“Este análisis se llevó a cabo utilizando los datos obtenidos de las encuestas del Módulo 1 y Módulo 5 de la Encuesta Nacional de Hogares (Enaho) correspondientes al año 2022.”

1 Condición laboral del peruano

En el año 2022, la tasa de desempleo del país fue de 4,3%. En el año 2022, 794 mil 600 personas buscaron activamente empleo.(Fuente: INEI)

En 2022, la tasa de desempleo en el Perú comenzó a bajar, lo que nos dio una pequeña luz al final del túnel, después de los largos y difíciles años que trajo la pandemia. Sin embargo, esa mejora no fue suficiente para sanar por completo las heridas de un país que aún lucha por darle estabilidad a millones de familias. A nivel nacional, el 6.2% de la población seguía sin empleo, y en lugares como Lima Metropolitana, ese número alcanzó el 7.1%. Pero lo más doloroso es ver cómo las mujeres y los jóvenes, aquellos con menos oportunidades, siguen siendo los más afectados, con cifras de desempleo mucho más altas.

Descripción de la imagen

2 Tipo de viviendas de los peruanos

En Perú, la vivienda cuenta historias de lucha y esperanza. Muchos viven en casas independientes, símbolo de estabilidad, mientras que en las ciudades, los departamentos reflejan la vida moderna. Sin embargo, no todos tienen esa suerte.

En barrios antiguos, las quintas y casas de vecindad son hogar para familias que comparten lo poco que tienen. En la sierra y la selva, las chozas hechas de madera y paja son un refugio frente a la adversidad. Pero en las periferias urbanas, las viviendas improvisadas y los locales no diseñados para habitar muestran un panorama más duro: familias que construyen su futuro con esteras y calamina, mientras sueñan con un hogar digno.

La vivienda en Perú no solo es un techo, es un reflejo de resiliencia y desigualdad, de sueños pendientes y del esfuerzo de millones por vivir mejor.

3 Análisis entre las personas empleadas, desempleadas, y su preferencia por un tipo de vivienda.

ggplot(datos2, aes(x = fct_rev(fct_relevel(TIPO_DE_VIVIENDA,
                                             "Casa independiente",
                                             "Vivienda en casa de vecindad",
                                             "Departamento en edificio",
                                             "Choza o cabaña",
                                             "Vivienda en quinta",
                                             "Vivienda improvisada",
                                             "Local no destinado\npara habitación humana")),
                     fill = Empl_o_Desem)) +
    geom_bar(position = "dodge", color = '#5dade2') +
    scale_y_continuous(
      labels = scales::comma,  # Para mostrar las etiquetas con comas (por ejemplo, 10,000)
      limits = c(0, 60000)     # Establecer el rango del eje Y
    ) +
    labs(
      title = "¿Cómo se distribuye el empleo y desempleo según el tipo de vivienda?",
      subtitle =  "La gran mayoría de los habitantes viven en casas independientes, \ncon una alta proporción de empleo en esta categoría.",
      x = NULL, # Ocultar el título del eje X
      y = NULL,
      fill = "Condición laboral"
    ) +
    geom_text(
      aes(label = ..count.., group = Empl_o_Desem), # Muestra etiquetas separadas para cada categoría
      stat = "count", 
      position = position_dodge(width = 0.9), # Alinea con las barras
      hjust = -0.2, # Desplaza las etiquetas a la derecha
      size = 3,
      na.rm = TRUE # Elimina las etiquetas de valores faltantes
    ) +
    scale_fill_manual(values = c("grey", "#5dade2")) +
    theme_classic() +
    theme(
      plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"),
      plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5, size = 10),
      axis.text.x = element_blank(), # Ocultar los textos del eje X
      axis.ticks.y = element_blank(),
      axis.line.x = element_line(color = "gray"),
      axis.line.y = element_line(color = "gray"),
      axis.ticks.x = element_blank()
    ) +
    coord_flip() +
    gghighlight(
      TIPO_DE_VIVIENDA == "Casa independiente", # Condición para resaltar
      use_direct_label = FALSE, # Desactiva etiquetas automáticas de gghighlight
      unhighlighted_params = list(alpha = 0.6) # Atenuar las otras categorías
    )

Este gráfico nos revela la conexión entre la estabilidad laboral y las condiciones de vivienda. Aquellos que viven en casas independientes, con una mayor estabilidad en su empleo, contrastan con quienes habitan en viviendas más precarias, enfrentando mayores dificultades laborales. Este patrón sugiere que el tipo de vivienda no solo refleja las condiciones de vida, sino que también está profundamente vinculado al bienestar económico de las personas. Esta relación subraya la urgencia de diseñar políticas que aborden tanto la vivienda como el empleo, buscando mejorar las oportunidades de vida de aquellos más vulnerables.

“Hoy, al analizar el panorama de la vivienda, podemos observar que las casas independientes son la opción más prevalente. Este fenómeno responde a varios factores clave: brindan estabilidad económica, acceso a servicios básicos y mayor privacidad. Además, en muchas áreas urbanas, las políticas públicas y el desarrollo de infraestructuras residenciales han facilitado el acceso a estas viviendas. En conjunto, estos elementos hacen que las casas independientes sean la opción preferida por una gran parte de la población, ofreciendo no solo comodidad, sino también un entorno más autónomo y estable.”