[ca] 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.

[en] This doctoral thesis focuses on the spatial distribution of productive factors and provides new original evidence about the role that spatial frictions have for it and for its degree of efficiency, meant as the output maximizing distribution of scarce resources across space and agents. Motivated by the external nature of agglomeration spillovers, likely to lead to inefficient spatial outcomes and whose role is increasingly determining productive factors distribution, the thesis addresses this general topic and analyses three research questions in as many chapters. Chapter 1 investigates the role that different forms of proximity have in the access to Venture Capital (VC) by Innovative Startup Companies (ISC). By combining VC with economic geography literature, it claims that, while tangible (spatial) proximities are relevant for successful VC deals with young innovative firms, different kinds of intangible proximity also matter and could explain the absence of location-mirroring between them. By referring to the population of Italian innovative startups, and by tracing the VC investments occurred in them, the Chapter provides evidence of tangible proximities to account for this matching, but more in functional than in geographical terms. Industrial proximity between the two actors matters too, and makes the role of functional proximity less binding for the matching. The greatest correlation emerges with respect to a relational kind of proximity, due to the closeness between partners in organisational and social terms. Its effect grows exponentially with the level of proximity, implying that professional and investment networks can be leveraged by firms outside core cities to improve their access to VC. Chapter 2 explores the effects of the adoption of remote-work on the size and competitiveness of US cities. Contributing to the revamp of debate on the topic stimulated by the Covid-19 pandemic, it first predicts these effects by exploiting a Quantitative Spatial Economic model with shipping and commuting costs. Then it evaluates the counterfactual changes in population distribution across US cities given the changes in commuting costs that would originate from potential remote-work adoption. Results show that, if remote-work was to be adopted to its full potential, according to each city's share of employment in remotely-performable occupations, the largest metropolitan areas would grow in size and productivity, to the detriment of most smaller and medium-sized cities. This result is linked to the initial consumption and productivity advantages, to the higher frictions (and savings) entailed in their size, and to the higher share of workers in remote-workable occupations that larger cities tend to display. The new spatial equilibrium is found to entail generalised welfare gains and markups reductions that would also benefit shrinking cities, due to the pro-competitive effect of trade. Chapter 3 investigates the spatial heterogeneity that factors misallocation reveals in nine EU-member countries (Germany, France, Austria, Italy, Spain, Portugal, Czech Republic, Slovenia and Poland) during the years 2011-2020. Misallocation, meant as the degree of efficiency with which inputs are allocated across heterogenous firms, is increasingly regarded as the main source of aggregate productivity differences across countries. Nevertheless, its within-country spatial and regional dimensions are still largely overlooked, notwithstanding numerous reasons for allocative efficiency to vary across different administrative units. This article aims at filling this gap by firstly performing an exploratory analysis of misallocation at different levels of territorial aggregation (NUTS0, NUTS1, NUTS2 and NUTS3). Secondly, it provides evidence for the across-regions disparities in allocative efficiency to account for large shares of aggregate misallocation for all the examined European countries (up to 27% at NUTS3 level). Finally, it finds support for the hypothesis that variations in local institutional quality may help explaining regional differences in allocative efficiencies.