimación nacional
En el año `r anio_anuario`, en el universo cubierto por la EOH, los PTH alcanzaban a `r format (puestos_prom_ultimo %>% round(1), decimal.mark=",", big.mark = ".")` miles, demostrando así `r ifelse(var_ia_puestos>0," un aumento","una caída")` interanual del `r format(var_ia_puestos %>% round(1),decimal.mark = ",",big.mark = ".")`%. Respecto a 2019 (prepandemia) se verificó `r ifelse(var_19_puestos>0,"un aumento","una caída")` del `r format((-1)*var_19_puestos %>% round(1),decimal.mark = ",",big.mark = ".")`%.
La siguiente tabla aporta información completa para la serie 2012-`r anio_anuario`. De esta forma, se puede comprender la evolución y los cambios registrados en torno al empleo en el sector hotelero y parahotelero. Además de los puestos de trabajo, se presenta allí la cantidad y variación de pernoctes (plazas ocupadas) y de establecimientos, así como la relación entre estas variables y los PTH.
```{r cuadro-1, fig.cap=glue()}
tabla_1_1
```
```{r grafico-1-1, fig.cap=glue("Puestos de trabajo en hoteles y parahoteles, cantidad y var i.a. (%). Total país. Años 2012- {anio_anuario}.")}
data_grafico_puestos <- base_eoh_total_procesada %>%
select(anio,puestos_promedio) %>%
mutate(variacion_puestos= round(((puestos_promedio/lag(puestos_promedio, n=1))-1)*100, 1)) %>%
pivot_longer(cols = c("puestos_promedio","variacion_puestos"), names_to="indicador", values_to="n") %>%
mutate(variacion_color=case_when(indicador=="variacion_puestos"& n > 0 ~ "positiva",
indicador=="variacion_puestos"& n < 0 ~ "negativa"),
etiqueta = factor(indicador, levels = c("puestos_promedio","variacion_puestos"),
labels = c ("Puestos de trabajo promedio", "Var. i.a. (%)")),
## Acá modifico el valor en el eje Y
n_modif= case_when(indicador == "variacion_puestos" & n > 10 ~ 12,
indicador == "variacion_puestos" & n < -10 ~ -12,TRUE~n))
grafico_1_1 <- data_grafico_puestos %>%
ggplot(aes(x=anio, y=n_modif))+
geom_hline(yintercept = 0, color = "black", alpha = 0.6)+
geom_line(data = filter(data_grafico_puestos, indicador == "puestos_promedio"), aes(group = ""),
size = 1, alpha = .5, color = dnmye_colores(6)) +
geom_point(data = filter(data_grafico_puestos, indicador == "puestos_promedio"),
size = 1.1, color = dnmye_colores(6)) +
geom_col(data = filter(data_grafico_puestos, indicador == "variacion_puestos" & !is.na(n_modif)),
aes(fill = variacion_color))+
scale_fill_manual(values = c("negativa" = dnmye_colores(1),
"positiva" = dnmye_colores(5))) +
geom_text(data = filter(data_grafico_puestos, (indicador == "variacion_puestos" & !is.na(n_modif))),
aes(x = anio, y = n_modif, label = paste0(format(round(n,1),big.mark=".",decimal.mark=","), "%"), colour = variacion_color),
size = 3,
fontface = "bold",
vjust = -1.1,
) +
geom_text(data = filter(data_grafico_puestos,(indicador == "puestos_promedio" & anio == anio_anuario)),
aes(x = anio, y = n, label = paste0( format(round(n,0),big.mark=".",decimal.mark=","), " puestos")),
color = dnmye_colores(1),
size = 3,
fontface = "bold",
vjust = -0.25,
)+
#corte de barras ad hoc
ggpattern::geom_crossbar_pattern(data = filter(data_grafico_puestos, n_modif == 12), aes(ymin = 11, ymax = 11.5),
width = 0.9,
size = 0.1,
fill = 'white',
colour = dnmye_colores(5),
pattern_fill = 'black',
pattern_colour = dnmye_colores(5),
pattern_spacing = 0.03)+
ggpattern::geom_crossbar_pattern(data = filter(data_grafico_puestos, n_modif == -12), aes(ymin = -11, ymax = -11.5),
width = 0.9,
size = 0.1,
fill = 'white',
colour = dnmye_colores(1),
#pattern_fill = 'black',
pattern_colour = dnmye_colores(1),
pattern_spacing = 0.03)+
scale_colour_manual(values = c("positiva" = "black",
"negativa" = "white")) +
scale_x_discrete(limits = c(2012:2021))+
scale_y_continuous(labels = scales::number_format(big.mark = "."))+
coord_cartesian(clip="off")+
theme_minimal() +
theme(
#text = element_text(family = "Encode Sans"),
plot.title = element_markdown(size = 10),
plot.subtitle = element_markdown(size = 8),
plot.caption = element_markdown(size = 6),
strip.text.y = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 0),
axis.text.y = element_text(size = 10),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
legend.position = "none",
strip.placement = "outside"
) +
facet_grid(facets = "etiqueta", scale="free")+
labs(caption = "**Fuente:** DNMyE en base a datos de la Encuesta de Ocupación Hotelera",
x = "", y = "")
grafico_1_1
```
```{r grafico-1-2, fig.cap=glue("Variación interanual de los puestos de trabajo, los pernoctes y los establecimientos hoteleros y parahoteleros. Total país. Años 2012-{anio_anuario}.")}
data_grafico_variaciones <- base_eoh_total_procesada %>%
mutate(variacion_puestos= round(((puestos_promedio/lag(puestos_promedio, n=1))-1)*100, 1),
variacion_pernoctes= round(((pernoctes/lag(pernoctes, n=1))-1)*100, 1),
variacion_establecimientos=round(((establecimientos/lag(establecimientos, n=1))-1)*100, 1)) %>%
pivot_longer(cols = c("variacion_puestos", "variacion_pernoctes","variacion_establecimientos"), names_to="indicador", values_to="n") %>%
mutate(indicador = case_when(indicador == "variacion_puestos"~"Var. i.a. (%) Puestos de trabajo",
indicador == "variacion_pernoctes"~"Var. i.a. (%) Pernoctes",
indicador == "variacion_establecimientos"~"Var. i.a. (%) Establecimientos"))
grafico_1_2 <- data_grafico_variaciones %>%
ggplot(aes(x=anio, y=n)) +
geom_col(aes(fill=indicador),
position = "dodge")+
geom_text(data = filter(data_grafico_variaciones, (anio == anio_anuario)),
aes(label = paste0(format(round(n,1),big.mark=".",decimal.mark=","), "%"), group= indicador),
size = 2.5,
fontface = "bold",
vjust = -1,
position = position_dodge(width = 1),
#family = "Encode Sans"
)+
scale_fill_dnmye()+
coord_cartesian(clip="off")+
scale_x_discrete(limits = c(2013:2021))+
theme_minimal() +
theme(
#text = element_text(family = "Encode Sans"),
legend.title=element_blank(),
plot.title = element_markdown(size = 10),
plot.subtitle = element_markdown(size = 8),
plot.caption = element_markdown(size = 6),
strip.text.y = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 0),
axis.text.y = element_text(size = 10),
axis.title.y = element_text(size = 8),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
legend.position = "bottom",
strip.placement = "outside"
) +
labs(caption = "**Fuente:** DNMyE en base a datos de la Encuesta de Ocupación Hotelera",
color="",
x = "", y = "Variación interanual (%)")
grafico_1_2
```
La productividad del empleo puede verse reflejada en la relación entre pernoctaciones y PTH. A partir de ello, en el año `r anio_anuario` se contabilizaron `r format (pernoctes_PTH %>% round(0), decimal.mark=",", big.mark = ".")` pernoctes por cada PTH.
Por otro lado, la relación entre PTH y establecimientos permite aproximarse al tamaño de la unidad económica, considerando el promedio de PTH por cada hotel. Para el año `r anio_anuario` esta relación fue de `r format (PTH_establecimientos %>% round(1), decimal.mark=",", big.mark = ".")` PTH por establecimiento.
```{r grafico-1-3, fig.cap=glue("Relación pernoctes/puestos de trabajo y puestos de trabajo/establecimientos hoteleros y parahoteleros. Total país. Años 2012-{anio_anuario}.")}
data_grafico_relaciones <- base_eoh_total_procesada %>%
mutate(pernoctes_puestos=pernoctes/puestos_promedio,
puestos_establecimientos=puestos_promedio/establecimientos,
pernoctes=pernoctes/1000) %>%
pivot_longer(cols = c(pernoctes_puestos, puestos_establecimientos), names_to = "indicador", values_to = "n") %>%
mutate(indicador=case_when(indicador== "pernoctes_puestos" ~"Pernoctes/PTH",
indicador== "puestos_establecimientos" ~ "PTH/Establecimientos"))
grafico_1_3_1 <- data_grafico_relaciones %>%
ggplot(aes(x=anio, y=n)) +
geom_col(fill= dnmye_colores(1))+
geom_text(aes(label=format(round(n,1),big.mark=".",decimal.mark=",")),
color = dnmye_colores(1),
size = 3,
fontface = "bold",
vjust = -.5,
)+
facet_wrap(~indicador, scales = "free_y", ncol = 1)+
scale_color_dnmye()+
coord_cartesian(clip="off")+
scale_x_discrete(limits = c(2012:2021))+
theme_minimal() +
theme(
#text = element_text(family = "Encode Sans"),
plot.title = element_markdown(size = 10),
plot.subtitle = element_markdown(size = 8),
plot.caption = element_markdown(size = 6),
strip.text.y = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 0),
axis.text.y = element_text(size = 10),
axis.title.y = element_text(size = 6),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
legend.position = "none",
strip.placement = "outside"
) +
labs(caption = "**Fuente:** DNMyE en base a datos de la Encuesta de Ocupación Hotelera",
color="",
x = "", y = "")
grafico_1_3_1
```
```{r}
data_grafico_promedio <- base_eoh_total %>%
group_by(anio) %>%
mutate(max=max(prom_puestos),
min=min(prom_puestos),
dif=(max-min)) %>%
filter(prom_puestos==max | prom_puestos==min) %>%
ungroup() %>%
mutate(nombre_mes= lubridate::month(x = mes, label = TRUE,abbr = FALSE))
grafico_1_4 <- ggplot()+
geom_line(data=base_eoh_total_procesada, aes(x=anio, y=puestos_promedio), color=dnmye_colores(5))+
geom_point(data=base_eoh_total_procesada, aes(x=anio, y=puestos_promedio), color=dnmye_colores(5))+
geom_point(data=data_grafico_promedio, aes(x=anio, y=prom_puestos), color=dnmye_colores(1))+
geom_label(data = data_grafico_promedio, aes(x=anio, y=prom_puestos, label= nombre_mes, vjust= ifelse(prom_puestos==min, 1.4, -.3)),
#position = position_stack(vjust = .15),
color = dnmye_colores(1),
)+
geom_text(data = base_eoh_total_procesada,
aes(x = anio, y = puestos_promedio, label = format(round(puestos_promedio,0),big.mark=".",decimal.mark=",")),
color = dnmye_colores(5),
size = 3,
fontface = "bold",
vjust = -0.8,)+
coord_cartesian(clip="off")+
#scale_y_continuous(limits = c(0, 8000))+
scale_x_continuous(breaks = c(2012:2021))+
scale_y_continuous(labels = scales::number_format(big.mark = "."))+
theme_minimal() +
theme(
#text = element_text(family = "Encode Sans"),
plot.title = element_markdown(size = 10),
plot.subtitle = element_markdown(size = 8),
plot.caption = element_markdown(size = 6),
strip.text.y = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 0, vjust = -5),
axis.text.y = element_text(size = 10),
axis.title.y = element_text(size = 6),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
legend.position = "none",
strip.placement = "outside"
) +
labs(caption = "**Fuente:** DNMyE en base a datos de la Encuesta de Ocupación Hotelera",
color="",
x = "", y = "")
#VARIABLES PARA TEXTO
PTH_mes_max <- as.character(data_grafico_promedio$nombre_mes[dim(data_grafico_promedio)[1]])
PTH_mes_min <- as.character(data_grafico_promedio$nombre_mes[dim(data_grafico_promedio)[1]-1])
PTH_dif <- (data_grafico_promedio$dif[dim(data_grafico_promedio)[1]])/1000
```
La estacionalidad es un rasgo característico del turismo y la misma repercute en el empleo en hoteles. En el siguiente gráfico puede observarse que, para el `r anio_anuario`, la diferencia de PTH entre el mes que registra el valor mínimo (`r PTH_mes_min`) y el máximo (`r PTH_mes_max`) fue de `r format (PTH_dif %>% round(1), decimal.mark=",", big.mark = ".")` mil puestos de trabajo.
```{r grafico-1-4, fig.cap=glue("Promedio de puestos de trabajo en hoteles y parahoteles por año y meses con mayor y menor cantidad de puestos de trabajo.Total país. Años 2012-{anio_anuario}.")}
grafico_1_4
```
```{r}
data_grafico_mensual <- base_eoh_total %>%
filter(anio==anio_anuario) %>%
mutate(pernoctes_puestos=total_pernoctes/prom_puestos,
pernoctes=total_pernoctes/1000,
puestos= prom_puestos/1000) %>%
pivot_longer(cols = c(puestos,pernoctes,pernoctes_puestos), names_to = "indicador", values_to = "n") %>%
mutate(indicador=case_when(indicador== "puestos" ~"Cantidad de puestos de trabajo (en miles)",
indicador== "pernoctes" ~ "Pernoctes hoteleros y parahoteleros (en miles)",
indicador== "pernoctes_puestos" ~"Relación pernoctes y puestos de trabajo")) %>%
mutate(nombre_mes= lubridate::month(x = mes, label = TRUE,abbr = TRUE))
grafico_1_5 <- data_grafico_mensual %>%
ggplot(aes(x=nombre_mes, y=n))+
geom_col(position = "dodge",
fill=dnmye_colores(5))+
geom_text(aes(label=format(round(n,1),big.mark=".",decimal.mark=",")),
color = dnmye_colores(5),
size = 2.5,
fontface = "bold",
vjust = -.5,
)+
facet_wrap(~indicador, scales = "free_y",ncol = 1)+
coord_cartesian(clip="off")+
scale_y_continuous(labels = scales::number_format(big.mark="."))+
theme_minimal() +
theme(
#text = element_text(family = "Encode Sans"),
plot.title = element_markdown(size = 10),
plot.subtitle = element_markdown(size = 8),
plot.caption = element_markdown(size = 6),
strip.text.y = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 0, vjust = -5),
axis.text.y = element_text(size = 10),
axis.title.y = element_text(size = 6),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
legend.position = "none",
strip.placement = "outside"
) +
labs(caption = "**Fuente:** DNMyE en base a datos de la Encuesta de Ocupación Hotelera",
color="",
x = "", y = "")
```
Considerando los datos del año `r anio_anuario` en el siguiente gráfico puede observarse que si bien existe una clara relación entre pernoctes y PTH (los meses de mayor demanda suelen ser los de mayor cantidad de empleo, y viceversa) la variabilidad estacional de los pernoctes es profundamente más marcada que la de los PTH.
```{r grafico-1-5, fig.cap=glue("Cantidad de puestos de trabajo, pernoctes hoteleros y parahoteleros, relación pernoctes/puestos de trabajo por mes.Total país. Año {anio_anuario}.")}
grafico_1_5
```
### Estimación regional
```{r}
grafico_2_1_datos <- base_eoh_region %>%
rename(puestos_promedio= "prom_puestos",
pernoctes= "total_pernoctes",
establecimientos= "prom_establecimientos") %>%
filter(anio==anio_anuario) %>%
mutate(part_puestos = (puestos_promedio/sum(puestos_promedio)))
grafico_2_1 <- grafico_2_1_datos %>%
ggplot(aes(x=fct_reorder(region,puestos_promedio), y=puestos_promedio))+
geom_col(fill= dnmye_colores(1))+
geom_label(aes(label= scales::label_percent(decimal.mark = ",", accuracy = 0.1)(part_puestos)),
position = position_stack(vjust = .5),
#color = dnmye_colores(1),
)+
geom_text(aes(label=format(round(puestos_promedio,0),big.mark=".",decimal.mark=",")),
color = dnmye_colores(1),
size = 3,
fontface = "bold",
vjust = -0.25,
)+
scale_y_continuous(labels = scales::number_format(big.mark="."))+
coord_cartesian(clip="off")+
theme_minimal() +
theme(
#text = element_text(family = "Encode Sans"),
plot.title = element_markdown(size = 10),
plot.subtitle = element_markdown(size = 8),
plot.caption = element_markdown(size = 6),
strip.text.y = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 0),
axis.text.y = element_text(size = 10),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
legend.position = "none",
strip.placement = "outside"
) +
labs(caption = "**Fuente:** DNMyE en base a datos de la Encuesta de Ocupación Hotelera",
x = "", y = "")
#VARIABLES PARA TEXTO
region_max_PTH <- grafico_2_1_datos %>% arrange(-puestos_promedio) %>% slice(1) %>% pull(region)
cant_region_max_PTH <- grafico_2_1_datos %>% arrange(-puestos_promedio) %>% slice(1) %>% pull(puestos_promedio)
porc_region_max_PTH <- grafico_2_1_datos %>% arrange(-puestos_promedio) %>% slice(1) %>% pull(part_puestos)*100
```
En el año `r anio_anuario`, la mayor cantidad de PTH, contabilizados en el universo de establecimientos hoteleros y parahoteleros cubierto por la EOH, se ubicó en la región de `r region_max_PTH` con un total de `r format (cant_region_max_PTH %>% round(0), decimal.mark=",", big.mark = ".")` puestos. Esta región representó el `r format (porc_region_max_PTH %>% round(0), decimal.mark=",", big.mark = ".")`% del empleo total.
Por su parte, las variaciones interanuales en la cantidad de PTH de las regiones muestran variabilidad en la serie 2012-`r anio_anuario`. Para este último año, la variación fue positiva en todas las regiones.
```{r grafico-2-1, fig.cap=glue("Cantidad y distribución porcentual de los puestos de trabajo en hoteles y parahoteles por región. Total país. Año {anio_anuario}.")}
grafico_2_1
```
```{r grafico-2-2, fig.cap="Variaciones de los puestos de trabajo en hoteles y parahoteles por región. Variación interanual (celeste), variación prepandemia 2019 (gris) y variación con año 2012 (derecha). Total país."}
#OPCION ALTERNATIVA PARA EL GRAFICO 8.1.7 (original anuario 2015).
# grafico_2_2_datos <- base_eoh_region %>%
# rename(puestos_promedio= "prom_puestos",
# pernoctes= "total_pernoctes",
# establecimientos= "prom_establecimientos") %>%
# mutate(var_ia=puestos_promedio/lag(puestos_promedio,7)-1,
# var_19=puestos_promedio/lag(puestos_promedio,14)-1,
# var_12=puestos_promedio/lag(puestos_promedio,63)-1) %>%
# pivot_longer(cols = c(var_ia, var_12, var_19), names_to = "period", values_to = "n") %>%
# mutate(resultado = case_when(n > 0 & grepl('var_ia$', period) ~ "positivo",
# n < 0 & grepl('var_ia$', period) ~ "negativo",
# grepl('var_19$', period) ~ "var_19")) %>%
# filter(anio==2021)
#
# grafico_2_2_v1 <- grafico_2_2_datos %>%
# ggplot(aes(x = region, y = n, fill = resultado)) +
# geom_col(data= grafico_2_2_datos %>% filter(period !="var_12"),
# aes(y=n), width = 0.7, position = "dodge") +
# geom_text(data= grafico_2_2_datos %>% filter(period !="var_12"),
# aes(label = scales::label_percent(decimal.mark = ",", accuracy = 0.1)(n)),
# size = 3,
# hjust = 1.1,
# #family = "Encode Sans",
# position = position_dodge(width = 0.9)) +
# geom_hline(yintercept = 0, size = 0.1) +
# geom_label(data = filter(grafico_2_2_datos, period=="var_12"),
# aes(y= 1.1, label= scales::label_percent(decimal.mark = ",", accuracy = 0.1)(n)),
# #position = position_stack(vjust = .5),
# color = "black",
# #family = "Encode Sans"
# )+
# scale_fill_manual(values = c("negativo" = dnmye_colores(1),
# "positivo" = dnmye_colores(5),
# "var_19" = "darkgrey"
# )) +
# #ylim(-100,850) +
# #ylim(-100, 850) +
# coord_flip(clip = "off") +
# theme_minimal() +
# theme(
# #text = element_text(family = "Encode Sans"),
# plot.title = element_text(size = 12),
# plot.subtitle = element_markdown(size = 10, face = "bold"),
# plot.caption = element_markdown(size = 8),
# axis.text.x = element_text(size = 8),
# axis.text.y = element_markdown(size = 8),
# panel.grid.major.x = element_blank(),
# panel.grid.minor.x = element_blank(),
# panel.grid.major.y = element_line( size = .1),
# legend.position = "none",
# strip.placement = "outside",
# strip.text.y = element_text(size = 8),
# strip.text.y.right = element_text(angle = 0,size=7)
# )+
# labs(caption = "**Fuente:**DNMyE en base a datos de la Encuesta de Ocupación Hotelera",
# x = "", y = "")
#
# grafico_2_2_v1
```
```{r grafico-2-2b, fig.cap=glue("Variación interanual de los puestos de trabajo en hoteles y parahoteles por región. Total país. Años 2012-{anio_anuario}.")}
#OPCION ALTERNATIVA 2 PARA EL GRAFICO 8.1.7 (original anuario 2015).
grafico_2_2_v2_datos <- base_eoh_region %>%
rename(puestos_promedio= "prom_puestos",
pernoctes= "total_pernoctes",
establecimientos= "prom_establecimientos") %>%
mutate(var_ia=(puestos_promedio/lag(puestos_promedio,7)-1)*100)
grafico_2_2_v2 <- grafico_2_2_v2_datos %>%
ggplot(aes(x=anio, y=var_ia))+
geom_line(color=dnmye_colores(1))+
geom_point(color=dnmye_colores(1))+
geom_text(data=filter(grafico_2_2_v2_datos, anio %in% c(2021,2019,2017,2015,2013)),
aes(label=paste0(format(round(var_ia,2),decimal.mark=","),"%")),
color = dnmye_colores(1),
size = 2.5,
fontface = "bold",
vjust = -.7,
)+
scale_x_continuous(breaks = c(2012:2021))+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1))+
facet_wrap(~region)+ #scales = "free_y")+
coord_cartesian(clip="off")+
theme_minimal() +
theme(
#text = element_text(family = "Encode Sans"),
plot.title = element_markdown(size = 10),
plot.subtitle = element_markdown(size = 8),
plot.caption = element_markdown(size = 6),
strip.text.y = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.x = element_text(size = 6,angle = 45),
axis.text.y = element_text(size = 10),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
legend.position = "none",
strip.placement = "outside"
) +
labs(caption = "**Fuente:** DNMyE en base a datos de la Encuesta de Ocupación Hotelera",
x = "", y = "")
grafico_2_2_v2
```
En la tabla a continuación se presenta información correspondiente al año `r anio_anuario` sobre PTH, pernoctes y establecimientos por región, indicando la contribución de cada una de las regiones al total nacional y las relaciones pernoctes-PTH y PTH-establecimientos de cada una de estas.
```{r}
tabla2_datos <- base_eoh_region %>%
rename(puestos_promedio= "prom_puestos",
pernoctes= "total_pernoctes",
establecimientos= "prom_establecimientos") %>%
filter(anio==anio_anuario) %>%
mutate(part_puestos = puestos_promedio/sum(puestos_promedio[region != "Total pais"]),
part_pernoctes=pernoctes/sum(pernoctes[region != "Total pais"]),
part_establecimientos=establecimientos/sum(establecimientos[region != "Total pais"]),
pernoctes_puestos=pernoctes/puestos_promedio,
puestos_establecimientos=puestos_promedio/establecimientos,
pernoctes=pernoctes/1000) %>%
select(region, puestos_promedio, part_puestos, pernoctes, part_pernoctes, pernoctes_puestos, establecimientos, part_establecimientos, puestos_establecimientos) %>%
mutate(region = ifelse(region == "Total pais","Total país",region))
tabla_2_1 <- tabla2_datos %>%
gt(rowname_col = "region") %>%
cols_label(
puestos_promedio = md("**Cantidad promedio**"),
part_puestos = md("**Participación en el total (%)**"),
pernoctes = md("**En miles**"),
part_pernoctes = md("**Participación en el total (%)**"),
pernoctes_puestos = md("**Cantidad**"),
establecimientos = md("**Cantidad**"),
part_establecimientos = md("**Participación en el total (%)**"),
puestos_establecimientos = md("**Cantidad**")) %>%
fmt_number(columns = c(2,4,7), decimals = 0, sep_mark = ".", dec_mark = ",") %>%
fmt_number(columns = c(6,9), decimals = 1, sep_mark = ".", dec_mark = ",") %>%
fmt_percent(columns = c(3,5,8), decimals = 1, dec_mark = ",") %>%
cols_align(
align = "center",
columns = vars(puestos_promedio,
part_puestos,
pernoctes,
part_pernoctes,
pernoctes_puestos,
establecimientos,
part_establecimientos,
puestos_establecimientos)
) %>%
opt_table_font(
font = list(
google_font(name = "Encode Sans")
)
) %>%
tab_source_note(
source_note = md(
"**Fuente:** DNMyE en base a Encuesta de Ocupación Hotelera")
) %>%
## AGRUPAMIENTO DE COLUMNAS POR VARIABLE DE INTERES
tab_spanner(
label = md("**PUESTOS DE TRABAJO**"),
columns = vars(puestos_promedio,
part_puestos)
) %>%
tab_spanner(
label = md("**PERNOCTES**"),
columns = vars(pernoctes,
part_pernoctes)
) %>%
tab_spanner(
label = md("**Pernoctes/Puestos de trabajo**"),
columns = vars(pernoctes_puestos)
) %>%
tab_spanner(
label = md("**ESTABLECIMIENTOS**"),
columns = vars(establecimientos,
part_establecimientos)
) %>%
tab_spanner(
label = md("**Puestos de trabajo/establecimientos**"),
columns = vars(puestos_establecimientos)
) %>%
tab_stubhead(label = md("**REGIÓN**")) %>%
# tab_options(table.align = "center",
# row_group.font.weight = "bold",
# table.width = 600,
# table.font.size = 12,
# data_row.padding = px(1)
# ) %>%
tab_caption(caption = md(glue("Cantidad, variación interanual y relaciones entre puestos de trabajo, pernoctaciones y establecimientos hoteleros y parahoteleros por región. Total país. Año {anio_anuario}")))
```
```{r cuadro-2-1, fig.cap=glue()}
tabla_2_1
```
```{r grafico-2-3, fig.cap=glue("Relación entre pernoctaciones y puestos de trabajo en hoteles y parahoteles por región y año. Total país. Años 2012-{anio_anuario}.")}
datos_grafico_relaciones_region <- base_eoh_region %>%
mutate(pernoctes_puestos=total_pernoctes/prom_puestos,
puestos_establecimientos=prom_puestos/prom_establecimientos)
grafico_2_3 <- datos_grafico_relaciones_region %>%
ggplot(aes(x=anio, y=pernoctes_puestos))+
geom_col(fill=dnmye_colores(5))+
geom_text(aes (label=format (round (pernoctes_puestos,0), big.mark=".",decimal.mark=",")),
color = dnmye_colores(5),
size = 2,
fontface = "bold",
vjust = -.5,
)+
facet_wrap(~region)+#, scales = "free_y")+
scale_x_continuous(breaks = c(2012:2021))+
scale_y_continuous(labels = scales::number_format(big.mark="."))+
coord_cartesian(clip="off")+
theme_minimal() +
theme(
#text = element_text(family = "Encode Sans"),
plot.title = element_markdown(size = 10),
plot.subtitle = element_markdown(size = 8),
plot.caption = element_markdown(size = 6),
strip.text.y = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.x = element_text(size = 6,angle = 45),
axis.text.y = element_text(size = 10),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
legend.position = "none",
strip.placement = "outside"
) +
labs(caption = "**Fuente:** DNMyE en base a datos de la Encuesta de Ocupación Hotelera",
x = "", y = "")
grafico_2_3
```
```{r grafico-2-4, fig.cap=glue("Relación entre puestos de trabajo y establecimientos hoteleros y parahoteleros por región y año. Total país. Años 2012-{anio_anuario}.")}
grafico_2_4 <- datos_grafico_relaciones_region %>%
ggplot(aes(x=anio, y=puestos_establecimientos))+
geom_col(fill=dnmye_colores(1))+
geom_text(aes (label=format (round (puestos_establecimientos,0), big.mark=".",decimal.mark=",")),
color = dnmye_colores(1),
size = 2,
fontface = "bold",
vjust = -.5,
)+
facet_wrap(~region)+#, scales = "free_y")+
scale_x_continuous(breaks = c(2012:2021))+
coord_cartesian(clip="off")+
theme_minimal() +
theme(
#text = element_text(family = "Encode Sans"),
plot.title = element_markdown(size = 10),
plot.subtitle = element_markdown(size = 8),
plot.caption = element_markdown(size = 6),
strip.text.y = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.x = element_text(size = 6,angle = 45),
axis.text.y = element_text(size = 10),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
legend.position = "none",
strip.placement = "outside"
) +
labs(caption = "**Fuente:** DNMyE en base a datos de la Encuesta de Ocupación Hotelera",
x = "", y = "")
grafico_2_4
```
```{r}
base_texto_grafico<- base_eoh_region %>%
filter(anio==anio_anuario) %>%
select(region, prom_puestos)
data_grafico_region_2021 <- base_eoh_region_2021 %>%
group_by(region) %>%
mutate(max=max(prom_puestos),
min=min(prom_puestos)) %>%
filter(prom_puestos==max | prom_puestos==min) %>%
ungroup() %>%
mutate(nombre_mes= lubridate::month(x = mes, label = TRUE,abbr = FALSE))
grafico_2_5 <- ggplot()+
geom_errorbar(data=data_grafico_region_2021,
aes(x=region, ymin=min, ymax=max),
width=.2, color = dnmye_colores("gris oscuro")) +
geom_point(data=filter(base_eoh_region, anio==2021), aes(x=region, y=prom_puestos, group=""),
color=dnmye_colores(5), size = 3)+
geom_text(data=filter(base_eoh_region, anio==2021), aes (x=region, y=prom_puestos, label=format (round (prom_puestos,0), big.mark=".",decimal.mark=",")),
color = dnmye_colores(5),
size = 3,
fontface = "bold",
hjust = -.5,
)+
geom_label(data = data_grafico_region_2021, aes(x=region, y=prom_puestos, label= nombre_mes, vjust= ifelse(prom_puestos==min, 1.4, -.3)),
#position = position_stack(vjust = .1),
color = dnmye_colores(1),
)+
scale_y_continuous(labels = scales::number_format(big.mark="."))+
coord_cartesian(clip="off")+
#scale_x_continuous(breaks = c(2012:2021))+
theme_minimal() +
theme(
#text = element_text(family = "Encode Sans"),
plot.title = element_markdown(size = 10),
plot.subtitle = element_markdown(size = 8),
plot.caption = element_markdown(size = 6),
strip.text.y = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 0, vjust = -5),
axis.text.y = element_text(size = 10),
axis.title.y = element_text(size = 6),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
legend.position = "none",
strip.placement = "outside"
) +
labs(caption = "**Fuente:** DNMyE en base a datos de la Encuesta de Ocupación Hotelera",
color="",
x = "", y = "")
#VARIABLES PARA TEXTO
PTH_mes_max <- as.character(data_grafico_promedio$nombre_mes[dim(data_grafico_promedio)[1]])
PTH_mes_min <- as.character(data_grafico_promedio$nombre_mes[dim(data_grafico_promedio)[1]-1])
PTH_dif <- (data_grafico_promedio$dif[dim(data_grafico_promedio)[1]])/1000
```
El gráfico a continuación demuestra que la estacionalidad en el volumen de PTH es heterogénea entre las regiones, tanto en su intensidad (Provincia de Buenos Aires, Patagonia y, en menor medida, Córdoba y CABA son las que muestran mayor variabilidad, mientras que en las demás regiones la variación intraanual de PTH es baja) como en los meses que representan los picos máximos y mínimos.
```{r grafico-2-5, fig.cap=glue("Promedio de puestos de trabajo en hoteles y parahoteles y meses con mayor y menor cantidad de puestos de trabajo por región. Total país. Año {anio_anuario}.")}
grafico_2_5
```
```{r}
base_grafico_2_6_region <- base_eoh_region_2021 %>%
group_by(anio,region) %>%
mutate(coef_estac_PHT= sqrt(var(prom_puestos))/mean(prom_puestos),
coef_estac_pernoctes= sqrt(var(total_pernoctes))/mean(total_pernoctes)) %>%
ungroup()
base_grafico_2_6_total <- base_eoh_total %>%
filter(anio==anio_anuario) %>%
group_by(anio) %>%
mutate(region="Total",
coef_estac_PHT= sqrt(var(prom_puestos))/mean(prom_puestos),
coef_estac_pernoctes= sqrt(var(total_pernoctes))/mean(total_pernoctes)) %>%
ungroup() %>%
relocate(region,.after = mes)
grafico_2_6 <- bind_rows(base_grafico_2_6_region, base_grafico_2_6_total) %>%
ggplot(aes(x=coef_estac_PHT, y=coef_estac_pernoctes)) +
geom_point(color=dnmye_colores(5), size = 2) +
geom_label(aes(label= region, vjust= -.4),