Mercado Laboral MX

Gráficas interactivas. Todo corre en tu navegador; las series se preparan en R y se publican como CSV en data/ en el repositorio del sitio.

ENOE, INEGI · Trimestral, 2005–2026 · Nacional

Estadísticas oficiales de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), información pública de INEGI. Se recalculan aquí desde microdatos con la metodología oficial del instituto — diseño muestral, estratos y factores de expansión, no un promedio simple — y se contrastan contra el boletín publicado por INEGI para 2024-T1 (diferencia máxima: 0.05 puntos porcentuales). No son un hallazgo propio: son cifras públicas, presentadas aquí para consulta rápida.

raw = FileAttachment("../data/labor-indicators.csv").csv({ typed: true })

datos = raw.map(d => ({ ...d, fecha: new Date(d.anio, (d.trimestre - 1) * 3, 1) }))

definiciones = ({
  TPEA: {
    nombre: "Participación laboral",
    texto: "De cada 100 personas de 15 años o más, cuántas trabajan o están buscando activamente un trabajo."
  },
  TD: {
    nombre: "Desocupación",
    texto: "De cada 100 personas que trabajan o buscan trabajo, cuántas no tienen empleo pero lo están buscando activamente."
  },
  TIL1: {
    nombre: "Informalidad laboral",
    texto: "De cada 100 personas ocupadas, cuántas trabajan sin la protección legal y social de un empleo formal (seguridad social, prestaciones), sin importar si el negocio para el que trabajan está registrado o no."
  },
  TIL2: {
    nombre: "Informalidad laboral, sin agropecuario",
    texto: "Lo mismo que la informalidad laboral general, excluyendo el campo — un sector con informalidad estructuralmente alta que puede oscurecer la tendencia del resto de la economía."
  },
  TOSI1: {
    nombre: "Ocupación en el sector informal",
    texto: "De cada 100 personas ocupadas, cuántas trabajan en un negocio que opera sin registrarse ante las autoridades. Mide el tipo de negocio, no si la persona tiene seguridad social."
  },
  TOSI2: {
    nombre: "Sector informal, sin agropecuario",
    texto: "Lo mismo que la ocupación en el sector informal, excluyendo el campo."
  },
  TSUB: {
    nombre: "Subocupación",
    texto: "De cada 100 personas ocupadas, cuántas quieren y pueden trabajar más horas de las que su empleo actual les da."
  },
  TCCO: {
    nombre: "Condiciones críticas de ocupación",
    texto: "De cada 100 personas ocupadas, cuántas están en condiciones precarias: muy pocas horas de forma involuntaria, o muchas horas ganando menos del salario mínimo legal. Sensible a cambios en el salario mínimo — la tendencia es más confiable que el nivel."
  }
})

indicadoresPrincipales = ["TPEA", "TIL1", "TD"]
indicadoresSecundarios = Object.keys(definiciones)
  .filter(k => !indicadoresPrincipales.includes(k))
  .sort()

serieDe = codigo => datos
  .filter(d => d.indicador === codigo)
  .sort((a, b) => a.fecha - b.fecha)

valorEnPeriodo = (serie, anio, trimestre) => {
  const fila = serie.find(d => d.anio === anio && d.trimestre === trimestre);
  return fila ? fila.valor : null;
}

calcularDeltas = serie => {
  const ultimo = serie[serie.length - 1];
  const trimAnt = ultimo.trimestre === 1
    ? { anio: ultimo.anio - 1, trimestre: 4 }
    : { anio: ultimo.anio, trimestre: ultimo.trimestre - 1 };
  const valorTrimAnt = valorEnPeriodo(serie, trimAnt.anio, trimAnt.trimestre);
  const valorAnioAnt = valorEnPeriodo(serie, ultimo.anio - 1, ultimo.trimestre);
  return {
    deltaTrim: valorTrimAnt != null ? ultimo.valor - valorTrimAnt : null,
    deltaAnual: valorAnioAnt != null ? ultimo.valor - valorAnioAnt : null
  };
}

// Deliberadamente neutro: flechas y números, sin verde/rojo de "bueno/malo".
formatoDelta = delta => {
  if (delta == null) return "n/d";
  if (Math.abs(delta) < 0.005) return "sin cambio";
  const signo = delta > 0 ? "▲" : "▼";
  return `${signo} ${Math.abs(delta).toFixed(2)} pp`;
}

// nice:true redondea el dominio a numeros "bonitos", lo que a veces alarga
// el eje mucho mas alla del rango real de la serie y aplana series con poco
// margen de variacion (ej. TOSI1/TOSI2, que se mueven en ~3 puntos). En vez
// de eso: dominio ajustado al min/max real de cada serie con un margen fijo,
// para que cada mini-grafica use su propia escala sin exagerar ni aplanar.
dominioAjustado = (serie, margenMinimo = 0.4) => {
  const valores = serie.map(d => d.valor);
  const min = Math.min(...valores), max = Math.max(...valores);
  const margen = Math.max((max - min) * 0.15, margenMinimo);
  return [min - margen, max + margen];
}

graficaSerie = (serie, { width = 780, height = 340, marginLeft = 42 } = {}) => {
  const ultimo = serie[serie.length - 1];
  return Plot.plot({
    width, height, marginLeft,
    marginBottom: 30,
    style: { fontFamily: "IBM Plex Sans, sans-serif",
             fontSize: width < 400 ? "11px" : "13px",
             color: "currentColor", background: "transparent" },
    y: { label: "%", grid: true, domain: dominioAjustado(serie), ticks: 4 },
    x: { label: null },
    marks: [
      Plot.areaY(serie, {
        x: "fecha",
        y1: d => d.valor - 1.96 * d.ee,
        y2: d => d.valor + 1.96 * d.ee,
        fill: "var(--teal)", fillOpacity: 0.12
      }),
      Plot.lineY(serie, {
        x: "fecha", y: "valor",
        stroke: "var(--teal)", strokeWidth: 2,
        strokeLinejoin: "round", strokeLinecap: "round"
      }),
      Plot.dot(serie, {
        x: "fecha", y: "valor", r: 3.5,
        fill: "var(--teal)", filter: d => d === ultimo
      }),
      Plot.ruleY([0], { stroke: "currentColor", strokeOpacity: 0.15 }),
      Plot.tip(serie, Plot.pointerX({
        x: "fecha", y: "valor",
        title: d => `${d.anio}-T${d.trimestre} (${d.regimen})\n${d.valor}% ± ${(1.96 * d.ee).toFixed(2)} pp\nn = ${d.n_obs.toLocaleString("es-MX")}`
      }))
    ]
  });
}

html`<div class="indicator-grid">${indicadoresPrincipales.map(codigo => {
  const serie = serieDe(codigo);
  const ultimo = serie[serie.length - 1];
  const def = definiciones[codigo];
  const { deltaTrim, deltaAnual } = calcularDeltas(serie);
  const div = document.createElement("div");
  div.className = "indicator-card";
  const head = html`<div class="indicator-name">${def.nombre}
    <span class="indicator-value">${ultimo.valor}%</span>
  </div>
  <div class="indicator-meta">± ${(1.96 * ultimo.ee).toFixed(2)} pp · ${ultimo.anio}-T${ultimo.trimestre}</div>
  <div class="indicator-delta">${formatoDelta(deltaTrim)} trim. · ${formatoDelta(deltaAnual)} anual</div>
  <div class="indicator-desc">${def.texto}</div>`;
  div.append(head, graficaSerie(serie, { width: 250, height: 190, marginLeft: 32 }));
  return div;
})}</div>`

Otros indicadores

Seis series más, incluyendo las versiones de informalidad y sector informal sin sector agropecuario.

viewof indicador_sel = Inputs.select(indicadoresSecundarios, {
  value: "TIL2",
  label: "Indicador",
  format: d => `${d} — ${definiciones[d].nombre}`
})

serieSec = serieDe(indicador_sel)
ultimoSec = serieSec[serieSec.length - 1]
defSec = definiciones[indicador_sel]
deltasSec = calcularDeltas(serieSec)

html`<div class="indicator-headline">${defSec.nombre}: ${ultimoSec.valor}%</div>
<div class="indicator-meta">± ${(1.96 * ultimoSec.ee).toFixed(2)} pp · ${ultimoSec.anio}-T${ultimoSec.trimestre} · n = ${ultimoSec.n_obs.toLocaleString("es-MX")}</div>
<div class="indicator-delta">${formatoDelta(deltasSec.deltaTrim)} vs. trimestre anterior · ${formatoDelta(deltasSec.deltaAnual)} vs. mismo trimestre del año anterior</div>
<p class="indicator-desc">${defSec.texto}</p>`

graficaSerie(serieSec)

Cómo está hecho

1. Un pipeline validado, no un script suelto. El cómputo completo — descarga directa de INEGI trimestre a trimestre, armonización de nombres de campo y ponderadores entre los regímenes ENOE/ENOE-N/ENOE desde 2005, y el diseño muestral complejo de la encuesta (survey::svydesign, ids = upm, strata = est_d_tri, weights = fac_tri) — vive en un proyecto de R privado aparte, no en este repositorio. Cada tasa de arriba está contrastada contra las cifras oficiales de INEGI para 2024-T1; la diferencia más grande es 0.05 puntos porcentuales.

2. Este sitio solo lee un CSV público. scripts/02-labor-indicators.R exporta las tasas nacionales de ese pipeline a data/labor-indicators.csv — nada más. Se vuelve a correr con Rscript scripts/02-labor-indicators.R cuando el pipeline fuente se actualiza, una vez por trimestre según INEGI publica microdatos nuevos.

3. La gráfica lee el CSV del lado del navegador. FileAttachment(...).csv() simple y Observable Plot — sin motor de base de datos, así que no depende de ningún CDN más allá de lo que Quarto ya carga para Observable.