Productive Factors (Mis)Allocation across Regions

Resum

Aquesta tesi doctoral investiga la distribució espacial de factors productius i proporciona proves originals sobre el rol que tenen les friccions espacials per a aquesta distribució i el seu grau d'eficiència. Motivada per la naturalesa externa dels efectes d'aglomeració, la tesi aborda aquest tema general i analitza tres qüestions de recerca en tants capítols. El capítol 1 investiga el rol que diferents formes de proximitat tenen en l'accés al capital de risc (VC) per part de les empreses innovadores joves. Mitjançant la combinació de VC amb la literatura de geografia econòmica, sosté que, mentre que les proximitats tangibles (espacials) són rellevants per a acords d'èxit de VC amb empreses innovadores joves, també importen altres tipus de proximitat intangible, i això podria explicar l'absència de coincidència en la localització entre elles. Utilitzant la població d'empreses innovadores italianes i analitzant les inversions de VC en elles, el capítol proporciona evidència de proximitats tangibles per explicar els acords d'èxit, però més en termes funcionals que geogràfics. També és rellevant la proximitat industrial, que fa que la proximitat funcional sigui menys determinant per els acords. La correlació més gran apareix en relació amb un tipus de proximitat relacional, deguda a la proximitat entre socis en termes organitzatius i socials. Aquest resultat implica que les xarxes professionals i d'inversió poden ser aprofitades per les empreses fora de les ciutats principals per millorar el seu accés al VC. El capítol 2 explora els efectes de l'adopció del treball a distància en la grandària i competitivitat de les ciutats dels Estats Units. Contribuint al debat generat per la pandèmia de la Covid-19, primerament prediu aquests efectes mitjançant un model econòmic espacial quantitatiu (QSE) amb costos d'enviament i desplaçament en avaluar els canvis contrafactuals en la distribució de la població entre les ciutats dels Estats Units tenint en compte els canvis en els costos de desplaçament que sorgirien de l'adopció potencial del treball a distància. Els resultats mostren que, si s'adoptés el treball a distància al seu potencial màxim, segons la proporció d'ocupació de cada ciutat en ocupacions realitzables a distància, les àrees metropolitanes més grans creixerien en grandària i productivitat, en detriment de la majoria de les ciutats més petites i de mida mitjana. Aquest resultat es relaciona amb els avantatges inicials de consum i productivitat, amb les friccions més altes (i estalvis) que comporta la seva grandària, i amb la major proporció de treballadors en ocupacions realitzables a distància que tendeixen a tenir les ciutats més grans. L'equilibri espacial nou comporta guanys generalitzats en el benestar i reduccions dels recàrrecs (markups) que també beneficiarien les ciutats en declivi, gràcies a l'efecte pro-competitiu del comerç. El capítol 3 investiga l'heterogeneïtat espacial que la ineficiència assignativa revela en nou països membres de la UE (Alemanya, França, Àustria, Itàlia, Espanya, Portugal, República Txeca, Eslovènia i Polònia) durant els anys 2011-2020. Entesa com el grau d'eficiència amb què es distribueixen els factors productius entre empreses heterogènies, la ineficiència assignativa se considera com una de les fonts principals de diferències de productivitat agregada entre països. No obstant això, les seves dimensions espacials i regionals són en gran mesura ignorades, tot i que hi ha moltes raons perquè variï en diferents unitats administratives. Per tant aquest capítol primerament quantifica la eficiència assignativa en diferents nivells d'agregació territorial (NUTS0-3). En segon lloc, proporciona proves de les disparitats entre regions en eficiència assignativa, que representen grans proporcions de la ineficiència asignativa per a tots els països europeus examinats. Finalment, troba suport per a la hipòtesi que les variacions en la qualitat institucional local participan en l'explicació de les diferències regionals en eficiència asignativa.

Data del Ajut	2024
Idioma original	Anglès
Institució adjudicatària	Gran Sasso Science Institute (GSSI)
Supervisor	Miquel-Àngel Garcia López (Director/a) & Sandro Montressor (Director/a)