Por Alicia Gómez-Tello, Universitat de València e Ivie. Alicia.gomez-tello@uv.es, María José Murgui-García, Universitat de València y Lab d’Economia Fundació NEXE. Maria.j.murgui@uv.es y María Teresa Sanchis-Llopis, Universitat de València e Instituto Figuerola de Ciencias Sociales. M.teresa.sanchis@uv.es
El creciente aumento de las disparidades regionales en renta per cápita se ha convertido en una de las principales preocupaciones en la agenda política de la Unión Europea. A grosso modo, dos tendencias divergentes tiran de esta disparidad. Mientras la prosperidad se concentra sólo en un puñado de regiones ricas (Ianmarino et al., 2019; Gómez-Tello et al., 2020), cada vez son más las regiones con dificultades para poder crecer. El bajo dinamismo ya no es patrimonio exclusivo de las regiones de renta baja o media, sino que se extiende también a regiones tradicionalmente acomodadas, como algunos antiguos centros industriales de Europa occidental. El resultado es un aumento de regiones atrapadas en lo que se ha denominado «trampa de desarrollo regional» (Diemer et al., 2022). Esta no es una cuestión baladí. Entre sus consecuencias se encuentran el aumento del descontento social y la creciente oleada de desafección y polarización política que recorre Europa (Dijkstra et al. 2020; Rodríguez-Pose et al., 2024).
Nuestro reciente estudio Gómez-Tello et al. (2025) bordea esta cuestión, enfocándose en la capacidad de los centros de aglomeración para generar externalidades derivadas de la inversión en capital humano. Nuestra principal hipótesis es que, si las regiones más aglomeradas tienen mayor capacidad para generar externalidades positivas derivadas de la inversión en capital humano, la disparidad tenderá a aumentar. Pero, si es posible activar mecanismos de difusión del conocimiento o establecer vínculos de colaboración con las regiones vecinas, las disparidades se atenuarán. En nuestro trabajo partimos del modelo espacial de Mankiw-Romer-Weil desarrollado por Fisher (2011) y contrastamos empíricamente si las regiones con capacidad de generar economías de aglomeración se benefician más de la inversión en capital humano a través del efecto aprendizaje o “learning effect”. Este efecto se refiere a los beneficios derivados del aprendizaje y la acumulación de conocimientos que ocurren cuando los individuos cualificados interactúan entre ellos, y con las empresas ubicadas en los centros de aglomeración.
Contrastar esta hipótesis bajo las restricciones formales del modelo de crecimiento con spillovers espaciales no ha sido una tarea sencilla. Uno de los principales retos ha sido aproximar una medida de la aglomeración desde un punto de vista multidimensional, teniendo en cuenta no sólo la concentración de la población y el empleo, sino también los patrones de especialización y localización espacial de las actividades más innovadoras. El uso de índices compuestos nos ha permitido distinguir dos tipos de regiones con fuertes economías de aglomeración que están representadas en la Figura 1 y se corresponden con los colores más oscuros (Q4). Por un lado, aquellas regiones con una aglomeración “idiosincrática” entre las que se encuentran aquellas que albergan a las grandes capitales europeas; por otro, aquellas regiones que aún sin contar con estos grandes centros urbanos se benefician de economías de aglomeración gracias a la interacción económica con sus vecinas (aglomeración “espacial”).
Figura 1. Índices compuestos de aglomeración. 121 regiones NUTS-2.
Fuente: Gómez-Tello et al., (2025).
En el mapa (a), las regiones Q4 tienen un fuerte componente idiosincrático por albergar ciudades como Roma, Estocolmo, Madrid, Viena, Lisboa o París, además de algunas otras regiones con carácter de aglomeradas por interacción espacial con sus vecinas. Sin embargo, en el mapa (b) desaparecen del Q4 las regiones con componente idiosincrático y aparecen otras regiones situadas alrededor de las capitales más grandes, como Haute-Normandie, Basse-Normandie, Picardie y Champagne-Ardenne, próximas a Île de France, o regiones como Brandeburgo, alrededor de Berlín.
Nuestros resultados constatan que el impacto del capital humano en el crecimiento de la productividad varía según el tipo de región. En las regiones con alta densidad de empleo y una fuerte concentración de sectores innovadores, la inversión en educación y formación parece traducirse en mayores ganancias de productividad. En cambio, en las regiones menos aglomeradas, el mismo nivel de inversión en capital humano no genera los mismos efectos. Uno de los hallazgos más interesantes es que las regiones que se benefician de las economías de aglomeración por contagio de sus vecinas densamente pobladas (regiones Q4 del mapa b) también exhiben ese premium en productividad derivado de la inversión en capital humano.
Estos resultados tienen importantes implicaciones para el diseño de las políticas económicas. Para lograr reducir las disparidades regionales europeas es necesario adoptar un enfoque que tenga en cuenta las características espaciales y la dinámica de interacción entre regiones. La inversión en capital humano debe acompañarse de medidas que fortalezcan las redes de interconexión regional, fomenten la colaboración entre centros urbanos y sus áreas circundantes, y así potencien las externalidades positivas de la aglomeración.
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