Tema 40

La decisión de localización es la elección del lugar geográfico donde ubicar las instalaciones de la empresa: plantas productivas, almacenes, centros logísticos, oficinas, puntos de venta. Puede comportar: (a) primera localización (nueva empresa o actividad); (b) relocalización (traslado, relacionado con cambios de mercado o costes); (c) deslocalización (offshoring: traslado a países con menores costes).

• Proximidad a materias primas: si el producto pierde peso en la transformación (siderurgia, cemento), interesa proximidad a la mina.

• Coste y disponibilidad del trabajo: salarios, cualificación, conflictividad laboral. Motivo del offshoring hacia Asia y Europa del Este.

• Infraestructuras: transporte (puerto, aeropuerto, ferrocarril, autopistas), energía, telecomunicaciones, agua.

• Suelo: precio, disponibilidad, calificación urbanística (uso industrial, terciario).

• Incentivos fiscales y ayudas: zonas especiales (Canarias ZEC, Ceuta-Melilla), incentivos regionales (Ley 50/1985), ayudas de minimis UE, fondos Next Generation.

• Proveedores y servicios auxiliares.

• Marco legal y tributario: normativa laboral, fiscal, ambiental.

• Estabilidad política y seguridad jurídica.

• Idioma, cultura y costumbres.

• Sistema educativo: disponibilidad de talento técnico.

• Calidad de vida: relevante para atraer talento directivo.

• Sostenibilidad e impacto ambiental: regulaciones cada vez más exigentes (UE Green Deal).

Harold Hotelling, en «Stability in Competition» (Economic Journal, 1929), planteó un problema clásico: dos heladerías compiten en una playa. ¿Cuáles son sus ubicaciones de equilibrio? Hotelling demuestra que, en competencia por precio uniforme, ambas tienden a ubicarse en el centro de la playa (tocándose), porque cada una busca capturar la mitad más cercana del mercado.

Implicación: explica por qué los partidos políticos convergen al centro, por qué las cadenas de comercio (McDonald’s-Burger King) se agrupan, por qué los concesionarios de automóviles de varias marcas se alían en polígonos comerciales. Con precios flexibles, los resultados pueden ser distintos (principio de mínima diferenciación).

El modelo de Hotelling tiene una extensión clásica al espacio de producto: el «principio de mínima diferenciación» no solo opera geográficamente sino en el espacio de características del producto. d’Aspremont, Gabszewicz y Thisse (1979) demostraron que cuando las empresas compiten en precio (no en localización fija como asumía Hotelling), el equilibrio de Nash cambia: las empresas prefieren máxima diferenciación para reducir la competencia en precios. Esto explica por qué, a pesar de la tendencia a agruparse espacialmente, las marcas de lujo y las marcas de distribución eligen posicionamientos radicalmente distintos (Zara frente a Primark, Mercadona frente a Sánchez Romero) para evitar la guerra de precios directa. En el contexto digital, el modelo de Hotelling se aplica al diseño de plataformas: Netflix, HBO y Prime Video compiten en el «espacio de contenidos», y cada una busca diferenciarse con contenidos exclusivos en lugar de converger al mismo catálogo. La inversión de Netflix en contenido español (>600 M€ comprometidos 2020-2024, con series como La Casa de Papel o Elite) es un ejemplo de diferenciación deliberada en el espacio de producto.

Técnica cuantitativa para ubicar un centro logístico ante múltiples clientes o proveedores:

Coordenadas del centro óptimo: Cx = Σ(xᵢ · Wᵢ) / Σ Wᵢ ; Cy = Σ(yᵢ · Wᵢ) / Σ Wᵢ

Donde (xᵢ, yᵢ) son las coordenadas de los destinatarios y Wᵢ los pesos/volúmenes transportados. Minimiza el coste de transporte ponderado. Variaciones: distancia euclidiana vs. rectilínea (Manhattan), itinerario real.

El método del centro de gravedad es útil como primera aproximación pero presenta limitaciones importantes: (1) asume que los costes de transporte son lineales con la distancia, cuando en la práctica incluyen economías de escala (descuentos por volumen), modos distintos (carretera, ferrocarril, marítimo) con estructuras de coste radicalmente diferentes y restricciones de red reales; (2) no considera restricciones de capacidad, suelo industrial disponible, normativa urbanística ni incentivos fiscales; (3) no capta las economías de aglomeración (Marshall, 1890), que pueden hacer óptimo un emplazamiento más costoso si el entorno clúster eleva la productividad. En la práctica, las grandes empresas utilizan modelos de optimización de red logística (Network Optimization) con herramientas como IBM ILOG, LLamasoft o módulos de SAP IBP, que integran simultáneamente costes de transporte, de almacenamiento, tiempos de respuesta y restricciones de capacidad en escenarios múltiples. Un ejemplo de aplicación práctica es la decisión de Amazon de instalar sus centros logísticos en la periferia de grandes ciudades españolas (Pinto en Madrid, Dos Hermanas en Sevilla, El Prat en Barcelona): la localización resulta del balance entre el coste del suelo industrial (significativamente inferior al área metropolitana), la accesibilidad viaria (autovías orbitales) y la distancia a la densidad de demanda (radio de entrega de 2 horas para Prime).

Michael Porter, en The Competitive Advantage of Nations (1990) y On Competition (1998), popularizó el concepto de clúster: concentración geográfica de empresas e instituciones interconectadas de un mismo sector. Ejemplos paradigmáticos: Silicon Valley (tecnología), Hollywood (cine), City de Londres (finanzas), clúster de la automoción en Wolfsburg, distrito industrial de Prato (textil).

En España: clúster textil de Galicia (Inditex, Mango), automoción Cataluña (SEAT), cerámica de Castellón, calzado del Vinalopó, mueble de Valencia (l’Horta, Vall d’Albaida), agroalimentario de Murcia y Valencia.

El marco analítico del clúster se sustenta en el Diamante de Porter: cuatro determinantes de la ventaja competitiva nacional que se refuerzan mutuamente —condiciones de los factores productivos, condiciones de la demanda interior, sectores afines y auxiliares, estrategia/estructura/rivalidad— más dos variables externas (gobierno y azar). Un clúster prospera cuando los cuatro vértices del diamante son robustos simultáneamente; de ahí que las políticas regionales de apoyo a clústeres (CDTI, fondos FEDER, agencias regionales de desarrollo) incidan en varios vértices a la vez, no solo en la financiación directa.

La concentración también genera costes: congestión de tráfico, polución, precios del suelo y vivienda, escasez de talento, saturación ambiental. Ejemplos en España: precio desorbitado de la vivienda en Madrid y Barcelona ha inducido el teletrabajo postpandemia y la salida de empresas hacia ciudades medianas (Zaragoza, Valencia, Sevilla).

Las deseconomías de aglomeración constituyen la fuerza dispersora que equilibra las fuerzas aglomeradoras descritas por Marshall (1890) y Krugman (1991). En términos formales, la empresa enfrenta un problema de optimización: comparar los beneficios netos de localización concentrada frente a los costes crecientes que impone la densidad. El coste de la vivienda es el indicador más sensible: en el Área Metropolitana de Madrid el precio del m² supera los 4.000 €/m² (INE 2024), lo que eleva el coste salarial efectivo para atraer y retener talento. Asimismo, el tiempo de desplazamiento en zonas congestionadas (Madrid, 28 min. de commute medio según INRIX 2023) opera como un salario implícito negativo que las empresas deben compensar. Las políticas de descentralización territorial —incentivos fiscales para empresas que se instalen fuera de los grandes núcleos, teletrabajo como herramienta de movilidad— buscan precisamente reequilibrar esta balanza.

• Sostenibilidad ambiental: criterios ESG en decisiones de localización.

• Digitalización y remote-first: reducción de la relevancia de la localización para actividades de servicio.

• Geopolítica y friendshoring: diversificación hacia «aliados» (políticas del G7).

• Incentivos fiscales autonómicos en España: Madrid (IRPF, Sucesiones), Andalucía (IS reducido para nuevas inversiones).

• Inteligencia artificial para decisión de localización (GIS, big data, algoritmos de site selection).

La sostenibilidad ambiental ha pasado de ser un criterio complementario a un factor determinante en algunas industrias. Las plantas de fabricación de baterías para vehículos eléctricos exigen grandes cantidades de energía renovable: el Scope 2 de las emisiones (electricidad comprada) es directamente proporcional al mix energético del territorio donde se localiza la planta. Esto explica la preferencia de fabricantes como Northvolt (Suecia) o la proyectada planta de ACC/Stellantis en Zaragoza por ubicaciones con alta penetración de renovables. La inteligencia artificial aplicada al site selection combina capas GIS (sistemas de información geográfica) con big data geolocalizado —patrones de movilidad, costes laborales por municipio, conectividad logística, disponibilidad de suelo industrial, concentración de talento por titulación— para generar rankings de localización óptima en tiempo real. Empresas como CBRE, JLL o Colliers ofrecen estos servicios de análisis cuantitativo de localización a multinacionales. La competencia fiscal autonómica española merece una reflexión adicional: la diferencia en el tipo efectivo del IRPF entre Madrid (con bonificaciones del 100 % en sucesiones y donaciones) y otras comunidades puede justificar traslados de domicilio fiscal de personas físicas de altos ingresos, con implicaciones tanto para los ingresos de las administraciones como para la cohesión territorial. La AIReF ha advertido en varios informes sobre los riesgos de «competencia fiscal a la baja» entre comunidades autónomas en tributos cedidos.