Cordero Méndez, Fabián PatricioJara Jarrín, Joseline JulianaVega Alvarez, Diego Reinaldo2025-09-232025-09-232025-09-23https://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/47411Este artículo examina la concentración espacial de individuos con educación de tercer nivel en los cantones del Ecuador para el año 2023 y analiza los principales factores socioeconómicos, educativos y demográficos que impulsan esta aglomeración. El estudio se basa en la información demográfica del CENSO del año 2022 y la Encuesta Nacional de Empleo y Desempleo (ENEMDU) del año 2023 proporcionada por el INEC, la Fiscalía General del Estado y del SENESCYT. Partiendo de la hipótesis de que el capital humano calificado tiende a concentrarse en cantones que brindan mejores condiciones de vida y mayores oportunidades de desarrollo, se emplea herramientas de análisis espacial exploratorio, cadenas de Márkov y un conjunto de modelos de econometría espacial (SAR, SEM, SDM, entre otros) que permiten comprender este fenómeno migratorio nacional. Los resultados indican que la infraestructura universitaria e ingresos laborales son factores determinantes al momento de explicar la aglomeración espacial del capital humano calificado, mientras que la simulación con cadenas de Márkov refleja la existencia de tendencias migratorias centralizadas de profesionales de provincias menos desarrolladas hacia cantones de las provincias de Azuay, Tungurahua, Pichincha y Guayas.This article examines the spatial concentration of individuals with third-level education in Ecuador's cantons for the year 2023 and analyzes the main socioeconomic, educational, and demographic factors driving this agglomeration. The study is based on demographic information from the 2022 CENSUS and the 2023 National Employment and Unemployment Survey (ENEMDU) provided by INEC, the State Attorney General's Office and SENESCYT. Based on the hypothesis that qualified human capital tends to concentrate in cantons that offer better living conditions and greater development opportunities, exploratory spatial analysis tools, Markov chains and a set of spatial econometric models (SAR, SEM, SDM, among others) are used to understand this national migration phenomenon. The results indicate that university infrastructure and labor income are determining factors in explaining the spatial agglomeration of qualified human capital, while the simulation with Markov chains reflects the existence of centralized migration trends of professionals from less developed provinces to cantons in the provinces of Azuay, Tungurahua, Pichincha and Guayas.application/pdf59 páginasspahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0EconomíaEducación terciariaMigración internaCapital humanoEconomíabachelorThesisopenAccess