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				<journal-title>Revista Internacional de Sociolog&#xed;a</journal-title>
				<abbrev-journal-title abbrev-type="publisher">Rev. int. sociol.</abbrev-journal-title>
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			<issn publication-format="print">0034-9712</issn>
			<issn publication-format="electronic">1988-429X</issn>
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				<publisher-name>Consejo Superior de Investigaciones Cient&#xed;ficas</publisher-name>
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			<article-id pub-id-type="publisher-id">ris.2021.79.3.20.112</article-id>
			<article-id pub-id-type="doi">10.3989/ris.2021.79.3.20.112</article-id>
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				<subj-group subj-group-type="heading">
					<subject>Art&#xed;culos</subject>
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				<article-title>Localizando &#x201c;trabajadores del conocimiento&#x201d; en grandes regiones urbanas: un an&#xe1;lisis integrado de las trayectorias personales y los factores de atracci&#xf3;n y retenci&#xf3;n en Madrid</article-title>
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					<trans-title>Locating &#x201c;knowledge workers&#x201d; in large urban regions: an integrated analysis of personal trajectories and attraction and retention factors in Madrid</trans-title>
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				<contrib contrib-type="author" corresp="yes">
					<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-7313-3272</contrib-id>
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						<surname>Moreno</surname>
						<given-names>David</given-names>
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					<bio>
						<p>
							<bold>David Moreno</bold> es doctorando en el Departamento de Geograf&#xed;a en la Universidad Complutense de Madrid desde 2018. Es soci&#xf3;logo y m&#xe1;ster en Din&#xe1;micas Territoriales y Desarrollo por la misma universidad. Ha trabajado durante un a&#xf1;o en el sector de la investigaci&#xf3;n de mercados realizando an&#xe1;lisis del mercado el&#xe9;ctrico en Espa&#xf1;a. Desde 2019 colabora en el proyecto nacional CITiTALENT de la UCM.</p>
					</bio>
					<email xlink:href="davimore@ucm.es">davimore@ucm.es</email>
					<aff id="aff1"><institution>Universidad Complutense de Madrid</institution></aff>
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						<surname>S&#xe1;nchez-Moral</surname>
						<given-names>Sim&#xf3;n</given-names>
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					<bio>
						<p>
							<bold>Simon Sanchez-Moral</bold> es profesor titular del Departamento de Geograf&#xed;a de la Universidad Complutense de Madrid, donde anteriormente fue investigador Ram&#xf3;n y Cajal. Actualmente es subdirector del departamento. Sus l&#xed;neas de investigaci&#xf3;n se han centrado en el desarrollo regional y urbano, con especial atenci&#xf3;n a la cuesti&#xf3;n de la econom&#xed;a del conocimiento y el empleo. Ha publicado numerosos trabajos cient&#xed;ficos en revistas de alto impacto y editoriales de prestigio. </p>
					</bio>
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					<aff id="aff2"><institution>Universidad Complutense de Madrid</institution></aff>
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						<surname>D&#xed;ez-Pisonero</surname>
						<given-names>Roberto</given-names>
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					<bio>
						<p>
							<bold>Roberto D&#xed;ez-Pisonero</bold> es profesor ayudante doctor en el Departamento de Geograf&#xed;a, es doctor en Geograf&#xed;a por la Universidad Complutense de Madrid con Menci&#xf3;n de Doctorado Europeo y Premio Extraordinario de Doctorado. Se ha especializado en an&#xe1;lisis sobre aspectos relacionales de los procesos de globalizaci&#xf3;n, los sistemas urbanos y la econom&#xed;a del conocimiento. Desde 2018, es vicedecano de Innovaci&#xf3;n, Nuevas Tecnolog&#xed;as y Comunicaci&#xf3;n en la Facultad de Geograf&#xed;a e Historia de la UCM.</p>
					</bio>
					<email xlink:href="rdpisonero@ghis.ucm.es">rdpisonero@ghis.ucm.es</email>
					<aff id="aff3"><institution>Universidad Complutense de Madrid</institution></aff>
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			<issue>3</issue>
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					<license-p>Este es un art&#xed;culo de acceso abierto distribuido bajo los t&#xe9;rminos de la licencia de uso y distribuci&#xf3;n Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0).</license-p>
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			<abstract>
				<title>Resumen</title>
				<p>La atracci&#xf3;n y retenci&#xf3;n de los trabajadores del conocimiento son considerados vectores fundamentales para el desarrollo urbano. Esto explica el inter&#xe9;s por comprender las fuerzas que gu&#xed;an la localizaci&#xf3;n de estos trabajadores y las bases del atractivo de las principales ciudades. Esta investigaci&#xf3;n parte del esquema interpretativo de estudios previos a nivel europeo y busca analizar las trayectorias y los motivos de los trabajadores del conocimiento para localizarse en la regi&#xf3;n de Madrid, a partir de la realizaci&#xf3;n de una encuesta online <italic>ad hoc</italic>. Los resultados confirman la importancia para los reci&#xe9;n llegados de los factores <italic>hard</italic>, relacionados con las oportunidades de empleo, por encima de factores <italic>soft</italic>, relacionados con la disponibilidad de <italic>urban amenities</italic> y los estilos de vida, que parecen influir en la retenci&#xf3;n de algunos individuos, especialmente de aquellos que m&#xe1;s tiempo llevan en la regi&#xf3;n. A ello contribuyen tambi&#xe9;n factores <italic>network</italic>, como las redes familiares y profesionales. Todo ello tiene implicaciones para las pol&#xed;ticas urbanas.</p>
			</abstract>
			<trans-abstract xml:lang="en">
				<title>Abstract</title>
				<p>The attraction and retention of knowledge workers are considered fundamental vectors for urban development. This explains the interest in understanding the forces that guide the location of these workers and the basis for the attractiveness of the main cities. This research is based on the interpretive scheme of prior studies conducted at the European level and aims to analyse the trajectories and reason of knowledge workers to locate in Madrid, based on an ad hoc online survey. The results confirm the importance of &#x201c;hard&#x201d; factors related to employment opportunities for newcomers; over &#x201c;soft&#x201d; factors, related to the availability of urban amenities and lifestyles, which seem to influence specific groups and the retention of workers who have been in the region the longest. &#x201c;Network&#x201d; factors, such as both family and professional networks, contribute to this. All of this has implications for urban policies.</p>
			</trans-abstract>
			<kwd-group>
				<kwd>Capital humano</kwd>
				<kwd>Trayectorias laborales</kwd>
				<kwd>Motivaciones de localizaci&#xf3;n</kwd>
				<kwd>Regiones urbanas</kwd>
			</kwd-group>
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				<kwd>Human capital</kwd>
				<kwd>Workers&#x2019; trajectories</kwd>
				<kwd>Location motivations</kwd>
				<kwd>Urban regions</kwd>
			</kwd-group>
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					<funding-source>AEI</funding-source>
					<funding-source>FEDER, EU</funding-source>
					<award-id>CSO2016-74888-C4-4-R</award-id>
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				<funding-statement>Este trabajo forma parte del proyecto del Plan Nacional de I+D+i: &#x201c;Atracci&#xf3;n de talento, innovaci&#xf3;n y creatividad para el desarrollo inteligente de la ciudad-regi&#xf3;n de Madrid&#x201d; (CSO2016-74888-C4-4-R) (AEI/ FEDER, EU). Los investigadores quieren agradecer al profesor J. M. Albertos Puebla de la Universidad de Valencia sus comentarios, as&#xed; como a C. Manago y a todas las instituciones, empresas y trabajadores participantes en este estudio su colaboraci&#xf3;n.</funding-statement>
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		<sec id="sec1" sec-type="intro">
			<title>Introducci&#xf3;n</title>
			<p>En la fase actual del capitalismo cultural-cognitivo, se destaca la importancia del capital humano y el conocimiento que incorpora para generar valor econ&#xf3;mico en las sociedades postindustriales (<xref ref-type="bibr" rid="B66">Vissers y Dankbaar 2013</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B54">Scott 2007</xref>). En concreto, el capitalismo cultural-cognitivo, referencia para numerosos estudios sobre econom&#xed;a urbana y su impacto en la transformaci&#xf3;n de las regiones metropolitanas (ver, por ejemplo; <xref ref-type="bibr" rid="B59">Soja 2013</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B69">Wyly 2013</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B30">Kloosterman 2010</xref>), se vincula a una tercera ola de urbanizaci&#xf3;n basada en las habilidades cognitivas y los bienes culturales (<xref ref-type="bibr" rid="B57">Scott 2014</xref>). La importancia estrat&#xe9;gica del capital humano y el conocimiento se refleja en la nueva Agenda Estrat&#xe9;gica de la Uni&#xf3;n Europea 2019-2024 (<xref ref-type="bibr" rid="B13">Consejo Europeo 2019</xref>). Por su parte, la Agenda Urbana Espa&#xf1;ola (AUE), alineada con la Agenda 2030 de Naciones Unidas y la Agenda Urbana Europea, apuesta por un desarrollo econ&#xf3;mico y competitivo de la ciudad basado en la innovaci&#xf3;n, la tecnolog&#xed;a y un mejor aprovechamiento del capital social y humano. Como resultado, las actuales estrategias regionales vinculan de forma estrecha el desarrollo urbano con la dotaci&#xf3;n de capital humano (<xref ref-type="bibr" rid="B48">Musterd, Bontje y Rouwendal 2016</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B49">Navarro, Mateos y Rodr&#xed;guez 2014</xref>). </p>
			<p>Sin embargo, existe un amplio debate sobre c&#xf3;mo se definen y se miden el capital humano y el conocimiento que incorpora la mano de obra cualificada (<xref ref-type="bibr" rid="B48">Musterd, Bontje y Rouwendal 2016</xref>). Algunos de los primeros antecedentes te&#xf3;ricos se encuentran en los trabajos de <xref ref-type="bibr" rid="B33">Machlup (1962)</xref>, que destac&#xf3; el conocimiento como recurso esencial en la econom&#xed;a capitalista reflejado en los pujantes sectores de las tecnolog&#xed;as de informaci&#xf3;n, las artes creativas, la innovaci&#xf3;n o los medios de comunicaci&#xf3;n. Vinculado a estas ideas, el soci&#xf3;logo <xref ref-type="bibr" rid="B4">Daniel Bell ([1973] 1976)</xref> tambi&#xe9;n contribuy&#xf3; con la idea de la emergencia de las sociedades postindustriales, a trav&#xe9;s del cambio en los medios de producci&#xf3;n, pasando a ser el conocimiento cient&#xed;fico y te&#xf3;rico el principal activo en la generaci&#xf3;n de riqueza en el capitalismo moderno. </p>
			<p>En ese sentido, desde mediados de los setenta del siglo pasado comienza a hacerse hincapi&#xe9; en diferentes procesos de reestructuraci&#xf3;n que impactan sobre el sistema productivo de base fordista, comenzando por la terciarizaci&#xf3;n y desmaterializaci&#xf3;n de la econom&#xed;a, los procesos de robotizaci&#xf3;n de las actividades manufactureras, junto con la deslocalizaci&#xf3;n selectiva de sectores y funciones seg&#xfa;n territorios. De esta forma, durante las &#xfa;ltimas d&#xe9;cadas se ha consolidado lo que algunos autores identifican, desde perspectivas complementarias, como la &#x201c;especializaci&#xf3;n flexible&#x201d;, la &#x201c;nueva econom&#xed;a&#x201d; o la &#x201c;nueva econom&#xed;a cultural-cognitiva&#x201d; (<xref ref-type="bibr" rid="B54">Scott 2007</xref>). </p>
			<p>Como resultado de todos estos cambios, cobra protagonismo un nuevo perfil de trabajador y profesional de alta cualificaci&#xf3;n y salario, que tiende adem&#xe1;s a concentrarse en las regiones urbanas (<xref ref-type="bibr" rid="B38">M&#xe9;ndez 1997</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B40">2013</xref>). Para su caracterizaci&#xf3;n, en este trabajo se siguen los planteamientos m&#xe1;s recientes que desarrollan el concepto de &#x2018;trabajadores del conocimiento&#x2019; (<xref ref-type="bibr" rid="B48">Musterd, Bontje y Rouwendal 2016</xref>), que viene a sintetizar aproximaciones de estudio al capital humano, las clases creativas o el talento, concepto este &#xfa;ltimo con connotaciones m&#xe1;s pol&#xed;ticas y estrat&#xe9;gicas (<xref ref-type="bibr" rid="B19">Faggian y McCann 2009</xref>). </p>
			<p>Adem&#xe1;s, estos cambios han puesto de relieve la desigual distribuci&#xf3;n de este tipo de trabajadores dentro de la jerarqu&#xed;a urbana. De un lado, la distribuci&#xf3;n y concentraci&#xf3;n de estos aparece guiada por el propio peso de las actividades intensivas en conocimiento, que resultan esenciales para la competitividad y el desarrollo de las ciudades en la globalizaci&#xf3;n, dando lugar a fuertes desequilibrios regionales (<xref ref-type="bibr" rid="B40">M&#xe9;ndez 2013</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B61">Storper y Scott 2009</xref>). De este modo, algunos autores apuntan a que los trabajadores se desplazar&#xe1;n &#x2015;o permanecer&#xe1;n&#x2015; en los lugares donde haya mayores oportunidades de empleo y mejores condiciones salariales (<xref ref-type="bibr" rid="B61">Storper y Scott 2009</xref>). De otro lado, otros autores apuntan que la mera concentraci&#xf3;n de trabajadores cualificados atraer&#xe1; empresas que crear&#xe1;n nuevos empleos (<xref ref-type="bibr" rid="B23">Florida 2005</xref>). De un modo u otro, el resultado es la aparici&#xf3;n de una suerte de &#x201c;guerra por el talento&#x201d; entre las principales regiones urbanas (<xref ref-type="bibr" rid="B20">Faulconbridge <italic>et al</italic>. 2009</xref>). </p>
			<p>Diversos estudios comparativos en ciudades europeas inciden en la desigual importancia de los factores de atracci&#xf3;n y retenci&#xf3;n de trabajadores del conocimiento, pudi&#xe9;ndose dividir estos en factores <italic>hard</italic>, asociados al empleo y las condiciones materiales, y factores <italic>soft</italic>, asociados con <italic>urban amenities</italic> u opciones urbanas de consumo (especialmente, de tipo cultural). Por otro lado, se apunta a la importancia de factores <italic>network</italic>, relacionados con la trayectoria personal (<xref ref-type="bibr" rid="B8">Bontje, Musterd y Sleutjes 2017</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B35">Martin-Bretlot <italic>et al</italic>. 2010</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B46">Musterd y Murie 2010</xref>). Esta &#xfa;ltima perspectiva se relaciona con aquella otra que se centra en el estudio de las caracter&#xed;sticas sociodemogr&#xe1;ficas para explicar la desigual propensi&#xf3;n a migrar de los individuos (<xref ref-type="bibr" rid="B29">Herbst y Rok 2013</xref>), a partir de decisiones que tendr&#xed;an en cuenta la inversi&#xf3;n en formaci&#xf3;n realizada y los costes y beneficios esperados de la migraci&#xf3;n (<xref ref-type="bibr" rid="B16">Delisle y Shearmur 2010</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B19">Faggian y McCann 2009</xref>).</p>
			<p>Un repaso a la literatura existente en Espa&#xf1;a confirma el inter&#xe9;s por la cuesti&#xf3;n, aunque se evidencia la diversidad de enfoques. La mayor&#xed;a de los estudios se han centrado en la distribuci&#xf3;n regional de los empleos que conforman la llamada &#x2018;econom&#xed;a del conocimiento&#x2019; (<xref ref-type="bibr" rid="B49">Navarro, Mateos y Rodr&#xed;guez 2014</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B40">M&#xe9;ndez 2013</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B39">M&#xe9;ndez y T&#xe9;bar 2011</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B10">Caravaca y Gonz&#xe1;lez 2007</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B63">Trull&#xe9;n, Llad&#xf3;s y Boix 2002</xref>). Algunos de estos estudios ahondan, en particular, en las diferentes trayectorias regionales poscrisis (<xref ref-type="bibr" rid="B1">Albertos-Puebla 2019</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B41">M&#xe9;ndez, Abad y Echaves 2015</xref>). Mucho menos habituales resultan, en cambio, los estudios de los movimientos interregionales de trabajadores cualificados (<xref ref-type="bibr" rid="B28">Gonz&#xe1;lez-Leonardo 2020</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B27">Gonz&#xe1;lez-Leonardo, L&#xf3;pez-Gay y Reca&#xf1;o 2019</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B26">Gonz&#xe1;lez-Leonardo y L&#xf3;pez-Gay 2019</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B2">Bayona y Pujadas 2019</xref>) y de los factores de atracci&#xf3;n y retenci&#xf3;n en esta escala (<xref ref-type="bibr" rid="B52">S&#xe1;nchez-Moral, Arellano y D&#xed;ez-Pisonero 2018</xref>). El enfoque de muchos de estos estudios ha tenido un car&#xe1;cter cuantitativo y agregado, de modo que algunas cuestiones relativas a la trayectoria personal y las motivaciones de los trabajadores han quedado, con frecuencia, desdibujadas.</p>
			<p>En este contexto, el objetivo fundamental de la investigaci&#xf3;n es doble. Por un lado, asumiendo la heterogeneidad existente dentro de este colectivo (<xref ref-type="bibr" rid="B48">Musterd, Bontje y Rouwendal 2016</xref>), se busca profundizar en los perfiles y la trayectoria de los trabajadores del conocimiento de la regi&#xf3;n de Madrid, identificados desde una perspectiva compleja que contempla los sectores de actividad, sus funciones dentro de las empresas y su nivel de cualificaci&#xf3;n. Por otro lado, interesa valorar los atractivos de Madrid como cabeza del sistema urbano espa&#xf1;ol, aunque menos estudiada que otras regiones urbanas europeas, as&#xed; como los principales factores de atracci&#xf3;n y retenci&#xf3;n que han operado en la localizaci&#xf3;n de este tipo de trabajadores. Para ello, se utiliza una perspectiva cuantitativa y cualitativa, a partir del an&#xe1;lisis de los registros de afiliados a la Seguridad Social (2016) y de los resultados de una encuesta <italic>online</italic> realizada ex profeso para esta investigaci&#xf3;n. </p>
			<p>El art&#xed;culo se organiza de la siguiente forma. Se comienza repasando los principales debates sobre la contribuci&#xf3;n al desarrollo urbano de los trabajadores del conocimiento, la forma de caracterizarlos y los principales factores que gu&#xed;an su localizaci&#xf3;n. En la secci&#xf3;n tercera, se detallan las cuestiones metodol&#xf3;gicas relacionadas con la encuesta y se presenta el an&#xe1;lisis previo de los registros de la Seguridad Social. Los resultados de la encuesta se discuten en las secciones cuarta y quinta. El art&#xed;culo termina con las principales conclusiones a las que llega esta investigaci&#xf3;n.</p>
			<sec id="sec1.1">
				<title>Perspectivas te&#xf3;ricas sobre la atracci&#xf3;n de trabajadores del conocimiento hacia las principales regiones urbanas</title>
				<p>
					<italic>Qui&#xe9;nes son los trabajadores del conocimiento.</italic>
				</p>
				<p>En el marco de los debates sobre la contribuci&#xf3;n del capital humano y del conocimiento al desarrollo y la competitividad urbana en el capitalismo reciente, se ha vinculado la presencia de trabajadores cualificados (en general) con el crecimiento regional, con posibles ganancias de productividad, con la formaci&#xf3;n de <italic>spillovers</italic> de conocimiento y con la mejora de la calidad de vida y de las instituciones locales, entre otros efectos (<xref ref-type="bibr" rid="B58">Shapiro 2006</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B23">Florida 2005</xref>). Para identificar a los trabajadores con mayor impacto potencial, se plantea el concepto de &#x2018;trabajadores del conocimiento&#x2019; (<xref ref-type="bibr" rid="B48">Musterd, Bontje y Rouwendal 2016</xref>), utiliz&#xe1;ndose habitualmente tres perspectivas complementarias para esta identificaci&#xf3;n.</p>
				<p>Desde una perspectiva sectorial, los trabajadores del conocimiento son aquellos que trabajan en alguno de los sectores o <italic>clusters</italic> estrat&#xe9;gicos de la &#x201c;econom&#xed;a del conocimiento&#x201d;. La atenci&#xf3;n se centra, as&#xed;, en un conjunto de <italic>clusters</italic> innovadores en industrias creativas e intensivas en conocimiento, que encuentran en las regiones urbanas condiciones muy favorables para su desarrollo (<xref ref-type="bibr" rid="B45">Musterd <italic>et al</italic>. 2007</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B68">Wu 2005</xref>). Estos incluyen, por un lado, sectores industriales de alta tecnolog&#xed;a y servicios intensivos en conocimiento, que generan un alto valor a&#xf1;adido, innovaciones de todo tipo y la demanda de empleos cualificados. Por otro lado, algunas actividades de servicios (como el <italic>software</italic>, la arquitectura o el dise&#xf1;o), que suelen ser integradas dentro de la categor&#xed;a de &#x201c;industrias creativas&#x201d;, junto con las industrias culturales tradicionales, al entender que la creatividad es un <italic>input</italic> fundamental para su desarrollo (<xref ref-type="bibr" rid="B64">UNCTAD 2008</xref>). </p>
				<p>Algunas investigaciones previas plantean la necesidad de diferenciar el empleo en los subconjuntos de las industrias intensivas en conocimiento y las industrias creativas. El considerar por separado estas actividades ha permitido caracterizar la trayectoria de grandes ciudades europeas, en relaci&#xf3;n con la fuerte <italic>path-dependence</italic> que exhiben sus modelos de desarrollo, lo que puede traducirse en un desigual atractivo para la localizaci&#xf3;n de empresas y trabajadores (<xref ref-type="bibr" rid="B67">Wolfe 2010</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B46">Musterd y Murie 2010</xref>). Adem&#xe1;s, algunos estudios han se&#xf1;alado ciertas diferencias en cuanto a los perfiles sociodemogr&#xe1;ficos de los trabajadores, evidenci&#xe1;ndose el mayor nivel de estudios y renta de los trabajadores en sectores intensivos en conocimiento o el mayor peso de trabajadores inmigrantes en las industrias creativas (<xref ref-type="bibr" rid="B7">Bontje, Pethe y R&#xfc;hmann 2008</xref>). Finalmente, se han advertido diferencias en las preferencias de localizaci&#xf3;n de los trabajadores, con una orientaci&#xf3;n m&#xe1;s urbana en el caso de los trabajadores de las industrias creativas (<xref ref-type="bibr" rid="B8">Bontje, Musterd y Sleutjes 2017</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B32">Lawton, Murphy y Redmond 2013</xref>). Como se discute m&#xe1;s adelante, a escala interregional se ha observado una mayor valoraci&#xf3;n de las oportunidades de empleo entre los trabajadores de las industrias intensivas en conocimiento, frente a la valoraci&#xf3;n de otros factores relacionados con la oferta cultural por parte de los trabajadores de las industrias creativas (<xref ref-type="bibr" rid="B47">Musterd y Gritsai 2013</xref>). A escala intraurbana, se ha puesto de manifiesto la participaci&#xf3;n de los trabajadores en distintos tipos de redes urbanas de conocimiento (<xref ref-type="bibr" rid="B60">Spencer 2015</xref>). </p>
				<p>La perspectiva ocupacional centra su an&#xe1;lisis en las tareas creativas o no rutinarias que el trabajador desarrolla en el puesto de trabajo, as&#xed; como en todas las actividades econ&#xf3;micas del mercado (<xref ref-type="bibr" rid="B14">Cruz y Teixeira 2014</xref>). Asociada a este enfoque, aparece la conocida tesis de <xref ref-type="bibr" rid="B23">Florida (2005)</xref> acerca de la &#x201c;clase creativa&#x201d;, que define a los trabajadores en relaci&#xf3;n con las ocupaciones de un &#x201c;n&#xfa;cleo super-creativo&#x201d; (como expertos en TIC, cient&#xed;ficos, artistas, arquitectos o dise&#xf1;adores) y de los &#x201c;profesionales creativos&#x201d; (en gesti&#xf3;n, servicios financieros o legales, salud y comercio, etc.). Como posteriormente se discute, la teor&#xed;a ha generado muchas cr&#xed;ticas, siendo una de las m&#xe1;s relevantes lo heterog&#xe9;neo de este conjunto trabajadores (ver, por ejemplo: <xref ref-type="bibr" rid="B34">Markusen 2006</xref>). En este sentido, <xref ref-type="bibr" rid="B5">Benson y Brown (2007)</xref> tienen en cuenta el car&#xe1;cter creativo de la ocupaci&#xf3;n, pero tambi&#xe9;n la naturaleza de las tareas, su car&#xe1;cter rutinario o no, si hay interdependencia entre diferentes tareas y compa&#xf1;eros de trabajo, as&#xed; como el grado de autonom&#xed;a en la toma de decisiones del trabajador. </p>
				<p>Los estudios m&#xe1;s recientes sobre los trabajadores del conocimiento tienden a considerar, en concreto, el desempe&#xf1;o de tareas directivas y de apoyo en industrias creativas e intensivas en conocimiento (<xref ref-type="bibr" rid="B48">Musterd, Bontje y Rouwendal 2016</xref>). Como se&#xf1;alan <xref ref-type="bibr" rid="B14">Cruz y Teixeira (2014)</xref>, esto podr&#xed;a introducir sesgos que conviene tener en cuenta, en relaci&#xf3;n con el nivel formativo (con frecuencia, trabajadores con cualificaci&#xf3;n universitaria) o el tipo de empleo (trabajadores asalariados y no aut&#xf3;nomos). Es as&#xed; que cabe plantear un tercer criterio de identificaci&#xf3;n.</p>
				<p>Desde la perspectiva del capital humano, suele definirse a estos trabajadores por su alta formaci&#xf3;n educativa, es decir, personas con t&#xed;tulo universitario. Cabe recordar que las primeras aproximaciones al concepto de &#x2018;capital humano&#x2019; fueron de <xref ref-type="bibr" rid="B3">Becker (1964)</xref>, quien puso especial &#xe9;nfasis en el an&#xe1;lisis del capital humano a trav&#xe9;s de la educaci&#xf3;n y de la formaci&#xf3;n laboral. Al estudiar la relaci&#xf3;n entre capital humano y crecimiento econ&#xf3;mico, nos encontramos que, con frecuencia, se toma el nivel formativo de los trabajadores como criterio fundamental (<xref ref-type="bibr" rid="B37">Mellander 2012</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B19">Faggian y McCann 2009</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B36">Mellander y Florida, 2007</xref>;<xref ref-type="bibr" rid="B58">Shapiro, 2006</xref>). Aplicado al estudio de los trabajadores de sectores intensivos en conocimiento o creativos, esto podr&#xed;a implicar la exclusi&#xf3;n, en la pr&#xe1;ctica, de personal con un nivel formativo bajo (<xref ref-type="bibr" rid="B9">Boschma y Fritch, 2009</xref>). En todo caso, con car&#xe1;cter general, se entiende que existe una correlaci&#xf3;n entre las actividades que requieren un mayor nivel cognitivo y altos niveles de formaci&#xf3;n; del mismo modo que existe una relaci&#xf3;n inversa entre el nivel formativo y las actividades que requieren de mayores capacidades f&#xed;sicas (<xref ref-type="bibr" rid="B55">Scott, 2009</xref>). </p>
				<p>
					<italic>La movilidad de los trabajadores del conocimiento y sus factores explicativos.</italic>
				</p>
				<p>De acuerdo a la tesis de <xref ref-type="bibr" rid="B23">Florida (2005)</xref> y otros autores (ver, por ejemplo: <xref ref-type="bibr" rid="B37">Mellander 2012</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B6">Boltanski y Chiapello 2005</xref>), este tipo de trabajadores exhiben una gran movilidad a nivel global, lo que se relaciona sobre todo con su formaci&#xf3;n, el manejo de nuevas tecnolog&#xed;as y su estilo de vida. Sin embargo, diversos estudios previos muestran que, en el caso del continente europeo, no existe tanta movilidad como pudiera suceder en el caso americano (<xref ref-type="bibr" rid="B48">Musterd, Bontje y Rouwendal 2016</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B35">Martin-Brelot <italic>et al</italic>. 2010</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B21">Favell 2009</xref>). </p>
				<p>El caso espa&#xf1;ol tiene sus especificidades en cuanto a la baja movilidad laboral y geogr&#xe1;fica de este tipo de trabajadores, en relaci&#xf3;n tanto con factores estructurales de nuestro mercado laboral (empezando por la oferta de empleo o las condiciones de contrataci&#xf3;n y despido), como con otros factores relativos al acceso a la vivienda (reducido mercado de alquiler) o de orden sociocultural (<xref ref-type="bibr" rid="B22">Fleitas Damiani 2017</xref>). En este sentido, la crisis financiera iniciada en 2007 supuso la destrucci&#xf3;n de puestos de trabajo en las industrias intensivas en conocimiento y las industrias creativas, tanto por la ca&#xed;da de la demanda en una primera fase, como por el impacto de las pol&#xed;ticas de austeridad posteriormente (<xref ref-type="bibr" rid="B42">M&#xe9;ndez, S&#xe1;nchez-Moral y Malfeito-Gaviro 2016</xref>). Como resultado, junto con la aparici&#xf3;n de formas de &#x201c;precarizaci&#xf3;n del talento&#x201d;, se habr&#xed;a ralentizado la movilidad interior, aunque las principales regiones metropolitanas espa&#xf1;olas, y muy especialmente Madrid, han seguido concentrando el grueso de las oportunidades de empleo en la econom&#xed;a del conocimiento (<xref ref-type="bibr" rid="B51">S&#xe1;nchez-Moral, M&#xe9;ndez y Arellano 2014</xref>). Al mismo tiempo, la falta de oportunidades acentu&#xf3; el proceso de expulsi&#xf3;n de trabajadores, o &#x201c;fuga de talento&#x201d;, hacia otros pa&#xed;ses del entorno, si bien el fen&#xf3;meno resulta cuantitativamente poco relevante y de menor intensidad que la movilidad interprovincial de personas con educaci&#xf3;n universitaria (<xref ref-type="bibr" rid="B28">Gonz&#xe1;lez-Leonardo 2020</xref>). </p>
				<p>Dicho esto, a continuaci&#xf3;n se sistematizan los principales factores de atracci&#xf3;n identificados en la literatura. Un primer grupo de factores &#x201c;micro&#x201d; apuntan a la posici&#xf3;n del trabajador en el ciclo de vida, junto con otras caracter&#xed;sticas sociodemogr&#xe1;ficas (<xref ref-type="bibr" rid="B31">Kunzmann 2009</xref>). En general, los individuos solteros y sin hijos a su cargo presentan mayor disposici&#xf3;n a migrar, lo mismo que en el caso de personas con estudios universitarios, que perciben con mayor intensidad los beneficios de desplazarse. En este sentido, la aspiraci&#xf3;n del individuo de rentabilizar la inversi&#xf3;n realizada en el proceso de b&#xfa;squeda de empleo se convierte en el motor fundamental de la migraci&#xf3;n por motivos laborales (<xref ref-type="bibr" rid="B56">Scott 2010</xref>). No obstante, las personas con formaci&#xf3;n universitaria ven reducida dr&#xe1;sticamente sus probabilidades de desplazarse por motivos laborales una vez cumplidos los treinta a&#xf1;os (<xref ref-type="bibr" rid="B44">Mosca y Wright 2010</xref>). En el caso de mujeres con formaci&#xf3;n universitaria, existir&#xed;a mayor predisposici&#xf3;n a desplazarse que en el caso de los hombres (<xref ref-type="bibr" rid="B18">Faggian, McCann y Sheppard 2006</xref>). La movilidad tambi&#xe9;n var&#xed;a en funci&#xf3;n de la situaci&#xf3;n socioecon&#xf3;mica de la regi&#xf3;n de origen y del mercado laboral de la regi&#xf3;n de destino (<xref ref-type="bibr" rid="B29">Herbst y Rok 2013</xref>). Adem&#xe1;s, una vez realizado el primer desplazamiento, aumenta considerablemente la probabilidad de movimientos futuros (<xref ref-type="bibr" rid="B18">Faggian, McCann y Sheppard 2006</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B15">Da Vanzo y Morrison 1981</xref>).</p>
				<p>En segundo lugar, se han identificado una serie de factores de atracci&#xf3;n cuya influencia resultar&#xed;a desigual seg&#xfa;n la escala de observaci&#xf3;n, interregional o intraurbana (<xref ref-type="bibr" rid="B62">Tomaney y Bradley (2007)</xref>. Los factores <italic>hard</italic>, relacionados con la producci&#xf3;n y el empleo, son considerados como los principales motores de la prosperidad urbana, que despu&#xe9;s dar&#xe1;n lugar al suministro de servicios y las facilidades materiales, sociales y econ&#xf3;micas (<xref ref-type="bibr" rid="B61">Storper y Scott 2009</xref>). En segundo lugar, se encuentran los factores <italic>soft</italic>, aquellos servicios o <italic>urban amenities</italic> que otorgan mayor calidad de vida y atractivo para vivir en un lugar. Seg&#xfa;n la mencionada tesis de <xref ref-type="bibr" rid="B23">Florida (2005)</xref>, los trabajadores de las industrias creativas se desplazan a lugares que consideran m&#xe1;s acordes a su estilo de vida, lo que se relaciona con otros enfoques pr&#xf3;ximos que subrayan la atracci&#xf3;n que ejercen los centros hist&#xf3;ricos vibrantes o las actividades de ocio-consumo en las ciudades (<xref ref-type="bibr" rid="B25">Glaeser 2005</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B11">Clark <italic>et al</italic>. 2002</xref>). En todo caso, sin perder de vista lo dicho de las diferencias seg&#xfa;n los trabajadores, muchos autores argumentan que ser&#xe1;n los territorios con un tejido productivo din&#xe1;mico y que ofrezcan oportunidades laborales los que favorecer&#xe1;n la retenci&#xf3;n y atracci&#xf3;n de este tipo de trabajadores cualificados, y no a la inversa (<xref ref-type="bibr" rid="B61">Storper y Scott 2009</xref>). En el caso de Europa occidental, los estudios realizados indican que, efectivamente, tiene mayor importancia la disponibilidad de oportunidades profesionales, que la presencia de las &#x201c;comodidades&#x201d; urbanas (<xref ref-type="bibr" rid="B8">Bontje, Musterd y Sleutjes 2017</xref>). En &#xfa;ltimo lugar, se apunta a la influencia de factores <italic>network.</italic> Estos se refieren a las relaciones personales establecidas en el entorno geogr&#xe1;fico, pudiendo abarcar desde el lugar de nacimiento y la presencia de la familia hasta el lugar de la universidad donde se cursaron los estudios superiores o la proximidad con amigos (<xref ref-type="bibr" rid="B43">Migu&#xe9;lez y Moreno 2014</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B46">Musterd y Murie 2010</xref>). </p>
				<p>Con todo, los estudios comparativos en ciudades europeas confirman el desigual impacto de estos factores a escala interregional, seg&#xfa;n los trabajadores del conocimiento lleven m&#xe1;s o menos tiempo en la ciudad de destino, siendo evidente la mayor influencia de los factores <italic>hard</italic> y <italic>network</italic> en la atracci&#xf3;n y de los factores <italic>soft</italic> en la retenci&#xf3;n (<xref ref-type="bibr" rid="B48">Musterd, Bontje y Rouwendal 2016</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B35">Martin-Brelot <italic>et al</italic>. 2010</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B46">Musterd y Murie 2010</xref>). Esta es una conclusi&#xf3;n importante &#x2015;a confirmar en el estudio de caso propuesto&#x2015; que puede relativizar la eficacia de determinadas estrategias urbanas orientadas a mejorar las condiciones de vida o la oferta cultural, y que se han extendido entre las ciudades europeas (<xref ref-type="bibr" rid="B70">Yigitcanlar, Baum y Horton 2007</xref>). </p>
			</sec>
			<sec id="sec1.2">
				<title>Metodolog&#xed;a: an&#xe1;lisis de los registros de afiliaci&#xf3;n y encuesta online a los trabajadores del conocimiento</title>
				<p>Metodol&#xf3;gicamente, este trabajo se basa en la realizaci&#xf3;n de una encuesta <italic>online</italic> a los trabajadores del conocimiento de la Comunidad de Madrid<xref ref-type="fn" rid="fn1">
						<sup>1</sup>
					</xref>.Para identificar a la poblaci&#xf3;n objeto, se utilizan los microdatos de la Seguridad Social. En primer lugar, se identifica a los trabajadores afiliados en industrias creativas<xref ref-type="fn" rid="fn2">
						<sup>2</sup>
					</xref> e intensivas en conocimiento<xref ref-type="fn" rid="fn3">
						<sup>3</sup>
					</xref>, ensayada en trabajos anteriores (<xref ref-type="bibr" rid="B52">S&#xe1;nchez-Moral, Arellano y D&#xed;ez-Pisonero 2018</xref>). En segundo lugar, de acuerdo con los debates te&#xf3;ricos presentados anteriormente, como segundo criterio se identifica a los trabajadores cualificados a trav&#xe9;s del grupo de cotizaci&#xf3;n correspondiente a ingenieros, licenciados y determinado personal de alta direcci&#xf3;n<xref ref-type="fn" rid="fn4">
						<sup>4</sup>
					</xref>. </p>
				<p>De acuerdo con la <xref ref-type="table" rid="t1">tabla 1</xref>, constan 568 095 trabajadores en Madrid en el conjunto de las industrias creativas e intensivas en conocimiento, aunque con un reparto desigual entre ambos tipos de sectores (el 25 % de ellos trabajan en industrias creativas y el 75 % lo hacen en industrias intensivas en conocimiento). Dentro de las industrias creativas, destacan especialmente los trabajadores de &#x201c;Arquitectura, dise&#xf1;o y publicidad&#x201d; (90 705 trabajadores); mientras que en las actividades intensivas en conocimiento destacan sobremanera los trabajadores de &#x201c;Servicios a las empresas y las actividades financieras&#x201d; (310 985 trabajadores). Por r&#xe9;gimen de afiliaci&#xf3;n, se evidencia que m&#xe1;s de la d&#xe9;cima parte del total de trabajadores del conocimiento son aut&#xf3;nomos (12,3 %), si bien el porcentaje resulta muy superior entre las industrias creativas (20 %). En algunas actividades, incluso, el porcentaje de aut&#xf3;nomos supera el 50 %, como es el caso de las actividades art&#xed;sticas (50,4 %), confirm&#xe1;ndose los contrastes en cuanto a las caracter&#xed;sticas del empleo &#x2015;y tambi&#xe9;n en cuanto a la calidad del mismo&#x2015; dentro de este tipo de actividades (<xref ref-type="bibr" rid="B51">S&#xe1;nchez-Moral, M&#xe9;ndez y Arellano 2014</xref>).</p>
				<table-wrap id="t1">
					<label>Tabla 1</label>
					<caption>
						<title>Distribuci&#xf3;n de los trabajadores del conocimiento seg&#xfa;n sector de actividad, r&#xe9;gimen, cualificaci&#xf3;n y localizaci&#xf3;n de la cuenta de cotizaci&#xf3;n</title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="left" rowspan="2"> </th>
								<th align="center" rowspan="2">Total trabajadores</th>
								<th align="center" rowspan="2">Trabajadores aut&#xf3;nomos (%)</th>
								<th align="center" colspan="3">Trabajadores cualificados (grupos de cotizaci&#xf3;n 01-02) </th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center">n</th>
								<th align="center">% Total</th>
								<th align="center">% Ciudad</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">Edici&#xf3;n de libros, Soportes grabados</td>
								<td align="center">19.952</td>
								<td align="center">11,4</td>
								<td align="center">4.984</td>
								<td align="center">25,0</td>
								<td align="center">82,1</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Otras actividades creativas </td>
								<td align="center">976</td>
								<td align="center">36,5</td>
								<td align="center">20</td>
								<td align="center">2,0</td>
								<td align="center">20,0</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Radio, Televisi&#xf3;n, Cine, M&#xfa;sica</td>
								<td align="center">19.583</td>
								<td align="center">10,6</td>
								<td align="center">3.868</td>
								<td align="center">19,7</td>
								<td align="center">37,0</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Arquitectura, dise&#xf1;o, publicidad</td>
								<td align="center">90.705</td>
								<td align="center">20,1</td>
								<td align="center">25.145</td>
								<td align="center">27,7</td>
								<td align="center">76,7</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Actividades art&#xed;sticas</td>
								<td align="center">12.363</td>
								<td align="center">50,4</td>
								<td align="center">674</td>
								<td align="center">5,4</td>
								<td align="center">94,5</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Museos, Archivos, Antig&#xfc;edades</td>
								<td align="center">2.788</td>
								<td align="center">6,1</td>
								<td align="center">313</td>
								<td align="center">11,2</td>
								<td align="center">95,8</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Total industrias creativas</td>
								<td align="center">146.367</td>
								<td align="center">20,0</td>
								<td align="center">35.004</td>
								<td align="center">23,9</td>
								<td align="center">73,6</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Industrias alta intensidad tecnol&#xf3;gica </td>
								<td align="center">19.692</td>
								<td align="center">1,3</td>
								<td align="center">5.472</td>
								<td align="center">27,8</td>
								<td align="center">31,0</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">TIC </td>
								<td align="center">36.896</td>
								<td align="center">2,8</td>
								<td align="center">13.889</td>
								<td align="center">37,6</td>
								<td align="center">85,7</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Serv. a las empresas, act. financieras</td>
								<td align="center">310.985</td>
								<td align="center">11,7</td>
								<td align="center">79.356</td>
								<td align="center">25,5</td>
								<td align="center">78,7</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">I+D, Educaci&#xf3;n Superior</td>
								<td align="center">54.155</td>
								<td align="center">5,1</td>
								<td align="center">28.337</td>
								<td align="center">52,3</td>
								<td align="center">68,1</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Total inds. intensivas en conocimiento</td>
								<td align="center">421.728</td>
								<td align="center">9,6</td>
								<td align="center">127.054</td>
								<td align="center">30,1</td>
								<td align="center">75,0</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Total </td>
								<td align="center">568.095</td>
								<td align="center">12,3</td>
								<td align="center">162.058</td>
								<td align="center">28,5</td>
								<td align="center">74,7</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
					<table-wrap-foot>
						<fn id="TFN1">
							<p>Fuente: elaboraci&#xf3;n propia a partir de datos de la Seguridad Social - Ayuntamiento de Madrid (2016)</p>
						</fn>
					</table-wrap-foot>
				</table-wrap>
				<p>Asimismo, casi la tercera parte del total de los trabajadores del conocimiento pertenece a los grupos de cotizaci&#xf3;n superiores (28,5 %). Este porcentaje no es muy desigual entre ambos sectores (30 % en industrias intensivas en conocimiento; 24 % en industrias creativas). Las mayores diferencias se observan en algunas actividades, como &#x201c;I+D&#x201d; y &#x201c;Educaci&#xf3;n Superior&#x201d;, en que m&#xe1;s de la mitad del total de trabajadores pertenecen a los grupos de cotizaci&#xf3;n superiores (52,3 %) y pueden considerarse, por tanto, trabajadores cualificados. </p>
				<p>Geogr&#xe1;ficamente, los trabajadores del sector de las industrias creativas e intensivas en conocimiento tienden a concentrarse en el municipio de Madrid. De ellos, tres cuartas partes trabajan en la ciudad de Madrid (74,72 %) y tan solo un 25 % lo hacen en el resto de la regi&#xf3;n. Estos porcentajes son similares por grandes sectores, aunque en algunas actividades la tendencia a trabajar en la ciudad se hace a&#xfa;n m&#xe1;s evidente, con cuant&#xed;as superiores al 85 % (&#x201c;TIC&#x201d;, &#x201c;Actividades art&#xed;sticas&#x201d; y &#x201c;Museos, Archivos, Antig&#xfc;edades&#x201d;); mientras que solo en el caso de tres actividades los trabajadores desarrollan su actividad predominantemente en la regi&#xf3;n (&#x201c;Industrias de Alta Intensidad Tecnol&#xf3;gica&#x201d;, &#x201c;Radio, Televisi&#xf3;n, Cine, M&#xfa;sica&#x201d; y &#x201c;Otras actividades creativas&#x201d;), evidenciando algunas trayectorias sectoriales marcadas por la deslocalizaci&#xf3;n hacia la periferia metropolitana en las &#xfa;ltimas d&#xe9;cadas (<xref ref-type="bibr" rid="B39">M&#xe9;ndez y T&#xe9;bar 2011</xref>).</p>
				<p>Este an&#xe1;lisis previo permite confirmar que el n&#xfa;mero de trabajadores cualificados de la regi&#xf3;n en estos sectores es 162 058, seg&#xfa;n las afiliaciones a la Seguridad Social. Dado que la poblaci&#xf3;n objeto de estudio se considera infinita, con un nivel de confianza del 95 % y un error muestral deseado del +/-5 %, el tama&#xf1;o de la muestra m&#xed;nimo para la investigaci&#xf3;n se estableci&#xf3; en 383 respuestas. Desde el punto de vista de la selecci&#xf3;n de la muestra, se realiz&#xf3; una clasificaci&#xf3;n de los trabajadores con estudios superiores en los mismos dos conjuntos de las industrias intensivas en conocimiento y creativas. </p>
				<p>Para asegurar que las respuestas de los cuestionarios eran realizadas por trabajadores de dichos sectores, se determin&#xf3; que la distribuci&#xf3;n de la encuesta se realizar&#xed;a a trav&#xe9;s de las empresas<xref ref-type="fn" rid="fn5">
						<sup>5</sup>
					</xref>. Para llevar a cabo la selecci&#xf3;n de estas, se realiz&#xf3; un muestreo aleatorio a partir de empresas localizadas en la Comunidad de Madrid, tomando como referencia el directorio de empresas <italic>Orbis-Bureau van Dijk</italic>. Las empresas fueron identificadas a trav&#xe9;s del c&#xf3;digo de la CNAE-2009 a tres d&#xed;gitos. A trav&#xe9;s del cuestionario remitido a las empresas, se pregunt&#xf3; al trabajador acerca de sus caracter&#xed;sticas personales y su trayectoria laboral, las caracter&#xed;sticas del puesto de trabajo (lo que resulta determinante para poder diferenciar las respuestas de los trabajadores en tareas de direcci&#xf3;n y gesti&#xf3;n de las empresas o <italic>managers</italic>), as&#xed; como las motivaciones para haber elegido Madrid como lugar de residencia y las caracter&#xed;sticas de los desplazamientos residencia-trabajo. La oficina de protecci&#xf3;n de datos de la UCM supervis&#xf3; todos los protocolos en cuanto a la recopilaci&#xf3;n y almacenaje de toda esta informaci&#xf3;n. </p>
				<p>Antes de lanzar la encuesta, se realizaron dos pruebas sobre la funcionalidad del cuestionario: una respecto al tiempo de duraci&#xf3;n y otra como comprobaci&#xf3;n de las posibles respuestas en las preguntas planteadas. Ambas pruebas resultaron con un balance positivo. La encuesta estuvo abierta entre junio de 2019 y marzo de 2020<xref ref-type="fn" rid="fn6">
						<sup>6</sup>
					</xref>. Se descartaron los cuestionarios que no se correspond&#xed;an con actividades localizadas en la Comunidad de Madrid. Tambi&#xe9;n se eliminaron otros cuestionarios que correspond&#xed;an a trabajadores sin estudios superiores (salvo en el caso de las actividades art&#xed;sticas o el dise&#xf1;o). De este modo, de 422 respuestas obtenidas, despu&#xe9;s de la depuraci&#xf3;n se utilizaron un total de 385 respuestas v&#xe1;lidas<xref ref-type="fn" rid="fn7">
						<sup>7</sup>
					</xref>. Estas se distribuyen del siguiente modo: un 66,8 % trabajan en la ciudad de Madrid y un 33,2 % trabajan en otros municipios de la comunidad aut&#xf3;noma. De todas las respuestas, un 27,27 % corresponden con trabajadores de las industrias creativas y un 72,72 % a trabajadores de las actividades intensivas en conocimiento; al mismo tiempo, las respuestas de los trabajadores aut&#xf3;nomos, que representan el 11,4 % del total, suponen respectivamente el 24,2 % y el 7,5 % de las respuestas de esos conjuntos de sectores. Todo ello supone unos porcentajes globales muy similares a los obtenidos a trav&#xe9;s de los registros de la Seguridad Social (<xref ref-type="table" rid="t1">tabla 1</xref>). </p>
			</sec>
			<sec id="sec1.3">
				<title>Trayectorias laborales de los trabajadores del conocimiento de Madrid</title>
				<p>De acuerdo con los resultados de la encuesta, de los 385 trabajadores encuestados, un 42,9 % siempre ha vivido en la regi&#xf3;n y un 29,6 % lleva m&#xe1;s de 10 a&#xf1;os en ella. Frente a esto, algo menos del 20 % ha llegado a la regi&#xf3;n en los &#xfa;ltimos cinco a&#xf1;os (<xref ref-type="table" rid="t2">tabla 2</xref>). Los trabajadores llegados de forma reciente son, en l&#xed;neas generales, m&#xe1;s j&#xf3;venes que los que siempre han vivido en Madrid (30,1 a&#xf1;os vs. 38,9 a&#xf1;os), observ&#xe1;ndose, adem&#xe1;s, mayor presencia de hombres (48,7 % vs. 45,5 % de mujeres). Adem&#xe1;s, la mayor presencia de solteros (53,9 % vs. 27,9 %) y sin hijos (85,5 % vs. 46,7 % con hijos) entre los reci&#xe9;n llegados resulta significativa en t&#xe9;rminos estad&#xed;sticos (<xref ref-type="table" rid="t3">tabla 3</xref>), lo cual, en l&#xed;neas generales, est&#xe1; en consonancia con las evidencias descritas en cuanto a la mayor propensi&#xf3;n a migrar de individuos que, por su posici&#xf3;n en el ciclo de vida, tienden a presentar rasgos sociodemogr&#xe1;ficos de ese tipo. Esta tendencia ha sido observada en varias ciudades europeas, concretamente entre trabajadores de las industrias intensivas en conocimiento (<xref ref-type="bibr" rid="B65">Van Oort, F., Weterings, A. y Verlinde 2003</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B8">Bontje, Musterd y Sleutjes 2017</xref>)<xref ref-type="fn" rid="fn8">
						<sup>8</sup>
					</xref>.</p>
				<table-wrap id="t2">
					<label>Tabla 2</label>
					<caption>
						<title>Tiempo medio de residencia en la regi&#xf3;n de Madrid</title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="left" rowspan="2"> </th>
								<th align="center" colspan="2">Total </th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center">n</th>
								<th align="center">%</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">Menos de 5 a&#xf1;os</td>
								<td align="center">76</td>
								<td align="center">19,8</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">De 5 a 10 a&#xf1;os</td>
								<td align="center">28</td>
								<td align="center">7,3</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">M&#xe1;s de 10 a&#xf1;os</td>
								<td align="center">114</td>
								<td align="center">29,6</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Siempre</td>
								<td align="center">165</td>
								<td align="center">42,9</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
					<table-wrap-foot>
						<fn id="TFN2">
							<p>Nota: no se incluyen dos respuestas &#x201c;no sabe/no contesta&#x201d;</p>
						</fn>
						<fn id="TFN3">
							<p>Fuente: elaboraci&#xf3;n propia</p>
						</fn>
					</table-wrap-foot>
				</table-wrap>
				<table-wrap id="t3">
					<label>Tabla 3</label>
					<caption>
						<title>Perfil de los trabajadores del conocimiento, seg&#xfa;n tiempo en la regi&#xf3;n</title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
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							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="left" colspan="2" rowspan="2"> </th>
								<th align="center" colspan="3">Han llegado en los &#xfa;ltimos 5 a&#xf1;os </th>
								<th align="center" colspan="3">Siempre han residido en la regi&#xf3;n </th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center">n</th>
								<th align="center">Media</th>
								<th align="center">%</th>
								<th align="center">n</th>
								<th align="center">Media</th>
								<th align="center">%</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left" colspan="2">Edad media </td>
								<td align="center">76</td>
								<td align="center">30,1a</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">165</td>
								<td align="center">38,9a</td>
								<td align="left"> </td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">G&#xe9;nero</td>
								<td align="left">Hombre</td>
								<td align="center">37a</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">48,7</td>
								<td align="center">75a</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">45,5</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Mujer</td>
								<td align="center">39a</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">51,3</td>
								<td align="center">90a</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">54,5</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="3">Estado civil</td>
								<td align="left">Casado/a</td>
								<td align="center">15a</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">19,7</td>
								<td align="center">81b</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">49,1</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Con pareja</td>
								<td align="center">20a</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">26,3</td>
								<td align="center">36a</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">21,8</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Soltero/a</td>
								<td align="center">41a</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">53,9</td>
								<td align="center">46b</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">27,9</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Hijos</td>
								<td align="left">No</td>
								<td align="center">65a</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">85,5</td>
								<td align="center">77b</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">46,7</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">S&#xed;</td>
								<td align="center">11a</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">14,5</td>
								<td align="center">88b</td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">53,3</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
					<table-wrap-foot>
						<fn id="TFN4">
							<p>Nota: los valores de la misma fila y subtabla que no comparten el mismo sub&#xed;ndice son significativamente diferentes en p&lt; ,05 en la prueba bilateral de igualdad para medias de columna. Las pruebas asumen varianzas iguales.</p>
						</fn>
						<fn id="TFN5">
							<p>Fuente: elaboraci&#xf3;n propia</p>
						</fn>
					</table-wrap-foot>
				</table-wrap>
				<p>Para profundizar en esta cuesti&#xf3;n, la <xref ref-type="table" rid="t4">tabla 4</xref> sintetiza las trayectorias observadas tanto desde el punto de vista del pa&#xed;s de nacimiento como del lugar donde estudiaron los trabajadores, lo cual puede aportar claves interesantes sobre el proceso de atracci&#xf3;n de trabajadores del conocimiento desde fuera de la regi&#xf3;n, frente a la formaci&#xf3;n <italic>in situ</italic> de capital humano. Los resultados indican que algo menos de la mitad de estos trabajadores nacieron en Madrid (48,3 %). El peso de este grupo se aproxima a lo observado por <xref ref-type="bibr" rid="B35">Martin-Brelot <italic>et al</italic>. (2010)</xref> para algunas regiones urbanas europeas del entorno de Madrid durante la anterior crisis, como &#xc1;msterdam (37,2 %), distanci&#xe1;ndose en cambio de otras como Mil&#xe1;n (74,8 %) e incluso Barcelona (76,8 %), donde estos autores advierten el importante peso que tienen los trabajadores extranjeros y los nacidos en Catalu&#xf1;a, pero no as&#xed; en otras provincias espa&#xf1;olas. En suma, como se ha se&#xf1;alado de forma reciente, Madrid genera una atracci&#xf3;n de titulados universitarios de otras regiones del pa&#xed;s que no consiguen proveer oportunidades laborales acordes a su nivel formativo (<xref ref-type="bibr" rid="B28">Gonz&#xe1;lez-Leonardo 2020</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B26">Gonz&#xe1;lez-Leonardo y L&#xf3;pez-Gay 2019</xref>).</p>
				<table-wrap id="t4">
					<label>Tabla 4</label>
					<caption>
						<title>Tipo de trayectoria de los trabajadores del conocimiento de Madrid</title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="left" rowspan="2"> </th>
								<th align="center" colspan="2">Total </th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center">n</th>
								<th align="center">%</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">Nacidos en la ciudad/regi&#xf3;n y han estudiado aqu&#xed;</td>
								<td align="center">186</td>
								<td align="center">48,3</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Nacidos fuera, pero han estudiado en la ciudad/regi&#xf3;n </td>
								<td align="center">68</td>
								<td align="center">17,7</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Nacidos fuera y han estudiado fuera de la ciudad/regi&#xf3;n</td>
								<td align="center">129</td>
								<td align="center">33,5</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
					<table-wrap-foot>
						<fn id="TFN6">
							<p>Nota: no se incluyen dos respuestas &#x201c;no sabe/no contesta&#x201d;</p>
						</fn>
						<fn id="TFN7">
							<p>Fuente: elaboraci&#xf3;n propia</p>
						</fn>
					</table-wrap-foot>
				</table-wrap>
				<p>Al mismo tiempo, pr&#xe1;cticamente la mitad de los trabajadores del conocimiento han nacido o estudiado en Madrid. Este hecho debe relacionarse no solo con una menor movilidad de los trabajadores cualificados en el contexto europeo (<xref ref-type="bibr" rid="B8">Bontje, Musterd y Sleutjes 2017</xref>), sino tambi&#xe9;n con la importancia de Madrid como centro de formaci&#xf3;n a nivel internacional (<xref ref-type="bibr" rid="B12">Comisi&#xf3;n Europea 2019</xref>). Se trata de un patr&#xf3;n com&#xfa;n a otras regiones urbanas europeas, pero que tambi&#xe9;n presenta algunas diferencias significativas. As&#xed;, en Madrid, los trabajadores del conocimiento nacidos en otras provincias, pero que han estudiado en la Comunidad de Madrid, suponen un 17,7 % del total, mientras que en el caso de &#xc1;msterdam este grupo supon&#xed;a en la d&#xe9;cada pasada un 20,6 %, frente al 10 % en Barcelona o el 6,9 % en Mil&#xe1;n (<xref ref-type="bibr" rid="B35">Martin-Brelot <italic>et al</italic>. 2010</xref>). </p>
				<p>En todo caso, Madrid estar&#xed;a siendo capaz de atraer un n&#xfa;mero considerable de individuos que han nacido y estudiado fuera, representando estos un tercio del total de los trabajadores del conocimiento. En concreto, los nacidos fuera del pa&#xed;s suponen el 18,1 %. El dato se aproxima al obtenido para &#xc1;msterdam (16,9 %), M&#xfa;nich (12,1 %), Barcelona (12 %) o Toulouse (11,5 %) (<italic>Ibid</italic> 2010). Adem&#xe1;s, se confirma el mayor peso de los trabajadores nacidos en pa&#xed;ses de Europa y Am&#xe9;rica Latina, seguido de Estados Unidos. Detr&#xe1;s de ello, se evidencia la influencia de algunos vectores econ&#xf3;micos de la inserci&#xf3;n de Madrid en la econom&#xed;a global, como la llegada de empresas internacionales, as&#xed; como la influencia de lazos culturales hist&#xf3;ricos, ambos con impacto sobre el desarrollo reciente de las industrias creativas e intensivas en conocimiento (<xref ref-type="bibr" rid="B53">S&#xe1;nchez-Moral, Bontje y Musterd 2018</xref>).</p>
				<p>En definitiva, los datos confirman el atractivo de Madrid como lugar para el desarrollo profesional de todo tipo de trabajadores del conocimiento, llegados de otras regiones y pa&#xed;ses, o formados in situ (<xref ref-type="bibr" rid="B52">S&#xe1;nchez-Moral, Arellano y D&#xed;ez-Pisonero 2018</xref>). De este modo, la regi&#xf3;n atraer&#xed;a a j&#xf3;venes cualificados (en no pocos casos, acompa&#xf1;ados de sus familias), al mismo tiempo que retendr&#xed;a a otros muchos trabajadores, sobre la base de una serie de atractivos que son objeto de an&#xe1;lisis y discusi&#xf3;n en la secci&#xf3;n siguiente. </p>
			</sec>
			<sec id="sec1.4">
				<title>Motivaciones de los trabajadores del conocimiento para su localizaci&#xf3;n en Madrid</title>
				<p>Analizada la trayectoria de los trabajadores del conocimiento, esta secci&#xf3;n se detiene en la influencia de los factores de atracci&#xf3;n y retenci&#xf3;n de estos trabajadores sobre sus decisiones de traslado a Madrid. De acuerdo con los estudios previos, esta influencia var&#xed;a en funci&#xf3;n del tiempo de residencia de los trabajadores, pero tambi&#xe9;n del sector de actividad (<xref ref-type="bibr" rid="B8">Bontje, Musterd y Sleutjes 2017</xref>). Como se&#xf1;alan <xref ref-type="bibr" rid="B0">Bontje y Musterd (2008)</xref> su estudio a escala interregional se ve, no obstante, limitado por el tama&#xf1;o de los subgrupos a comparar. Para evitar este problema, las comparaciones aqu&#xed; se establecen por separado y a nivel de factores agregados.</p>
				<p>Parece oportuno arrancar el an&#xe1;lisis revisando la valoraci&#xf3;n general que hacen los trabajadores del conocimiento de Madrid, como lugar para vivir y para trabajar, en el contexto de las grandes metr&#xf3;polis espa&#xf1;olas. Para facilitar las respuestas en esta pregunta del cuestionario, se identifica la ciudad de Madrid como primer destino dentro de las opciones<italic>.</italic> El <xref ref-type="fig" rid="f1">gr&#xe1;fico 1</xref> recoge los resultados de la primera elecci&#xf3;n de los entrevistados. </p>
				<fig id="f1">
					<label>Gr&#xe1;fico 1</label>
					<caption>
						<title>Valoraci&#xf3;n de las ciudades como primer destino para vivir y trabajar por parte de los trabajadores del conocimiento de la regi&#xf3;n de Madrid</title>
						<p>Fuente: elaboraci&#xf3;n propia</p>
					</caption>
					<graphic id="gra-1" xlink:href="RIS-79-03-e192-gf1.png"/>
				</fig>
				<p>De acuerdo con los resultados obtenidos, m&#xe1;s de la mitad de los trabajadores posiciona la ciudad de Madrid como primer destino, por delante del resto de las metr&#xf3;polis consideradas, lo cual puede ser resultado tanto de la satisfacci&#xf3;n con el destino como del hecho de que un alto porcentaje de trabajadores nunca haya vivido en otra regi&#xf3;n distinta, como se coment&#xf3; con anterioridad. En todo caso, el porcentaje desciende ligeramente entre los trabajadores de las industrias creativas (45,6 %), para aumentar entre los trabajadores de las actividades intensivas en conocimiento (52,4 %). Barcelona es valorada como primer destino solo por un 9,4 % de los entrevistados, pero ese porcentaje aumenta claramente entre los trabajadores de las industrias creativas (14,1 %). Estos trabajadores valoran positivamente Barcelona, con una trayectoria econ&#xf3;mica y <italic>path-dependence</italic> favorable en este tipo de sectores. M&#xe1;laga y Bilbao alcanzan una valoraci&#xf3;n global similar, en torno al 11 %-12 %, observ&#xe1;ndose en este segundo caso una valoraci&#xf3;n tambi&#xe9;n m&#xe1;s positiva entre los trabajadores creativos (15,3 %). Zaragoza se coloca, en t&#xe9;rminos comparativos, como la ciudad peor valorada por los trabajadores entrevistados. </p>
				<p>Para avanzar en el estudio de las motivaciones de traslado, se plante&#xf3; una <italic>escala de Likert</italic> que cuantificaba (entre 0 y 4) el peso que tuvieron estos factores de atracci&#xf3;n y retenci&#xf3;n en la decisi&#xf3;n de localizaci&#xf3;n en Madrid del trabajador como &#x201c;nada importante&#x201d;, &#x201c;poco importante&#x201d;, &#x201c;algo importante&#x201d;, &#x201c;importante&#x201d; o &#x201c;muy importante&#x201d;. La <xref ref-type="table" rid="t5">tabla 5</xref> recoge el porcentaje de trabajadores que consider&#xf3; &#x201c;muy importante&#x201d; alguno de los &#xed;tems considerados dentro de cada categor&#xed;a de factores (ver <xref ref-type="app" rid="app1">anexo I</xref>). </p>
				<table-wrap id="t5">
					<label>Tabla 5</label>
					<caption>
						<title>Valoraci&#xf3;n como &#x201c;muy importante&#x201d; de las razones para vivir en Madrid, seg&#xfa;n trayectorias</title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
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							<col/>
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							<col/>
							<col/>
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="left"> </th>
								<th align="center" colspan="2">Menos de 5 a&#xf1;os viviendo en Madrid </th>
								<th align="center" colspan="2">Siempre ha vivido en Madrid </th>
								<th align="center" colspan="2">Total </th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="left"> </th>
								<th align="center">n</th>
								<th align="center">%</th>
								<th align="center">n</th>
								<th align="center">%</th>
								<th align="center">n</th>
								<th align="center">%</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">Factores hard</td>
								<td align="center">65<sub>a</sub>
								</td>
								<td align="center">85,5%</td>
								<td align="center">105<sub>b</sub>
								</td>
								<td align="center">63,6%</td>
								<td align="center">170</td>
								<td align="center">70,5</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Factores soft</td>
								<td align="center">34<sub>a</sub>
								</td>
								<td align="center">44,7%</td>
								<td align="center">118<sub>b</sub>
								</td>
								<td align="center">71,5%</td>
								<td align="center">152</td>
								<td align="center">63,1%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Factores network</td>
								<td align="center">19<sub>a</sub>
								</td>
								<td align="center">25,0%</td>
								<td align="center">123<sub>b</sub>
								</td>
								<td align="center">74,5%</td>
								<td align="center">142</td>
								<td align="center">41,1%</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
					<table-wrap-foot>
						<fn id="TFN8">
							<p>Nota: Los valores de la misma fila y subtabla que no comparten el mismo sub&#xed;ndice son significativamente diferentes en p&lt; ,05 en la prueba bilateral de igualdad para proporciones de columna. Las pruebas asumen varianzas iguales.</p>
						</fn>
						<fn id="TFN9">
							<p>Fuente: elaboraci&#xf3;n propia</p>
						</fn>
					</table-wrap-foot>
				</table-wrap>
				<p>Los factores <italic>hard</italic>, que se relacionan sobre todo con las oportunidades de empleo, son los que concentran mayor n&#xfa;mero de valoraciones como &#x201c;muy importante&#x201d;, por delante de los factores <italic>soft</italic>, pese al mayor n&#xfa;mero de &#xed;tems valorados dentro de estos &#xfa;ltimos. En tercer lugar, se situar&#xed;an los factores <italic>network</italic>. Estos resultados coinciden con lo encontrados en otras regiones urbanas europeas, donde se apunta a la influencia tanto de factores <italic>hard</italic> como <italic>soft</italic> (<xref ref-type="bibr" rid="B43">Migu&#xe9;lez y Moreno 2014</xref>). En cuanto a la diferenciaci&#xf3;n seg&#xfa;n las trayectorias de los trabajadores, los resultados sugieren un mayor peso de los factores <italic>hard</italic>, estad&#xed;sticamente significativo, entre los trabajadores reci&#xe9;n llegados. Los factores <italic>soft</italic> resultan mejor valorados por trabajadores que siempre han vivido en Madrid, confirm&#xe1;ndose, como en otras regiones europeas, su mayor influencia en la retenci&#xf3;n de trabajadores del conocimiento, en tanto que preferencias, no necesidades o demandas, que operan cuando los otros factores ya se han satisfecho (<xref ref-type="bibr" rid="B48">Musterd, Bontje y Rouwendal 2016</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B50">Niedomysl y Hansen 2010</xref>). Por su parte, las valoraciones &#x201c;muy positivas&#x201d; de los factores <italic>network</italic> crecen considerablemente entre los trabajadores que siempre han residido en la ciudad. Los resultados est&#xe1;n, por tanto, en consonancia con lo encontrado por <xref ref-type="bibr" rid="B35">Martin-Brelot <italic>et al</italic>. (2010)</xref>.</p>
				<p>La valoraci&#xf3;n global de los factores seg&#xfa;n sectores de actividad resulta similar al caso anterior (<xref ref-type="table" rid="t6">tabla 6</xref>). No obstante, la mayor diferencia se establece ahora en cuanto a la valoraci&#xf3;n de los factores <italic>hard</italic> por parte de los trabajadores de las industrias intensivas en conocimiento. De hecho, seg&#xfa;n el detalle de las motivaciones para haberse instalado en Madrid, las oportunidades de empleo alcanzan un nivel de respuestas considerable como &#x201c;muy importante&#x201d; en t&#xe9;rminos absolutos dentro de este grupo y respecto de los trabajadores de las industrias creativas (<xref ref-type="app" rid="app1">anexo I</xref>). Por su parte, los factores <italic>soft</italic> son valorados como &#x201c;muy importante&#x201d; por todo tipo de trabajadores, pero especialmente por parte de los trabajadores de las industrias creativas, en relaci&#xf3;n con su estilo de vida y el consumo cultural, como ya observaran <xref ref-type="bibr" rid="B8">Bontje, Musterd y Sleutjes (2017)</xref> en el caso de &#xc1;msterdam y Eindhoven, o <xref ref-type="bibr" rid="B17">Egedy y Kov&#xe1;cs (2011)</xref> en el de Budapest, si bien para estos autores no existe un &#xfa;nico tipo de factores que resulte determinante. En este sentido, las respuestas por &#xed;tems confirman que dos de las motivaciones que concentran mayor n&#xfa;mero de respuestas como &#x201c;muy importante&#x201d; y respecto de los trabajadores de las industrias intensivas en conocimiento son la oferta de ocio y entretenimiento y la diversidad cultural. Tambi&#xe9;n variables relacionadas con la accesibilidad a la vivienda parecen haber tenido mayor influencia en las decisiones de los trabajadores de este grupo que, de hecho, de acuerdo a otros estudios, tienen menor nivel de renta (<xref ref-type="app" rid="app1">anexo I</xref>). En definitiva, los resultados confirman el atractivo de Madrid y su n&#xfa;cleo urbano, con una amplia oferta cultural y actividades de ocio enfocadas al consumo (<xref ref-type="bibr" rid="B24">Gago Garc&#xed;a, C&#xf3;rdoba Ord&#xf3;&#xf1;ez y D&#xed;ez Pisonero 2017</xref>).</p>
				<table-wrap id="t6">
					<label>Tabla 6</label>
					<caption>
						<title>Valoraci&#xf3;n como &#x201c;muy importante&#x201d; de las razones para vivir en Madrid, seg&#xfa;n sectores</title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
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						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="left"> </th>
								<th align="center" colspan="2">Industrias creativas </th>
								<th align="center" colspan="2">Industrias intensivas en conocimiento </th>
								<th align="center" colspan="2">Total </th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="left"> </th>
								<th align="center">n</th>
								<th align="center">%</th>
								<th align="center">n</th>
								<th align="center">%</th>
								<th align="center">n</th>
								<th align="center">%</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="justify">Factores hard</td>
								<td align="center">66<sub>a</sub>
								</td>
								<td align="center">62,9%</td>
								<td align="center">206<sub>b</sub>
								</td>
								<td align="center">73,6%</td>
								<td align="center">272</td>
								<td align="center">70,6</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="justify">Factores soft</td>
								<td align="center">69<sub>a</sub>
								</td>
								<td align="center">65,7%</td>
								<td align="center">157<sub>a</sub>
								</td>
								<td align="center">56,1%</td>
								<td align="center">226</td>
								<td align="center">56,1</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="justify">Factores network</td>
								<td align="center">48<sub>a</sub>
								</td>
								<td align="center">45,7%</td>
								<td align="center">147<sub>a</sub>
								</td>
								<td align="center">52,5%</td>
								<td align="center">195</td>
								<td align="center">50,6</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
					<table-wrap-foot>
						<fn id="TFN10">
							<p>Nota: Los valores de la misma fila y subtabla que no comparten el mismo sub&#xed;ndice son significativamente diferentes en p&lt;, 05 en la prueba bilateral de igualdad para medias de columna. Las pruebas asumen varianzas iguales.</p>
						</fn>
						<fn id="TFN11">
							<p>Fuente: elaboraci&#xf3;n propia</p>
						</fn>
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			</sec>
		</sec>
		<sec id="sec2" sec-type="conclusions">
			<title>Conclusiones</title>
			<p>La globalizaci&#xf3;n, la nueva divisi&#xf3;n del trabajo asociado al capitalismo cultural-cognitivo y algunas tendencias como la desmaterializaci&#xf3;n y terciarizaci&#xf3;n de la econom&#xed;a han impactado profundamente en el empleo, tanto en su cantidad, como en su naturaleza y distribuci&#xf3;n espacial. De este modo, desde hace d&#xe9;cadas se asiste a un reforzamiento de la concentraci&#xf3;n en las principales ciudades de trabajadores con alto nivel formativo en industrias creativas e intensivas en conocimiento, as&#xed; como en funciones directivas en cualquier tipo de actividad. </p>
			<p>De acuerdo con diversos estudios comparativos, esta fortaleza se sustenta en la generaci&#xf3;n de oportunidades de empleo en las principales regiones urbanas (<xref ref-type="bibr" rid="B47">Musterd y Gritsai 2013</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B35">Martin-Brelot <italic>et al</italic>. 2010</xref>). No obstante, estos mismos estudios nos advierten de la heterogeneidad de perfiles existente entre de los trabajadores del conocimiento, as&#xed; como de la diversidad de trayectorias personales posibles que, con frecuencia, desaf&#xed;an esa visi&#xf3;n algo idealizada de trabajadores muy cualificados, que manejan las nuevas tecnolog&#xed;as y que exhiben una elevada movilidad a nivel internacional (<xref ref-type="bibr" rid="B6">Boltanski y Chiapello 2005</xref>). Todo ello se traduce en un posible comportamiento espacial desigual seg&#xfa;n los grupos de trabajadores, as&#xed; como de su valoraci&#xf3;n de los posibles atractivos urbanos. </p>
			<p>Esta investigaci&#xf3;n ha identificado la oportunidad de conducir un estudio entre los trabajadores del conocimiento de Madrid, que, pese a situarse a la cabeza del sistema urbano espa&#xf1;ol, ha quedado fuera de esos estudios. Siguiendo su metodolog&#xed;a, se han analizado las trayectorias y motivaciones de una muestra representativa de trabajadores del conocimiento, proponiendo avanzar en el comportamiento diferenciado de dos subconjuntos ya identificados en algunos trabajos: los trabajadores de las industrias intensivas en conocimiento y los de las industrias creativas. Pese al inter&#xe9;s de la cuesti&#xf3;n, tal como se&#xf1;alan <xref ref-type="bibr" rid="B0">Bontje y Musterd (2008)</xref>, el estudio de los subgrupos puede verse limitado por la p&#xe9;rdida de representatividad, si se produce una excesiva segmentaci&#xf3;n de la muestra. </p>
			<p>En ese sentido, respecto a la encuesta realizada, cabe se&#xf1;alar que, si bien globalmente se alcanza una buena representatividad (respecto de la localizaci&#xf3;n, los grandes conjuntos sectoriales o el tipo de empleo), el tama&#xf1;o de la muestra alcanzada no aconseja realizar an&#xe1;lisis excesivamente segmentados, entre otras cuestiones porque ello dificultar&#xed;a la validaci&#xf3;n de las condiciones de los an&#xe1;lisis param&#xe9;tricos. Esto es lo que ocurre cuando se pretende combinar, al mismo tiempo, la trayectoria y los sectores de actividad de los trabajadores. Una estrategia alternativa de an&#xe1;lisis, para futuros trabajos, puede ser la aplicaci&#xf3;n de an&#xe1;lisis multivariantes para una identificaci&#xf3;n m&#xe1;s precisa de distintos perfiles y comportamientos espaciales seg&#xfa;n los tipos de trabajadores. Pese a estas limitaciones, se derivan conclusiones relevantes de esta primera aproximaci&#xf3;n.</p>
			<p>Respondiendo a la cuesti&#xf3;n de las trayectorias laborales, se confirma la relativa baja movilidad de los trabajadores del conocimiento de Madrid, con un alto porcentaje que nacieron o estudiaron en la regi&#xf3;n. Al mismo tiempo, Madrid es capaz de atraer un flujo significativo de trabajadores con formaci&#xf3;n universitaria de otras regiones e incluso pa&#xed;ses. El an&#xe1;lisis de las caracter&#xed;sticas sociodemogr&#xe1;ficas de estos flujos de entrada puso de relieve la importancia de la posici&#xf3;n del trabajador en el ciclo de vida, observ&#xe1;ndose la llegada de trabajadores relativamente j&#xf3;venes y sin hijos, un patr&#xf3;n que se repite en otras regiones urbanas. En cambio, no se encontraron diferencias en cuanto a la trayectoria y perfiles de los trabajadores seg&#xfa;n actividades.</p>
			<p>En relaci&#xf3;n con la cuesti&#xf3;n de las motivaciones, el estudio ha indagado en los factores m&#xe1;s importantes para los trabajadores en la decisi&#xf3;n de trasladarse a Madrid, seg&#xfa;n sus trayectorias personales y seg&#xfa;n las actividades que desempe&#xf1;an. Los factores <italic>hard</italic>, relacionados con la existencia de buenas oportunidades de empleo o el traslado por motivo de trabajo de la pareja, entre otras cuestiones, tendr&#xed;an mayor peso en las decisiones de los reci&#xe9;n llegados a la regi&#xf3;n. En definitiva, se confirma la posici&#xf3;n de Madrid como principal centro urbano del pa&#xed;s, generador de oportunidades de empleo en los diferentes sectores de la econom&#xed;a del conocimiento que han tenido un amplio desarrollo en la regi&#xf3;n en las &#xfa;ltimas d&#xe9;cadas. El perfil diversificado de Madrid se asemeja al de regiones urbanas de similar rango (por ejemplo, &#xc1;msterdam), resultando tanto de las actividades intensivas en conocimiento como de las creativas beneficiadas por un posicionamiento econ&#xf3;mico y cultural en la globalizaci&#xf3;n muy favorable. Adem&#xe1;s, la regi&#xf3;n de Madrid tambi&#xe9;n funciona como un <italic>hub</italic> de formaci&#xf3;n a nivel internacional.</p>
			<p>Los factores <italic>network</italic>, relacionados con la existencia de una red de familiares, amigos y contactos profesionales, suponen un factor de anclaje importante para los trabajadores que llevan m&#xe1;s tiempo residiendo en Madrid o que nunca se han movido. En este sentido, la literatura existente apunta a la importancia para estos trabajadores de la participaci&#xf3;n en estas redes sociales, que generan y transmiten diferentes tipos de conocimiento especialmente relevantes para sus actividades (<xref ref-type="bibr" rid="B43">Migu&#xe9;lez y Moreno 2014</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B60">Spencer 2015</xref>). Los factores <italic>soft</italic> tambi&#xe9;n muestran una influencia mayor entre los trabajadores que siempre han vivido en la regi&#xf3;n, confirmando su influencia sobre la retenci&#xf3;n de los trabajadores del conocimiento. </p>
			<p>La influencia de estos factores puede verse modificada seg&#xfa;n la actividad desempe&#xf1;ada por el trabajador (<xref ref-type="bibr" rid="B8">Bontje, Musterd y Sleutjes 2017</xref>). Sin perder de vista el hecho de que este efecto es m&#xe1;s evidente a escala intraurbana, los resultados confirman que, a escala interregional, tambi&#xe9;n se observan diferencias significativas al respecto. As&#xed;, las oportunidades de empleo resultan ser el principal motivo de traslado a Madrid de todo tipo de trabajadores, pero habr&#xed;a influido de forma m&#xe1;s evidente en los trabajadores que desempe&#xf1;an su actividad en empresas de industrias intensivas en conocimiento, lo mismo que el acceso a buenas universidades. Los trabajadores de las industrias creativas, en cambio, incorporan a la decisi&#xf3;n tanto las oportunidades de empleo como determinadas caracter&#xed;sticas del lugar (Madrid) que permiten satisfacer, por ejemplo, la preferencia por ciudades culturalmente diversas o con una oferta destacada de ocio y cultura, aspectos de la vida urbana que suponen <italic>inputs</italic> importantes que se entremezclan en la vida profesional y privada de los trabajadores de las industrias creativas (<xref ref-type="bibr" rid="B8">Bontje, Musterd y Sleutjes 2017</xref>). De hecho, estos tienden a valorar de forma igualmente positiva otras regiones espa&#xf1;olas con una trayectoria similar (por ejemplo, Barcelona o Bilbao). Si bien estos resultados son plenamente coherentes con los obtenidos en otros estudios anteriores a nivel europeo, el significado de la mayor o menor influencia relativa de los distintos factores anima a avanzar en el estudio de la cuesti&#xf3;n de los estilos de vida de los trabajadores de la regi&#xf3;n. </p>
			<p>Todo lo anterior tiene implicaciones importantes para las pol&#xed;ticas urbanas. Aunque parece existir suficiente evidencia de que son los trabajadores los que siguen a los empleos, y no al contrario, tienden a generalizarse en las agendas urbanas aproximaciones <italic>soft</italic> que inciden en el favorecimiento de ambientes urbanos diversos, de la actividad de ocio-consumo o de la oferta cultural, entre otras cuestiones. Detr&#xe1;s de ello, puede situarse el menor coste para las administraciones p&#xfa;blicas de este tipo de estrategias, frente a las mayores inversiones que exigen otros objetivos como la educaci&#xf3;n, el empleo, la vivienda o el transporte, de gran importancia en las decisiones de localizaci&#xf3;n de estos trabajadores y sus familias (cuestiones que claramente emergen en los estudios a escala intraurbana). Estudios como el presentado aqu&#xed; permiten concluir la limitada influencia de este tipo de estrategias urbanas <italic>soft</italic> desde el punto de vista de la atracci&#xf3;n de trabajadores del conocimiento a escala interregional, quiz&#xe1;s salvo para grupos muy espec&#xed;ficos de trabajadores de las industrias creativas; o limitada a la retenci&#xf3;n de trabajadores, pero siempre y cuando estos sigan encontrando oportunidades de empleo en las regiones urbanas donde residen.</p>
		</sec>
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			<title>Agradecimientos</title>
			<p>Este trabajo forma parte del proyecto del Plan Nacional de I+D+i: &#x201c;<italic>Atracci&#xf3;n de talento, innovaci&#xf3;n y creatividad para el desarrollo inteligente de la ciudad-regi&#xf3;n de Madrid&#x201d;</italic> (CSO2016-74888-C4-4-R) (AEI/ FEDER, EU). Los investigadores quieren agradecer al profesor J. M. Albertos Puebla de la Universidad de Valencia sus comentarios, as&#xed; como a C. Manago y a todas las instituciones, empresas y trabajadores participantes en este estudio su colaboraci&#xf3;n.</p>
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			<title>Referencias bibliogr&#xe1;ficas</title>
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					<article-title>What matters more for the decision to move: jobs versus amenities</article-title>
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					<article-title>Creative economy and quality of employment in Large Urban Areas in Spain</article-title>
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					<article-title>Interregional mobility of talent in Spain: The role of job opportunities and qualities of places during the recent economic crisis</article-title>
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					<article-title>Jobs or amenities? Destination choices of migrant engineers in the USA</article-title>
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					<article-title>Beyond the creative city: cognitive-cultural capitalism and the new urbanism</article-title>
					<source>Regional Studies</source>
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					<source>The Review of Economics and Statistics</source>
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					<article-title>Knowledge neighbourhoods: Urban form and evolutionary economic geography</article-title>
					<source>Regional Studies</source>
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					<article-title>Rethinking human capital, creativity and urban growth</article-title>
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					<article-title>The economic role of mobile professional and creative workers and their housing and residential preferences: evidence from North East England</article-title>
					<source>The Town Planning Review</source>
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					<article-title>Econom&#xed;a del conocimiento, ciudad y competitividad</article-title>
					<source>Investigaciones Regionales</source>
					<fpage>139</fpage>
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					<source>The creative economy report</source>
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					<article-title>Residential amenities of knowledge workers and the location of ICT-Firms in the Netherlands</article-title>
					<source>Tijdschrift voor economische en sociale geografie</source>
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					<fpage>516</fpage>
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					<article-title>Knowledge and Proximity</article-title>
					<source>European Planning Studies</source>
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					<article-title>The strategic management of core cities: Path dependence and economic adjustment in resilient regions</article-title>
					<source>Cambridge Journal of Regions, Economy and Society</source>
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					<issue>1</issue>
					<fpage>139</fpage>
					<lpage>152</lpage>
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					<article-title>Dynamic Cities and Creative Clusters</article-title>
					<source>World Bank Policy Research Working Paper</source>
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					<article-title>The city of cognitive-cultural capitalism</article-title>
					<source>City</source>
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					<year>2007</year>
					<article-title>Attracting and retaining knowledge workers in knowledge cities</article-title>
					<source>Journal of Knowledge Management</source>
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					<issue>5</issue>
					<fpage>6</fpage>
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		<fn-group>
			<title>Notas</title>
			<fn fn-type="other" id="fn1">
				<label>1</label>
				<p>En esta investigaci&#xf3;n, la alusi&#xf3;n a Madrid hace referencia siempre al conjunto de la regi&#xf3;n. Cuando los resultados hacen referencia de forma puntual a la ciudad de Madrid, se indica en el texto.</p>
			</fn>
			<fn fn-type="other" id="fn2">
				<label>2</label>
				<p>Las industrias creativas consideradas incluyen los c&#xf3;digos de la CNAE-2009: Edici&#xf3;n de libros, Soportes grabados (Cod. CNAE-2009: 182, 581, 582), Otras actividades creativas (321, 322), Radio, Televisi&#xf3;n, Cine, M&#xfa;sica (591, 592, 601, 602), Arquitectura, dise&#xf1;o, publicidad (711, 731, 741, 742), Actividades art&#xed;sticas (900), Museos, Archivos, Antig&#xfc;edades (910).</p>
			</fn>
			<fn fn-type="other" id="fn3">
				<label>3</label>
				<p>Las actividades intensivas en conocimiento consideradas incluyen los c&#xf3;digos de la CNAE-2009: Industrias de alta intensidad tecnol&#xf3;gica (Cod. CNAE-2009: 211, 212, 303, 261, 262, 264, 265), TICs (263, 61), Servicios a las empresas, Actividades financieras (620, 631, 639, 691, 692, 64, 65, 66, 701, 702, 732, 823), I+D, Educaci&#xf3;n Superior (72, 854).</p>
			</fn>
			<fn fn-type="other" id="fn4">
				<label>4</label>
				<p>La informaci&#xf3;n del grupo de cotizaci&#xf3;n solo afecta a los trabajadores asalariados.</p>
			</fn>
			<fn fn-type="other" id="fn5">
				<label>5</label>
				<p>Seg&#xfa;n se avanz&#xf3; el estudio, hubo que ampliar el muestreo de empresas por la baja tasa de respuesta encontrada.</p>
			</fn>
			<fn fn-type="other" id="fn6">
				<label>6</label>
				<p>Distribuci&#xf3;n de las respuestas por sectores y actividad. Las industrias creativas (27,3 %): Edici&#xf3;n de libros, Soportes grabados (1.3 %); Radio, Televisi&#xf3;n, Cine, M&#xfa;sica (3,1 %); Arquitectura, dise&#xf1;o, publicidad (8 %); Actividades art&#xed;sticas (9,9 %); Museos, Archivos, Antig&#xfc;edades (4,9 %). Las industrias intensivas en conocimiento (72,7 %): Industrias de alta intensidad tecnol&#xf3;gica (24,4 %); TICs (4,7 %), Servicios a las empresas, Actividades financieras (20,8 %); I+D, Educaci&#xf3;n Superior (22,9 %).</p>
			</fn>
			<fn fn-type="other" id="fn7">
				<label>7</label>
				<p>Para el control de calidad, se establecieron cuatro preguntas de respuesta obligatoria: una primera de conformidad, antes de empezar, y tres m&#xe1;s dentro del cuestionario. Por otro lado, los encuestados no contaba con ning&#xfa;n tipo de incentivo por participar. </p>
			</fn>
			<fn fn-type="other" id="fn8">
				<label>8</label>
				<p>El an&#xe1;lisis exploratorio de los perfiles de los trabajadores de las industrias intensivas en conocimiento y de las industrias creativas no arroj&#xf3; diferencias significativas en el caso de Madrid.</p>
			</fn>
		</fn-group>
		<app-group>
			<app id="app1">
				<label/>
				<table-wrap id="t7">
					<label>Anexo I</label>
					<caption>
						<title>Valoraci&#xf3;n general de las razones para localizarse en Madrid: respuestas &#x201c;muy importantes&#x201d; recibidas en cada &#xed;tem</title>
					</caption>
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								<th align="center" colspan="2">Industrias creativas </th>
								<th align="center" colspan="2">Industrias intensivas en tecnolog&#xed;a </th>
								<th align="center" rowspan="2">Diferencia %</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="left"> </th>
								<th align="center">n</th>
								<th align="center">%</th>
								<th align="center">n</th>
								<th align="center">%</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">FACTORES HARD</td>
								<td align="center">66</td>
								<td align="center">62,9%</td>
								<td align="center">206</td>
								<td align="center">73,6%</td>
								<td align="center">10,7%</td>
							</tr>
							<tr>
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								<td align="center">32</td>
								<td align="center">30,5%</td>
								<td align="center">82</td>
								<td align="center">29,3%</td>
								<td align="center">-1,2%</td>
							</tr>
							<tr>
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								<td align="center">17</td>
								<td align="center">16,2%</td>
								<td align="center">34</td>
								<td align="center">12,1%</td>
								<td align="center">-4,0%</td>
							</tr>
							<tr>
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								<td align="center">40</td>
								<td align="center">38,1%</td>
								<td align="center">146</td>
								<td align="center">52,1%</td>
								<td align="center">14,0%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Salarios m&#xe1;s altos</td>
								<td align="center">17</td>
								<td align="center">16,2%</td>
								<td align="center">59</td>
								<td align="center">21,1%</td>
								<td align="center">4,9%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Acceso a buenas universidades</td>
								<td align="center">29</td>
								<td align="center">27,6%</td>
								<td align="center">94</td>
								<td align="center">33,6%</td>
								<td align="center">6,0%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Otros</td>
								<td align="center">6</td>
								<td align="center">5,7%</td>
								<td align="center">14</td>
								<td align="center">5,0%</td>
								<td align="center">-0,7%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">0,0%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">FACTORES NETWORK</td>
								<td align="center">48</td>
								<td align="center">45,7%</td>
								<td align="center">147</td>
								<td align="center">52,5%</td>
								<td align="center">6,8%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Haber nacido en la regi&#xf3;n</td>
								<td align="center">20</td>
								<td align="center">19,0%</td>
								<td align="center">66</td>
								<td align="center">23,6%</td>
								<td align="center">4,5%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Aqu&#xed; vive la familia</td>
								<td align="center">35</td>
								<td align="center">33,3%</td>
								<td align="center">104</td>
								<td align="center">37,1%</td>
								<td align="center">3,8%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Haber estudiado en la regi&#xf3;n</td>
								<td align="center">20</td>
								<td align="center">19,0%</td>
								<td align="center">52</td>
								<td align="center">18,6%</td>
								<td align="center">-0,5%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Proximidad a los amigos</td>
								<td align="center">26</td>
								<td align="center">24,8%</td>
								<td align="center">50</td>
								<td align="center">17,9%</td>
								<td align="center">-6,9%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">0,0%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">FACTORES SOFT</td>
								<td align="center">69</td>
								<td align="center">65,7%</td>
								<td align="center">157</td>
								<td align="center">56,1%</td>
								<td align="center">-9,6%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Buen clima</td>
								<td align="center">10</td>
								<td align="center">9,5%</td>
								<td align="center">19</td>
								<td align="center">6,8%</td>
								<td align="center">-2,7%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Buenos transportes</td>
								<td align="center">26</td>
								<td align="center">24,8%</td>
								<td align="center">63</td>
								<td align="center">22,5%</td>
								<td align="center">-2,3%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Cercan&#xed;a entorno natural</td>
								<td align="center">19</td>
								<td align="center">18,1%</td>
								<td align="center">16</td>
								<td align="center">5,7%</td>
								<td align="center">-12,4%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Precio de la vivienda</td>
								<td align="center">14</td>
								<td align="center">13,3%</td>
								<td align="center">18</td>
								<td align="center">6,4%</td>
								<td align="center">-6,9%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Disponibilidad de la vivienda</td>
								<td align="center">14</td>
								<td align="center">13,3%</td>
								<td align="center">21</td>
								<td align="center">7,5%</td>
								<td align="center">-5,8%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Calidad de la vivienda</td>
								<td align="center">15</td>
								<td align="center">14,3%</td>
								<td align="center">22</td>
								<td align="center">7,9%</td>
								<td align="center">-6,4%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">FS_seguridad</td>
								<td align="center">19</td>
								<td align="center">18,1%</td>
								<td align="center">55</td>
								<td align="center">19,6%</td>
								<td align="center">1,5%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Gente abierta y tolerante</td>
								<td align="center">30</td>
								<td align="center">28,6%</td>
								<td align="center">61</td>
								<td align="center">21,8%</td>
								<td align="center">-6,8%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Conocer gente diferente</td>
								<td align="center">19</td>
								<td align="center">18,1%</td>
								<td align="center">48</td>
								<td align="center">17,1%</td>
								<td align="center">-1,0%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Ambiente amable para col. LGTBI</td>
								<td align="center">17</td>
								<td align="center">16,2%</td>
								<td align="center">31</td>
								<td align="center">11,1%</td>
								<td align="center">-5,1%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Idioma</td>
								<td align="center">19</td>
								<td align="center">18,1%</td>
								<td align="center">49</td>
								<td align="center">17,5%</td>
								<td align="center">-0,6%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Oferta de ocio y entretenimiento</td>
								<td align="center">48</td>
								<td align="center">45,7%</td>
								<td align="center">79</td>
								<td align="center">28,2%</td>
								<td align="center">-17,5%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Diversidad cultural</td>
								<td align="center">50</td>
								<td align="center">47,6%</td>
								<td align="center">72</td>
								<td align="center">25,7%</td>
								<td align="center">-21,9%</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Diversidad arquitect&#xf3;nica</td>
								<td align="center">22</td>
								<td align="center">21,0%</td>
								<td align="center">37</td>
								<td align="center">13,2%</td>
								<td align="center">-7,7%</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
					<table-wrap-foot>
						<fn id="TFN12">
							<p>Fuente: elaboraci&#xf3;n propia</p>
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