La Pobreza Laboral en la Unión Europea – Economista en proceso…casi…falta poco

Introducción

La pobreza laboral constituye uno de los principales retos socioeconómicos de la Unión Europea, al evidenciar que la participación en el mercado de trabajo no garantiza necesariamente unas condiciones de vida adecuadas. En este contexto, la tasa de riesgo de pobreza entre personas asalariadas se ha convertido en un indicador clave para analizar la calidad del empleo y la capacidad de los sistemas económicos y sociales para proteger a la población ocupada más vulnerable. Las diferencias persistentes entre países europeos ponen de manifiesto la existencia de desigualdades estructurales en los mercados laborales y en los sistemas de protección social.

El objetivo de este trabajo es analizar la evolución temporal, la comparación entre países y la distribución espacial del riesgo de pobreza laboral en Europa, utilizando datos de Eurostat. Para ello, se emplean técnicas de análisis gráfico que permiten examinar tanto las tendencias a lo largo del tiempo como las disparidades territoriales, con especial atención a países representativos y a la posición relativa de cada Estado miembro dentro del conjunto europeo.

Primero procedemos a cargar los paquetes correspondientes y obtener los datos a tráves del paquete de Eurostat:

Código

# install.packages("palmerpenguins")
library(tidyverse)
library(eurostat)
library(sf)

my_table <- "ilc_iw01"        

label_eurostat_tables(my_table)     
#> [1] "In-work at-risk-of-poverty rate by age and sex"


df <- get_eurostat(my_table, time_format = 'raw', keepFlags = TRUE)      
#> 
indexed 0B in  0s, 0B/s
indexed 2.15GB in  0s, 2.15GB/s
                                                                              


df_names <- names(df)
df <- label_eurostat(df, code = df_names, fix_duplicated = TRUE)
rm(aa,  df_names, my_table)


df_ok <- df %>% 
  select(age_code, age, geo_code, geo, sex_code, TIME_PERIOD, unit, unit_code, values, wstatus, wstatus_code) %>% 
  filter(wstatus_code == "EMP")

Evolución temporal del riesgo de pobreza laboral

En este gráfico se muestra la evolución de la tasa de riesgo de pobreza entre personas asalariadas mayores de 18 años en España, Alemania y la media de la Unión Europea (UE) entre 2005 y 2025. Se observa que España mantiene consistentemente la tasa más alta durante todo el período, con valores que oscilan entre aproximadamente 10 % y 13 %, alcanzando un pico hacia 2016. Alemania, en cambio, presenta una tendencia mucho más baja y relativamente estable, alrededor del 5–10 %, reflejando una situación menos crítica en términos de pobreza laboral. La línea de la UE se sitúa entre ambos países, mostrando valores de 8–10 % y un patrón de ligera disminución en los últimos años, lo que indica un progreso moderado en la reducción del riesgo de pobreza a nivel comunitario.

Asimismo, se puede notar que tanto España como la UE presentan una caída gradual en la tasa de pobreza desde el pico de 2016, mientras que Alemania muestra una tendencia más plana con ligeras fluctuaciones. Esto sugiere que, aunque España ha experimentado mejoras recientes, sigue enfrentando un riesgo de pobreza significativamente superior al promedio europeo y a Alemania. La comparación resalta la persistencia de desigualdades dentro de la UE y evidencia la necesidad de políticas focalizadas en España para reducir la brecha de pobreza laboral respecto a otros países de la región.

Código

df_ok_01 <- df_ok %>% 
  filter(geo_code %in% c("ES","DE","EU27_2020")) %>% 
  filter(sex_code == "T") %>% 
  filter(age_code == "Y_GE18") %>% 
  mutate(time = as.numeric(TIME_PERIOD)) %>%    
  select(-TIME_PERIOD)
 


ggplot(data = df_ok_01, aes(x = time, y = values)) +
  geom_line(aes(group = geo_code), color = "#A2B5CD", linewidth = 0.7, alpha = 0.6) +
  geom_line(data= df_ok_01 %>% filter(geo_code == "ES"), aes(color = geo_code, group = geo_code), color = "#36648B", linewidth = 1) +
  geom_line(data= df_ok_01 %>% filter(geo_code == "EU27_2020"), aes(color = geo_code, group = geo_code), color = "#8B2323", linewidth = 1) +
  scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x, "%")) +
  labs(
    title = "Evolución de la tasa de riesgo de pobreza",
    subtitle = "Porcentaje de personas asalariadas mayores de 18 años que viven en hogares con ingresos \npor debajo del 60% de la media",
    x = "Periodo",
    y = "tasa de riesgo de pobreza",
    caption = "Fuente: Eurostat") +
  theme_minimal() +
  annotate("text", x = 2025, y = 11.2, label = "España", color = "#36648B", size = 3) +
  annotate("text", x = 2025, y = 6.5, label = "Alemania", color = "#A2B5CD", size = 3) +
  annotate("text", x = 2025, y = 8.2, label = "UE", color = "#8B2323", size = 3) +
  theme(
    panel.grid.major.x = element_blank(), 
    panel.grid.minor.x = element_blank(), 
    axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1),
    plot.title = element_text(
      family = "sans",
      size = 12,
      face = "bold"))

Comparación entre países representativos

Por otra parte, en este gráfico de barras se compara la tasa de riesgo de pobreza entre personas asalariadas mayores de 18 años en tres países representativos (Alemania, España y Francia) entre 2005 y 2024. Se observa que Alemania muestra una disminución significativa de su tasa de pobreza, pasando de un valor superior al 12 % en 2005 a alrededor del 8 % en 2024, lo que indica una mejora sustancial en la protección del ingreso laboral durante este período. España, por su parte, mantiene valores relativamente estables, con una ligera subida que coloca su tasa cerca del 11 % en 2024, reflejando una situación más persistente de riesgo de pobreza laboral en comparación con Alemania.

Francia presenta un comportamiento opuesto: mientras que en 2005 su tasa de pobreza estaba por debajo del 12 %, para 2024 se observa un incremento notable, superando el 15 %, lo que sugiere un deterioro en las condiciones económicas para los asalariados de bajos ingresos en este país. Este contraste resalta las diferentes trayectorias socioeconómicas de los países europeos, mostrando que no todos los países han logrado reducir la pobreza laboral en las últimas décadas.

En conjunto, el gráfico evidencia que, aunque algunos países han conseguido mejorar significativamente la situación de sus trabajadores asalariados (como Alemania), otros presentan tendencias preocupantes de aumento o estancamiento de la pobreza laboral (Francia y España). Esto subraya la necesidad de políticas específicas de empleo y redistribución de ingresos adaptadas a cada contexto nacional para reducir las desigualdades y garantizar un nivel mínimo de bienestar económico para la población trabajadora.

Código

df_ok_02 <- df_ok %>% 
  filter(geo_code %in% c("ES","DE","FR")) %>% 
  filter(sex_code == "T") %>% 
  filter(age_code %in% c("Y_GE18", "Y_GE65")) %>% 
  mutate(time = as.numeric(TIME_PERIOD)) %>%    
  select(-TIME_PERIOD) %>% 
  filter(time %in% c("2005", "2024")) %>% 
  mutate(
    geo = case_when(
      geo == "Spain" ~ "España",
      geo == "France" ~ "Francia",
      geo == "Germany" ~ "Alemania",
      TRUE ~ geo))

df_ok_03 <- df_ok_02 %>%
  mutate(
    geo_code = fct_reorder(geo_code, values, .fun = max),
    time = factor(time, levels = c(2005, 2024))
  )

ggplot(df_ok_03, aes(x = geo, y = values, fill = time)) +
  geom_col(position = position_dodge(0.9)) +
  scale_fill_manual(
    values = c(
      "2005" = "#e06060",
      "2024" = "#8B2323")) +
  scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x, "%")) +
  labs(
    title = "Comparación de la tasa de riesgo de pobreza para tres paises representativos",
    subtitle = "Porcentaje de personas asalariadas mayores de 18 años que viven en hogares con ingresos \npor debajo del 60% de la media",
    caption = "Fuente: Eurostat",
    x = "Países",
    y = "tasa de riesgo de pobreza",
    fill = "Periodo"
  ) +
  theme_minimal() +
    theme(
    plot.title = element_text(
      family = "sans",
      size = 12,
      face = "bold"))

Distribución espacial del riesgo de pobreza en Europa

Por último, se ha realizado un mapa cloroplético en donde se puede apreciar la distribución geográfica de la tasa de riesgo de pobreza entre personas asalariadas mayores de 18 años en Europa en 2025, clasificada en cuartiles. Se observa una clara heterogeneidad territorial, con valores más bajos (tonos rojizos y anaranjados) concentrados principalmente en países del norte y centro de Europa, como los países nórdicos y parte de Europa central. Estas regiones presentan una menor proporción de trabajadores asalariados en riesgo de pobreza, lo que suele asociarse a mercados laborales más estables, mayores salarios mínimos y sistemas de protección social más sólidos.

Por el contrario, los valores más elevados (tonos azulados) se concentran en el sur y sureste de Europa, destacando países como España, Grecia, Italia o Turquía, donde la tasa de pobreza laboral supera el 10 %. Este patrón sugiere la existencia de mayores dificultades estructurales en estos países, como una mayor precariedad laboral, salarios más bajos o una menor capacidad redistributiva del sistema fiscal y de prestaciones sociales. Europa del Este y parte del Mediterráneo muestran también valores intermedios, reflejando situaciones económicas diversas pero generalmente más desfavorables que las del núcleo europeo.

En conjunto, el mapa pone de manifiesto una clara brecha regional en la pobreza laboral dentro de Europa, que sigue una división norte-sur bastante marcada. Esta desigualdad territorial resalta la necesidad de políticas coordinadas a nivel europeo que refuercen la calidad del empleo y los mecanismos de protección social en los países con mayores tasas de riesgo de pobreza. Asimismo, el uso de cuartiles permite comparar de forma clara la posición relativa de cada país dentro del contexto europeo, facilitando la identificación de áreas prioritarias de intervención.

Código

df_ok_04 <- df_ok %>% 
  filter(sex_code == "T") %>% 
  filter(age_code == "Y_GE18") %>% 
  mutate(time = as.numeric(TIME_PERIOD)) %>%    
  select(-TIME_PERIOD) %>% 
  filter(time != 2025)


df_ok_04 <- df_ok_04 %>% group_by(time) %>%        
  mutate(cat_time  = cut_to_classes(values, n = 4, decimals = 1, style = "quantile")) %>%
  mutate(cat_time_1 = as.factor(ntile(values, n = 4))) %>% ungroup()


geometrias <- get_eurostat_geospatial(resolution = "20", nuts_level = "0")


mapdata <- inner_join(df_ok_04, geometrias, by = c("geo_code" = "id"))

mapdata_si <- mapdata %>%  filter(time == 2024)



p <- ggplot(mapdata_si) +
  geom_sf(aes(fill = cat_time,  geometry = geometry), color = "black", size = .1) +
  scale_fill_brewer(palette = "RdYlBu") +
  labs(title = "Tasa de riesgo de pobreza (2025)",
       subtitle = "(de personas asalariadas mayores de 18 años)",
       fill = "Porcentaje de personas ocupadas",
       caption = "(C) EuroGeographics for the administrative boundaries") + 
  theme_light() +
  theme(
    plot.title = element_text(
      family = "sans",
      size = 12,
      face = "bold")) + 
  coord_sf(xlim = c(-12,44), ylim = c(35,67))


p

Comparación entre los años 2005, 2010, 2020 y 2024

Asimismo, se aprecia un patrón relativamente estable de mayor riesgo de pobreza en el sur y sureste de Europa, donde varios países se sitúan de forma recurrente en los cuartiles superiores. España, Grecia, Italia y Turquía destacan por presentar valores elevados en la mayoría de los años, especialmente en 2010 y 2020. En contraste, los países del norte y centro de Europa, como los países nórdicos y parte de Europa central, tienden a concentrarse en los cuartiles inferiores, reflejando una menor incidencia de pobreza laboral asociada a mercados de trabajo más robustos y sistemas de protección social más desarrollados.

La evolución temporal muestra que, aunque existen fluctuaciones en la posición relativa de algunos países, las brechas regionales persisten a lo largo del tiempo. El año 2010 y, en menor medida, 2020 reflejan un empeoramiento generalizado en varios países, posiblemente vinculado a crisis económicas y a períodos de inestabilidad laboral. En 2024 se observa una ligera mejora en algunas regiones, aunque sin una convergencia clara entre países. En conjunto, el gráfico subraya la dificultad de reducir la pobreza laboral de forma homogénea en Europa y pone de relieve la necesidad de políticas específicas adaptadas a las realidades nacionales y regionales.

Código

p_1 <- mapdata %>% 
  filter(time %in% c(2000, 2005, 2010, 2020, 2024)) %>% 
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill = cat_time_1,  geometry = geometry), color = "black", size = .1) +
  scale_fill_brewer(palette = "RdYlBu") + 
  labs(title = "Tasa de riesgo de pobreza",
       subtitle = "(de personas asalariadas mayores de 18 años)",
       fill = "Porcentaje de personas ocupadas",
       caption = "(C) EuroGeographics for the administrative boundaries") + 
  theme_light() +
  theme(
    plot.title = element_text(
      family = "sans",
      size = 12,
      face = "bold")) +
  coord_sf(xlim = c(-12,44), ylim = c(35,67))


p_1 + facet_wrap(vars(time))

Conclusiones

El análisis realizado pone de manifiesto la persistencia de importantes desigualdades en la tasa de riesgo de pobreza entre personas asalariadas en Europa. Los resultados muestran que, a pesar de ciertas mejoras en algunos países y períodos, el riesgo de pobreza laboral continúa siendo significativamente más elevado en el sur de Europa en comparación con el norte y el centro del continente. Asimismo, la comparación entre países revela trayectorias divergentes, lo que refleja diferencias estructurales en los mercados de trabajo y en los mecanismos de protección social.

En conjunto, los gráficos analizados evidencian que la pobreza laboral sigue siendo un fenómeno relevante y heterogéneo en el contexto europeo, lo que subraya la necesidad de políticas específicas orientadas a mejorar la calidad del empleo y reforzar los sistemas de protección social. Este estudio, aunque limitado por el uso de un único indicador y un enfoque descriptivo, ofrece una base sólida para futuras investigaciones que profundicen en los determinantes económicos e institucionales de la pobreza laboral en Europa.

Reutilizar

CC BY 4.0

--- title: "La Pobreza Laboral en la Unión Europea" description: | Un análisis de la tasa de pobreza laboral en la Unión Europea author: - name: Zulay Rodriguez affiliation: Universitat de València affiliation-url: https://www.uv.es date: 2025-12-02 categories: [trabajo BigData, pobreza, UE] image: "./imagenes/trabajo_01.jpg" title-block-banner: "#8C1D18" title-block-banner-color: "white" toc: true toc-depth: 3 smooth-scroll: true format: html: theme: sandstone backgroundcolor: "#FAFAF7" link-external-newwindow: true highlight-style: a11y code-overflow: scroll code-tools: true code-link: true --- ## Introducción La pobreza laboral constituye uno de los principales retos socioeconómicos de la Unión Europea, al evidenciar que la participación en el mercado de trabajo no garantiza necesariamente unas condiciones de vida adecuadas. En este contexto, la tasa de riesgo de pobreza entre personas asalariadas se ha convertido en un indicador clave para analizar la calidad del empleo y la capacidad de los sistemas económicos y sociales para proteger a la población ocupada más vulnerable. Las diferencias persistentes entre países europeos ponen de manifiesto la existencia de desigualdades estructurales en los mercados laborales y en los sistemas de protección social. El objetivo de este trabajo es analizar la evolución temporal, la comparación entre países y la distribución espacial del riesgo de pobreza laboral en Europa, utilizando datos de Eurostat. Para ello, se emplean técnicas de análisis gráfico que permiten examinar tanto las tendencias a lo largo del tiempo como las disparidades territoriales, con especial atención a países representativos y a la posición relativa de cada Estado miembro dentro del conjunto europeo. Primero procedemos a cargar los paquetes correspondientes y obtener los datos a tráves del paquete de Eurostat: ```{r} # install.packages("palmerpenguins") library(tidyverse) library(eurostat) library(sf) my_table <- "ilc_iw01" label_eurostat_tables(my_table) df <- get_eurostat(my_table, time_format = 'raw', keepFlags = TRUE) df_names <- names(df) df <- label_eurostat(df, code = df_names, fix_duplicated = TRUE) rm(aa, df_names, my_table) df_ok <- df %>% select(age_code, age, geo_code, geo, sex_code, TIME_PERIOD, unit, unit_code, values, wstatus, wstatus_code) %>% filter(wstatus_code == "EMP") ``` --- ## Evolución temporal del riesgo de pobreza laboral En este gráfico se muestra la evolución de la tasa de riesgo de pobreza entre personas asalariadas mayores de 18 años en España, Alemania y la media de la Unión Europea (UE) entre 2005 y 2025. Se observa que España mantiene consistentemente la tasa más alta durante todo el período, con valores que oscilan entre aproximadamente 10 % y 13 %, alcanzando un pico hacia 2016. Alemania, en cambio, presenta una tendencia mucho más baja y relativamente estable, alrededor del 5–10 %, reflejando una situación menos crítica en términos de pobreza laboral. La línea de la UE se sitúa entre ambos países, mostrando valores de 8–10 % y un patrón de ligera disminución en los últimos años, lo que indica un progreso moderado en la reducción del riesgo de pobreza a nivel comunitario. Asimismo, se puede notar que tanto España como la UE presentan una caída gradual en la tasa de pobreza desde el pico de 2016, mientras que Alemania muestra una tendencia más plana con ligeras fluctuaciones. Esto sugiere que, aunque España ha experimentado mejoras recientes, sigue enfrentando un riesgo de pobreza significativamente superior al promedio europeo y a Alemania. La comparación resalta la persistencia de desigualdades dentro de la UE y evidencia la necesidad de políticas focalizadas en España para reducir la brecha de pobreza laboral respecto a otros países de la región. ```{r} df_ok_01 <- df_ok %>% filter(geo_code %in% c("ES","DE","EU27_2020")) %>% filter(sex_code == "T") %>% filter(age_code == "Y_GE18") %>% mutate(time = as.numeric(TIME_PERIOD)) %>% select(-TIME_PERIOD) ggplot(data = df_ok_01, aes(x = time, y = values)) + geom_line(aes(group = geo_code), color = "#A2B5CD", linewidth = 0.7, alpha = 0.6) + geom_line(data= df_ok_01 %>% filter(geo_code == "ES"), aes(color = geo_code, group = geo_code), color = "#36648B", linewidth = 1) + geom_line(data= df_ok_01 %>% filter(geo_code == "EU27_2020"), aes(color = geo_code, group = geo_code), color = "#8B2323", linewidth = 1) + scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x, "%")) + labs( title = "Evolución de la tasa de riesgo de pobreza", subtitle = "Porcentaje de personas asalariadas mayores de 18 años que viven en hogares con ingresos \npor debajo del 60% de la media", x = "Periodo", y = "tasa de riesgo de pobreza", caption = "Fuente: Eurostat") + theme_minimal() + annotate("text", x = 2025, y = 11.2, label = "España", color = "#36648B", size = 3) + annotate("text", x = 2025, y = 6.5, label = "Alemania", color = "#A2B5CD", size = 3) + annotate("text", x = 2025, y = 8.2, label = "UE", color = "#8B2323", size = 3) + theme( panel.grid.major.x = element_blank(), panel.grid.minor.x = element_blank(), axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1), plot.title = element_text( family = "sans", size = 12, face = "bold")) ``` --- ## Comparación entre países representativos Por otra parte, en este gráfico de barras se compara la tasa de riesgo de pobreza entre personas asalariadas mayores de 18 años en tres países representativos (Alemania, España y Francia) entre 2005 y 2024. Se observa que Alemania muestra una disminución significativa de su tasa de pobreza, pasando de un valor superior al 12 % en 2005 a alrededor del 8 % en 2024, lo que indica una mejora sustancial en la protección del ingreso laboral durante este período. España, por su parte, mantiene valores relativamente estables, con una ligera subida que coloca su tasa cerca del 11 % en 2024, reflejando una situación más persistente de riesgo de pobreza laboral en comparación con Alemania. Francia presenta un comportamiento opuesto: mientras que en 2005 su tasa de pobreza estaba por debajo del 12 %, para 2024 se observa un incremento notable, superando el 15 %, lo que sugiere un deterioro en las condiciones económicas para los asalariados de bajos ingresos en este país. Este contraste resalta las diferentes trayectorias socioeconómicas de los países europeos, mostrando que no todos los países han logrado reducir la pobreza laboral en las últimas décadas. En conjunto, el gráfico evidencia que, aunque algunos países han conseguido mejorar significativamente la situación de sus trabajadores asalariados (como Alemania), otros presentan tendencias preocupantes de aumento o estancamiento de la pobreza laboral (Francia y España). Esto subraya la necesidad de políticas específicas de empleo y redistribución de ingresos adaptadas a cada contexto nacional para reducir las desigualdades y garantizar un nivel mínimo de bienestar económico para la población trabajadora. ```{r} df_ok_02 <- df_ok %>% filter(geo_code %in% c("ES","DE","FR")) %>% filter(sex_code == "T") %>% filter(age_code %in% c("Y_GE18", "Y_GE65")) %>% mutate(time = as.numeric(TIME_PERIOD)) %>% select(-TIME_PERIOD) %>% filter(time %in% c("2005", "2024")) %>% mutate( geo = case_when( geo == "Spain" ~ "España", geo == "France" ~ "Francia", geo == "Germany" ~ "Alemania", TRUE ~ geo)) df_ok_03 <- df_ok_02 %>% mutate( geo_code = fct_reorder(geo_code, values, .fun = max), time = factor(time, levels = c(2005, 2024)) ) ggplot(df_ok_03, aes(x = geo, y = values, fill = time)) + geom_col(position = position_dodge(0.9)) + scale_fill_manual( values = c( "2005" = "#e06060", "2024" = "#8B2323")) + scale_y_continuous(labels = function(x) paste0(x, "%")) + labs( title = "Comparación de la tasa de riesgo de pobreza para tres paises representativos", subtitle = "Porcentaje de personas asalariadas mayores de 18 años que viven en hogares con ingresos \npor debajo del 60% de la media", caption = "Fuente: Eurostat", x = "Países", y = "tasa de riesgo de pobreza", fill = "Periodo" ) + theme_minimal() + theme( plot.title = element_text( family = "sans", size = 12, face = "bold")) ``` --- ## Distribución espacial del riesgo de pobreza en Europa Por último, se ha realizado un mapa cloroplético en donde se puede apreciar la distribución geográfica de la tasa de riesgo de pobreza entre personas asalariadas mayores de 18 años en Europa en 2025, clasificada en cuartiles. Se observa una clara heterogeneidad territorial, con valores más bajos (tonos rojizos y anaranjados) concentrados principalmente en países del norte y centro de Europa, como los países nórdicos y parte de Europa central. Estas regiones presentan una menor proporción de trabajadores asalariados en riesgo de pobreza, lo que suele asociarse a mercados laborales más estables, mayores salarios mínimos y sistemas de protección social más sólidos. Por el contrario, los valores más elevados (tonos azulados) se concentran en el sur y sureste de Europa, destacando países como España, Grecia, Italia o Turquía, donde la tasa de pobreza laboral supera el 10 %. Este patrón sugiere la existencia de mayores dificultades estructurales en estos países, como una mayor precariedad laboral, salarios más bajos o una menor capacidad redistributiva del sistema fiscal y de prestaciones sociales. Europa del Este y parte del Mediterráneo muestran también valores intermedios, reflejando situaciones económicas diversas pero generalmente más desfavorables que las del núcleo europeo. En conjunto, el mapa pone de manifiesto una clara brecha regional en la pobreza laboral dentro de Europa, que sigue una división norte-sur bastante marcada. Esta desigualdad territorial resalta la necesidad de políticas coordinadas a nivel europeo que refuercen la calidad del empleo y los mecanismos de protección social en los países con mayores tasas de riesgo de pobreza. Asimismo, el uso de cuartiles permite comparar de forma clara la posición relativa de cada país dentro del contexto europeo, facilitando la identificación de áreas prioritarias de intervención. ```{r} df_ok_04 <- df_ok %>% filter(sex_code == "T") %>% filter(age_code == "Y_GE18") %>% mutate(time = as.numeric(TIME_PERIOD)) %>% select(-TIME_PERIOD) %>% filter(time != 2025) df_ok_04 <- df_ok_04 %>% group_by(time) %>% mutate(cat_time = cut_to_classes(values, n = 4, decimals = 1, style = "quantile")) %>% mutate(cat_time_1 = as.factor(ntile(values, n = 4))) %>% ungroup() geometrias <- get_eurostat_geospatial(resolution = "20", nuts_level = "0") mapdata <- inner_join(df_ok_04, geometrias, by = c("geo_code" = "id")) mapdata_si <- mapdata %>% filter(time == 2024) p <- ggplot(mapdata_si) + geom_sf(aes(fill = cat_time, geometry = geometry), color = "black", size = .1) + scale_fill_brewer(palette = "RdYlBu") + labs(title = "Tasa de riesgo de pobreza (2025)", subtitle = "(de personas asalariadas mayores de 18 años)", fill = "Porcentaje de personas ocupadas", caption = "(C) EuroGeographics for the administrative boundaries") + theme_light() + theme( plot.title = element_text( family = "sans", size = 12, face = "bold")) + coord_sf(xlim = c(-12,44), ylim = c(35,67)) p ``` --- ### Comparación entre los años 2005, 2010, 2020 y 2024 Asimismo, se aprecia un patrón relativamente estable de mayor riesgo de pobreza en el sur y sureste de Europa, donde varios países se sitúan de forma recurrente en los cuartiles superiores. España, Grecia, Italia y Turquía destacan por presentar valores elevados en la mayoría de los años, especialmente en 2010 y 2020. En contraste, los países del norte y centro de Europa, como los países nórdicos y parte de Europa central, tienden a concentrarse en los cuartiles inferiores, reflejando una menor incidencia de pobreza laboral asociada a mercados de trabajo más robustos y sistemas de protección social más desarrollados. La evolución temporal muestra que, aunque existen fluctuaciones en la posición relativa de algunos países, las brechas regionales persisten a lo largo del tiempo. El año 2010 y, en menor medida, 2020 reflejan un empeoramiento generalizado en varios países, posiblemente vinculado a crisis económicas y a períodos de inestabilidad laboral. En 2024 se observa una ligera mejora en algunas regiones, aunque sin una convergencia clara entre países. En conjunto, el gráfico subraya la dificultad de reducir la pobreza laboral de forma homogénea en Europa y pone de relieve la necesidad de políticas específicas adaptadas a las realidades nacionales y regionales. ```{r} p_1 <- mapdata %>% filter(time %in% c(2000, 2005, 2010, 2020, 2024)) %>% ggplot() + geom_sf(aes(fill = cat_time_1, geometry = geometry), color = "black", size = .1) + scale_fill_brewer(palette = "RdYlBu") + labs(title = "Tasa de riesgo de pobreza", subtitle = "(de personas asalariadas mayores de 18 años)", fill = "Porcentaje de personas ocupadas", caption = "(C) EuroGeographics for the administrative boundaries") + theme_light() + theme( plot.title = element_text( family = "sans", size = 12, face = "bold")) + coord_sf(xlim = c(-12,44), ylim = c(35,67)) p_1 + facet_wrap(vars(time)) ``` --- ## Conclusiones El análisis realizado pone de manifiesto la persistencia de importantes desigualdades en la tasa de riesgo de pobreza entre personas asalariadas en Europa. Los resultados muestran que, a pesar de ciertas mejoras en algunos países y períodos, el riesgo de pobreza laboral continúa siendo significativamente más elevado en el sur de Europa en comparación con el norte y el centro del continente. Asimismo, la comparación entre países revela trayectorias divergentes, lo que refleja diferencias estructurales en los mercados de trabajo y en los mecanismos de protección social. En conjunto, los gráficos analizados evidencian que la pobreza laboral sigue siendo un fenómeno relevante y heterogéneo en el contexto europeo, lo que subraya la necesidad de políticas específicas orientadas a mejorar la calidad del empleo y reforzar los sistemas de protección social. Este estudio, aunque limitado por el uso de un único indicador y un enfoque descriptivo, ofrece una base sólida para futuras investigaciones que profundicen en los determinantes económicos e institucionales de la pobreza laboral en Europa.