La creatividad en las regiones europeas. Estudio comparativo a partir del análisis clúster

1 La creatividad en las regiones europeas. Estudio comparativo a partir del análisis clúster Autores y e-mail de todos ellos: Jesús Heredia-Carroza, jherc[email protected] Noemí Pulido Pavón, [email protected] Luis Palma Martos, [email protected] Departamento: Economía e Historia Económica Universidad: Universidad de Sevilla Área Temática: Economía del conocimiento y geografía de la innovación Resumen: En el presente estudio se analizará el rol de la creatividad como factor de desarrollo económico clave para la calidad de vida y el bienestar para la población. Una de las características más representativas de la creatividad es su reparto no homogéneo, ya que tiende a concentrarse en determinados territorios. El objetivo principal de nuestro trabajo consiste en desarrollar un análisis de situación sobre el sistema creativo español respecto al conjunto de las regiones europeas. Para ello aplicaremos el análisis clúster, mediante el cual se clasificará a cada región europea de acuerdo a las siguientes variables: industrias semicreativas, empleo en el sector cultural y creativo, recursos culturales, nivel educativo, clase creativa, calidad de las instituciones y estructura urbana. Los resultados obtenidos permitirán caracterizar y analizar las distintas agrupaciones y, por ende, arrojarán luz sobre la falta de homogeneidad en las regiones estudiadas y sobre las deficiencias que presentan las regiones españolas, lo cual resulta de gran utilidad a la hora de diseñar las políticas culturales a nivel europeo. Palabras Clave: Creatividad; Industrias creativas; Regiones de la Unión Europea; Análisis clúster. Clasificación JEL: R58; Z10 2 1. INTRODUCCIÓN Para comenzar, se debe contextualizar el concepto de creatividad. Dicho concepto se ha ido introduciendo en nuestra sociedad, llegando a convertirse en uno de los pilares para mejorar diversas actividades, influyendo directamente en sus procesos y resultados, a través de la novedad y la diferenciación. La creatividad es una cualidad intrínseca al ser humano, es la capacidad de producir algo nuevo, en cualquier ámbito, ya sea en el Arte, en la Ciencia, entre otros. Por tanto, el presente trabajo se centra en la aproximación al concepto de creatividad, así como en el análisis de su desarrollo en la esfera de la Economía, más concretamente a través de la Economía de la Cultura, como una disciplina en la que cuenta con un papel muy importante. El objetivo del análisis es doble: contribuir, por una parte, al conocimiento sobre cómo se introduce y conforma el concepto de creatividad en la Economía de la Cultura y por qué vías se desarrolla. Por otra parte, realizar un análisis que nos permita ver la situación de Europa, ¿cuáles son las regiones más desarrolladas? ¿cuáles las menos? ¿A qué se deben estas diferencias? El interés de este objeto de estudio se fundamenta en una visión actual de que la creatividad se muestra como un recurso de carácter polivalente, en tanto que se comporta como componente o input de una determinada actividad, participa de los procesos de producción y puede constituir, de la misma forma, el output o “creación” (Martínez-Camacho, 2011). Por otra parte, esta consideración se ha asociado positivamente a procesos de crecimiento económico, mediante la generación de empleo y valor añadido, lo que constituye una poderosa razón para afrontar su estudio desde la perspectiva que ofrece la Economía de la Cultura. 2. CONCEPTO DE CREATIVIDAD Para el desarrollo de la comunicación, es fundamental realizar una revisión bibliográfica, para observar lo que entienden los diferentes autores como creatividad, 3 realizando así un recorrido desde el ámbito de la Economía de la Cultura a la Economía de la Creatividad. Algunas de las definiciones del concepto de creatividad dentro del campo artístico y cultural son: Según Lazzeretti 1 la creatividad está orientada al concepto de innovación, consiste en la capacidad de establecer nuevas relaciones o de reconocer relaciones que no son usuales. En base a ello, distingue dos acepciones que, sin embargo, une bajo un concepto común: el de novelty, como novedad o innovación básica y el de renewing o recreación, que también podemos denominar innovación incremental. En el ámbito netamente artístico, Throsby (2001) define la creatividad como “fuerza dinámica de la conducta humana” y, para elaborar su teoría sobre la creatividad, retrocede al siglo XVIII y acude al concepto de genio como “fuente de inspiración creativa”, concepto elaborado por William Duff 2 fundamentado en tres componentes que podemos identificar como factores impulsores de la creatividad: - La imaginación, como facultad para modificar lo existente, ideando algo nuevo; - El juicio, como factor de control y organización sobre lo previamente ideado; y - El gusto, como cualidad intrínseca al artista más relacionado con la estética. Frey (2002) es, asimismo, uno de los autores que relacionan de manera más directa la creatividad con las artes, de tal forma que llega a definir la creatividad como “la esencia del arte”. No obstante, es consciente de que, en otras épocas artísticas y en algunos territorios orientales, el arte no precisa, como condición necesaria, la creación original. Lasuén y Aranzadi (2002), por su parte, al referirse a la creatividad como un factor productivo, lo relacionan con un concepto como el de perspicacia, en tanto que habilidad humana, como “capacidad subjetiva de utilizar el conocimiento objetivo”, de 1 En el transcurso de una conferencia dictada por esta profesora en el marco de un Seminario organizado por el Departamento de Economía e Historia Económica de la Universidad de Sevilla en octubre de 2016, titulada: “De la Economía de la Cultura a la Economía Creativa. Nuevas tendencias”. 2 William Duff (1732-1815), fue un escritor y clérigo escocés interesado, entre otros aspectos, en el análisis del concepto de “genio”. Su obra An Essay on Original Genious (1767) supone un referente para el estudio del genio y la creatividad y en ella desarrolla el análisis de lo que estima sus principales componentes: la imaginación, el juicio y el gusto. 4 forma tal que una persona creativa no sería la que precisa menos información para llevar a cabo determinadas tareas sino aquella que es capaz de producir más información. Se concluye que es un concepto que, por su propia naturaleza, es difícil de acotar y que se encuentra íntimamente relacionado con el de innovación. 3. DISTRITOS Y CLÚSTERES CREATIVOS Los distritos creativos (Martínez-Camacho, 2011) tienen una gran importancia, ya que constituyen lugares geográficos en los que tienen lugar diversidad de actividades creativas. En este caso, un factor como la localización resulta relevante en dos aspectos: - En primer lugar, parece existir un amplio consenso sobre la tendencia a agruparse de aquellas empresas dedicadas a este ámbito, de forma que el espacio se convertiría, según Lazzeretti (2006) en una “variable estratégica” para el desarrollo industrial, junto al producto, el mercado y la tecnología. - En segundo lugar, como la visualización de una paradoja, a la que nos referiremos posteriormente, entre lo local y lo global, reforzando, en este caso las ventajas de la concentración geográfica (Rodríguez y Vicario, 2005). Lazzeretti (2003) aplicando su concepción marshalliana, ha aplicado el análisis de los distritos industriales a un ámbito cultural, para lo cual se ha valido de un factor productivo denominado CAEH, que se refiere al “conjunto de relaciones económicoproductivas y socio-culturales entre los habitantes y la comunidad industrial”. En el distrito cultural sobresalen, según Lazzeretti (2008) distintos agentes que conforman un eje (recursos/actores/comunidad) que lo caracteriza: a) Recursos: los recursos que se tienen en cuenta en el distrito son tanto materiales como inmateriales, destacando entre los últimos, el capital humano, relevante en el desarrollo de la creatividad. b) Actores: no son sólo las empresas, que generan valor económico, y los individuos que interactúan en el distrito, sino las instituciones, como continuas impulsoras del propio modelo de distrito. 5 c) Comunidad: como conjunto de agentes y de relaciones, también es concebida como proceso continuo ante cambios internos y externos, de carácter cultural, como los gustos o la multiculturalidad. A partir de la intervención de tales componentes, Lazzeretti (2003) impone tres condiciones a este conjunto de agentes de cara al buen funcionamiento de un distrito cultural: - Que el distrito cuente con un número suficiente de empresas que gestionen económicamente el factor productivo CAEH con el que cuentan; - Que esa agrupación de empresas funcione con una división especializada del trabajo, con un alto grado de cooperación más que de rivalidad; - Que las relaciones existentes en el ámbito de la comunidad local no sean únicamente de carácter económico, sino social. Es evidente que el distrito necesita cierto número de empresas como condición sine qua non para referirnos a las economías de aglomeración que puede llegar a generar. Pero cuando la autora incluye como condiciones el grado de cooperación y la importancia de las relaciones sociales en la comunidad, hace patente la influencia de la corriente italiana iniciada por Becattini mediante el concepto de distrito. 4. ANÁLISIS CLÚSTER Finalizamos nuestra atención a los distritos y clústeres en un ámbito creativo analizando el caso más concreto y cercano: un análisis del proceso de clustering relativo a las industrias creativas, llevando a cabo una comparación de su distribución geográfica en la Unión Europea. La secuencia del análisis es la siguiente; en primer lugar se describirá la metodología empleada para finalmente mostrar los resultados obtenidos. 6 4.1. Proceso metodológico El análisis clúster a ejecutar cuenta con las siguientes características (véase figura 1): Figura 1. Metodología análisis clúster Fuente: Elaboración propia 4.1.1. Objetivo del análisis Se trata de clasificar al conjunto de las regiones que conforman los 28 países que pertenecen actualmente a la UE según el desarrollo de la actividad creativa y caracterizar el comportamiento de los distintos conglomerados. 4.1.2. Selección de la muestra de datos y variable Como se ha indicado previamente, el análisis abarcará las 199 regiones NUTS-2 3 que conforman la Unión Europea. Por otro lado, para evaluar el desarrollo de la actividad creativa en un territorio emplearemos una serie de variables propuestas por Creative MED 4 : 3 La Nomenclatura de las Unidades Territoriales Estadísticas (NUTS), son una serie de demarcaciones territoriales utilizadas por la Unión Europea con fines estadísticos. Una unidad territorial es una región geográfica con una autoridad administrativa establecida y con competencia institucional y legal en el estado en cuestión. La nomenclatura NUTS tiene una estructura jerárquica de tres niveles, de las cuales las regiones NUTS-1 representan la jerarquía mayor. Concretamente las regiones NUTS-2 representan las unidades territoriales cuya población oscila entre los 800.000 y los 3.000.000 de habitantes. 4 Creative MED es un proyecto cofinanciado por los Fondos Europeos de Desarrollo Regional. Este proyecto investiga el valor de la actividad cultural y creativa para el desarrollo de los territorios, concretamente a través de la promoción de la innovación social y de nuevos modelos económicos. Participan en él socios de Italia, Grecia, Eslovenia, Francia, Portugal, Chipre, Croacia y España. 7 - Industrias semicreativas - Empleo en sector cultural y creativo - Recursos culturales - Nivel educativo - Clase creativa - Calidad de la instituciones - Estructura urbana Los indicadores usados para medir cada variable así como su justificación se sintetizan en la tabla 1. 4.1.3. Selección de la medida de asociación En pro de realizar una correcta clasificación de las regiones objeto de estudio, es necesario determinar lo similares (medida de similitud) o divergentes (medida de distancia) que son entre sí 5 . En este caso, dado que se va a realizar el análisis por individuos o casos (el objetivo es agrupar a las regiones en grupos) se ha trabajar con medidas de distancia 6 ; concretamente, y en consonancia con las características de las variable de estudio (se tratan de variables cuantitativas continuas), se optará por la denominada “distancia euclídea al cuadrado” 7 . 5 Las medidas de proximidad, similitud o semejanza, miden el grado de semejanza entre dos objetos de forma que, cuanto mayor (menor) es su valor, mayor (menor) es el grado de similaridad existente entre ellos y con más (menos) probabilidad los métodos de clasificación tenderán a ponerlos en el mismo grupo; las medidas de disimilitud, desemejanza o distancia, miden la distancia entre dos objetos de forma que, cuanto mayor (menor) sea su valor, más (menos) diferentes son los objetos y menor (mayor) la probabilidad de que los métodos de clasificación los pongan en el mismo grupo. 6 Para el desarrollo de un análisis clúster por variables se debe seleccionar medidas de similitud, mientras que si se va a tratar con casos se debe optar por medidas de similaridad aunque, técnicamente, todas las medidas pueden utilizarse en ambos casos. 7 La distancia euclídea al cuadrado entre dos individuos i, j= 1, …, n, es: , donde xic= valor de la variable xc para el i-ésimo individuo, c=1,… p. 8 Tabla 1. Variables de estudio VARIABLE INDICADOR JUSTIFICACIÓN INDUSTRIAS SEMICREATIVAS % industrias creativas sobre tejido industrial Impacto positivo sobre las actividades culturales y creativas (Boix Domènech, 2012) EMPLEO EN SECTOR CULTURAL Y CREATIVO % trabajadores en sector creativo La proporción de trabajadores está positivamente correlacionada con la dimensión del ecosistema creativo RECURSOS CULTURALES Índice nº monumentos en cada región Los recursos patrimoniales son una excelente fuente para los procesos productivos basados en la creatividad NIVEL EDUCATIVO % población con estudios en secundaria y superiores Reflejo del capital humano, el cual está estrechamente relacionado con el nivel creativo y cultural CLASE CREATIVA % población activa clasificada en niveles 1 y 2 (ISCO 08) Incorpora capacidades para un mayor desarrollo creativo y cultural (Florida, 2002) CALIDAD INSTITUCIONES Índice Charron et al (2012): corrupción, estado de derecho, eficiencia gubernamental y rendición de cuentas Indicador indirecto del capital social, el cual es un factor esencial para explicar la potencialidad de la innovación (Navarro et al, 2014) ESTRUCTURA URBANA % hogares en áreas urbanas Cultura y creatividad están estrechamente conectadas con las áreas urbanas y metropolitanas (Boix Domènech, 2007; Marco-Serrano et al, 2014) Fuente: Elaboración propia a partir de Creative MED 9 4.1.4. Selección de la técnica clúster El siguiente paso es seleccionar el método a emplear para formar los grupos. Dada la existencia de dos tipologías de técnicas, las denominadas técnicas jerárquicas y no jerárquicas 8 , ambas serán aplicadas de forma complementaria. Esto es, se hará uso, en primer lugar, del método jerárquico, que ofrecerá orientación sobre el número de grupos óptimo y, a partir de dicha solución se ejecutará la técnica no jerárquica con objeto de afinar los resultados. Mientras que para el desarrollo del análisis a partir del método jerárquico se selecciona el método de Ward 9 , la reasignación en K-medias 10 será aplicada en el método no jerárquico. 4.1.5. Validación de los resultados Finalmente se hará uso del análisis ANOVA para confirmar que la solución sea representativa de la población general. Concretamente, a partir de dicha prueba se contrastará la igualdad de medias de los clústeres para las variables de estudio. 4.2. Resultados En consonancia con el objetivo del análisis que se ha planteado, en primer lugar se mostrarán el número de conglomerados obtenidos a partir del análisis clúster así como las pruebas de robustez del mismo para, posteriormente, realizar un estudio sobre la caracterización de dichos conglomerados. 8 El método jerárquico agrupa clúster para formar uno nuevo o separar alguno ya existente para dar origen a otros dos de forma que se maximice o minimice respectivamente una medida de similaridad o de distancia. Su principal instrumento es el dendograma o árbol de clasificación. El método no jerárquico clasifica a los individuos en K grupos (que se conocen a priori). Este método selecciona una partición de los individuos en K grupos e intercambia los miembros de los clústeres para tener una partición mayor. 9 Dado que cuando se unen dos conglomerados la varianza aumenta, el método de Ward une los casos con el objeto de minimizar la varianza dentro de cada grupo, dando como resultado grupos más homogéneos y con tamaño similares. De acuerdo a Kuiper y Fisher (1975) este método se acerca más a la clasificación óptima en comparación con otros métodos. 10 El método K-mediasdivide al conjunto de individuos en una serie de grupos configurados al azar comienza con una división del conjunto de los datos en x grupos configurados al azar y posteriormente busca mejorar esta primera clasificación reasignando los elementos al centroide del clúster más cercano, tratando de reducir la distancia media entre cada elemento de un grupo y su centroide. 16 del clúster 1 las que mejor posición tiene al respecto, seguidas por el grupo más mayoritario, el clúster 2, y finalmente por las regiones del clúster 3. Por otra parte, a través del presente estudio se han detectado las principales debilidades y fortalezas de cada grupo de regiones. Todo ello proporciona la base para poder señalar la inexistencia de un sector creativo homogéneo en la UE. 5. España vs Unión Europea En este último apartado se hace una comparativa entre la situación española y la situación de la Unión Europea en cuestión de creatividad. Como se puede observar en el siguiente mapa, existe una gran concentración de regiones pertenecientes en el Clúster 1 en Inglaterra, Países Bajos y la zona de Alemania Oriental, esto es muy positivo para estas regiones en términos de innovación y creación de capital social (Lazzeretti, 2016). Figura 2: Mapa de Europa 17 Fuente: Elaboración propia a partir de Creative MED Todo lo contrario pasa en las regiones bañadas por el Mar Mediterráneo, donde solo Cataluña y la Lazio pertenecen a dicho clúster. Las regiones españolas se clasifican de la siguiente manera: Tabla 5: Pertenencia clúster de las regiones españolas NUT Clúster pertenencia Galicia (ES11) 2 Principado de Asturias (ES12) 2 Cantabria (ES13) 2 País Vasco (ES21) 1 Comunidad Foral de Navarra (ES22) 2 La Rioja (ES23) 2 Aragón (ES24) 2 18 Comunidad de Madrid (ES30) 1 Castilla y León (ES41) 2 Castilla la Mancha (ES42) 3 Extremadura (ES43) 2 Cataluña (ES51) 1 Comunidad Valenciana (ES52) 2 Islas Baleares (ES53) 2 Andalucía (ES61) 2 Región de Murcia (ES62) 2 Canarias (ES70) 2 Elaboración Propia España cuenta con tres regiones clúster 1: Madrid, Cataluña y País Vasco, 13 regiones clúster 2 y una sola (Castilla la Mancha) de clúster 3. 19 Estudiando las medias europeas y las españolas resulta el siguiente gráfico: Gráfico 9: Comparación de las medias de las regiones españolas con la medias europea Fuente: Elaboración propia a partir de Creative MED Los resultados arrojados son bastante buenos en nivel de educación de la población y en estructura urbana. Si bien es cierto, es preocupante que la variable clase creativa, esté por debajo de la media europea. 6. Bibliografía Becattini, G.(2004): “Del distrito industrial marshalliano a la “teoría del distrito contemporánea. Una breve reconstrucción crítica”. Investigaciones Regionales, 1, 9-32. Caves, R. E. (2000): “Creative industries: Contracts between Art and Commerce”, Harvard University Press, Cambridge. Cuccia, T. (2003): “La valoración continguente” en Towse, Ruth, (Ed.) (2003): “Manual de Economía de la Cultura”, 781-801. Fundación autor, Madrid, 2005. 20 Frey, B. S. (2000): “La economía del Arte”. Colección Estudios Económicos, Servicio de Estudios La Caixa, Barcelona. Frey, B. S. (2002): “Creativity, Government and the Arts”, De Economist, 150, nº 4, 363-376. Lasuén Sancho, J. R. y Aranzadi del Cerro, J. (2002): “El crecimiento económico y las artes”, Fundación Autor, Madrid. Lazzeretti, L. 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Fundación Autor, Madrid, 2005. 22 ANEXO: Clústeres de pertenencia obtenidos a partir del método de K medias CÓD IGO REGIÓN PAÍS CLÚS TER CÓD IGO REGIÓN PAÍS CLÚS TER CÓD IGO REGIÓN PAÍS CLÚS TER AT1 1 BURGENLAND AUSTR IA 2 ES43 EXREMADURA ESPAÑA 2 NL1 2 FRIESLAND PAÍSES BAJOS 2 AT1 2 NIEDRÖSTEREICH AUSTR IA 2 ES51 CATALUÑA ESPAÑA 1 NL1 3 DRENTHE PAÍSES BAJOS 2 AT1 3 WIEN AUSTR IA 1 ES52 COMUNIDAD VALENCIANA ESPAÑA 2 NL2 1 OVERJISSEL PAÍSES BAJOS 1 AT2 1 KÄRTEN AUSTR IA 2 ES53 ILLES BALEARS ESPAÑA 2 NL2 2 GELDERLAND PAÍSES BAJOS 2 AT2 2 STEIERMARK AUSTR IA 2 ES61 ANDALUCÍA ESPAÑA 2 NL2 3 FLEVOLAND PAÍSES BAJOS 1 AT3 1 OBERÖSTEREICH AUSTR IA 2 ES62 MURCIA ESPAÑA 2 NL3 1 UTRECHT PAÍSES BAJOS 1 AT3 2 SALZBURG AUSTR IA 2 ES70 CANARIAS ESPAÑA 2 NL3 2 NOORD-HOLAND PAÍSES BAJOS 1 AT3 3 TIROL AUSTR IA 2 FI18 ETELÄ-SUOMI FINLAN DIA 2 NL3 3 ZUID-HOLLAND PAÍSES BAJOS 1 AT3 4 VORALBERG AUSTR IA 2 FI19 LÄNSI-SUOMI FINLAN DIA 2 NL3 4 ZEELAND PAÍSES BAJOS 2 BE1 0 BRUSSELS . CAPITAL REGION BÉLGI CA 1 FI1A FINLAN DIA 3 NL4 1 NOORDBRABANT PAÍSES BAJOS 1 BE2 FLEMISH REGION BÉLGI CA 2 FR10 ÌLE DE FRANCE FRANCI A 1 NL4 2 LIMBURG PAÍSES BAJOS 2 BE3 WALOON BÉLGI CA 2 FR21 CHAMPAGNEARDENNE FRANCI A 2 PL11 LODZKIE POLONI A 3 BG3 1 SEVEROZAPADEN BULGA RIA 3 FR22 PICARDIE FRANCI A 2 PL12 MAZOWIECKIE POLONI A 2 BG3 2 SEVEREN TSENTRALEN BULGA RIA 3 FR23 HAUTENORMANDIE FRANCI A 2 PL21 MALOPOLSKIE POLONI A 2 BG3 3 SEVEROIZTOCHEN BULGA RIA 3 FR24 CENTRE FRANCI A 2 PL22 SLASKIE POLONI A 3 BG3 4 YOGOIZTOCHEN BULGA RIA 3 FR25 BASSE-NORMANDIE FRANCI A 2 PL31 LUBELSKIE POLONI A 3 BG4 1 YUGOZAPADEN BULGA RIA 3 FR26 BOURGOGNE FRANCI A 2 PL32 PODKARPACKIE POLONI A 3 BG4 YUZHEN BULGA 3 FR30 NORD-PAS-DE- FRANCI 2 PL33 SWIETOKRZYSKI POLONI 3 23 2 TSENTRALEN RIA CALAIS A E A CY0 0 KYPROS CHIPRE 2 FR41 LORRAINE FRANCI A 2 PL34 PODLASKIE POLONI A 3 CZ0 1 PRAHA R. CHECA 1 FR42 ALSAC FRANCI A 2 PL41 WIELKOPOSKIE POLONI A 3 CZ0 2 STRENDI CECHY R. CHECA 2 FR43 FRANCHE-COMTÉ FRANCI A 2 PL42 ZACHODNIPOMO RSKIE POLONI A 3 CZ0 3 JIHOZAPAD R. CHECA 2 FR51 PAYS DE LA LOIRE FRANCI A 2 PL43 LUBUSKIE POLONI A 3 CZ0 4 SEVEROZAPADEN R. CHECA 3 FR52 BRETAGNE FRANCI A 2 PL51 DOLNOSLASKIE POLONI A 3 CZ0 5 SEVEROVYCHOD R. CHECA 3 FR53 POITOUCHARENTES FRANCI A 2 PL52 OPOLSKIE POLONI A 3 CZ0 6 JIHOVYCHOD R. CHECA 2 FR61 AQUITAINE FRANCI A 2 PL61 KUJAWSKOPOMORSKIE POLONI A 3 CZ0 7 STREDNI MORAVA R. CHECA 3 FR62 MIDI-PYRÉNÉES FRANCI A 2 PL62 WARMINSKOMAZURSKIE POLONI A 3 CZ0 8 MORAVSKOSLEZSK O R. CHECA 3 FR63 LIMOUSIN FRANCI A 2 PL63 POMORSKIE POLONI A 2 DE1 BADENWÜRTTEMBERG ALEMA NIA 2 FR71 RHÒNE-ALPES FRANCI A 2 PT11 NORTE PORTU GAL 3 DE2 BAYERN ALEMA NIA 2 FR72 AUVERGNE FRANCI A 2 PT15 ALGARVE PORTU GAL 2 DE3 BERLIN ALEMA NIA 1 FR81 LANGUEDOCROUSSILLON FRANCI A 2 PT16 CENTRO PORTU GAL 3 DE4 BRANDENBURG ALEMA NIA 2 FR82 PROVENCE-ALPES- CÒTE D'AZUR FRANCI A 2 PT17 LISBOA PORTU GAL 1 DE5 BREMEN ALEMA NIA 1 FR83 CORSE FRANCI A 2 PT18 ALENTEJO PORTU GAL 2 DE6 HAMBURG ALEMA NIA 1 HU1 0 KOZEPMAGYARORSZAG HUNGRÍ A 1 RO1 1 NORD-VEST RUMAN ÍA 3 CÓD IGO REGIÓN PAÍS CLÚS TER CÓD IGO REGIÓN PAÍS CLÚS TER CÓD IGO REGIÓN PAÍS CLÚS TER DE7 HESSEN ALEMA NIA 2 HU2 1 KOZEP-DUNANTUL HUNGRÍ A 3 RO1 2 CENTRU RUMAN ÍA 3 DE8 MECKLENBURGVORPOMMERN ALEMA NIA 2 HU2 2 NYUGATDUNANTUL HUNGRÍ A 3 RO2 1 NORD-EST RUMAN ÍA 3 DE9 NIEDERSACHSEN ALEMA NIA 2 HU2 3 DEL-DUNANTUL HUNGRÍ A 3 RO2 2 SUD-EST RUMAN ÍA 3 24 DEA NORDRHEINWESTFALEN ALEMA NIA 2 HU3 1 ESZAKMAGYARORSZAG HUNGRÍ A 3 RO3 1 SUD-MUNTENIA RUMAN ÍA 3 DEB RHEINLAND-PFALZ ALEMA NIA 2 HU3 2 ESZAK-ALFOLD HUNGRÍ A 3 RO3 2 BUCARESTIILFOV RUMAN ÍA 1 DEC SAARLAND ALEMA NIA 2 HU3 3 DEL-DUNANTUL HUNGRÍ A 3 RO4 1 SUD-VEST OLTENIA RUMAN ÍA 3 DED SACHSEN ALEMA NIA 2 IE01 BORDER, MIDLAND AND WESTERN IRLAND A 2 RO4 2 VEST RUMAN ÍA 3 DEE SACHSEN-ANHALT ALEMA NIA 2 IE02 SOUTHER AND EASTERN IRLAND A 2 SE11 STOCKHOLM SUECIA 1 DEF SCHLESWIGHOLSTEIN ALEMA NIA 2 ITC1 PIEMONTE ITALIA 2 SE12 ÖSTRA MELLANSVERIGE SUECIA 2 DEG THÜRINGEN ALEMA NIA 2 ITC2 VALLE D¡AOSTA ITALIA 2 SE21 SMALAND MED ÖARNA SUECIA 2 DK0 1 HOVEDSTADEN DINAM ARCA 1 ITC3 LIGURIA ITALIA 2 SE22 SYDVERIGE SUECIA 2 DK0 2 SJAELLAND DINAM ARCA 2 ITC4 LOMBARDIA ITALIA 2 SE23 VÄSTSVERIGE SUECIA 2 DK0 3 SYDDANMARK DINAM ARCA 2 ITF1 ABRUZZO ITALIA 3 SE31 NORRA MELLANSVERIGE SUECIA 2 DK0 4 MIDTJYLLAND DINAM ARCA 2 ITF2 MOLISE ITALIA 3 SE32 MELLERSTA NORRLAND SUECIA 2 DK0 5 NORDJYLLAND DINAM ARCA 2 ITF3 CAMPANIA ITALIA 3 SE33 ÖVRE NORRLAND SUECIA 2 EE00 EESTI ESTONI A 2 ITF4 PUGLIA ITALIA 3 SI01 VZHODNASLOVENIJA ESLOVE NIA 3 EL11 ANATOLIKI MAKEDONIA, THRAKI GRECI A 3 ITF5 BASILICATA ITALIA 3 SI02 ZAHODNASLOVENIJA ESLOVE NIA 2 EL12 KENTRIKI MAKEDONIA GRECI A 3 ITF6 CALABRIA ITALIA 3 SK0 1 BRATISLAVSKY KRAJ ESLOV AQUIA 1 EL13 DYTIKI MAKEDONIA GRECI A 3 ITG1 SICILIA ITALIA 3 SK0 2 ZAPADNE SLOVENSKO ESLOV AQUIA 3 EL14 THESSALIA GRECI A 3 ITG2 SARDEGNA ITALIA 3 SK0 3 STRENDE SLOVENSKO ESLOV AQUIA 3 EL21 IPEIROS GRECI A 3 ITH1 PROVINCIA AUTONOMA BOLZANO ITALIA 2 SK0 4 VYCHONDE SLOVENSKO ESLOV AQUIA 3 EL23 DYTIKI ELLADA GRECI A 3 ITH2 PROVINCIA AUTONOMA ITALIA 2 UKC NORTH EAST, ENGLAND REINO UNIDO 2 25 TRENTO EL24 STEREA ELLADA GRECI A 3 ITH3 VENETO ITALIA 2 UKD NORTH WEST, ENGLAND REINO UNIDO 1 EL25 PELOPONNISOS GRECI A 3 ITH4 FRIULI-VENEZIA GIULIA ITALIA 2 UKE YORKSHIRE AND THE HUMBER REINO UNIDO 1 ES11 GALICIA ESPAÑ A 2 ITH5 EMILIA-ROMAGNA ITALIA 2 UKG WEST MIDLAND, ENGLAND REINO UNIDO 1 ES12 ASTURIAS ESPAÑ A 2 ITI1 TOSCANA ITALIA 3 UKH EAST OF ENGLAND REINO UNIDO 2 ES13 CANTABRIA ESPAÑ A 2 ITI2 UMBRIA ITALIA 2 UKI LONDON REINO UNIDO 1 ES21 PAÍS VASCO ESPAÑ A 1 ITI3 MARCHE ITALIA 3 UKJ SOUTH EAST, ENGLAND REINO UNIDO 1 ES22 NAVARRA ESPAÑ A 2 ITI4 LAZIO ITALIA 1 UKK SOUTH WEST, ENGLAND REINO UNIDO 2 ES23 LA RIOJA ESPAÑ A 2 LT00 LIETUVA LITUANI A 3 UKL WALES REINO UNIDO 2 ES24 ARAGÓN ESPAÑ A 2 LU0 0 LUXEMBOURG LUXEM BURGO 2 UK M SCOTLAND REINO UNIDO 2 ES30 MADRID ESPAÑ A 1 LV0 0 LATVIJA LETONI A 3 UKN NORTHERN IRELAND REINO UNIDO 3 ES41 CASTILLA Y LEÓN ESPAÑ A 2 MT0 0 MALTA MALTA 3 ES42 CASTILLA LA MANCHA ESPAÑ A 3 NL1 1 GRONINGEN PAÍSES BAJOS 1