El Salvador: Estimación de empleos formales partiendo del registro de cotizantes ISSS

El presente código permite realizar un calculo de los empleos formales en diversas medidas de tiempo, tomando como referencia las cifras de cotizantes de seguridad social.

Librerias

library(dplyr)
library(tidyr)
library(readxl)
library(readr)
library(stringr)
library(plotly)
library(tidyverse)
library(ggplot2)

Importación de datos

Las bases de datos estan disponibles en el portal de transparencia del Instituto Salvadoreño del Seguro Social. Enlace: https://www.transparencia.gob.sv/institutions/isss/documents/estadisticas

# Función para automatizar la carga y concatenado de las bases de datos de cada año, se tiene el siguiente comando de importación desde la carpeta "ISSS" en el proyecto.

setwd("ISSS/")    
archivos<-list.files(pattern = 'xlsx')
datos<-as.list(lapply(archivos,read_xlsx))
Base_cotizantes_2016_2020 <-do.call(rbind, datos)

Listado de variables

Las bases de datos poseen los siguientes campos

colnames(Base_cotizantes_2016_2020)

##  [1] "seccion"   "division"  "grupo"     "clase"     "actividad" "patrono"  
##  [7] "trabajad"  "hombres"   "mujeres"   "salario"   "sal_hom"   "sal_muj"  
## [13] "m_cotiza"  "sector"    "status"    "periodo"

Los campos clave en este análisis son: Sector: clasificando si es sector privado (01), o público. status: detallando si son empleos pagados (1), o solamente cotizados (0)

Datos mensuales del sector privado

# El resultado es un detalle mensual de la data
Base_mes_2016_2020 <- 
  Base_cotizantes_2016_2020 %>%  
  filter(sector== "01" & status == "1") %>% 
  group_by(periodo)%>%
  
 # Sumando empleos en cada mes
  summarise(
    Empleos=round(sum(trabajad),0), 
    Empresas=sum(patrono), 
    Salarios=sum(salario), 
    Empleo_hombres= sum(hombres), 
    Empleo_mujeres=sum(mujeres), 
    Salarios_hombres= sum(sal_hom), 
    Salarios_mujeres= sum(sal_muj)) %>%
  mutate( Year=str_sub(periodo, start = 1, end = 4) ) 

Base_mes_2016_2020  

Datos anuales del sector privado

# El resultado es un detalle anual de 
Base_year_2016_2020 <- 
  Base_mes_2016_2020 %>%  
  group_by(Year)%>%
  
 # Sumando empleos al año
  summarise(
    Empleos=round(mean(Empleos),0), 
    Empresas=round(mean(Empresas),0),
    Salarios=round(mean(Salarios),0),
    Empleo_hombres=round(mean(Empleo_hombres),0),
    Empleo_mujeres=round(mean(Empleo_mujeres),0),
    Salarios_hombres=round(mean(Salarios_hombres),0),
    Salarios_mujeres=round(mean(Salarios_mujeres),0)) 

Base_year_2016_2020