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Este trabajo realiza una estimación de la demanda residencial de electricidad en el Perú, empleando información de una encuesta de hogares diseñada específicamente para este fin. Las características de esta base de datos permiten obtener el consumo físico de electricidad directamente de las empresas de distribución, solucionando así cualquier posible error de medición. Adicionalmente, se utiliza el método de máxima verosimilitud para abordar en el modelo la existencia de tarifas crecientes en bloque. Para poder identificar correctamente las elasticidades precio e ingreso, la estrategia de identificación consiste en utilizar la variación exógena producida por la creación del subsidio a la electricidad en el año 2001, que implicó una reducción de hasta 50% de las tarifas para todo consumo por debajo de 100 kWh, beneficiando principalmente a los hogares de menor consumo. Los resultados de las estimaciones indican que el hogar promedio en el Perú tiene una demanda inelástica tanto respecto del precio como del ingreso. No obstante, estos resultados esconden una importante heterogeneidad. En particular, la elasticidad precio tiene un valor promedio de -0.18, pero abarca un rango que se encuentra entre cero y -1.97, mientras que la elasticidad ingreso tiene un valor promedio de 0.11, pero varía entre cero y 1.9. Estimaciones realizadas con submuestras para determinadas regiones no muestran diferencias estadísticamente significativas con las elasticidades obtenidas a nivel nacional. Adicionalmente, se encuentra que existe una relación directa entre las elasticidades precio e ingreso y el nivel de ingreso del hogar. Específicamente, aquellos hogares con mayor nivel de ingresos son aquellos con mayor elasticidad ingreso, mientras que los hogares de menores ingresos son más sensibles ante variaciones en precios.

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Una de las características principales de los distritos industriales es su concepción como espacios dinámicos ya que, como afirma Ybarra (2009), el concepto no es en absoluto estático. Sin embargo, la evolución que podían mostrar los distritos industriales se ha podido ver alterada por los efectos derivados de la intensa crisis económica que se inicia en España en el año 2008. La cuestión principal reside en si estos territorios han sido capaces de afrontar la crisis económica mejor que otras áreas económicas. Esta capacidad se vincula con la resiliencia, entendida ésta como la facultad de un sistema para hacer frente a las consecuencias de un shock externo. Así, en esta tesis doctoral se pretende analizar el nivel de resiliencia mostrado por los sistemas productivos locales valencianos (diferenciando aquellos que son distritos industriales) con el objetivo de determinar qué factores de carácter interno influyen en mayor medida en dicha resiliencia. Las ventajas que proporcionan las economías de aglomeración y la vinculación entre las empresas del cluster deberían permitir resistir mejor a los efectos negativos de una crisis o recesión económica especialmente en términos de producción (el empleo tarda más en recuperarse). Las conclusiones de este análisis permitirían señalar aquellos factores territoriales que pueden ser reforzar la estructura competitiva de los sistemas productivos y, así, mejorar su nivel de resiliencia ante futuros shocks externos.

Las infraestructuras tecnológicas regionales son uno de los principales instrumentos de política de innovación en los países desarrollados, dado que se tratan de instituciones clave de los sistemas nacionales de innovación. En España los centros tecnológicos han sido una pieza fundamental en este sentido, es por ello que, se considera necesario evaluar los efectos en las empresas españolas de la cooperación entre éstas y los centros tecnológicos en los procesos de innovación. Aunque, como novedad, en este trabajo se presenta un análisis de la percepción empresarial de la cooperación en innovación, mediante variables subjetivas procedentes de agentes empresariales. En este sentido, utilizando datos del Panel de Innovación Tecnológica (PITEC) entre 2004 y 2014, con más de 80.000 observaciones, el trabajo presenta un análisis empírico en el que se contrasta la hipótesis de que las empresas varían sus grados de importancia a los objetivos a la innovación y a las dificultades del proceso innovador, cuando cooperan con centros tecnológicos en sus procesos de innovación. Es decir, el modelo estima a través de variables subjetivas, el impacto de la cooperación con centros tecnológicos en la percepción empresarial cuando llevan a cabo innovación tecnológica. Como objetivo final, se pretende definir si los centros tecnológicos están facilitando la consecución de los proyectos de innovación tecnológica de las empresas españolas.

With the years ahead promising few certainties, limited growth and challenges from every direction to the investment assumptions of old, commercial real estate is taking on new relevance. Both listed and unlisted commercial real estate investments have come of age. This thesis will look at the opportunities which direct property and REITs offer to investors, and consider the wide-ranging contribution the sector makes to society and the entire economy. The dissertation consists of a general introduction and three independent but relevant chapters to deeply analyze the Spanish and the Chinese cross-border real estate investment issues from diversified perspectives. The thesis involves both listed and unlisted real estate questions that are unexplained well in existing literature yet. The general introduction broadly presents a big picture of the globe, the Spanish, and the Chinese real estate investment environments and status, respectively. Also, the research background and significance, as well as the theoretical foundation for this study and methodologies adopted for each chapter are lined out here. Chapter 1 aims to figure out those potential determinants for international capital flow towards the Spanish unlisted real estate and construction sectors. By applying the Stock-adjustment model developed by William H. Branson in 1968, and via the Vector Autoregression (VAR), Vector Error Correction Model (VECM), as well as the Pooled Engle and Granger Least Square (Pooled-EGLS) regression method, the empirical results demonstrated that the Spanish GDP growth rate, the M3 money supply, housing prices, country risk, as well as interest rates have a strong correlation with foreign real estate capital flow towards the Spanish property sector. Besides, cross-border capital flows into the Spanish construction sector is also estimated by utilizing the same indicators for real estate study. But less evidence is found through the same pattern. Chapter 2 focuses on the analyses of risk and returns relationship far the Spanish REITs. The celebrated Fama and French Three-Factor (FF3) model developed by Eugene Fama and Kenneth French in 1993 is applied in this case. Based on the Autoregressive Distributed Lag Model (ARDL), the results indicate that the Spanish REITs yields can be explained well by the Market, Size, and Value three standard Fama-French factors, which are in line with the previous research on common shares. By comparison purposes, the Carhart four factors model that expanded from the FF3 model also employed. However, the momentum indicator is not significant in this case. Chapter 3 analyzes what drivers that likely drive the Chinese real estate capital outflows to the main European cities. This article adopts the Gravity Model of trade to do the research, which has been extensively utilizing far FDI studies. Due to the zero-investment issue that exists during the sample period, the Heckman model is utilized to avoid the sample selection bias. Both Maximum Likelihood and Two-Step regression methods are run but paying attention to the results from the ML method. The first-step regression results indicating that push factors such as China's foreign exchange reserves and the Chinese government investment policy (Belt & Road lnitiative), as well as a set of pull factors including the host cities inflation, real estate transparency, housing prices index, and the total resident population, affecting the probability that China sends its real estate capital to the recipient cities. For the gravity model that corrected by the lnverse Mills Ration, the second-step regression results tell that only the Chinese GDP affects the real estate capital outflows in the destinations in this case.